Chatbot Kişiselleştirme: İyi ve Kötü Örnekler Müşteri Deneyimini Geliştirmenin Neden Gerekli Olduğunu Gösteriyor

İnternet teknolojisi ne kadar çok gelişirse, pazarlamacılar müşteri deneyimini gerçek anlamda kişiselleştirme konusunda o kadar başarılı olurlar. Bir zamanlar bu, bir potansiyel müşterinin adının eklenmesi veya bir satın alma işlemine dayalı “önerilen” içerikli bir takip e-postası gibi basit taktikleri içeriyordu, ancak artık değil.

Verilerin artması, pazarlama otomasyonunun olgunlaşması ve yapay zekanın kendine gelmesiyle, kişiselleştirme 1'e 1 düzeyine yükseldi - yani bir işletmeden bir tüketiciye.

Her üç olgunun kesiştiği noktada sohbet robotları var. Bugün, bu botlar, kişisel bir stilist olarak hizmet etmekten sanal bir seyahat acentesi olarak seyahat rezervasyonu yapmaya kadar oldukça şaşırtıcı şeyler yapabilirler.

Gelişmeye devam ettikçe, hiper kişiselleştirilmiş mesajlaşma deneyimleri, insan ve bot arasındaki çizgiyi bulanıklaştırarak, müşterilerin normalde bir web sitesinde veya uygulamada gezinmek için ihtiyaç duyacakları hemen hemen her şeyi gerçekleştirmelerini sağlar. Chatbot kişiselleştirmesini doğru yaptığınızda, müşterileriniz istediklerini alabilir ve daha hızlı alabilirler.

Chatbot kişiselleştirme gerçekten bir şey mi?

Chatbotlar uzun süredir pazarlamacıların aklında. Ancak bazıları için, şu anda asla yakalayamayacağımız bilim kurgu reklam taktiği gibi görünüyorlar. Chatbot uzmanı ve Bing'de Arama için Evanjelizm Başkanı Christi Olson, farklı olmak için yalvarıyor:

Gartner, 2020 yılına kadar insanların sohbet robotlarıyla eşlerinden daha fazla sohbet edeceğini tahmin ediyor... Geleceğin sohbet robotları sadece sorulara yanıt vermiyor. Konuşurlar. Onlar düşünür. Bilgi grafiklerinden içgörüler çıkarırlar. Müşterilerle duygusal ilişkiler kurarlar.

Mobile Monkey CEO'su Larry Kim şunları ekliyor:

2019, Instagram, WhatsApp, Google RCS ve daha fazlası dahil olmak üzere dünyanın en popüler mesajlaşma uygulamalarından yeni API'lerle sohbet patlaması için büyük bir yıl olacak.
Tüketici tercihleri ​​zaten iletişim için e-posta yerine sohbeti tercih ediyor ve giderek daha fazla işletme bunu çözüyor!

Bing'den en az bir Mart 2018 anketi bu tahminleri destekliyor. Gelecekte markalarla bire bir etkileşimde bulunup bulunmayacakları sorulduğunda, tüketicilerin %60'ı sadece evet demedi; inşa edebilecekleri kendi markalı, kişisel asistanlarına sahip olmayı beklediklerini söylediler. Önümüzdeki beş yıl boyunca bir ilişki.

Mevcut chatbot kullanımına ilişkin içgörüler için Salesforce'un The 2018 State of Chatbots raporuna bakabiliriz. Raporda, şirket, sohbet robotlarının benimsenmesi henüz çok yaygın olmasa da, tüm tüketicilerin %15'inin son 12 ayda markalı bir sohbet robotuyla etkileşime girdiğini tespit ediyor.

Web'in en köklü iletişim kanalı olan e-postanın %60'lık bir etkileşim oranına sahip olduğunu düşündüğünüzde, bu hala oldukça etkileyici.

Ayrıca tüketiciler, sohbet robotlarının uygulamalara göre tercih edildiği birçok örnek belirler:

Sohbet robotları ve uygulamalar

Birkaç nedenden dolayı, sohbet robotlarının müşteriler tarafından tercih edildiği açıktır. Onların benimsenmesini sağlayan ana faktöre bir göz atalım.

Chatbot kişiselleştirmesi neden gereklidir?

