Гиперперсонализированный маркетинг: как сделать это правильно с 3 примерами, подтверждающими это

Выдающиеся 98% маркетологов согласны с тем, что персонализация помогает улучшить отношения с клиентами, при этом 74% утверждают, что она оказывает «сильное» или «экстремальное» влияние. Однако только 22% потребителей удовлетворены уровнем персонализации, которую они получают от брендов.

Прошли те времена, когда добавляли имя в вводную строку электронного письма - этого уже недостаточно. Сегодняшние потребители ожидают повышенного уровня персонализации - продукты, коммуникации и маркетинговые тактики, явно адаптированные к их индивидуальным предпочтениям.

Поскольку персонализированное обслуживание быстро стало новой нормой, маркетологи теперь должны перейти к гипер-персонализации в качестве следующего шага.

Что такое гиперперсонализация?

Гиперперсонализация в маркетинге объединяет поведенческие данные и данные в реальном времени, извлеченные из нескольких каналов и точек соприкосновения, чтобы бренды могли создавать чрезвычайно индивидуальную маркетинговую стратегию. Это позволяет им адаптировать продукты, услуги и рекламный контент для каждого потребителя для максимальной релевантности и потенциала конверсии:

Это демонстрирует разницу между персонализацией и гиперперсонализацией , но давайте поместим это в контекст для более глубокого понимания.

Персонализация против гипер-персонализации

Гиперперсонализация выводит персонализацию на новый уровень за счет использования передовых технологий, таких как искусственный интеллект, машинное обучение и устройства с поддержкой Интернета вещей, для предоставления более актуальных предложений и возможностей каждому пользователю.

В то время как традиционная персонализация может включать рекламу имени, местоположения или истории покупок клиента, гиперперсонализация также учитывает данные о просмотре, покупках и другие поведенческие данные в реальном времени, чтобы отточить то, чего хочет или в чем нуждается потребитель. Он более сложный, сложный и полезный, чем традиционный, потому что выходит за рамки базовых данных о клиентах.

Например, персонализация может включать рекламу зимнего погодного снаряжения для потребителей, купивших аналогичное снаряжение в Интернете годом ранее. С другой стороны, гиперперсонализация может включать рекламу того же зимнего снаряжения с оптимизированной рекламой, основанной на точном месте и времени покупки, способе оплаты, использованных купонах, активности в социальных сетях и т. Д.

С учетом всех дополнительных данных гиперперсонализированная кампания может стать более актуальной и привлекательной.

Другой пример персонализации - это отправка пользователю электронного письма с его именем в строке темы. Хотя это хорошая практика, она не так сложна, как гиперперсонализированная кампания.

Допустим, в пятницу вечером пользователь провел 20 минут, просматривая ваш веб-сайт или мобильное приложение в поисках черных брюк, и ушел, не совершив покупки. Затем гипер-персонализированная кампания отправит этому пользователю электронное письмо или уведомление в приложении в пятницу вечером, рекламируя предстоящую распродажу черных штанов определенного бренда. Можете ли вы представить себе, насколько этот тип кампании будет намного эффективнее, чем просто персонализированная строка темы электронного письма?

Чтобы узнать больше о персонализации цифровой рекламы, в том числе о сценариях использования маркетинговой персонализации на каждом этапе воронки, загрузите новое Руководство по персонализации:

Как рекламодатели могут использовать гиперперсонализацию в своих кампаниях?

Есть 6 основных компонентов, которые рекламодатели и маркетологи должны учитывать в своей стратегии:

1. Сбор данных

Самый первый шаг - собрать данные правильного типа, потому что ваша персонализация зависит от качества ваших данных.

Чем точнее вы собираете данные, тем больше сегментации вы можете добавить и тем более персонализированными вы можете делать свои предложения. Это также гарантирует, что их видят правильные глаза, и в результате эти люди с гораздо большей вероятностью совершат покупку.

2. Индивидуальное предложение

Почти 79% потребителей, скорее всего, обратятся к предложению бренда только в том случае, если оно напрямую связано с их предыдущими взаимодействиями с брендом. Поэтому рекомендуется начать с простой персонализации - возраста или пола - а затем постепенно добавлять больше сегментов в зависимости от того, кто постоянно покупает определенные продукты или когда они покупают.

Например, если у вас есть группа постоянных клиентов, которые всегда покупают в апреле и октябре, начните отправлять им гипер-персонализированные сообщения - с учетом их предыдущих моделей покупок - с конкретными продуктами в марте и сентябре.

3. Персонализированные сообщения

Для наиболее подходящего обмена сообщениями вы можете использовать расширенное программное обеспечение для персонализированного маркетинга. Это идеально подходит для отправки контекстных электронных писем, в том числе:

• Контент, который изменяется в зависимости от того, когда / где было открыто письмо
• Динамическое изменение SKU, когда товара нет в наличии
• Цены в реальном времени
• Товары, которые кто-то просматривал ранее

4. Различные каналы

Сочетание огромного количества данных о потребителях с многоканальным маркетингом еще больше расширяет возможности гиперперсонализации, помогая создавать индивидуальные отношения с пользователями. Электронная почта, веб-сайты, социальные сети и смартфоны предлагают различные уровни настройки и персонализации, которыми вы можете воспользоваться.

