Hva er en personaliseringsmotor? En komplett guide

Alle CMO-er er opptatt av personalisering. Brukerne forventer en personlig tilpasset opplevelse allerede før landingssidene er lastet inn eller mobilappene er åpnet. Markedsføringsteamene jobber på spreng for ikke bare å definere personaliseringmen også for å utarbeide en personaliseringsstrategi som optimaliserer brukeropplevelsen for deres mest verdifulle kunder for å øke merkevarelojaliteten.

Merkevarer som ikke investerer tungt i personalisering av kundeopplevelsen, er i ferd med å sakke akterut i forhold til de som gjør det. En av måtene du kan sørge for at dette ikke skjer på, er å bygge en personaliseringsmotor, enten på egen hånd eller med en helhetlig løsning.

Hva er en personaliseringsmotor?

En personaliseringsmotor er et sammenkoblet sett med løsninger som identifiserer, bygger, leverer og måler personaliserte opplevelser i sanntid. Moderne personaliseringsmotorer utnytter regelbaserte, maskinlæringsbaserte og AI (kunstig intelligens)-baserte systemer for å skape dynamiske, kontekstbevisste opplevelser som utvikler seg i takt med brukeratferden.

Hvordan du bygger opp personaliseringsmotoren din, avhenger i stor grad av hvem kundene dine er, hva slags opplevelser de forventer, og hvilke forretningsresultater du ønsker å oppnå.

Hvordan fungerer en personaliseringsmotor?

En personaliseringsmotor fungerer ved at den kontinuerlig analyserer historiske data og sanntidsdata, for eksempel kjøpshistorikk eller menneskelig atferd, for å optimalisere kundeopplevelsen. Avhengig av hvordan du velger å sette opp personaliseringsløsningen din, kan du enten bruke en AI-drevet løsning som utnytter prediktiv analyse, eller du kan bruke regelbasert personalisering for automatisk å dirigere brukere til et forhåndsbestemt sted på nettstedet eller i appen din.

AI kan for eksempel lage algoritmer som analyserer mønstre i innholdsforbruk og kundeatferd for å vise mer relevant innhold og produktanbefalinger. Regelbasert personalisering kan utløse handlinger og dynamisk justere opplevelsen basert på spesifikke handlinger brukeren foretar seg, for eksempel å besøke en prisside eller forlate en handlekurv. De mest effektive personaliseringsmotorene benytter seg av begge modellene, avhengig av bruksområdet.

For å utføre disse funksjonene trenger du en flerlagstilnærming som ofte inkluderer en rekke programvareløsninger som alle fungerer sammen, for eksempel en kundedataplattform (CDP), en plattform for innholdsmarkedsføringen eksperimenteringsløsningen dedikert personaliseringsløsningog en analysepakke.

Hva er komponentene i en personaliseringsmotor?

En personaliseringsmotor bør bestå av komponenter som omfatter hele kundereisens livssyklus, fra markedssegmentering til kundeengasjement og kundebeholdning.

Hver av disse komponentene kan deles inn i fire lag:

1. Planleggingskomponent: en løsning for å samle team for å samarbeide og planlegge personaliseringsstrategier, tilpasse dem til bredere markedsføringsstrategier og utarbeide markedsføringskampanjer

2. Opprettelseskomponent: en løsning som lar deg opprette individuelle kundesegmenter, personaliserte kundeopplevelser og innholdet de ønsker å se

3. Leverer komponent: en omnikanalløsning som bestemmer nøyaktig når, hvor og hvordan innhold og opplevelser skal leveres

4. Målekomponent: en løsning for å analysere, måle og forbedre resultatene

En kraftig personaliseringsplattform vil gjøre det mulig for markedsføringsteamene å forene hvert av disse lagene fra ett enkelt dashbord (du visste at vi kom til å nevne personaliseringsløsningen vår).

La oss starte med planleggingskomponenten.

Planlegging av personalisering

Selv om det ikke er unikt for personalisering, vil ingen kampanje være effektiv uten et planleggingsapparat som driver strategien.

Når det gjelder personalisering, bør planleggingsfasen omfatte fire viktige pilarer:

Samarbeid

Personalisering bringer ofte sammen personer fra mange ulike team, fra digital markedsføring til salg, fra produkt til utvikling og alt derimellom. Det betyr også at det ikke skal mer til enn ett teammedlem for å få en hel operasjon til å spore av.

Samarbeid mellom teammedlemmer som alle er vant til ulike arbeidsflyter, kan virke som en utfordring, men det er det ikke. Når du har det rette planleggingsverktøyet som samler samarbeidet på en oversiktlig måte, blir samarbeidet friksjonsfritt i stedet for en eneste stor hodepine.

