La receta para la personalización a escala con audiencias de amplitud

Esta publicación de blog fue coescrita por Nick DeCesare, consultor principal, Slalom.

En una era en la que las expectativas de los clientes se disparan, las empresas se esfuerzan por ofrecer experiencias personalizadas que satisfagan las necesidades y preferencias individuales para seguir siendo competitivas. De hecho, con el 66% de los clientes esperando que las marcas entiendan sus deseos y necesidades, la personalización estratégica se ha convertido en una fuerza impulsora detrás del compromiso del cliente, la lealtad y una mayor inversión en un negocio.

Si bien la personalización ha sido el deseo de muchas empresas, solo algunas han podido hacerlo bien. En Slalom, hemos visto los datos como un obstáculo constante para hacer que la personalización y la orquestación de viajes funcionen para los clientes por algunas razones clave:

Estrategias demasiado simplificadas

Ahora que los primeros usuarios han probado y cosechado algunas recompensas por experiencias personalizadas, los clientes lo exigen más que nunca. Estamos viendo un deseo de acortar el ciclo del proceso de personalización, pero al hacer esto, las empresas parecen optar por defecto en la orientación demográfica tradicional u otra orientación basada en perfil con métricas como clics o tiempo en el sitio. Al no dar un paso atrás para comprender claramente qué factores de personalización serán significativos para los clientes, las empresas luchan por mostrar el ROI posterior de sus esfuerzos de personalización.

Recopilación y gestión de datos

Los datos plantean un desafío importante para el ROI de la personalización. El informe de Gartner de 2019 predijo que el 80 % de los especialistas en marketing abandonarían los esfuerzos de personalización para 2025, citando las dificultades para recopilar datos de los clientes como la razón principal. La disminución de la confianza de los clientes en la protección de datos los ha hecho dudar en compartir información personal. Dado que las empresas dependían de cookies de terceros para obtener información sobre los clientes, la próxima desaprobación de estas cookies las pone en desventaja. Para mantenerse a la vanguardia en la personalización, las empresas deben priorizar la recopilación de datos de primera mano basada en el consentimiento, reduciendo la dependencia de las cookies de terceros. Identificar estas brechas ahora ayudará a construir la base de datos necesaria para futuras estrategias de personalización comprobadas.

Incluso cuando se recopilan datos, a menudo residen en varias plataformas sin una identificación unificada, lo que hace que la orientación efectiva sea un desafío más allá de unos pocos puntos de contacto unidos. Por ejemplo, la optimización del surtido requiere datos de múltiples fuentes, como datos de clientes, transición, surtido de productos y sistemas de información de productos. Si los datos carecen de la estructura necesaria, se convierte en un obstáculo para que los modelos ML funcionen de manera efectiva.

Complejidad de las operaciones

Un informe de seguimiento de Gartner en 2021 sugirió que el 63 % de los líderes de marketing digital continúan enfrentando desafíos con la personalización debido a las dificultades para implementar la tecnología AI/ML. Sin embargo, los principales obstáculos no son únicamente técnicos, sino que se derivan de cuestiones estratégicas y operativas.

La separación de la propiedad y la gestión de la tecnología de la estrategia general plantea un desafío importante. La personalización exitosa se basa en hipótesis sólidas, una comprensión clara de las experiencias deseadas del cliente y cómo la personalización contribuye a esas experiencias. A menudo, los equipos técnicos compran software de personalización sin una alineación y colaboración completas con los equipos comerciales, lo que genera una falta de claridad en los requisitos de la experiencia del cliente, los procesos de definición de oportunidades y los acuerdos de propiedad y nivel de servicio (SLA) para la estrategia y la ejecución.

Como resultado de esta desalineación, los equipos analíticos y de tecnología se desconectan de la experiencia del cliente, es posible que no se proporcionen datos esenciales para informar los modelos y los equipos de negocios luchan por comprender los requisitos técnicos para una implementación efectiva. El resultado es una fricción interna constante en torno a las expectativas y los modelos que pueden simplificarse demasiado y no generar el ROI deseado.

Repensar su enfoque de personalización

La personalización no tiene que ser demasiado complicada con los elementos fundamentales correctos, y comienza con la alineación de las partes interesadas multifuncionales en una estrategia.

