这是在个性化和营销自动化之间取得正确平衡的方法

已发表: 2020-06-14

营销人员越来越多地转向自动化以更好地了解他们的受众

实现其承诺的个性化的关键是对客户的单一 360 度视图

人工智能和机器学习模型，允许营销自动化解决方案帮助品牌获得个人受众倾向

尽管营销分析和技术取得了所有进步，越来越复杂的细分和定位工具的可用性，以及不断扩大的沟通渠道，在客户和品牌之间建立这种重要的、高度个性化的联系仍然是一个遥远的梦想。大多数营销人员。

越来越多的营销人员转向自动化以更好地了解他们的受众，进而设计和交付以上下文相关的方式与客户产生共鸣的活动。今日社交媒体上发布的 2019 年营销自动化状况调查结果显示，75% 的营销团队使用自动化工具。当品牌使用技术创造更好的体验时，客户也很欣赏。

这是一个棘手的情况。同一份调查报告表明，近三分之二的营销人员担心自动化会导致个性化的稀释。另一方面，有一种普遍的看法是，过多的个性化可能会让客户反感，让他们觉得自己的个人空间受到了侵犯。

自动化做得很好

理想情况下，营销自动化为品牌提供了他们需要的技术、能力和洞察力，以有意义地、大规模地和实时地与客户互动。如果使用得当，它可以成为数字化转型的引擎，将品牌推向以客户为中心——鉴于当今全渠道数字通信的复杂性，如果没有数据整合，这是不可能发生的。

太多的品牌仅仅使用自动化工具来提供仍然相当于单维沟通的东西，这损害了他们的活动和计划——而且往往价格不菲。有时，他们孤立地或仅在某些渠道上使用自动化，从而剥夺了真正全渠道方法的潜在影响。

更糟糕的是，营销人员利用闲置或隐藏在组织孤岛中的不完整数据阻碍了他们的努力。没有可靠的数据，基础几乎是无能为力的。它无法在个人层面动态调整课程和情境化响应，也永远无法提供个性化的体验和无缝的客户旅程来推动收入增长。

矛盾的是，自动化并没有降低人类战略思考和规划能力的重要性。只有通过对品牌及其受众有意义的全面客户参与战略和路线图实施，自动化才能发挥其全部潜力。

例如，银行可以确定任何已使用其信用额度 90% 的信用卡客户都可以收到个人贷款报价。通过营销自动化，银行可以实时触发基于报价的相关通信，从而显着扩大其工作量。

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实现其承诺的个性化的关键是对客户的单一 360 度视图。这意味着不仅仅是了解所有关键的客户数据点——人口统计、心理统计、倾向、交互历史、活动参与、角色等等。

它还需要将这些数据转化为可操作的洞察力，从而产生相关的消息传递、上下文交互和量身定制的体验，从而与个人客户产生共鸣，并不断推动他们实现转化并最终实现品牌忠诚度。

通过使用人工智能和机器学习模型，营销自动化解决方案能够帮助品牌从时间、渠道、内容、报价等方面获得个人受众的倾向。这使品牌能够根据跨渠道和系统获取的不断变化的洞察力不断优化他们与每位客户互动的方式。

这是更复杂的自动化工具可以提供的明显优势。要将个性化提升到更高的水平，任何解决方案都应该能够不断获得有关受众概况的新见解，并映射到特定的行为触发因素和条件，从而使品牌能够改进客户参与的时间、地点和方式。

不断评估营销绩效和收集洞察力是非常适合营销自动化的任务。随着过去十年的进步，营销工具变得非常直观，能够为企业提供深度相关的信息，这将有助于提高活动绩效并增加收入。

但仅仅了解广告系列的覆盖面、参与度和转化率是不够的。品牌必须更深入，更精确。品牌需要投资下一代营销自动化解决方案，这些解决方案将人工智能、机器学习模型和算法嵌入其平台的核心，利用它们分析活动绩效和大规模个性化客户互动的能力。

通过使用预测性和规范性分析，他们可以提高营销绩效，在个人层面加深对客户的了解，并最终加深参与度。

他们应该选择一个营销自动化平台，该平台可以跟踪每个客户的全渠道旅程，从第一次互动到品牌忠诚度，准确指出在至关重要的里程碑上发生转化的地点和时间。

这使营销人员能够在一个级别的细分中衡量收入贡献，并从多个维度/级别检查投资回报率——活动、个性化受众、品牌或产品汇总、报价、渠道、位置等。

今天几乎没有人会质疑营销自动化工具和技术将继续重新定义营销人员接触客户的方式以及他们工作的效率、速度和范围。仍未得到充分利用的是营销自动化在实现品牌之间的数字化转型方面可以发挥的关键作用，从而在从点击到转化等整个客户旅程中提供个性化的客户参与。

营销自动化和个性化远非不相容，它们永远密不可分。