5. Идеальное время

Попытка выполнить процесс вручную может быть затруднена, так как есть горы данных, которые нужно отсеять, и бесчисленное количество сообщений, которые нужно создать. Однако есть несколько способов облегчить этот процесс.

Помимо использования автоматизированной маркетинговой группы или платформы, вы также можете использовать прогнозную аналитику, чтобы помочь вам лучше определять оптимальное время для доставки конкретных сообщений и получения желаемых ответов.

6. Последовательное тестирование

Многовариантное тестирование может значительно упростить идентификацию наиболее убедительных элементов вашего сообщения. Более того, помимо простого A / B-тестирования, вы также можете измерить комбинированный эффект сразу нескольких элементов (заголовки, изображения, текст и т. Д.), Чтобы определить, какие комбинации работают лучше всего.

Измеряйте результаты своих первоначальных персонализированных кампаний - и даже гиперперсонализированных кампаний - и, основываясь на результатах, начинайте отправлять еще более точные сообщения.

Вот посмотрите, как некоторые широко известные бренды перешли от традиционной персонализации к более гипер-подходу.

3 примера гиперперсонализации

Ведущие бренды, такие как Amazon, Starbucks и Spotify, начали использовать предиктивную персонализацию, в которой искусственный интеллект и машинное обучение поддерживают их индивидуальные механизмы рекомендаций:

Посмотрим, как это делает каждый бренд.

Амазонка

Более 35% конверсий Amazon обеспечивается их механизмом рекомендаций, поскольку они создают уникальный, гипер-персонализированный опыт для каждого потребителя.

Это индивидуальное письмо было отправлено пользователю, который искал кроссовки оливкового цвета, но затем закрыл поиск, не совершив покупки:

Хотя многие «регулярно» персонализированные электронные письма будут включать имя человека, в этом вопросе идет гораздо дальше, поскольку Amazon имеет доступ к огромному количеству точек данных, включая (но не ограничиваясь):

• Полное имя
• Поисковый запрос
• Среднее время, потраченное на поиск
• История прошлых покупок
• Сходство с брендом
• Привычки просмотра категорий
• Время прошлых покупок
• Средняя сумма расходов

Алгоритм механизма рекомендаций платформы называется «совместная фильтрация элементов данных» и предлагает продукты на основе 4 точек данных:

• История предыдущих покупок
• Товары в корзине
• Элементы с оценками и понравившимися
• Товары, которые понравились и были куплены другими похожими покупателями

Используя всю эту информацию, Amazon может создать профиль пользователя и создать высококонтекстное электронное письмо, выделяющее оливково-зеленые туфли Puma (обувь Puma была приобретена ранее) для этого покупателя.

Starbucks

Starbucks активизировала свою игру по персонализации с помощью ИИ, используя данные в реальном времени для отправки пользователям более 400 000 вариантов гипер-персонализированных сообщений (предложения еды / напитков). Каждое предложение уникально для предпочтений каждого пользователя в зависимости от его прошлой активности в приложении:

Компания также привлекает участников программы лояльности к персонализированным играм по электронной почте и на мобильных устройствах, информирует пользователей мобильных приложений о ближайших магазинах, которые принимают опцию Mobile Order & Pay:

Результаты этой кампании Starbucks включают:

• 3 повышение эффективности маркетинговой кампании
• 2-кратное увеличение количества погашаемых адресов электронной почты
• Увеличение дополнительных расходов в 3 раза за счет погашения предложений
• 24% от общего числа транзакций поступают из мобильного приложения

Spotify

Spotify реализует гипер-персонализацию в своих маркетинговых кампаниях с помощью функции Discover Weekly. Эта функция рассматривает индивидуальный выбор музыки, перекрестный анализ этого с предпочтениями других людей, слушавших те же песни, а затем создает персонализированный список воспроизведения для каждого пользователя:

У бренда также есть функция Live Concert, которая отправляет электронные письма о живых мероприятиях с их любимыми артистами, а также возможность купить билеты. Эта функция также персонализирована в зависимости от индивидуальных музыкальных предпочтений:

Переходите от персонализации к гипер-персонализации

Гиперперсонализация - это следующий важный этап в эволюции цифрового маркетинга, поскольку клиенты все больше ожидают индивидуального опыта и тщательно отобранных предложений.

Важно отметить, что не существует абсолютного определения гиперперсонализации и что оно варьируется от бренда к бренду. Просто оцените свои текущие кампании персонализации, рассмотрите неиспользуемые данные и узнайте возможности для сбора этих данных. Это позволит вам предоставить гипер-персонализированный опыт, а именно этого хотят и ожидают от вас ваши клиенты.

Дополнительные сведения см. В руководстве по персонализации цифровой рекламы здесь.