Vad är en personaliseringsmotor? En komplett guide

Personalisering är något som alla CMO:er tänker på. Användarna förväntar sig en personaliserad upplevelse innan landningssidorna ens har laddats eller mobilapparna ens har öppnats. Marknadsföringsteam kämpar för att inte bara definiera personaliseringutan också för att utforma en strategi för personalisering som optimerar användarupplevelsen för deras mest värdefulla kunder för att öka varumärkeslojaliteten.

Varumärken som inte investerar kraftigt i att personalisera kundupplevelsen kommer att hamna på efterkälken jämfört med dem som gör det. Ett av sätten att se till att detta inte händer är att bygga en personaliseringsmotor, antingen på egen hand eller med en helhetslösning.

Vad är en personaliseringsmotor?

En personaliseringsmotor är en sammankopplad uppsättning lösningar som identifierar, bygger, levererar och mäter personaliserade upplevelser i realtid. Moderna personaliseringsmotorer utnyttjar regelbaserade, maskininlärnings- och AI-baserade (artificiell intelligens) system för att skapa dynamiska, kontextmedvetna upplevelser som utvecklas i takt med användarnas beteende.

Hur du bygger din personaliseringsmotor beror i hög grad på vilka dina kunder är, vilken typ av upplevelser de förväntar sig och de önskade affärsresultaten.

Hur fungerar en personaliseringsmotor?

En personaliseringsmotor fungerar genom att kontinuerligt analysera historiska data och realtidsdata, såsom köphistorik eller mänskligt beteende, för att optimera kundupplevelsen. Beroende på hur du väljer att konfigurera din lösning för personalisering kan du antingen förlita dig på en AI-driven lösning som utnyttjar prediktiv analys, eller förlita dig på regelbaserad personalisering för att automatiskt dirigera användare till en förutbestämd plats på din webbplats eller app.

AI kan till exempel skapa algoritmer som analyserar mönster i innehållskonsumtion och kundbeteende för att visa mer relevant innehåll och Product Recommendations. Regelbaserad personalisering kan utlösa åtgärder och dynamiskt justera upplevelsen baserat på specifika åtgärder som användaren vidtar, till exempel att besöka en prissida eller överge en kundvagn. De mest kraftfulla personaliseringsmotorerna utnyttjar båda modellerna, beroende på användningsfallet.

För att utföra dessa funktioner behöver du en flerskiktad strategi som ofta innehåller ett antal programvarulösningar som alla arbetar tillsammans, till exempel en Customer Data Platform (CDP), en content marketing platformoch en lösning för experimenteringen dedikerad lösning för personaliseringoch en analyssvit.

Vilka är komponenterna i en personaliseringsmotor?

En personaliseringsmotor bör bestå av komponenter som omfattar hela livscykeln för kundresan; från segmentering av marknaden till kundengagemang och att behålla kunder.

Var och en av dessa komponenter kan delas in i fyra lager:

1. Planeringskomponent: en lösning för att sammanföra team för att samarbeta och planera strategier för personalisering, anpassa dem till bredare marknadsföringsstrategier och utforma marknadsföringskampanjer

2. Skapande komponent: en lösning som gör att du kan skapa enskilda kundsegment, personaliserade kundupplevelser och det innehåll de vill se

3. Delivering component: en omnikanal-lösning som bestämmer exakt när, var och hur innehåll och upplevelser ska levereras

4. Measuring component: en lösning för att analysera, mäta och förfina resultaten

En kraftfull plattform för personalisering gör det möjligt för marknadsföringsteam att förena alla dessa lager från en enda dashboard (ni visste att vi skulle nämna vår lösning för personalisering).

Låt oss börja med planeringskomponenten.

Planering av personalisering

Även om det inte är unikt för personalisering kommer ingen kampanj någonsin att vara effektiv utan en planeringsapparat som driver strategin.

När det gäller personalisering bör planeringsfasen omfatta fyra viktiga pelare:

Samarbete

Personalisering för ofta samman personer från många olika team; från digital marknadsföring till försäljning, från produkt till teknik och allt däremellan. Det innebär också att det räcker med en enda teammedlem för att hela verksamheten ska spåra ur.

Att samarbeta mellan teammedlemmar som alla är vana vid olika arbetsflöden verkar som om det borde vara en utmaning, men det är det verkligen inte. När du har rätt planeringsverktyg som sammanför samarbetet på ett transparent sätt blir samarbetet friktionsfritt istället för en enda stor huvudvärk.