Visualisering

Tverrfunksjonelle team snakker ikke alltid samme språk; ingeniører og utviklere er vant til sprinter, mens markedsførere og selgere er vant til kampanjer. Produktteamene ser kanskje på gantt-diagrammer og tidslinjer, mens markedsførere ser på kalendere.

Visuell smidighet er en nøkkelkomponent når det gjelder planlegging av personaliseringskampanjer. Sørg for at alle i personaliseringsteamet jobber innenfor et rammeverk og en arbeidsflyt som passer best for dem.

Idéutvikling

Nå som alle er på samme sted og vet hva de skal gjøre, hva er neste steg? Det er på tide å skape arbeidsflyter som holder alt i bevegelse.

Planleggingsverktøyet bør dessuten gjøre det enkelt å spore konsepter, lagre ressurser og kommunisere effektivt og i tide.

Synlighet

Hvis du ikke kan vise alt arbeidet du gjør innenfor rammene av planleggingsprogramvaren til eksterne interessenter, hva skal du da med alt sammen?

Ikke alle trenger å se hvert eneste trinn i prosessen, men ofte må beslutningstakere gripe inn for å gi nyttig innsikt, spesielt hvis det oppstår flaskehalser i arbeidsflyten.

Skape personlige opplevelser

Uten et planleggingsverktøy vil personaliseringen stoppe opp før den i det hele tatt kommer i gang, men data er selve grunnlaget for å skape en meningsfull og personalisert opplevelse.

Dataintegrasjon og segmentering

Å samle dataene dine høres omtrent like enkelt ut som å bestige Mount Everest mens du står på hendene og synger hele Hamilton-soundtracket baklengs.

Vi kjenner alle til den evinnelige kampen med å sette sammen kundeprofiler ved hjelp av data fra flere kilder. Dataene i Salesforce stemmer ikke overens med din egen interne førstepartsløsning, som heller ikke stemmer overens med

Hvordan du samler inn data, og hvilke data du samler inn, vil være ryggraden i arbeidet med å bygge målgrupper og segmentere brukerne dine. Det er flott å se på selskaper som utnytter data til å skape personaliserte opplevelser og levere imponerende resultater. Men enda bedre er det å bryte ned de ulike datatypene og hva de potensielt kan fortelle deg om hvem brukerne dine er. La oss se nærmere på det.

Interesse i tidlig fase

Dette er signaler som viser at brukerne er minimalt engasjerte eller befinner seg i en utforskende fase:

• Nedlasting av whitepaper
• Besøk på arrangementssider
• Leser blogginnlegg
• Klikk gjennom casestudier
• Intern søkehistorikk

Interesse på mellomstadiet

Det er på dette stadiet du kan begynne å forstå brukernes atferd og virkelig dechiffrere intensjonen:

• Produktoversiktssider

• Tekniske dokumenter

• Referansevideoer

• Produktdemonstrasjoner

• Lesing av kundeomtaler

Det er på dette stadiet at brukerne viser en bevisst intensjon om å lære mer om produktene eller tjenestene dine. Det er også på dette stadiet du kan begynne å visualisere spesifikke personas.

Interesse på et sent stadium

Til slutt er dette stadiet der det er tydelig at brukerne vurderer å kjøpe noe. Noen av signalene kan være

• Gjentatte sidebesøk
• Prisinformasjon
• Sammenligninger av funksjoner
• Informasjon om demoer
• Tidligere kjøpshistorikk
• Søk etter størrelse, farge eller andre attributter

Når du begynner å ta hensyn til markedssegmenteringsdatapunkter som demografiske, geografiske og psykografiske signaler, ser du hvor komplekse kundeprofilene kan bli, og hvorfor det er så viktig å ha en personaliseringsmotor i bunn for å kunne levere opplevelser som gjør en forskjell.

Innholdsstrategien din bør styres av en forståelse av den psykografiske atferden som ligger til grunn for hvordan brukerne samhandler med disse ressursene.

Hvis du for eksempel ikke har noe problem med organisk trafikk, men du merker at kundene faller av rett før de gjennomfører et kjøp, bør du optimalisere og bygge strategien din rundt det som skjer i "late stage interest"-fasen.

Leverer personalisering

Når du har planleggingsstrategien, innholdsstrategien og dataene på plass, er det på tide å faktisk levere de personaliserte opplevelsene til brukerne dine.

Hvem skal du levere personaliserte opplevelser til?

Hvem du leverer til, avhenger først og fremst av hvordan du har konstruert kundesegmentene dine.

Noen opplevelser er ganske enkle; geolokalisering og gjentatte kjøp er veldig tydelige indikatorer på hva du bør servere disse brukerne for å levere en personalisert opplevelse.

Når segmentene blir mer robuste, kan prosessen bli mer komplisert.

