Рецепт масштабной персонализации с помощью Amplitude Audiences

Этот пост в блоге был написан в соавторстве с Ником Де Чезаре, главным консультантом, Slalom.

В эпоху, когда ожидания клиентов стремительно растут, компании стремятся предоставлять персонализированный опыт, отвечающий индивидуальным потребностям и предпочтениям, чтобы оставаться конкурентоспособными. Фактически, поскольку 66% клиентов ожидают, что бренды поймут их желания и потребности, стратегическая персонализация стала движущей силой вовлечения клиентов, их лояльности и увеличения инвестиций в бизнес.

В то время как персонализация была желанием многих предприятий, только некоторые смогли сделать это хорошо. В Slalom мы видим, что данные являются постоянным препятствием на пути к тому, чтобы персонализация и организация путешествия работали для клиентов по нескольким ключевым причинам:

Упрощенные стратегии

Теперь, когда первые пользователи протестировали и получили некоторые награды за персонализированный опыт, клиенты требуют этого больше, чем когда-либо. Мы видим желание сократить цикл персонализации, но при этом компании, похоже, по умолчанию используют традиционный демографический или другой профильный таргетинг с такими показателями, как клики или время на сайте. Не делая ни шагу назад, чтобы четко понять, какие факторы персонализации будут значимы для клиентов, компании изо всех сил пытаются показать окупаемость своих усилий по персонализации.

Сбор и управление данными

Данные представляют серьезную проблему для персонализации ROI. В отчете Gartner за 2019 год прогнозируется, что 80% маркетологов откажутся от усилий по персонализации к 2025 году, указав в качестве основной причины трудности со сбором данных о клиентах. Снижение доверия клиентов к защите данных заставляет их не решаться делиться личной информацией. Поскольку компании полагались на сторонние файлы cookie для получения информации о клиентах, предстоящее устаревание этих файлов cookie ставит их в невыгодное положение. Чтобы оставаться впереди в области персонализации, компаниям необходимо уделять первоочередное внимание сбору данных первой стороны на основе согласия, уменьшая зависимость от сторонних файлов cookie. Выявление этих пробелов сейчас поможет создать необходимую базу данных для будущих проверенных стратегий персонализации.

Даже когда данные собираются, они часто находятся на разных платформах без единого идентификатора, что затрудняет эффективный таргетинг, выходящий за рамки нескольких сшитых вместе точек взаимодействия. Например, для оптимизации ассортимента требуются данные из нескольких источников, таких как данные о клиентах, переход, ассортимент продуктов и информационные системы о продуктах. Если в данных отсутствует необходимая структура, это становится препятствием для эффективной работы моделей ML.

Сложность операций

В последующем отчете Gartner за 2021 год говорится, что 63% лидеров цифрового маркетинга продолжают сталкиваться с проблемами персонализации из-за трудностей с внедрением технологий AI/ML. Однако основные препятствия носят не только технический характер, но и связаны со стратегией и операционными проблемами.

Отделение владения технологиями и управления ими от общей стратегии представляет собой серьезную проблему. Успешная персонализация опирается на сильные гипотезы, четкое понимание желаемого опыта клиентов и того, как персонализация способствует этому опыту. Часто технические группы покупают программное обеспечение для персонализации без полного согласования и сотрудничества с бизнес-группами, что приводит к отсутствию ясности в требованиях к опыту работы с клиентами, процессах определения возможностей и соглашениях об уровне владения и обслуживания (SLA) для стратегии и исполнения.

В результате этого несоответствия аналитические и технологические группы теряют связь с клиентским опытом, важные данные могут не предоставляться для информирования моделей, а бизнес-группы изо всех сил пытаются понять технические требования для эффективной реализации. В результате возникают постоянные внутренние трения вокруг ожиданий и моделей, которые могут быть чрезмерно упрощены и не обеспечивать желаемой рентабельности инвестиций.

Переосмысление вашего подхода к персонализации

Персонализация не должна быть чрезмерно сложной с правильными основополагающими элементами, и она начинается с согласования кросс-функциональных заинтересованных сторон в стратегии.

