Hiper Kişiselleştirilmiş Pazarlama: Bunu Kanıtlamak İçin 3 Örnekle Nasıl Doğru Yapılır?

Pazarlamacıların olağanüstü bir %98'i, kişiselleştirmenin müşteri ilişkilerini geliştirmeye yardımcı olduğu konusunda hemfikir ve %74'ü "güçlü" veya "aşırı" bir etkisi olduğunu iddia ediyor. Ancak, tüketicilerin yalnızca %22'si markalardan aldıkları kişiselleştirme düzeyinden memnun.

Bir e-posta açılış satırına bir ad ekleme günleri geride kaldı - artık yeterli değil. Günümüz tüketicileri, kişisel tercihlerine göre özel olarak tasarlanmış ürünler, iletişim ve pazarlama taktikleri gibi yüksek düzeyde kişiselleştirme bekliyor.

Kişiselleştirilmiş hizmet hızla yeni norm haline geldiğinden, pazarlamacılar artık bir sonraki adım olarak hiper kişiselleştirmeye geçmeli.

Hiper kişiselleştirme nedir?

Pazarlamada hiper kişiselleştirme, markaların son derece özelleştirilmiş bir pazarlama stratejisi oluşturması için birden fazla kanal ve temas noktasından alınan davranışsal ve gerçek zamanlı verileri birleştirir. Bu, maksimum alaka düzeyi ve dönüşüm potansiyeli için ürünleri, hizmetleri ve reklam içeriğini her tüketiciye göre uyarlamalarına olanak tanır:

Bu, kişiselleştirme ile hiper- kişiselleştirme arasındaki farkı gösterir, ancak daha derin bir anlayış için bunu bağlam içine koyalım.

Kişiselleştirmeye karşı hiper kişiselleştirme

Hiper kişiselleştirme, her kullanıcıya daha alakalı teklifler ve deneyimler sunmak için yapay zeka, makine öğrenimi ve IoT özellikli cihazlar gibi gelişmiş teknolojilerden yararlanarak kişiselleştirmeyi bir sonraki seviyeye taşıyor.

Geleneksel kişiselleştirme, bir müşterinin adının, konumunun veya satın alma geçmişinin reklamını içerebilirken, hiper kişiselleştirme, tüketicinin ne istediğini veya ihtiyaç duyduğunu bilemek için göz atma, satın alma ve diğer gerçek zamanlı davranış verilerini de dikkate alır. Temel müşteri verilerinin ötesine geçtiği için gelenekselden daha ilgili, karmaşık ve kullanışlıdır.

Örneğin, kişiselleştirme, bir yıl önce çevrimiçi olarak benzer ekipmanı satın alan tüketicilere kış havası malzemelerinin reklamını içerebilir. Öte yandan, hiper kişiselleştirme, tam satın alma yeri ve zamanına, ödeme yöntemine, kullanılan kuponlara, sosyal medya etkinliğine ve daha fazlasına dayalı olarak optimize edilmiş reklamlarla aynı kış ekipmanının reklamını içerebilir.

Tüm ek veriler dikkate alındığında, aşırı kişiselleştirilmiş kampanya, daha alakalı ve potansiyel müşteri yaratma potansiyeline sahiptir.

Başka bir kişiselleştirme örneği, bir kullanıcıya konu satırında adı geçen bir e-posta göndermek olabilir. Bu iyi bir uygulama olsa da, aşırı kişiselleştirilmiş bir kampanyanın olacağı kadar gelişmiş değil.

Bir kullanıcının Cuma akşamı siyah pantolon için web sitenize veya mobil uygulamanıza göz atarak 20 dakika geçirdiğini ve satın almadan ayrıldığını varsayalım. Son derece kişiselleştirilmiş bir kampanya, Cuma akşamı o kullanıcıya bir e-posta veya uygulama bildirimi göndererek belirli bir markanın siyah pantolonunda yaklaşan bir indirimin reklamını yapar. Bu tür bir kampanyanın yalnızca kişiselleştirilmiş bir e-posta konu satırından çok daha etkili olacağını görebiliyor musunuz?

Dönüşüm hunisinin her aşamasında pazarlama kişiselleştirmesi için kullanım örnekleri de dahil olmak üzere dijital reklam kişiselleştirme hakkında daha fazla bilgi için yeni Kişiselleştirme Kılavuzunu indirin:

Reklamverenler hiper kişiselleştirmeyi kampanyalarında nasıl kullanabilir?