Visualisering

Tvärfunktionella team talar inte alltid samma språk; ingenjörer och utvecklare är vana vid sprintar medan marknadsförare och säljare är vana vid kampanjer. Produktteam kanske tittar på gantt-diagram och tidslinjer medan marknadsförare tittar på kalendrar.

Visuell smidighet är en nyckelkomponent när det gäller att planera kampanjer för personalisering. Se till att alla i ditt team för personalisering arbetar inom ett ramverk och ett arbetsflöde som passar dem bäst.

Idéskapande

Okej, nu när alla är på samma plats och vet vad de gör, vad händer härnäst? Det är dags att skapa arbetsflöden som håller allting i rörelse.

Dessutom bör din planeringsapparat göra det enkelt att spåra koncept, lagra innehåll och kommunicera effektivt och i rätt tid.

Synlighet

I slutändan, om du inte kan visa allt arbete du gör inom ramen för din planeringsprogramvara för externa intressenter, vad är det då för mening med allt?

Alla behöver inte se varje steg i processen, men ofta måste beslutsfattare kliva in och erbjuda användbar insikt, särskilt i händelse av flaskhalsar i arbetsflödet.

Skapa personaliserade upplevelser

Utan planering kommer din personalisering att stanna upp innan den ens har kommit igång, men data är verkligen grunden för att skapa en meningsfull personaliserad upplevelse.

Dataintegration och segmentering

Att sammanföra data låter ungefär lika enkelt som att skala upp Mount Everest samtidigt som man står på händer och sjunger hela Hamiltons soundtrack baklänges.

Vi känner alla till den eviga kampen med att försöka pussla ihop kundprofiler med hjälp av data från flera olika källor. Data i Salesforce stämmer inte överens med din egen interna lösning med förstapartsdata, som inte heller stämmer överens med

Hur du samlar in data och vilken data du samlar in kommer att vara ryggraden i att bygga upp dina målgrupper och segmentera dina användare. Det är bra att inspireras av företag som utnyttjar data för att skapa personaliserade upplevelser och leverera imponerande resultat. Men ännu bättre är att bryta ner de olika typerna av data och vad de potentiellt kan berätta för dig om vilka dina användare är. Låt oss titta närmare på det.

Intresse i ett tidigt skede

Det här är signaler som visar att användarna är minimalt engagerade eller befinner sig i en utforskande fas:

• Laddar ner whitepaper
• Besöker eventsidor
• Läser blogginlägg
• Klickar igenom fallstudier
• Intern sökhistorik

Intresse i mellanstadiet

Det är i det här skedet som du kan börja förstå användarnas beteenden och verkligen tyda avsikterna:

• Sidor med produktöversikter

• Tekniska dokument

• Referensvideor

• Demos av produkter

• Läsa kundrecensioner

Det är i det här skedet som användarna visar en avsiktlig vilja att lära sig mer om dina produkter eller tjänster. Det är också i det här skedet som du kan börja visualisera specifika personas.

Intresse i ett sent skede

Slutligen är det här stadiet där det är tydligt att användarna överväger att göra ett köp. Vissa signaler kan inkludera:

• Upprepade sidbesök
• Information om prissättning
• Jämförelser av funktioner
• Information om demo
• Tidigare köphistorik
• Sökning efter storlek, färg eller andra attribut

När du börjar ta hänsyn till datapunkter för marknadssegmentering som demografiska, geografiska och psykografiska signaler, kan du se hur komplexa kundprofiler kan bli och varför det är så viktigt att ha en personaliseringsmotor som fungerar under allt detta för att leverera de upplevelser som kommer att göra skillnad.

Att förstå de psykografiska beteenden som ligger till grund för hur användare interagerar med dessa tillgångar bör vägleda din innehållsstrategi.

Om du till exempel inte har några problem med organisk trafik, men du märker att kunderna faller ifrån precis innan de gör ett köp, vill du optimera och bygga din strategi kring vad som händer under fasen "sent intresse".

Leverera personalisering

När du har din planeringsstrategi, innehållsstrategi och data på plats är det dags att faktiskt leverera dessa personaliserade upplevelser till dina användare.

Vem ska du leverera personaliserade upplevelser till?

Vem du levererar till beror i första hand på hur du har konstruerat dina kundsegmenteringar.

Vissa upplevelser är ganska enkla; geolokalisering och upprepade köp är mycket tydliga indikatorer på vad du bör servera till dessa användare för att leverera en personaliserad upplevelse.

När segmenteringarna blir mer robusta kan processen bli komplicerad.

Många personaliseringsmotorer kommer antingen att behöva förlita sig på en robust mängd historiska data eller segmentering i realtid för att bli så detaljerade som möjligt.

