Personalisasi yang efektif berarti banyak data bagus

Personalisasi yang efektif tidak diragukan lagi meningkatkan penjualan merek. Jika sebuah merek memahami siapa saya dengan menunjukkan kepada saya konten dan produk yang relevan bagi saya, kemungkinan besar saya akan bertransaksi dengan mereka daripada jika saya diperlihatkan konten dan produk generik.

Selama bertahun-tahun situs web telah mencoba-coba personalisasi dengan hanya menampilkan produk yang direkomendasikan kepada pengguna dengan kedok 'Anda mungkin juga menyukai' atau 'dibeli oleh pelanggan lain', tetapi seberapa efektifkah mereka? Seberapa besar ini benar-benar meningkatkan tingkat konversi situs web? Kita semua pernah melihat contoh buruk tentang ini, dan bahkan Amazon tidak sempurna: setelah membeli game Nintendo Wii, mereka merekomendasikan saya untuk membeli konsol Wii. Anda dapat melihat mengapa hal itu bisa terjadi, tetapi itu jelas bukan rekomendasi yang bagus.

Personalisasi dapat mengambil banyak bentuk, dari produk yang direkomendasikan, konten yang dipersonalisasi, spanduk, daftar produk, email, atau penawaran dan promosi. Jika diterapkan dengan cerdik, pengguna seharusnya tidak menyadari bahwa mereka sedang ditargetkan dengan personalisasi. Jika digunakan dengan benar, personalisasi dapat menjadi alat yang sangat ampuh untuk perdagangan dan dapat membantu mendorong penjualan di semua saluran. Namun, jika diterapkan dengan buruk, personalisasi dapat memiliki efek sebaliknya. Jika konten atau produk yang dipersonalisasi meleset dari target, itu sebenarnya dapat mengurangi tingkat konversi.

Jadi bagaimana kita mendapatkan personalisasi yang benar? Bagaimana kami memastikan bahwa konten tersebut benar-benar apa yang saya, pelanggan, ingin lihat? Semuanya dimulai dengan data, dan banyak lagi.

Sederhananya: semakin banyak data terperinci yang Anda miliki tentang pengguna Anda, semakin besar kemungkinan keberhasilan Anda dalam personalisasi. Jadi berapa banyak data yang cukup? Itu pertanyaan yang sulit untuk dijawab, tetapi Anda mungkin memiliki lebih banyak dari yang Anda pikirkan, dan tentu saja cukup untuk mulai menambahkan beberapa nilai.

Mari kita ambil skenario sebuah merek yang telah memiliki situs e-commerce selama 5 tahun. Mereka belum menerapkan alat pelacakan perilaku pihak ketiga, dan hanya menangkap data pesanan dasar saat checkout. Paling tidak, mereka akan memiliki data berikut pada setiap pelanggan mereka:

• Lokasi
• Jenis kelamin
• Produk yang dibeli
• Frekuensi pesanan
• Nilai pesanan rata-rata
• Frekuensi promosi yang digunakan
• Metode pembayaran yang digunakan

Ini sebenarnya cukup banyak data untuk melanjutkan. Cukup dengan mulai mengelompokkan pelanggan mereka ke dalam grup yang dapat mereka targetkan dengan konten yang dipersonalisasi. Mereka tahu jenis produk apa yang dibeli setiap orang, seberapa sering, berapa banyak yang ingin mereka belanjakan, dan apakah mereka menanggapi promosi. Paling tidak, brand dapat membidik segmen pelanggan tertentu dengan spanduk atau promosi yang ditargetkan berdasarkan produk yang mereka beli sebelumnya.

Personalisasi sebenarnya tentang mengelompokkan pelanggan berdasarkan kesukaan dan perilaku mereka, kemudian menyediakan konten relevan yang ditargetkan ke segmen tersebut. Segmen bisa besar, berisi puluhan ribu pengguna, atau kecil, bahkan berisi satu pengguna. Semakin banyak Anda melakukan segmentasi, personalisasi Anda akan semakin terarah. Semakin banyak data dan atribut yang Anda miliki tentang pelanggan, semakin akurat segmentasi Anda.

