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

Marketing Technology: la statistica da non perdere

Come sono andati gli ultimi anni per ogni segmento del digital marketing? Quali dati hanno tratto i player e le aziende dalle loro attività di marketing? Come si comporta l’utente? Dove si sta muovendo il mercato?  Quali le novità e tendenze?

HubSpot ha raccolto una serie di dati statistici raggruppati per ogni segmento di marketing. Sono statistiche provenienti dalle aziende statunitensi ma anche da i principali player di settore.  I dati partono dal 2016 fino al 2019, con alcune previsioni statistiche riguardanti il prossimo futuro.

Che tu sia focalizzato su SEO, content marketing, social media, video marketing, email marketing, lead generation, pubblicità, martech o vendite, leggere questi dati ti consente di rimanere aggiornato sulle tendenze di marketing e stare al passo nella gestione del tuo marketing mix, al fine di connetterti con i tuoi clienti, raggiungere i tuoi destinatari e dare un boost alle conversioni.

Oggi è la volta del Marketing Technology.

Se ti interessa, leggi anche i nostri precedenti post sulle statistiche:

SEO

Content Marketing 

Video Marketing

Social Media

Lead Generation

Marketing Technology: la statistica

La tecnologia ne marketing impatta sul modo in cui raggiungi il tuo pubblico, su come questo consuma i tuoi contenuti e su come interagisce con il tuo marchio. Le statistiche e le tendenze dei marketing technology evidenziano le modalità migliori per connettersi con la propria audience attraverso varie applicazioni, software e canali mobile.

app di messaggistica

– Il 24% degli esperti di marketing prevede di aggiungere le applicazioni di messaggistica alla propria strategia di contenuti per il prossimo anno. (HubSpot, 2018)

– 105 milioni di persone usano Facebook Messenger mensilmente. (Statitsa, 2018)

– Entro il 2021, si prevede che 2,48 miliardi di persone disporranno di app di messaggistica. (Statitsa, 2018)

– Il 17% degli utenti elimina le app perché non sono utili e un altro 17% le elimina perché occupano troppo spazio di archiviazione. (Marketing Sherpa, 2017)

– L’app di messaggistica mobile più popolare a livello globale a partire da luglio 2018 è WhatsApp. (Statitsa, 2018)

– Facebook possiede le due app di messaggistica più famose al mondo: Facebook e WhatsApp. (Statitsa, 2018)

– Nel 2020, le entrate medie delle app di messaggistica dovrebbero superare i $15 per utente. (Mediakix, 2019)

– Nel 2020, le entrate medie delle app di messaggistica per utente dovrebbero essere guidate dai chatbot. (Mediakix, 2019)

– È stato dimostrato che le app di messaggistica hanno circa il 20% in più di utenti attivi mensili rispetto ai social network. (Mediakix, 2019)

– Il 20% dei consumatori che utilizza app di messaggistica afferma di utilizzare due app di messaggistica in totale e il 16% di questi consumatori afferma di utilizzarne tre o più. (Mediakix, 2019)

– Entro il 2020, si prevede che le entrate medie delle app di messaggistica superino i $15 per utente, trainate principalmente dai chatbot. (Media Kix, 2017)

– La maggior parte dei Millennial che hanno interagito con i chatbot di un’azienda, afferma che il bot ha influenzato positivamente la loro percezione dell’azienda. (Mediakix, 2019)

Mobile

– Il 48% degli utenti ha iniziato a cercare un prodotto acquistato, prima sul cellulare. (Google, 2018)

– Un’esperienza mobile positiva con un marchio renderà l’89% delle persone più propensa a raccomandare quel marchio. (Maggiore visibilità, 2019)

– I tassi di conversione medi su dispositivi mobili sono aumentati del 64% negli ultimi due anni. (Higher Visibility, 2019)

– L’89% delle persone utilizza le app su smartphone , mentre solo l’11% utilizza siti Web standard. (Disruptive Advertising, 2018)

– Il 57% di tutti gli utenti di dispositivi mobili non consiglierà un’azienda se il suo sito mobile è progettato male o non è responsive. (Sweor, 2017)

– Gli utenti trascorrono in media il 69% del loro tempo multimediale su smartphone. (Comscore, 2017)

– I siti web mobile che si caricano in cinque secondi o meno termineranno in una sessione di visualizzazione più lunga del 70% rispetto alle loro controparti più lente. (Google, 2017)

– La mancanza di un design ottimizzato per dispositivi mobili è la ragione numero uno per cui il 40% dei visitatori di sito mobile esce e si reca sul sito di un concorrente. (Maggiore visibilità, 2019)

– Un ritardo di un secondo nella risposta della pagina mobile può ridurre le conversioni del 7%. (99 Firms, 2019)

– Il 90% di tutto il tempo sui dispositivi mobile viene speso in app. (eMarketer, 2018)

intelligenza artificiale

– Ad oggi solo il 15% delle aziende utilizza l’intelligenza artificiale, ma il 31% dovrebbe utilizzarlo nel prossimo anno. (Adobe, 2018)

– PWC ha definito l’IA una delle otto tecnologie essenziali nel mondo degli affari. (Huff Post, 2017)

– Ci sono 1.652 startup di intelligenza artificiale e società private che hanno incassato oltre $12,24 miliardi di finanziamenti. (Venture Scanner, 2018)

– L’uso dell’IA è cresciuto del 270% negli ultimi quattro anni. (Leftronic, 2019)

– L’87% delle aziende che hanno adottato l’IA, la sfruttano per migliorare la propria attività di email marketing. (Leftronic, 2019)

Per approfondire il tema della Tecnologia nel Marketing, leggi anche i nostri post su:

Martech: cos’è e perché ogni marketer dovrebbe interessarsene

Martech: quali sono i principali tool per ogni segmento di marketing

 

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