Till exempel kan en kund som bara har köpt vita eller svarta sneakers mötas av annonser eller rekommendationer för liknande sneakers. Men vad händer om de söker efter bruna sneakers? Blixtsnabb realtidssegmentering fångar upp dessa föränderliga användarbeteenden innan det är för sent.

Vad är det du levererar till dina användare?

Personalisering är en dynamisk resa som kräver en skala upp innehållslösning. Oavsett om innehållet finns i form av skrivet eller visuellt innehåll, eller i form av dynamiska layouter eller Product Recommendations, kommer ett bibliotek med skräddarsytt innehåll att öka dina chanser att lyckas när det gäller att behålla kunder.

Mätning av hur framgångsrik personaliseringen är

Glöm alla analyser; det främsta framgångsmåttet för personalisering är kundnöjdhet.

När du levererar hyperpersonaliserade upplevelser kommer kunderna att vara mer benägna att köpa, köpa igen och fortsätta att komma tillbaka.

Beroende på dina KPI:er och önskade resultat handlar mätningen av personalisering om hur du spårar kundresor och vilka verktyg du använder för att hålla dig organiserad.

Och ja, vi vet. Att ta in fler verktyg i ekvationen låter ungefär lika kul som att tugga kartong.

Men en effektiv personaliseringsmotor gör att du kan mäta framgång genom att

• Spåra användarengagemang över flera kanaler via symmetriska upplevelser

• Få fram resultat som gör att du kan upprepa genom A/B-testning eller andra metoder för experimentering

• Utföra statistisk signifikans och konfidens via holdbacks (en viss mängd trafik som hålls tillbaka för att skapa en kontroll i din kampanj för personalisering)

• Demonstrera ROI genom att analysera köphistorik och realtidsbeteende

Vilka är användningsområdena för personaliseringsmotorer?

Personalisering av e-handelssajter

• Product Recommendations: Föreslå relevanta artiklar baserat på surf- och köphistorik

• Dynamisk prissättning: Justera priser baserat på användarsegmentering och shoppares beteende

• Anpassade kategorisidor: Omorganisering av produktkategorier baserat på användarnas intressen

• Personaliserade sökresultat: Prioritering av produkter baserat på användarens preferenser

• Automatiserad kundsupport: t.ex. chatbots

Personalisering av innehåll

• Recommendations av artiklar: Föreslår relevant innehåll baserat på läshistorik

• Dynamisk layout på hemsidan: Justering av innehållsplacering baserat på användarens intressen

• Anpassad navigering: Ändra webbplatsens struktur baserat på användarnas beteende

• Personaliserat innehåll i e-post: Skräddarsy nyhetsbrevets innehåll efter individuella preferenser

Marketing automation

• Målgruppsinriktning av kampanjer: Välja lämpliga målgrupper för marknadsföringsmeddelanden

• Dynamiskt annonsinnehåll: Justera annonsinnehållet baserat på användarens egenskaper

• Personalisering av e-post: Anpassa innehåll och tidpunkt för e-post via anslutna CRM-system

• Samordning av omnikanaler: Upprätthålla konsekvent personalisering över alla kontaktpunkter

Fördelar med att implementera en personaliseringsmotor

Målet med personalisering är att ge en mer minnesvärd kundupplevelse.

Ökad konverteringsgrad: Personalisering leder till högre klickfrekvens (CTR), förbättrat genomförande av köp och generellt bättre mätvärden för engagemang eftersom kunder och användare får innehåll i realtid som är mer relevant.

Förbättrad kundlojalitet: Kunderna reagerar mer positivt på varumärken som skapar en personaliserad upplevelse, vilket leder till starkare kundrelationer, fler upprepade köp och ett högre customer lifetime value (CLV).

Operativ effektivitet: En kraftfull personaliseringsmotor eliminerar mycket av det manuella arbete som krävs för att leverera en målgruppsinriktad upplevelse, vilket automatiserar innehållsleverans, minskar manuella ingrepp och skapar en roadmap för skala upp.

Slutsatser

Personaliseringsmotorer befinner sig i ett tidigt skede av mognad, men de utvecklas snabbare än någonsin.

Att förstå vilken personaliseringsmotor du väljer att implementera eller hur du väljer att bygga den själv kommer att få enorma konsekvenser för den totala kundupplevelsen.

I takt med att tekniken fortsätter att utvecklas kommer personaliseringsmotorerna att bli allt mer sofistikerade och erbjuda ännu fler möjligheter till meningsfulla kundinteraktioner. Organisationer som kan utnyttja dessa förändringar är redo att vinna över dem som inte gör det.