Auteur
Auteur
Tot nu toe was persoonlijk identificeerbare informatie (PII) de sleutel tot personalisering. Hiermee kunnen klanttrajecten worden gevolgd, specifieke doelsegmenten worden geïdentificeerd en rijke inzichten worden gegenereerd om gepersonaliseerde omnichannelervaringen te creëren, waardoor de betrokkenheid en uiteindelijk de conversieratio voor merken wordt verbeterd. De nieuwste technologische ontwikkelingen en de GDPR-regelgeving dwingen bedrijven echter om nieuwe en innovatieve manieren te bedenken om hun klanten personalisatie aan te bieden.
De GDPR, die in mei 2018 van kracht werd, is bedoeld om de persoonlijke gegevens van EU-burgers te beschermen data en heeft nu al grote gevolgen voor bedrijven in Europa.
Wat zijn de uitdagingen?
Volgens de Forbes Insight Study 2020xvoelt 71% van de consumenten zich gefrustreerd wanneer een winkelervaring onpersoonlijk is, 74% van de klanten voelt zich gefrustreerd wanneer website-inhoud niet gepersonaliseerd is en 70% van de millennials is gefrustreerd over merken die irrelevante e-mails sturen. Bovendien is 80% van de consumenten eerder geneigd een aankoop te doen bij een merk dat een gepersonaliseerde ervaring biedt, terwijl 63% van de consumenten zal stoppen met aankopen bij merken die een slechte personalisatietactiek laten zien.
Daarom moeten organisaties het juiste evenwicht vinden door hun klanten gepersonaliseerde aanbiedingen te doen en tegelijkertijd hun data veilig te houden.
Hoe beïnvloedt dit alles het reclame-ecosysteem en de consumenten?
Hoe kun je te midden van alle veranderingen personalisatie bieden?
1. Nulpartij Data
Alle nuttige persoonlijke informatie die de klant bereid is met je te delen, kan Zero-Party Data (ZPD) zijn. Het addertje onder het gras zit in de manier waarop het contact met de klant plaatsvindt. Weet je nog dat je je muziekrente instelde nadat je een muziekapp had gedownload of dat je met een bankmedewerker sprak om advies te vragen over de beste investering voor jou? Met behulp van ZPD zou er niet veel ruimte meer zijn voor aannames of probabilistische gissingen op basis van gedrag data. Het is zeer relevant, nauwkeurig en betrouwbaar. Het vermindert ook de marketingverspilling voor een merk en verbetert tegelijkertijd het leven van zijn klanten, waardoor het een win-winsituatie wordt voor alle betrokkenen.
ZPD kan worden verzameld via enquêtes en vragenlijsten, die worden aangevuld met een preference center waar klanten zelf hun profiel kunnen bijwerken. Wedstrijden, verhalen op sociale media en in-app voorkeuren zijn enkele andere interactieve methoden.
Voorbeelden: Wat zijn hun favoriete engagementkanalen?Wanneer is een geschikt moment dat ze graag gemaild willen worden en hoe vaak willen ze van de merken horen?
2. E-mailmarketing
Volgens Blog Hubspot Study 2021 genereert e-mailmarketing $42 voor elke $1 die wordt uitgegeven, wat neerkomt op een verbazingwekkende ROI van 4.200%. Dit maakt het een van de meest effectieve opties die er zijn en gesegmenteerde e-mailcampagnes laten 50% hogere CTR zien dan niet-gerichte campagnes. Bovendien blijkt uit onderzoeken van CampaignMonitor 2021 en 2019 dat marketeers die gesegmenteerde campagnes gebruiken hun omzet met maar liefst 760% zien stijgen.
Voordelen van personalisering in e-mailmarketing volgens marketeers (Bron : Salecycle 2020)
Artefact volgt een proces van vier stappen om de beste resultaten voor de bedrijven te behalen. Voor holistische klantcommunicatie wordt het CRM-systeem onderdeel van een holistisch systeemlandschap om optimaal gebruik te maken van alle signalen van klanten data . Op Artefact helpen we onze klanten met alle stappen, van het definiëren van de CRM-strategie tot het implementeren van de technische infrastructuur waarmee ze geavanceerde, op AI gebaseerde data gedreven CRM kunnen uitvoeren.
Het selecteren van de juiste CRM-tool die het beste past bij uw organisatie, doelklanten, branche en geografie is inderdaad een van de meest cruciale stappen. Artefact voert een gedetailleerde analyse uit van alle relevante tools door zowel functionele als niet-functionele parameters te vergelijken. Zodra de tool is geselecteerd, is de volgende stap het instellen van de juiste triggeringe-mails om de klanten op het juiste moment betrokken te houden met het juiste aanbod. Deze data signalen worden vervolgens verder geanalyseerd voor het ontwikkelen van AI-gestuurde geavanceerde oplossingen om het gedrag van gebruikers te begrijpen.
AIGebaseerde clustering kan klant data analyseren vanuit meerdere touchpoints om een compleet beeld te krijgen, gerichtere segmenten te creëren en automatisch campagnes aan te passen zodat ze meer gepersonaliseerd zijn voor elk segment. Het kan zelfs een segment van één ontwikkelen door elk klantprofiel als een afzonderlijk segment te behandelen, waardoor één-op-één communicatie mogelijk wordt met gepersonaliseerde content en timing die is afgestemd op hun voorkeuren.
Bekijk Scoring Customer Propensity using Machine Learning Models op Google Analytics Data.
Om holistische communicatie met klanten te bereiken, is het ten slotte sterk aan te raden om voortdurend experimenten uit te voeren, zoals A/B-tests, de resultaten terug te koppelen als input voor optimalisatie en CDP-platforms te gebruiken om de oplossing op basis van AI te schalen.
