五步实现真正的个性化

已发表: 2021-12-07

对于营销人员而言,个性化客户旅程一直是近十年来的热门话题。 许多公司都在谈论它并为此制定战略,但在实践中,我们仍然只看到有限的个性化使用。 它主要限于网站上的名称识别和产品推荐,也许还有一两个其他渠道。 这是为什么?我们如何才能实现真正有效和个性化的客户旅程?

目录
  1. 收集、管理数据并使数据具有可操作性

  2. 技术堆栈和操作层

  3. 各方面个性化

  4. 从早期开始个性化

  5. 个性化的五个步骤

  6. 持续测试和优化以取得成功

当我们谈论个性化时,我们通常指的是针对特定客户的产品推荐、按姓名或客户兴趣发送的电子邮件活动。 但是,我们如何从那里获得能够真正产生影响的真正个性化呢? 了解客户行为及其特定需求并提供一致的体验和信息,而不管客户的首选渠道如何,对于许多组织来说仍然是一个巨大的挑战。

收集、管理数据并使数据具有可操作性

我们需要可操作的数据来创建个性化体验。 大约十年前,营销人员开始大量收集和使用数据。 数据被视为新的数字黄金,数据管理平台 (DMP) 应运而生。 CRM 系统成为构建 360 度客户视角的基础,营销自动化通常只专注于电子邮件,而 DMP 使用第三方 cookie 来购买媒体和激活匿名访问者。

此后,营销人员的需求发生了变化:我们希望了解消费者在客户旅程中所处的位置,了解他们的行为并做出相应的反应。 考虑过这一点的人可能还探索了为此目的设计的各种技术解决方案。 客户数据平台解决了获取洞察力的部分问题,但使数据具有可操作性仍然是一个挑战。 结果是混乱的技术堆栈和孤立的数据。

技术堆栈和操作层

通常,由于技术堆栈分散,缺乏连贯性,使得在整个客户旅程中实现一致的个性化更具挑战性。 然而现在,Gartner 的研究表明,营销人员正在寻找单一的解决方案。

此外,我们经常看到技术堆栈主要用于构建数据或确定媒体部署。 然而,一个好的行动层,实际上使用数据来实现跨所有渠道的影响,是必不可少的。 通常,当前的技术栈会产生巨大的成本,使测试、实验和个性化变得昂贵。 相反,您可以创造改进空间:一旦您可以测试各种活动,您就可以更轻松地进行优化。

各方面个性化

个性化远远超出了基于需求的产品推荐。 基于所有消费者数据创建 360 度客户视图。 想想一家只展示狗产品并提供狗建议的在线宠物店,因为他们知道顾客有狗。 包括产品、内容和广告在内的所有方面都根据特定需求量身定制,以更好地响应式地增强客户体验。 通过就正确的主题向客户提供建议并在正确的时间进行沟通,您可以获得长期的信任。

此外,通过外部(有时是新的)渠道进行主动和个性化的沟通变得越来越重要。 消费者使用多种消息传递渠道,其中约三分之二的人还使用此类消息传递应用程序与公司进行通信。 因此,是时候将这些渠道纳入您的营销活动中了。 想想 Web Push、App Push、WhatsApp、SMS 甚至是基本的电子邮件。 在所有消息传递渠道上呈现一致的整体用户体验至关重要。 这样做可以提高客户忠诚度和最关键的电子商务指标。

从早期开始个性化

营销人员可能认为您只能在消费者购买商品或登录帐户后应用个性化。 但事实上,您可以在漏斗的早期开始个性化。 每次点击都会为您提供有关每位客户需求的信息。 在网上宠物店点击“兔子产品”的人可能不想要有关预防狗跳蚤的建议。 而那些经常看小狗产品,但还没有买东西的人,可能正在考虑养狗。 您想知道消费者是如何演变的。

因此,该访客的总客户生命周期价值很高。 但在小狗出生或获得之前,他们不需要狗粮或篮子。 狗长大后需要不同的食物、咀嚼玩具或更长的皮带。 如果您能够理解这些不断发展的需求,并且能够在消费者的整个旅程中与他们的朋友一起支持他们,那么您就可以建立长期的关系。

真正个性化的五个步骤

为什么个性化在整个客户旅程中都很重要? 因为每个消费者都将自己投入到他们的购买之旅中,并且对您也有同样的期望。 普通消费者在购买汽车之前会花费 3 个月的时间进行在线研究。 他们在预订我们的暑假之前进行了 152 次在线搜索。 补充购买镜片、尿布和我们的杂货也解释了我们是如何独一无二的,但也是可以预测的。 通过这五个步骤轻松为每个客户构建个性化路线图。

1. 从现场个性化开始

使用第一方数据和客户细分将直接影响您最重要的电子商务指标:转化率、平均购买价值、潜在客户生成或现场停留时间。 确保多次迭代的复合叠加效果。

2.合理安排你的消息渠道

这超越了电子邮件:消费者使用不同的设备和渠道。 为了正确有效地联系他们,重要的是使用 WhatsApp、Web Push、App Push 和 SMS 等渠道。

3. 链接您现有的数据源

链接现有来源,例如您的销售点数据、CRM 数据和 CDP 数据。 这是向基于历史数据的1对1个性化网站迈出的一大步。

4. 设计您的客户旅程

利用所有这些信息,设计您的客户旅程,以便在客户需要您时您就在那里。 你能预测他们的狗粮快吃完了吗? 您可能想联系我们。

5. 使用 AI 和 ML 实现最大程度的个性化

最后,使用人工智能和机器学习模型来更深入地了解客户行为和需求。 根据相似信息和预测信息测试个性化,并确定哪种效果最好。

持续测试和优化以取得成功

如果借助数据,您可以与客户保持密切联系并准确预测他们需要什么以及何时需要——有时甚至在他们自己意识到之前——您将对 KPI 产生最大的影响。 持续衡量测试、个性化、客户旅程和活动的附加值是必不可少的。 因此,轻松设置、测试和扩展活动的能力也是如此。