Reklamverenlerin ve pazarlamacıların stratejilerinde dikkate almaları gereken 6 ana bileşen vardır:

1. Veri toplama

İlk adım, doğru veri türünü toplamaktır, çünkü kişiselleştirmeniz yalnızca verilerinizin kalitesi kadar iyidir.

Ne kadar iyi veri toplarsanız, o kadar fazla segmentasyon ekleyebilir ve tekliflerinizi o kadar kişiselleştirebilirsiniz. Bu aynı zamanda doğru gözlerin onları görmesini sağlar ve sonuç olarak bu kişilerin satın alma olasılıkları çok daha yüksek olacaktır.

2. Özelleştirilmiş bir teklif

Tüketicilerin yaklaşık %79'u, bir markanın teklifiyle yalnızca, doğrudan markayla olan önceki etkileşimleriyle doğrudan bağlantılıysa etkileşime geçecektir. Bu nedenle, yaş veya cinsiyet gibi basit bir kişiselleştirme ile başlamak ve ardından, belirli ürünleri sürekli olarak kimlerin veya ne zaman satın aldığına bağlı olarak yavaş yavaş daha fazla segment eklemeye başlamak iyi bir fikirdir.

Örneğin, her zaman Nisan ve Ekim aylarında satın alan bir grup tekrar müşteriniz varsa, onlara Mart ve Eylül aylarında belirli ürünlerle - önceki satın alma modellerine göre uyarlanmış - hiper kişiselleştirilmiş mesajlar göndermeye başlayın.

3. Kişiselleştirilmiş mesajlaşma

En uygun mesajlaşma için gelişmiş kişiselleştirilmiş pazarlama yazılımını kullanmayı seçebilirsiniz. Bu, aşağıdakiler dahil bağlama dayalı e-postalar göndermek için idealdir:

• E-postanın ne zaman/nerede açıldığına bağlı olarak değişen içerik
• Bir ürün stokta kalmadığında dinamik olarak değişen SKU'lar
• Gerçek zamanlı fiyatlandırma
• Birinin daha önce göz attığı ürünler

4. Çeşitli kanallar

Çok sayıda tüketici verisini çok kanallı pazarlama ile birleştirmek, kullanıcılarla bire bir ilişkiler kurmanıza yardımcı olarak hiper kişiselleştirmeyi daha da ileri götürür. E-posta, web siteleri, sosyal medya ve akıllı telefonların tümü, yararlanmanız için çeşitli özelleştirme ve kişiselleştirme düzeyleri sunar.

5. Mükemmel zamanlama

Elenmesi gereken dağlarca veri ve oluşturulacak sayısız mesaj olduğundan, işlemi manuel olarak denemek zor olabilir. Yine de, süreci kolaylaştırmak için birkaç seçenek var.

Otomatik bir pazarlama ekibi veya platformu kullanmanın yanı sıra, belirli mesajları iletmek ve istenen yanıtları yönlendirmek için en uygun zamanları daha iyi belirlemenize yardımcı olması için tahmine dayalı analitiği de kullanabilirsiniz.

6. Tutarlı test

Çok değişkenli testler, mesajlaşmanızın en zorlayıcı öğelerini belirlemeyi önemli ölçüde kolaylaştırabilir. Dahası, basit A/B testinin ötesinde, hangi kombinasyonların en iyi performansı gösterdiğini belirlemek için aynı anda birkaç öğenin (başlıklar, resimler, kopya vb.) birleşik etkisini de ölçebilirsiniz.

İlk kişiselleştirilmiş kampanyalarınızın ve hatta aşırı kişiselleştirilmiş kampanyalarınızın sonuçlarını ölçün ve sonuçlara dayanarak daha da doğru mesajlar göndermeye başlayın.

Burada, yaygın olarak bilinen bazı markaların geleneksel kişiselleştirmeyi geçip daha hiper bir yaklaşıma nasıl geçtiklerine bir göz atın.

3 hiper kişiselleştirme örneği

Amazon, Starbucks ve Spotify gibi en iyi markalar, yapay zeka ve makine öğreniminin bireysel öneri motorlarını güçlendirdiği tahmine dayalı kişiselleştirmeyi kullanmaya başladı:

Her markanın bunu nasıl yaptığını görelim.

