パーソナライゼーションとマーケティングオートメーションの適切なバランスを取る方法は次のとおりです。
公開: 2020-06-14マーケティング担当者は、オーディエンスをよりよく理解するために、ますます自動化に目を向けています
約束を果たすパーソナライゼーションの鍵は、顧客の単一の 360 度ビューです。
AI と機械学習モデルにより、ブランドが個々のオーディエンスの傾向を導き出すのに役立つマーケティング オートメーション ソリューションが可能になります
マーケティング分析とテクノロジーのすべての進歩、セグメンテーションとターゲティングのためのますます洗練されたツールの利用可能性、およびますます拡大する一連のコミュニケーションチャネルにもかかわらず、顧客とブランドの間に不可欠で高度にパーソナライズされた接続を作成することは、依然として遠い夢です。ほとんどのマーケター。
ますます多くのマーケティング担当者が自動化に目を向けて、オーディエンスをよりよく理解し、その結果、状況に応じた適切な方法で顧客の共感を呼ぶキャンペーンを設計および提供しています。 Social Media Today に掲載されたマーケティング自動化の状況に関する 2019 年の調査結果によると、マーケティング チームの 75% が自動化ツールを使用しています。 顧客も、ブランドがテクノロジーを使用してより良いエクスペリエンスを作成することを高く評価しています。
難しい状況です。 同じ調査レポートは、マーケティング担当者のほぼ 3 分の 2 が、自動化によってパーソナライゼーションが希薄化することを懸念していることを示しています。 一方で、あまりにも多くの個人化は顧客に不快感を与え、自分の空間が侵略されているように感じさせる可能性があるという一般的な感情があります.
自動化はうまくいった
理想的には、マーケティングオートメーションは、ブランドが顧客を理解し、大規模かつリアルタイムで意味のある形で顧客とやり取りするために必要なテクノロジー、機能、および洞察をブランドに提供します。 適切に使用すれば、デジタル トランスフォーメーションの原動力となり、ブランドを顧客中心に向かわせることができます。これは、今日の複雑なオムニチャネルのデジタル コミュニケーションを考えると、データの統合なしでは実現できなかったものです。
あまりにも多くのブランドが、自動化ツールを使用して、いまだに 1 次元のコミュニケーションに相当するものを提供しているに過ぎません。 場合によっては、自動化を単独で、または特定のチャネルでのみ使用し、真のオムニチャネル アプローチの潜在的な影響を奪います。
さらに悪いことに、マーケティング担当者は、組織のサイロに放置されているか、隠されている不完全なデータを使用して、取り組みを妨げています。 確かなデータがなければ、財団は事実上無力です。 コースを動的に調整し、個々のレベルで対応を文脈化することはできません。また、個別化された体験や、トップラインの成長を促進するシームレスなカスタマー ジャーニーを提供することもできません。
逆説的ですが、自動化によって、戦略的思考と計画を立てる人間の能力の重要性が減ることはありません。 自動化は、ブランドとその視聴者にとって意味のある包括的な顧客エンゲージメント戦略とロードマップを通じて実装された場合にのみ、その可能性を最大限に引き出すことができます。
たとえば、銀行は、与信限度額の 90% を使用したクレジット カードの顧客に、個人ローンのオファーを送ることができると判断できます。 マーケティングの自動化により、銀行はこのような関連するオファーベースのコミュニケーションをリアルタイムでトリガーできるため、その取り組みを大幅に拡大できます。
あなたにおすすめ:
RBI のアカウント アグリゲーター フレームワークがインドのフィンテックを変革するためにどのように設定されているか
起業家は、「Jugaad」を通じて持続可能でスケーラブルなスタートアップを作成することはできません: Cit...
メタバースがインドの自動車産業をどのように変革するか
反営利条項はインドのスタートアップ企業にとって何を意味するのか?
Edtech スタートアップがインドの労働力のスキルアップと将来への準備をどのように支援しているか...
今週の新時代のテック株：Zomatoのトラブルは続き、EaseMyTripはスト...
適切なパーソナライゼーション
その約束を果たすパーソナライゼーションの鍵は、顧客の単一の 360 度ビューです。 これは、人口統計、サイコグラフィック、傾向、インタラクション履歴、キャンペーンへの参加、ペルソナなど、重要な顧客データ ポイントをすべて把握するだけではありません。
また、そのデータを実用的な洞察に変換する必要があります。これにより、関連するメッセージ、コンテキストに応じた対話、および個々の顧客の共感を呼ぶカスタマイズされたエクスペリエンスが実現し、顧客を絶え間なくコンバージョンに導き、最終的にはブランド ロイヤルティにつなげることができます。
AI と機械学習モデルを使用することで、マーケティング オートメーション ソリューションは、ブランドが時間、チャネル、コンテンツ、オファーなどに関する個々のオーディエンスの傾向を導き出すのに役立ちます。 これにより、ブランドは、チャネルやシステム全体で収集された進化する洞察に基づいて、各顧客との関わり方を継続的に最適化できます。
これは、より洗練された自動化ツールが提供できる明確な利点です。 パーソナライゼーションをより高いレベルに引き上げるには、どのソリューションも、オーディエンス プロファイルに関する新しい洞察を継続的に取得し、ブランドがいつ、どこで、どのように顧客エンゲージメントを行うかを改善できるようにする特定の行動のトリガーと条件にマッピングする機能を備えている必要があります。
さらに優れたパーソナライゼーションのための高度なテクノロジー
マーケティング パフォーマンスを常に評価し、洞察を収集することは、マーケティング オートメーションに最適なタスクです。 過去 10 年間の進歩により、マーケティング ツールは非常に直感的になり、キャンペーンのパフォーマンスを向上させ、収益に貢献する関連性の高い情報を企業に提供できるようになりました。
しかし、キャンペーンのリーチ、エンゲージメント、コンバージョンを把握するだけでは十分ではありません。 ブランドはより深く、より正確でなければなりません。 ブランドは、プラットフォームのコアに人工知能、機械学習モデル、およびアルゴリズムを組み込んだ次世代のマーケティング自動化ソリューションに投資する必要があります。これにより、キャンペーンのパフォーマンスと個別化された顧客とのやり取りを大規模に分析する能力を活用できます。
予測的および規範的な分析を使用して、マーケティングのパフォーマンスを向上させ、個々のレベルで顧客の理解を深め、最終的にエンゲージメントを深めます。
最初のやり取りからブランド ロイヤルティまで、各顧客のオムニチャネル ジャーニーを追跡できるマーケティング オートメーション プラットフォームを選択する必要があります。
これにより、マーケターはセグメント オブ ワン レベルで収益への貢献を測定し、キャンペーン、個別化されたオーディエンス、ブランドまたは製品のロールアップ、オファー、チャネル、場所など、複数の次元/レベルに沿って ROI を調べることができます。
今日、マーケティング自動化ツールとテクノロジーが、マーケティング担当者が顧客にアプローチする方法や、その取り組みの効率、スピード、範囲を再定義し続けることに疑問を抱く人はほとんどいないでしょう。 十分に活用されていないのは、ブランド間のデジタルトランスフォーメーションを可能にし、クリックからコンバージョンまで、そしてそれ以降のカスタマージャーニー全体で個別のカスタマーエンゲージメントを提供する上で、マーケティングオートメーションが果たすことができる重要な役割です.
マーケティングの自動化とパーソナライゼーションは相容れないものではなく、永遠に密接に結びついています。