5 стратегий для персонализации маркетинговых кампаний во время праздников с использованием клиентских данных

LinkedIn

В этот праздничный сезон важно не утонуть в огромном количестве писем и рекламных предложений, приходящих на почтовый адрес. Чтобы выделиться, ритейлерам следует сосредоточиться на адаптации опыта под каждого клиента. Как вы можете использовать лучшие приемы и «практики будущего», чтобы прорваться сквозь информационный шум? Используя данные о клиенте

Это не такой сложный и трудоемкий процесс, как вы думаете. Используя такие технологии, как искусственный интеллект, машинное обучение и интеллектуальная аналитика, вы можете автоматизировать подачу персонализированных сообщений, повышающих вероятность продажи. 

Для начала определимся с терминами.

Искусственный интеллект (AI) – любое устройство, которое воспринимает окружающую среду, предпринимает действия посредством данных и самостоятельно выполняет задачи для достижения определенной цели.

Машинное обучение – способность компьютерной программы учиться на прошлых опытах, не будучи специально запрограммированной.

Прогностическая аналитика – расширенная аналитика, на основе которой осуществляется прогнозирование будущих событий. Она использует множество методов интеллектуального анализа данных, статистики, моделирования, машинного обучения и искусственного интеллекта, чтобы проанализировать данные и прогнозировать будущее.

Прогностический контент – с помощью машинного обучения и интеллектуальной аналитики своевременные и релевантные рекомендации по контенту автоматически доставляются вашей целевой аудитории, повышая взаимодействие и помогая в решении о покупке.

Эти подходы, основанные на данных, исключают участие человека, которое ранее требовалось при сборе данных для понимания клиентов, и определяют, что потребители вероятнее всего будут покупать дальше. Рассматривая данные из истории поведения клиента и предполагая намерения потребителей, вы можете значительно повысить вероятность конвертации посетителей в покупателей одновременно с индивидуализацией каждого взаимодействия и фокусированием на перспективе.

Фото: Industrial Brand

Вот пять кампаний с использованием клиентских данных, которые можно провести в этот праздничный сезон, чтобы перенести персонализацию на совершенно новый уровень. 

Сегментация. Первым шагом к индивидуальному опыту с использованием клиентских данных является сегментация. Сегментация нацелена на группу единомышленников и создает портфолио их конкретных интересов. Используя данные о клиенте, вы можете легко выделить группы лояльных потребителей и таким образом сегментировать список клиентов. Так вы сможете определить, кто ваши клиенты и что они хотят видеть, чтобы понять, что их мотивирует.

В дополнение к стандартным характеристикам рассмотрите анализ поведенческих моделей и психографический профиль ваших клиентов. Можно использовать данные об их поведении в браузере, историю покупок и предпочтения.

Похожая реклама. Теперь, когда вы обнаружили самых лояльных клиентов, далее данные сделают свое дело. Загружая свои сегментированные списки в Facebook, вы сможете найти потенциальных клиентов, интересы которых совпадают с интересами ваших существующих подписчиков. Этот подход представляет индивидуальные релевантные объявления, которые могут вызвать интерес, повысить узнаваемость бренда и привлечь транзакции. Это простой способ оптимизировать стоимость вашего списка подписчиков электронной почты, экономя время и ресурсы с помощью автоматизации.

Рекомендации товаров. Третья тактика, которую можно опробовать в этот праздничный сезон, включает персонализированные рекомендации по продуктам, основанные на поведенческих данных каждого потребителя. Поскольку рекомендации по продуктам определяются с помощью прогнозной аналитики, каждое сообщение предназначено для конкретных клиентов и помогает им найти идеальный подарок и создать действительно индивидуальный опыт. Это можно использовать в каждом отправляемом вами электронном письме, а не только в запрограммированных сообщениях.

Фактически ваши транслируемые сообщения могут иметь такой же уровень персонализации без необходимости выполнять какую-либо работу. Просто создав шаблон, можно отправлять ежедневные, еженедельные или ежемесячные сообщения, которые автоматически заполняются рекомендациями продукта на основе поведения при покупке и просмотре. 

Программная медийная реклама. Программная медийная реклама позволяет расширить доступ к потребителям после того, как они покинут ваш сайт, независимо от того, оставят ли они адреса электронной почты. Используя данные поиска и покупки потребителя, вы можете автоматизировать динамические медийные объявления, персонализированные для поведения пользователей в интернете. Это обеспечивает эффективную и релевантную рекламу, экономя время и усилия, автоматизируя процесс.

Программная реклама также является отличным способом перенастроить данные о потребителях, которые посетили сайт, добавили что-то в свои корзины  или продемонстрировали интерес к чему-то еще. Благодаря этому каждый посетитель увидит продукты, связанные с его конкретными взаимодействиями, а не одноразовое объявление. Напоминание клиентам о просмотренных ими товарах или истории покупок с помощью медийной рекламы может помочь привлечь потенциальных клиентов во время совершения ими покупок на праздники и в удобное время предоставить индивидуальные сообщения, чтобы помочь повторно привлечь потребителей. 

Прогностический контент. Заключительная тактика для этого праздничного сезона – это прогностический контент. Хотя рекомендации основываются на прошлых покупках и поведении потребителя, эта тактика позволяет отправлять потребителю соответствующий контент, предназначенный для привлечения и информирования, чтобы построить долгосрочные отношения. Эта технология использует весь ваш контент (видео, учебники, сообщения в блогах, статьи, рецепты и руководства) и доставляет их автоматически правильному потребителю в нужное время, чтобы помочь в решении о покупке.

Сегодняшние потребители, особенно миллениалы, стремятся выстроить взаимоотношения с брендами. Роль играет не только низкая цена, речь идет о предоставлении ценности и укреплении доверия. Хотя стимул, такой как скидка, может принести значительный доход, предложение индивидуального контента, соответствующего интересам отдельных лиц, привлекает клиентов и обеспечивает такой же или даже более высокий доход. Персонализированный контент сам по себе делает сообщение релевантным. Этот тип контента превращает вас в эксперта по предмету.

Вывод

В отличие от электронных писем с прогнозируемым контентом и товарных рекомендаций, персонализированные программные медийные объявления, релевантные сообщения, основанные на отдельных группах клиентов, ваши праздничные объявления, электронные письма и другие сообщения могут быть индивидуализированы и адаптированы к конкретным клиентам, как никогда раньше, благодаря имеющимся у вас клиентским данным.

Источник: Retail Dive.

Перевод: Валерия Дорош