La ricetta per la personalizzazione su larga scala con il pubblico di Amplitude

Questo post sul blog è stato co-autore di Nick DeCesare, Principal Consultant, Slalom.

In un'era in cui le aspettative dei clienti sono alle stelle, le aziende si sforzano di offrire esperienze personalizzate che soddisfino le esigenze e le preferenze individuali per rimanere competitive. Infatti, con il 66% dei clienti che si aspetta che i brand comprendano i loro desideri e le loro esigenze, la personalizzazione strategica è diventata una forza trainante per il coinvolgimento, la fedeltà e l'aumento degli investimenti dei clienti in un'azienda.

Sebbene la personalizzazione sia stata il desiderio di molte aziende, solo alcune sono state in grado di farlo bene. In Slalom, abbiamo visto i dati come un ostacolo costante per far funzionare la personalizzazione e l'orchestrazione del viaggio per i clienti per alcuni motivi chiave:

Strategie semplificate

Ora che i primi utilizzatori hanno testato e raccolto alcuni premi per le esperienze personalizzate, i clienti lo richiedono più che mai. Stiamo vedendo il desiderio di abbreviare il processo di personalizzazione, ma così facendo, le aziende sembrano impostare automaticamente il tradizionale targeting demografico o basato su altri profili con metriche come i click-through o il tempo sul sito. Non facendo un passo indietro per comprendere chiaramente quali fattori di personalizzazione saranno significativi per i clienti, le aziende faticano a mostrare il ROI a valle dei loro sforzi di personalizzazione.

Raccolta e gestione dei dati

I dati rappresentano una sfida significativa per il ROI della personalizzazione. Il rapporto di Gartner del 2019 prevedeva che l'80% dei marketer avrebbe abbandonato gli sforzi di personalizzazione entro il 2025, citando le difficoltà nella raccolta dei dati dei clienti come motivo principale. La diminuzione della fiducia dei clienti nella protezione dei dati li ha resi riluttanti a condividere le informazioni personali. Poiché le aziende si affidavano a cookie di terze parti per le informazioni sui clienti, l'imminente ritiro di questi cookie le mette in una posizione di svantaggio. Per rimanere all'avanguardia nella personalizzazione, le aziende devono dare la priorità alla raccolta di dati di prima parte basata sul consenso, riducendo la dipendenza dai cookie di terze parti. Identificare queste lacune ora aiuterà a costruire la base di dati necessaria per future strategie di personalizzazione comprovate.

Anche quando i dati vengono raccolti, spesso risiedono in varie piattaforme senza un ID unificato, rendendo difficile un targeting efficace al di là di pochi punti di contatto uniti. Ad esempio, l'ottimizzazione dell'assortimento richiede dati provenienti da più fonti, come i dati dei clienti, la transizione, l'assortimento di prodotti e i sistemi informativi sui prodotti. Se i dati mancano della struttura necessaria, diventano un ostacolo per il funzionamento efficace dei modelli ML.

Complessità delle operazioni

Un rapporto di follow-up di Gartner nel 2021 ha suggerito che il 63% dei leader del marketing digitale continua ad affrontare sfide con la personalizzazione a causa delle difficoltà nell'implementazione della tecnologia AI/ML. Tuttavia, i principali ostacoli non sono solo tecnici, ma derivano piuttosto da questioni strategiche e operative.

La separazione della proprietà e della gestione della tecnologia dalla strategia generale pone una sfida significativa. Una personalizzazione di successo si basa su ipotesi forti, una chiara comprensione delle esperienze cliente desiderate e su come la personalizzazione contribuisce a tali esperienze. Spesso i team tecnici acquistano software di personalizzazione senza un completo allineamento e collaborazione con i team aziendali, portando a una mancanza di chiarezza nei requisiti dell'esperienza del cliente, nei processi di definizione delle opportunità e negli accordi di proprietà e sul livello di servizio (SLA) per la strategia e l'esecuzione.

Come risultato di questo disallineamento, i team analitici e tecnologici vengono disconnessi dall'esperienza del cliente, i dati essenziali potrebbero non essere forniti per informare i modelli e i team aziendali faticano a cogliere i requisiti tecnici per un'implementazione efficace. Il risultato è un costante attrito interno attorno ad aspettative e modelli che possono essere semplificati eccessivamente e non fornire il ROI desiderato.

Ripensare il tuo approccio alla personalizzazione

La personalizzazione non deve essere eccessivamente complicata con i giusti elementi di base e inizia con l'allineamento delle parti interessate interfunzionali su una strategia.

