Machine Learning: 3 modi per migliorare la personalizzazione

Come marketer, il tuo lavoro dovrebbe essere focalizzato non solo su come sopravvivere alla concorrenza, ma anche e soprattutto, su come distinguerti e diventare uno dei leader di mercato.

Per diventare un leader di mercato è necessario puntare efficacemente sulla personalizzazione e, per farlo su larga scala concentrandoti su un mercato globale, è necessaria l’automazione. Ed è qui che entra in gioco il machine learning.

È necessario creare una presenza digitale che contribuisca a migliorare il coinvolgimento dei tuoi clienti, sensibilizzare il marchio e rafforzare gli obiettivi aziendali. Fondamentale è lavorare sulla tua strategia content e  sviluppare le capacità di CRM, così come mettere in atto diversi strumenti per automatizzare le tue attività di marketing.

 Il tuo obiettivo finale dovrebbe essere quello di indirizzare i contenuti che offri, ai tuoi clienti e potenziali clienti, in base a ciò che conosci di loro e a ciò che ritieni possano aver bisogno.

Customer Intelligence

Nella ricerca di PWC intitolata “Financial Services Technology 2020 and Beyond: Embracing disruptment” è stato osservato che la customer intelligence sarà il principale fattore predittivo di crescita dei ricavi e dei profitti. La personalizzazione è il risultato della tua customer intelligence che ti garantirà la possibilità di arrivare a monitorare i tuoi clienti con un numero ampio di promozioni, e questo si tradurrà anche in un’enorme riduzione di media buying.

La personalizzazione è un’attività fondamentale per intraprendere un marketing efficace. Una volta che sei in grado di personalizzare il percorso dei tuoi potenziali clienti, puoi aumentare il loro coinvolgimento e la fedeltà a lungo termine.

Puoi prendere spunto dal modo in cui Netflix fornisce consigli sui film, i suggerimenti musicali di Spotify e promozioni speciali su Amazon per comprendere davvero l’effetto che i contenuti personalizzati stanno avendo e che, non solo sta diventando la norma ma è ormai anche un’aspettativa dei consumatori. Tutte queste grandi aziende tecnologiche sono in grado di svolgere questo oneroso compito integrando l’apprendimento automatico, che sta rapidamente diventando uno strumento essenziale e indispensabile nella personalizzazione dei contenuti.

Per farlo, è necessario individuare i punti essenziali nel percorso del cliente che sono ottimali per aggiungere un messaggio personalizzato. Il contesto è sempre stato la fonte delle differenze tra i clienti che di solito innescano la necessità di contenuti specifici.

Un report del 2019 “Magic Quadrant for Personalization Engines” di Gartner mostra che l’adozione di strumenti di personalizzazione è aumentata del 28% dal 2016.

Poiché la personalizzazione è predittiva, il machine learning ha iniziato a svolgere un ruolo centrale.

Di seguito troverai sono 3 modi in cui è possibile utilizzare l’apprendimento automatico per migliorare la personalizzazione.

1. Utilizzo di dati demografici protetti

I dati demografici  ti consentono di  avere accesso ai comportamenti e alle preferenze distintive dei tuoi clienti e ciò è possibile con l’apprendimento automatico.

È fondamentale però mantenere i dati al sicuro per evitare furti di dati da parte dei tuoi competitor o peggio da criminali informatici.

Laddove non disponi dei fondi per una VPN a pagamento, puoi sempre iscriverti ai servizi di una VPN gratuita. Ciò ti consente di mascherare il tuo indirizzo I.P. e crittografare tutto il traffico che aiuterà con i geo-block e contribuirà a tenere i dati demografici protetti e alla massima privacy online.

2. Chi è il tuo pubblico sui social media?

La personalizzazione cross-channel è una fonte di informazioni molto vantaggiosa perché il canale social media preferito da un cliente è una strada per scoprire quanto sia friendly il cliente con il contatto mobile. È anche un canale per accumulare dati demografici per il semplice fatto che età e gruppi social diversi preferiscono piattaforme di social media diverse.

Ad esempio, la Gen Z è nota per avere una preferenza per Instagram e Snapchat, mentre la Gen X e i millennial sono più legati a a Facebook.

3. Rilevare i comportamenti del consumatore

Oltre ai dati demografici e a quale social media appartiene il tuo pubblico, un’altra fonte di informazioni che consente la comprensione del singolo consumatore, è applicare il machine learning per una conoscenza completa del comportamento online del consumatore. Il percorso di navigazione del tuo potenziale consumatore può rivelare molto sulla persona.

Avrai una visione molto utile delle sue preferenza, la quantità di tempo che trascorre a navigare nelle pagine del tuo sito, ad esempio, può essere un indizio rivelatore del grado di priorità e una fonte di dati preziosi. Raccogliere tutte queste preziose informazioni manualmente diventa complicato, mentre l’apprendimento automatico può facilmente dare un senso a un comportamento che può sembrare in qualche modo “irregolare”.

L’apprendimento automatico è in grado di articolare le ripetute visite al sito e fornire un profilo approfondito e informato del cliente e di ciò che sta cercando o a cui è interessato.

È molto importante che tu sappia che per riuscire a integrare il machine learning per migliorare la personalizzazione, devi anche cercare di personalizzare i contenuti su tutti i canali. Ciò garantirà che i tuoi clienti si sentano personalmente coinvolti in tempo reale e ovunque si trovino.

Le pagine dei prodotti sul tuo sito devono essere personalizzate in base alle preferenze di ciascun individuo. Distribuisci pubblicità predittiva sulla piattaforma di social media preferita dal consumatore.

Sfrutta anche l’opportunità di offerta delle email creando un archivio di contenuti personalizzati (potrebbe essere più facile lavorare su contenuti ottimizzati in un’email piuttosto che su una pagina web).

L’integrazione dell’apprendimento automatico come un’applicazione dell’intelligenza dell’artificiale ti offre l’opportunità di migliorare la personalizzazione su vasta scala.

 

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Fonte: Search Engine Watch