• Объедините заинтересованные стороны в стратегии, определяя проблемы клиентов, которые используют существующие данные. Какие проблемы сдерживают клиентов? Какие модели поведения повышают вовлеченность или ценность? Ответы на эти вопросы позволят компаниям перейти от традиционных методов демографической персонализации к контекстуальной или предиктивной персонализации.
• Определите каналы и сообщения, где персонализация будет иметь наибольшее влияние на рекламу, цифровые платформы и каналы автоматизации маркетинга.
• Определите необходимые данные для модели на основе этой стратегии. С помощью вашей гипотезы и метрик вы можете сформулировать требования к данным и сопоставить их с источниками данных для модели. Это может привести к некоторым пробелам в данных при создании желаемой модели.
• Убедитесь, что данные полны и управляются таким образом, чтобы их можно было использовать. Это может потребовать некоторых манипуляций с данными и их схематизации, но этот процесс поможет бизнес-командам понять свою роль в удобстве использования данных и поможет определить будущие методы руководства и управления.
• Проверьте гипотезу, проводя эксперименты и корректируя модель в сотрудничестве с бизнес-командами и аналитиками.
• Постоянно пересматривайте и обновляйте стратегии по мере того, как данные открывают новые идеи и возможности. Стратегии персонализации необходимо постоянно пересматривать и обновлять.

Amplitude Audiences + AWS Personalize: партнерство для воплощения персонализации в жизнь

В нашей недавней электронной книге с Amplitude под названием«Революция цифровой аналитики: как построить будущее с помощью правильной технологии»мы говорим об основополагающих компонентах для обеспечения «высокого качества обслуживания клиентов», таких как персонализация, и о том, как Amplitude настроена для предоставления этого опыта. . Модель событий Amplitude, ориентированная на конфиденциальность, детерминированное сопоставление для разрешения идентификации и упреждающий мониторинг работоспособности данных. В сочетании с впечатляющей технологией машинного обучения AWS Personalize Amplitude Audiences обеспечивает упрощенный способ создания рекомендаций для самообслуживания.

Чтобы получить уровень исследования данных, необходимый для создания гипотез персонализации на основе данных, Amplitude позволяет вам представить основанные на данных стратегии и гипотезы в таблице с гибкими когортами и разнообразными визуализациями, которые позволяют вам легко перемещаться по данным, чтобы разобраться в проблемах. для вашего шаблона задачи и определите поведение клиентов, соответствующее результатам, которые вы пытаетесь воссоздать.

Вам также не нужно полагаться на поведение как таковое, Audiences позволяет даже создавать вычисляемые значения свойств пользователя. Это позволит вам создать когорту на основе последнего просмотренного элемента, последней использованной части контента и т. д.

С Amplitude вы не ограничены только цифровым поведением для гипотез. Используйте их надежные API-интерфейсы профилей для получения данных о клиентах, транзакциях или других операционных данных, чтобы расширить возможности анализа с помощью ограниченного количества SQL-запросов.

С помощью этих данных вы можете создавать прогностические когорты, определяя результаты (события, свойства или их комбинации), создавать собственные группы вероятности и даже просматривать базовую модель для вашего прогноза.

После того, как вы сохранили свою когорту, вы можете отправить эту когорту по различным адресам на основе каналов, которые вы определили в своих стратегиях, с ограниченным кодом.

Важно отметить, что вам нужно будет сотрудничать с техническими и маркетинговыми командами, чтобы гарантировать, что управление данными, творческие активы и цифровая доставка по каналам являются частью стратегии и настройки. Ориентация на клиента гарантирует, что это планирование будет учтено при настройке и запуске.

Начало пути к персонализации

Если персонализация — это то, чего ваша компания хочет достичь в этом году, мы здесь, чтобы помочь. Присоединяйтесь к нашему вебинару «Предоставление персонализированного опыта в любых масштабах» с Amplitude и AWS, который состоится 13 июня в 8:00 по тихоокеанскому времени, чтобы узнать больше.

Если вы хотите понять, что вам нужно сделать, чтобы реализовать свою стратегию персонализации, заполните этот краткий опрос, и мы свяжемся с вами, чтобы запланировать семинар. Вы также можете найти Amplitude Audiences через торговую площадку AWS .

О Slalom: Slalom — это целеустремленная глобальная консалтинговая компания в области бизнеса и технологий.Наш подход — от стратегии до реализации — яростно человеческий. В восьми странах и на 45 рынках мы глубоко понимаем наших клиентов и их клиентов, чтобы предлагать практичные комплексные решения, которые оказывают существенное влияние. Опираясь на тесные партнерские отношения с более чем 400 ведущими поставщиками технологий, наша команда из более чем 13 000 человек помогает людям и организациям мечтать о большем, двигаться быстрее и строить лучшее будущее для всех. Мы гордимся тем, что нас постоянно признают отличным местом для работы, в том числе мы входим в число 100 лучших компаний для работы по версии журнала Fortune уже восемь лет подряд. Узнайте больше на slalom.com.