Amazon

Amazon'un dönüşümlerinin %35'inden fazlası, her bir tüketici için benzersiz, son derece kişiselleştirilmiş deneyimler oluşturdukları için öneri motorları tarafından desteklenmektedir.

Bu bire bir e-posta, zeytin yeşili koşu ayakkabısı arayan, ancak satın almadan aramayı kapatan bir kullanıcıya gönderilmiştir:

"Düzenli olarak" kişiselleştirilmiş birçok e-posta kişinin adını içerecek olsa da, Amazon'un aşağıdakiler dahil (ancak bunlarla sınırlı olmamak üzere) çok sayıda veri noktasına erişimi olduğundan, bu e-posta bunu çok daha ileri götürür:

• Ad Soyad
• Arama sorgusu
• Arama için harcanan ortalama süre
• Geçmiş satın alma geçmişi
• marka yakınlığı
• Kategori tarama alışkanlıkları
• Geçmiş satın almaların zamanı
• Ortalama harcama tutarı

Platformun öneri motoru algoritmasına "üründen öğeye ortak filtreleme" adı verilir ve 4 veri noktasına dayalı ürünler önerir:

• Önceki satın alma geçmişi
• Alışveriş sepetindeki ürünler
• Derecelendirilen ve beğenilen öğeler
• Diğer benzer müşteriler tarafından beğenilen ve satın alınan ürünler

Amazon, tüm bu bilgileri kullanarak bir kullanıcı profili oluşturabilir ve bu müşteri için zeytin yeşili Puma ayakkabılarını (Puma ayakkabısı daha önce satın alındı) vurgulayan son derece bağlamsal bir e-posta oluşturabilir.

Starbucks

Starbucks, kullanıcılara 400.000'den fazla hiper kişiselleştirilmiş mesaj (yiyecek/içecek teklifleri) göndermek için gerçek zamanlı verileri kullanarak kişiselleştirme oyununu AI ile hızlandırdı. Her teklif, uygulamadaki geçmiş etkinliklerine dayalı olarak her kullanıcının tercihlerine özeldir:

Şirket ayrıca sadakat programı üyelerini e-posta ve mobilde kişiselleştirilmiş oyunlarla meşgul ediyor, mobil uygulama kullanıcılarını Mobil Sipariş ve Ödeme seçeneğini kabul eden yakındaki mağazalar hakkında bilgilendiriyor:

Starbucks'ın bu kampanyadan elde ettiği sonuçlar şunları içerir:

• 3 pazarlama kampanyası etkinliğinde artış
• E-posta kullanımlarında 2 kat artış
• Tekliften yararlanma yoluyla artımlı harcamalarda 3 kat artış
• Mobil uygulamadan gelen toplam işlemlerin %24'ü

Spotify

Spotify, Haftalık Keşfet özelliğiyle pazarlama kampanyalarında hiper kişiselleştirme uygular. Bu özellik, bireysel müzik seçimlerini dikkate alır, aynı şarkıları dinleyen diğerlerinin tercihleriyle çapraz analiz yapar ve ardından her kullanıcı için oldukça kişiselleştirilmiş bir çalma listesi oluşturur:

Markanın ayrıca en sevdikleri sanatçılarla canlı etkinlikler hakkında e-posta gönderen Canlı Konser özelliği ve bilet satın alma seçeneği de bulunuyor. Bu özellik ayrıca bireysel müzik tercihlerine göre kişiselleştirilir:

Kişiselleştirmeden hiper kişiselleştirmeye geçiş yapın

Müşteriler giderek daha fazla kişiye özel deneyimler ve yüksek oranda seçilmiş teklifler beklediğinden, hiper kişiselleştirme, dijital pazarlamanın evriminde bir sonraki ana aşamadır.

Hiper kişiselleştirmenin mutlak bir tanımı olmadığını ve markadan markaya değiştiğini belirtmek önemlidir. Mevcut kişiselleştirme kampanyalarınızı değerlendirin, kullanılmayan verileri göz önünde bulundurun ve bu verileri toplama fırsatlarını değerlendirin. Bu, müşterilerinizin sizden tam olarak istediği ve beklediği şey olan hiper kişiselleştirilmiş deneyimler sunmanızı sağlayacaktır.

Dijital reklam kişiselleştirme kılavuzunda daha fazla ayrıntıya buradan ulaşabilirsiniz.