Chatbotlar, kişiselleştirmenin geniş bir ölçekte uygulandığı web sitesi ve e-posta gibi çevrimiçi kanallardaki kişiselleştirme boşluğunu kapatmak için büyük bir potansiyele sahiptir: e-posta listeleri gruplara ayrılmıştır, web siteleri, bir web sitesinin kullanıcıyla alakalı cinsiyete özel bir sürümünü sunabilir - - ama hiçbiri doğru değil, bire bir kişiselleştirme.

Bu örneği düşünün, H&M'den bir açılış sayfası:

O kadar kişiliksiz ki, geldiğim ülkeyi seçmem isteniyor. Ardından, ABD'yi tıklayıp "Erkekler"in üzerine geldiğimde, karşıma çok büyük bir ürün listesi çıkıyor:

Aynı şey Polo Ralph Lauren için de geçerli:

Aynı şey, çok sayıda ürün taşıyan büyük mağazaların çoğu web sitesi için de söylenebilir. Sadece size bir sürü kategori atıyorlar ve onları sıralamanızı sağlıyorlar. Niye ya?

ChatbotsLife kurucusu Stefan Kojourahov, "Çoğu ürünün belirli bir grup insan için acı verici bir sorunu çözme hedefi vardır" diyor. "Büyük şirketler müşterileri hakkında çok şey öğrenir ve onlar için eksiksiz çözümler oluşturur. Bu süreçte birçok test yapılır ve bir ürün, çoğu müşterinin yaptığının ortalaması olan devam eden bir A/B testinin sonucu haline gelir. Nihai sonuç, aşağıdaki gibi genel bir akış haline gelir:

Ama daha iyi bir yol var.

Chatbot kişiselleştirmesi doğru ve yanlış yapıldı

H&M ve Polo Ralph Lauren'den gelen bu ana menü, bir kullanıcı olarak aradığınız şey olabilir, ancak bu onun en iyi ve en hızlı çözüm olduğu anlamına gelmez - sadece önceki yinelemelerin en iyi ve en hızlı çözümü.

Örneğin, bir web sitesini kendiniz seçmek zorunda kalmak yerine, en başından itibaren ABD sürümünün size sunulması daha iyidir, ancak bu yine de etkileyici bir kişiselleştirme oluşturmaz. Chatbotlar, doğru bir şekilde oluşturulduğunda ve bakımı yapıldığında, web'in sunduğu en iyi çözümlerden bile daha iyi çözümler sunabilir. Ancak, işareti kaçırdıklarında, şöyle görünebilir:

Temelde daha önce gördüğümüz ezici menülerin konuşma versiyonudur. Korjourahov diyor ki:

Bir web sitesini bir bota sıkıştırmaya çalıştığınızda ve ortalamalara güvendiğinizde olan budur. Bir kişinin sitenizde neden bulunduğunu veya botunuzu kullandığını bilmiyorsanız ve sonunda bir tahmin oyunu oynuyorsunuz ve ayakkabının size uyduğunu umuyorsunuz. Çoğu zaman olmaz.

Bununla birlikte, sohbet robotları ile, e-posta listeleri veya web sitesi ziyaretçileri gibi kullanıcı grupları üzerinde değil, bireyler üzerinde yapılabilecek AB testinin yardımıyla hiper kişiselleştirme mümkündür:

Chatbotlar, tercihler ve geçmiş satın almalar gibi kullanıcılar tarafından sunulan bilgileri depolama ve bunları aşırı kişiselleştirilmiş önerilere dönüştürme potansiyeline sahiptir.

H&M ve Polo Ralph Lauren için botların amacı bu olurdu. Ancak tüm botlar kişisel asistan olmak amacıyla oluşturulmaz. Bazıları diyet tavsiyesi, fitness planları sunar.

Diğerleri, National Geographic'in yalnızca ağın “Genius:” adlı programı için bir tanıtım olarak oluşturulan Einstein botu gibi farkındalık kampanyaları gerçekleştiriyor.

Tüm yaptığı kullanıcılarla sohbet etmek olsa da, ROI, onları etkileşimde tutmak için oldukça etkili olduğunu gösteriyor. Ortalama olarak, kullanıcılar botla 6-8 dakika sohbet ediyor ve %50'si yeniden etkileşime giriyor.