• Allinea le parti interessate su una strategia identificando le sfide dei clienti che sfruttano i dati esistenti. Quali sono alcune sfide che trattengono i clienti? Quali sono alcuni dei comportamenti che generano maggiore coinvolgimento o valore? Rispondere a queste domande consentirà alle aziende di allontanarsi dai tradizionali metodi di personalizzazione demografica e avvicinarsi maggiormente alla personalizzazione contestuale o predittiva.
• Definisci i canali e i messaggi in cui la personalizzazione avrà il maggiore impatto su pubblicità, piattaforme digitali e canali di automazione del marketing.
• Determinare i dati necessari per il modello in base a questa strategia. Con le tue ipotesi e metriche, puoi creare i requisiti dei dati e mappare le origini dati per il modello. Ciò potrebbe esporre alcune lacune nei dati nella fornitura del modello desiderato.
• Assicurarsi che i dati siano completi e siano stati gestiti in modo da poter essere utilizzati. Potrebbe richiedere un po' di manipolazione e schematizzazione dei dati, ma questo processo aiuterà i team aziendali a comprendere il loro ruolo nell'usabilità dei dati e aiuterà a definire i futuri metodi di governance e gestione.
• Verifica l'ipotesi eseguendo esperimenti e adattando il modello in collaborazione con i team aziendali e di analisi.
• Rivedi e aggiorna continuamente le strategie man mano che i dati rivelano nuove intuizioni e opportunità. Le strategie di personalizzazione devono essere costantemente riviste e aggiornate.

Amplitude Audiences + AWS Personalize: collaborazione per rendere la personalizzazione una realtà

Nel nostro recente ebook con Amplitude intitolatoThe Digital Analytics Revolution: How to Build for the Future with the Right Technology, parliamo dei componenti fondamentali per promuovere "esperienze cliente di ordine superiore" come la personalizzazione e di come Amplitude è impostata per offrire queste esperienze . Modello di eventi incentrato sulla privacy di Amplitude, corrispondenza deterministica per la risoluzione dell'identità e monitoraggio proattivo dello stato dei dati. In combinazione con l'impressionante tecnologia di machine learning di AWS Personalize, Amplitude Audiences offre un modo semplificato per creare raccomandazioni self-service.

Per ottenere il livello di esplorazione dei dati necessario per creare ipotesi di personalizzazione supportate dai dati, Amplitude ti consente di portare sul tavolo strategie e ipotesi basate sui dati con coorti flessibili e una varietà di visualizzazioni che ti consentono di navigare facilmente nei dati per approfondire le sfide per la tela della tua sfida e identifica i comportamenti dei clienti che soddisfano i risultati che stai cercando di ricreare.

Inoltre, non devi fare affidamento sui comportamenti stessi, il pubblico ti consente persino di creare valori calcolati delle proprietà dell'utente. Ciò ti consentirebbe di creare una coorte basata sull'ultimo elemento visualizzato, l'ultimo contenuto coinvolto, ecc.

Con Amplitude, non sei limitato ai soli comportamenti digitali per ipotesi. Sfrutta le loro robuste API Profile per estrarre dati su clienti, transazioni o altri dati operativi per migliorare l'esplorazione dell'analisi con un SQL limitato richiesto.

Con questi dati, puoi creare coorti predittive definendo i risultati (eventi, proprietà o combinazioni dei due), creare parentesi di probabilità personalizzate e persino vedere il modello sottostante per la tua previsione.

Dopo aver salvato la tua coorte, ci sono una varietà di destinazioni che puoi inviare a questa coorte attraverso le destinazioni della coorte in base ai canali che hai definito nelle tue strategie con codice limitato richiesto.

È importante notare che dovrai collaborare con i team tecnici e di marketing per garantire che la gestione dei dati, le risorse creative e la consegna digitale attraverso i canali facciano parte della strategia e della configurazione. L'allineamento incentrato sul cliente garantirà che questa pianificazione sia considerata nella configurazione e nel lancio.

Inizia il tuo viaggio di personalizzazione

Se la personalizzazione è qualcosa che la tua azienda vuole realizzare quest'anno, siamo qui per aiutarti. Partecipa al nostro webinar, Offri esperienze personalizzate su larga scala, con Amplitude e AWS il 13 giugno alle 8:00 PT per saperne di più.

Se stai cercando di capire cosa devi fare per mettere in moto la tua strategia di personalizzazione, compila questo breve sondaggio e ti contatteremo per programmare un workshop. Puoi anche trovare Amplitude Audiences tramite il marketplace AWS .

Informazioni su Slalom: Slalom è una società di consulenza tecnologica e commerciale globale guidata da obiettivi.Dalla strategia all'implementazione, il nostro approccio è ferocemente umano. In otto paesi e 45 mercati, comprendiamo profondamente i nostri clienti e i loro clienti per fornire soluzioni pratiche end-to-end che generano un impatto significativo. Sostenuto da strette collaborazioni con oltre 400 fornitori di tecnologia leader, il nostro team di oltre 13.000 persone aiuta le persone e le organizzazioni a sognare in grande, muoversi più velocemente e costruire domani migliori per tutti. Siamo onorati di essere costantemente riconosciuti come un ottimo posto in cui lavorare, incluso essere una delle 100 migliori aziende in cui lavorare di Fortune per otto anni consecutivi. Ulteriori informazioni su slalom.com.