Era digital membutuhkan data omni-channel

Secara tradisional, merek berfokus pada pengumpulan data pengguna dengan cara yang sangat tertutup di setiap saluran. Mereka mungkin memahami pelanggan situs web mereka, tetapi tidak harus menautkannya dengan data yang dikumpulkan di saluran lain. Kunci untuk manajemen data pelanggan yang efektif adalah memahami bahwa pelanggan cenderung berinteraksi dengan merek di beberapa titik kontak, memberikan petunjuk yang berbeda untuk perilaku mereka dengan setiap interaksi. Saluran ini mencakup situs web, aplikasi seluler, di dalam toko, beberapa saluran media sosial, obrolan langsung, atau telepon.

Di era digital ini, masing-masing titik kontak ini memberikan banyak data berbeda tentang pelanggan kepada merek, tetapi triknya adalah menyatukannya. Setelah menggabungkan data, Anda dapat mulai mengelompokkan pelanggan secara cerdas berdasarkan kumpulan data yang sangat kaya dan akurat, memungkinkan Anda mempersonalisasi konten secara efektif.

Mari kita lihat skenario pelanggan tipikal merek fesyen yang berbelanja dengan merek tersebut baik secara online maupun di dalam toko. Konsumen dapat membeli dari situs web merek beberapa kali dalam setahun, yang memberi merek sejumlah data tertentu. Pelanggan enggan membeli barang yang lebih mahal secara online, dan karena itu akan pergi ke toko untuk membelinya. Selain itu, pelanggan mereka sering menjadi pengguna berbagai saluran media sosial, dan sering berkomentar di Instagram dan men-tweet secara teratur tentang topik mode, terkadang bahkan menyebut merek secara langsung. Sekali atau dua kali konsumen menelepon saluran telepon layanan pelanggan merek dan telah menggunakan layanan obrolan langsung mereka beberapa kali untuk mendapatkan saran gaya.

Semua poin kontak di atas dapat memberi merek data penting tentang pelanggan itu. Meskipun beberapa postingan media sosial yang dibuat oleh pelanggan tidak menyebutkan merek secara langsung, data ini masih relevan dengan merek. Setiap titik sentuh memberi merek pandangan tertentu tentang pelanggan, tetapi bukan pandangan holistik. Bayangkan betapa hebatnya personalisasi jika semua data ini disatukan menjadi satu tampilan pelanggan terpadu.

Berinvestasi di masa depan

Pada titik inilah merek perlu berinvestasi dalam beberapa teknologi pintar. Mereka membutuhkan platform CRM yang mengumpulkan data dari berbagai saluran dan yang memiliki alat untuk memungkinkan merek mengelompokkan pengguna pada titik data mana pun. Mereka membutuhkan platform yang dapat memantau saluran media sosial dan mengambil referensi ke merek mereka atau istilah terkait dan menghubungkan profil media sosial tersebut dengan pelanggan mereka. Mereka perlu berinvestasi dalam teknologi yang dapat membantu pengguna berinteraksi secara digital dengan merek saat mereka berada di toko.

Kabar baiknya adalah bahwa teknologi ini tersedia sekarang. Platform CRM seperti SAP Marketing Cloud dapat membantu merek menautkan data konsumen mereka dari semua platform dan memungkinkan mereka untuk mengelompokkan pelanggan mereka dengan kuat. Teknologi suar di dalam toko dapat membantu mengidentifikasi pengguna saat mereka mengunjungi toko fisik, sementara teknologi reklame digital, tablet di dalam toko, dan kios dapat mendorong pelanggan di dalam toko untuk berinteraksi secara digital dengan merek, memungkinkan mereka mengumpulkan lebih banyak data tentang pelanggan tersebut .

Presentasi yang luar biasa (walaupun sedikit menakutkan) oleh Moritz Zimmermann dari SAP Customer Experience ini menggambarkan bagaimana data besar dan personalisasi telah digunakan untuk menghasilkan efek yang menghancurkan selama peristiwa politik penting. Facebook adalah salah satu pengguna profil dan personalisasi pengguna terbesar di dunia. Semua konten iklan dan promosi yang Anda lihat di Facebook sangat dipersonalisasi berdasarkan setiap interaksi yang Anda lakukan dengan platform. Kekuatan dari hal ini bukanlah pada penyampaian aktual dari konten yang dipersonalisasi, melainkan pada bagaimana perusahaan memahami, membuat profil, dan mengelompokkan setiap penggunanya.

Tentu saja, setelah Anda memiliki data, Anda perlu menggunakannya dengan baik, tetapi bagaimana Anda melakukannya untuk artikel lain di hari lain. Hal penting yang harus diambil adalah bahwa tanpa data pelanggan yang baik untuk digunakan, personalisasi kemungkinan akan gagal.