3. Website/App personalisatie
Het optimaliseren van de website en de mobiele applicatie om een naadloze klantervaring te bieden met behulp van data van de eerste partij en het verder aanmoedigen van bezoekers om hun data te verstrekken is een andere manier om te gedijen in de cookieloze wereld. Deze gegevens kunnen worden gebruikt om de prestaties van pagina's en inhoud te verbeteren en om klanten te segmenteren voor een betere personalisatie. Ook hier komt onze bewezen test- en leerbenadering in vier stappen van pas om webpersonalisatie tot een succes te maken. De eerste stap is het definiëren van het bereik en het creëren van strategieën om je audience selecteren. Definieer buyer persona's met behulp van je eigen first-party data en via "people-based marketing", d.w.z. identiteit op basis van gebruikerslogin. Dit kan eenvoudig worden ingezet om consumenten te volgen op sites waarop ze inloggen, omdat consumenten zelf direct toestemming geven voor het gebruik van hun persoonlijk identificeerbare informatie (PII). Voorbeelden hiervan zijn sessiebewuste recommenders of on-site gedragstriggers. Geen cookies meer ? Voed een AI Audience Engine met first-party data voor nauwkeurige targeting!.
Op Artefact zijn use-casescenario's ontworpen voor Samsung om bezoekers aan te spreken met een gepersonaliseerde inruilbanner voor een nieuwe mobiele telefoon, afhankelijk van het apparaat waarop de gebruiker op dat moment surft. Bovendien hebben we een scoringsalgoritme ontwikkeld dat de kans op conversie voorspelt voor elke prospect die de website bezoekt. Elke prospect kreeg een gepersonaliseerde boodschap op basis van zijn score, wat leidde tot een conversiestijging van +10%.
De tweede stap is het configureren van de juiste personalisatietool voor je website door de functionaliteit te vergelijken en de fit-analyse uit te voeren. Vervolgens worden de A/B-tests uitgevoerd door gepersonaliseerde koppen, inhoud en CTA's en productaanbevelingen te beoordelen voor de geselecteerde audience varianten die in de eerste stap zijn gevonden. Om de personalisatie te blijven verbeteren, moeten de prestaties voortdurend worden gemeten en moeten iteraties dienovereenkomstig worden uitgevoerd.
4. 2P Samenwerkingsverbanden
Naast het maximaliseren van je eigen first-party data , zijn second-party data met technologieleiders en uitgevers ook een haalbare optie om gebruikersrijke informatie te verzamelen. Dergelijke organisaties verzamelen hun eigen first-party data en door met hen samen te werken kunnen deze waardevolle data eenvoudig beschikbaar worden gemaakt voor de merken. Nieuwe doelgroepen kunnen worden verkend en de overlappende doelgroepen kunnen beter worden gepersonaliseerd. Merken kunnen op een veilige manier audience en inzichten uitwisselen via een neutrale identiteitspartner. Volgens de reports van Forrester heeft 96% van de bedrijven die data hebben geïmplementeerd een toename in waardecreatie waargenomen. Bekijk Zit u op een (second-party) data goudmijn?
5. Ommuurde tuin sociale aanmelding
Dit is een gemakkelijke, handige en naadloze optie om persoonlijk identificeerbare informatie te verzamelen data en personalisatie aan te bieden. Volgens het Customer Identity Trend Report 2022 geeft 73% van de jonge generatie (18-25 jaar) de voorkeur aan sociaal inloggen boven het lange registratieproces en verkiest meer dan 70% Facebook en Google als hun favoriete manier van sociaal inloggen. Sociaal inloggen is een sneller alternatief en het kan op meerdere manieren voordelig zijn, niet alleen voor het verhogen van de conversieratio, maar ook voor het bieden van schaalgrootte, het verminderen van het aantal achtergelaten winkelwagens en het verkrijgen van meer nauwkeurige data van klanten die verder kunnen worden gebruikt in de optimalisatie van de marketingfunnel.
Het is een eenvoudig proces dat in slechts drie stappen kan worden voltooid:
6. S2S-integratie
Server-to-Server API kan worden gebruikt om direct te integreren met de kern van personalisatietracking API en realtime personalisatie te bieden. Recentelijk is de S2S API uitgebreid ontwikkeld door Facebook en verschijnt nu onder de nieuwe naam "Facebook Conversions API" (FB-CAPI). De FB-CAPI verzendt gebeurtenissen (acties die gebruikers uitvoeren op de website) rechtstreeks naar Facebook zonder dat hiervoor een cookie van een derde partij nodig is. Hoewel er in de markt discussie is geweest over het gebruik van data en naleving, is dit, mits correct geïmplementeerd en in overeenstemming met de juridische afdelingen, de toekomst om advertentietools van derden te integreren met uw websites om data personalisatie te leveren aan uw klanten.
Conclusie
Personalisatie zal niet afnemen of verdwijnen, maar de huidige veranderingen in technologie en regelgeving dwingen bedrijven om nieuwe en innovatieve manieren te bedenken om hun klanten te bereiken met de juiste content op het juiste moment en met de juiste boodschap. Als organisatie moet u uw personalisatiestrategie voor de komende jaren bedenken. Ons advies is om te beginnen met meerdere quick wins met een test- en leeraanpak in een paar markten. Kijk vervolgens welke personalisatietechnieken en -technologie meer ROI opleveren en een hoge gebruikersbetrokkenheid/waarde leveren. Adopteer en schaal deze quick wins om je gepersonaliseerde aanbod te blijven ontwikkelen.