• Alinee a las partes interesadas en una estrategia identificando los desafíos de los clientes que aprovechan los datos existentes. ¿Cuáles son algunos desafíos que frenan a los clientes? ¿Cuáles son algunos de los comportamientos que impulsan un mayor compromiso o valor? Responder a estas preguntas permitirá a las empresas alejarse de los métodos tradicionales de personalización demográfica y acercarse más a la personalización contextual o predictiva.
• Defina los canales y mensajes donde la personalización tendrá el mayor impacto en la publicidad, las plataformas digitales y los canales de automatización de marketing.
• Determinar los datos necesarios para el modelo en base a esta estrategia. Con su hipótesis y métricas, puede crear requisitos de datos y asignar fuentes de datos para el modelo. Esto puede exponer algunas lagunas de datos en la entrega del modelo deseado.
• Asegúrese de que los datos estén completos y se hayan administrado de manera que sean utilizables. Puede requerir cierta manipulación y esquematización de datos, pero este proceso ayudará a los equipos comerciales a comprender su papel en la usabilidad de los datos y ayudará a definir futuros métodos de gobierno y gestión.
• Pruebe la hipótesis ejecutando experimentos y ajustando el modelo en colaboración con equipos comerciales y de análisis.
• Revise y actualice continuamente las estrategias a medida que los datos revelan nuevos conocimientos y oportunidades. Las estrategias de personalización deben revisarse y actualizarse constantemente.

Amplitude Audiences + AWS Personalize: asociación para hacer realidad la personalización

En nuestro libro electrónico reciente con Amplitude llamadoThe Digital Analytics Revolution: How to Build for the Future with the Right Technology, hablamos de los componentes fundamentales para impulsar "experiencias de cliente de orden superior", como la personalización, y cómo Amplitude está configurado para ofrecer estas experiencias. . El modelo de eventos centrado en la privacidad de Amplitude, la coincidencia determinista para la resolución de identidades y la supervisión proactiva del estado de los datos. Junto con la impresionante tecnología de aprendizaje automático de AWS Personalize, Amplitude Audiences ofrece una forma simplificada de crear recomendaciones de autoservicio.

Para obtener el nivel de exploración de datos requerido para crear hipótesis de personalización respaldadas por datos, Amplitude le permite traer estrategias e hipótesis basadas en datos a la mesa con cohortes flexibles y una variedad de visualizaciones que le permiten navegar los datos fácilmente para profundizar en los desafíos. para su lienzo de desafío e identifique comportamientos para que los clientes cumplan con los resultados que está tratando de recrear.

Tampoco tiene que depender de los comportamientos en sí mismos, Audiences incluso le permite crear valores calculados de las propiedades del usuario. Esto le permitiría crear una cohorte basada en el último elemento visto, la última pieza de contenido comprometida, etc.

Con Amplitude, no está limitado solo a los comportamientos digitales para las hipótesis. Aproveche sus robustas API de perfil para obtener datos de clientes, transacciones u otros datos operativos para mejorar su exploración de análisis con SQL limitado requerido.

Con estos datos, puede crear cohortes predictivas definiendo resultados (eventos, propiedades o combinaciones de ambos), crear corchetes de probabilidad personalizados e incluso ver el modelo subyacente para su predicción.

Una vez que haya guardado su cohorte, hay una variedad de destinos a los que puede enviar esta cohorte a través de los destinos de la cohorte en función de los canales que haya definido en sus estrategias con un código limitado requerido.

Es importante tener en cuenta que deberá colaborar con los equipos técnicos y de marketing para garantizar que la gestión de datos, los activos creativos y la entrega digital a través de los canales sean parte de la estrategia y la configuración. La alineación centrada en el cliente garantizará que esta planificación se considere en su configuración y lanzamiento.

Primeros pasos en su viaje de personalización

Si la personalización es algo que su empresa quiere lograr este año, estamos aquí para ayudarlo. Únase a nuestro seminario web, Ofrezca experiencias personalizadas a escala, con Amplitude y AWS el 13 de junio a las 8 a. m. (hora del Pacífico) para obtener más información.

Si desea comprender lo que debe hacer para poner en marcha su estrategia de personalización, complete esta breve encuesta y nos pondremos en contacto para programar un taller. También puede encontrar Amplitude Audiences a través del mercado de AWS .

Acerca de Slalom: Slalom es una empresa global de consultoría de tecnología y negocios orientada a un propósito.Desde la estrategia hasta la implementación, nuestro enfoque es ferozmente humano. En ocho países y 45 mercados, comprendemos profundamente a nuestros clientes, y a sus clientes, para ofrecer soluciones prácticas e integrales que generen un impacto significativo. Respaldado por asociaciones cercanas con más de 400 proveedores de tecnología líderes, nuestro sólido equipo de más de 13 000 personas ayuda a las personas y organizaciones a soñar en grande, moverse más rápido y construir mejores mañanas para todos. Nos sentimos honrados de ser reconocidos constantemente como un gran lugar para trabajar, incluido ser una de las 100 mejores empresas para trabajar de Fortune durante ocho años consecutivos. Obtenga más información en slalom.com.