Mange personaliseringsmotorer må enten basere seg på en solid mengde historiske data eller sanntidssegmentering for å bli så detaljert som mulig.

En kunde som bare har kjøpt hvite eller svarte joggesko, kan for eksempel bli møtt med annonser eller anbefalinger for lignende joggesko. Men hva om de søker etter brune joggesko? Med lynrask sanntidssegmentering kan du fange opp denne utviklingen i brukeratferd før det er for sent.

Hva leverer du til brukerne dine?

Personalisering er en dynamisk reise som krever en skalert innholdsløsning. Enten det dreier seg om skriftlig eller visuelt innhold, eller i form av dynamiske oppsett eller produktanbefalinger, vil et bibliotek med skreddersydd innhold øke sjansene dine for å lykkes med å holde på kundene.

Måling av suksess med personalisering

Glem alle analysene; den viktigste suksessfaktoren for personalisering er kundetilfredshet.

Når du leverer hyperpersonaliserte opplevelser, er det mer sannsynlig at kundene vil kjøpe, kjøpe igjen og komme tilbake.

Avhengig av KPI-ene og de ønskede resultatene dine, handler måling av personalisering om hvordan du sporer kundereiser og hvilke verktøy du bruker for å holde deg organisert.

Og ja, vi vet det. Å ta med flere verktøy i ligningen høres omtrent like morsomt ut som å tygge papp.

Men med en effektiv personaliseringsmotor kan du måle suksess ved å

• Spore brukerengasjement på tvers av flere kanaler via symmetriske opplevelser

• Få frem resultater som gjør det mulig å iterere gjennom a/b-testing eller andre metoder for eksperimentering

• Utføre statistisk signifikans og tillit via holdbacks (en bestemt mengde trafikk som holdes tilbake for å etablere en kontroll i personaliseringskampanjen din)

• Demonstrere ROI ved å analysere kjøpshistorikk og atferd i sanntid

Hva er bruksområdene for personaliseringsmotorer?

Personalisering av e-handelsnettsteder

• Produktanbefalinger: Foreslå relevante varer basert på nettleser- og kjøpshistorikk

• Dynamisk prising: Justering av priser basert på brukersegmenter og kundeatferd

• Tilpassede kategorisider: Omorganisering av produktkategorier basert på brukernes interesser

• Personaliserte søkeresultater: Prioritering av produkter basert på brukernes preferanser

• Automatisert kundestøtte: f.eks. chatbots

Personalisering av innhold

• Anbefalinger av artikler: Foreslå relevant innhold basert på lesehistorikk

• Dynamisk layout på hjemmesiden: Justering av innholdsplassering basert på brukerens interesser

• Tilpasset navigasjon: Endring av nettstedets struktur basert på brukeratferd

• Personlig tilpasset e-postinnhold: Skreddersyr innholdet i nyhetsbrev til individuelle preferanser

Automatisering av markedsføring

• Målretting av kampanjer: Velge passende målgrupper for markedsføringsbudskap

• Dynamisk annonseinnhold: Justering av annonsekreativ basert på brukeregenskaper

• Personalisering ave-post: Tilpasning av e-postinnhold og timing via tilkoblede CRM-systemer

• Koordinering på tvers av kanaler: Opprettholde konsekvent personalisering på tvers av berøringspunkter

Fordeler med å implementere en personaliseringsmotor

Målet med personalisering er å skape en mer minneverdig kundeopplevelse.

Økt konverteringsfrekvens: Personalisering fører til høyere klikkfrekvens (CTR), bedre gjennomføring av kjøp og generelt bedre engasjementsmålinger, siden kunder og brukere får servert innhold i sanntid som er mer relevant.

Økt kundelojalitet: Kunder reagerer mer positivt på merkevarer som skaper en personalisert opplevelse, noe som fører til sterkere kunderelasjoner, flere gjenkjøp og en høyere kundelevetidsverdi (CLV).

Operasjonell effektivitet: En kraftig personaliseringsmotor eliminerer mye av det manuelle arbeidet som kreves for å levere en målrettet opplevelse, noe som automatiserer innholdsleveransen, reduserer manuelle inngrep og skaper et veikart for skalering.

Konklusjon

Personaliseringsmotorer er i en tidlig fase av utviklingen, men de utvikler seg likevel raskere enn noensinne.

Hvilken personaliseringsmotor du velger å implementere, eller hvordan du velger å bygge den selv, vil ha stor innvirkning på den samlede kundeopplevelsen.

Etter hvert som teknologien fortsetter å utvikle seg, vil personaliseringsmotorene bli stadig mer sofistikerte, noe som gir enda flere muligheter for meningsfulle kundeinteraksjoner. Organisasjoner som er i stand til å utnytte disse endringene, vil vinne over dem som ikke gjør det.