Benzer şekilde, bir dil öğrenme uygulaması olan Duolingo, kullanıcıların sohbet edebileceği birkaç bot oluşturdu. Ancak onların durumunda, sadece kullanıcıların ilgisini çekmekten daha fazlası içindi. Bu botlar, taksi şoförü veya polis memuru gibi uydurulmuş kişiliklere sahipti ve kullanıcılara dil becerilerini özel olarak geliştirmeleri için bir yol sağladı:

Bunlar aşırı kişiselleştirilmiş pazarlama örnekleri gibi görünmese de, bir botun amacının her zaman ürün satın almak olmadığını unutmayın. Einstein botu marka bilinirliğiydi, Duolingo botları ise uygulamalarının tamamlayıcısıydı. Ve bazıları o kadar karmaşık bile değil. Müşterilerinizin %99'u botunuzla paketlerini takip etmek istiyorsa, tek yapması gereken paketleri takip edebilmektir. Müşterileriniz aşırı karmaşık bir şey istemiyorsa, fazla karmaşık hale getirmenize gerek yok.

Dönüşüm oranı optimizasyonu için Chatbot

Chatbot kişiselleştirmesi mesajlaşma uygulamalarında bitmiyor. Bazı işletmeler, canlı sohbet kullanmak yerine, dönüşüm optimizasyonuna yardımcı olmak için web sayfalarına sohbet robotları eklemiştir.

Potansiyel müşterilerin sorularını yanıtlayan ve yanıtlarına göre onları bir satış çağrısı için nitelendiren MongoDB'den bu Chatbot'u alın:

Kalifiye olmaları durumunda, bir takvim entegrasyonu ziyaretçilerin bir demo için müsait oldukları zamanı seçmelerine olanak tanır ve uygun bir satış görevlisine yönlendirilirler:

Bir sohbet robotu ile bir işe alım dizisi oluşturan All Chat Solutions'ın Kurucusu Richard McGrath'tan başka bir örnek alın. Botu kullanmaya başlamadan önce cevaplamaları gereken altı soru içeriyordu. Diyor:

Şu ana kadar 473 kişi işe alım dizisine başladı. 473 kişiden 328'i (%69,6) ilk soruyu yanıtladı:

Ardından, bu 328'den 267'si sohbet robotundan gelen altı sorunun hepsini yanıtladı:

Bunun gibi bir örnek, bir sohbet robotunun ziyaretçilerinizden değerli bilgiler alma yeteneğini gösterir. Bunu, neredeyse kesinlikle aynı yanıt oranına sahip olmayacak olan 6 alanlı bir müşteri adayı yakalama formuyla karşılaştırın.

Diğerleri, izleyicileriyle etkileşim kurmak ve içerik dağıtmak için onları kullanmaya başlayan Jay Baer gibi, sohbet robotlarından benzer başarıyı zaten gördü. E-postaya kıyasla, müşterilerin içeriği açma olasılığının 10 kat ve içerikle etkileşime girme olasılığının 5 kat daha fazla olduğunu buldu.

Martech şirketi Segment, sohbet robotlarını olası satış yaratma ve kalifikasyon stratejilerine dahil ettiğinde, hemen faydasını gördüler. Sadece haftalar sonra, sohbet robotları Segment için bir numaralı potansiyel müşteri kaynağı haline geldi ve bugüne kadar şirket için en büyük büyüme faktörü oldu. YG ile ilgili olarak, Segment, etkileşimlerde 5 kat, dönüşümlerde 2 kat artış gördü.

Chatbotlar şimdi nerede?

Pegasystems'in sohbet robotları üzerine yaptığı bir araştırmanın ardından, şirketin sözcüsü Russell Dougan, "chatbotlarla ilgili en önemli şikayetlerin, soruları etkili bir şekilde yanıtlamak için yeterli zeka olmaması (yüzde 27), konuşmada bağlam eksikliği (yüzde 24), [ve] az sayıda insan niteliğine sahip robot benzeri etkileşim (yüzde 14).” Genel olarak, sohbet robotları için gelecek parlak görünse de, görünüşe göre daha yeni başlıyorlar.

Kişiselleştirmeyi pazarlama hunisine dahil etmenin daha fazla yolunu mu arıyorsunuz? Bir Instapage Enterprise demosu edinin ve platformumuzun, reklam yatırım getirinizi önemli ölçüde iyileştirmek ve tıklama sonrası sürecinizi kolaylaştırmak için bir dizi araç paketine erişmenize nasıl izin verdiğini görün.