Помните, когда персонализированный маркетинг будет ли это следующим большим событием? В 2019 году Gartner предсказал, что большинство маркетологов откажутся от персонализации.

К 2025 году 80% маркетологов, вложивших средства в персонализацию, откажутся от своих усилий из-за отсутствия окупаемости инвестиций, рисков управления данными клиентов или того и другого. Фактически, 27% маркетологов рассматривают данные как препятствие номер один на пути к персонализации, что показывает их слабые стороны в сборе, интеграции и защите данных.

Гартнер

Они не ошиблись в борьбе, но не предвидели революцию ИИ.

Правда в том, что персонализация всегда была мощной концепцией, но технологии еще не было. Первые попытки часто казались жуткими и навязчивыми, поскольку были основаны на неуклюжей сегментации, которая группировала клиентов в неточные и упрощенные категории.

Падение персонализации до появления ИИ

Традиционная сегментация, основа ранней персонализации, была полна недостатков:

• Демографическая зависимость: Если полагаться только на возраст, пол или местоположение, это привело к широким обобщениям и упущению индивидуальных потребностей. Тот факт, что два человека одного возраста, не означает, что у них одинаковые интересы или покупательские привычки.
• Психографическая небрежность: Игнорирование почему в поведении клиентов кроется фатальный недостаток. Ценности, мотивация и образ жизни играют огромную роль в решениях о покупке, но традиционная сегментация часто игнорировала эти критические факторы.
• Статическая сегментация: Люди меняются, а статическая сегментация — нет. Жизненные события, изменение предпочтений и смена приоритетов делают статические сегменты устаревшими и неактуальными.

Отсутствие настоящей персонализации привело к распространению общих сообщений, нерелевантным предложениям и неудовлетворенности потребителей.

Эра персонализации на основе искусственного интеллекта

Забудьте о элементарной сегментации, основанной на широкой демографии. Конвергенция искусственного интеллекта, машинного обучения и разрешения личности открывает новую эру гиперперсонализация. Это мощное трио позволяет маркетологам собирать и анализировать огромные объемы данных, создавая яркую картину каждого отдельного клиента.

• Разрешение личности: Крайне важно собрать эти данные. Определяя личность клиента по нескольким каналам и точкам взаимодействия, маркетологи могут создать единое представление о каждой персоне. Он устраняет разрозненность данных и гарантирует, что все взаимодействия, от онлайн-просмотра до покупок в магазине, способствуют всестороннему и точному 360-градусному представлению о клиенте.
• Выравнивание: на этом этапе эта информация объединяется в обширную и последовательную историю клиентов. Очищая, стандартизируя и объединяя данные из разных источников, маркетологи могут создать единый источник истины для каждого клиента. Вот этот золотой рекорд обеспечивает целостное представление об их предпочтениях, поведении и взаимодействии с брендом.
• Машинное обучение: Алгоритмы анализируют эти данные, выявляя закономерности и предсказывая будущее поведение с поразительной точностью. Представьте себе систему, которая знает любимую марку кофе вашего клиента, его типичный день посещения продуктового магазина и даже его любимое время для поиска новой обуви. Такой детальный уровень понимания позволяет маркетологам предвидеть потребности и предоставлять упреждающий, персонализированный опыт.
• Искусственный интеллект: Используя это богатство информации, маркетологи могут точно предсказать будущие потребности и желания. Эти прогнозы могут предоставлять персонализированные рекомендации, целевые предложения и своевременную связь по каналам, категориям продуктов, брендам, магазинам и сезонам. Представьте себе, что вы прогнозируете потребность клиента в новых кроссовках на основе прошлых покупок, истории посещений и смены сезонов.
• Активация: Платформы персонализации на базе искусственного интеллекта могут активировать эти данные в режиме реального времени, адаптируя сообщения, предложения и контент для каждого клиента в любом масштабе. Это гарантирует, что каждое взаимодействие будет актуальным, своевременным и ценным, создавая по-настоящему персонализированный опыт.
• Уточнение: Отправляйте данные о действиях и ответах клиентов обратно в систему, что еще больше улучшает и оптимизирует программу персонализации. Это создает непрерывный цикл обратной связи, гарантируя, что система со временем обучается и адаптируется, становясь все более точной и эффективной.

В этом процессе используется сочетание разрешения идентификационных данных, гармонизации данных и машинного обучения для создания комплексного и унифицированного представления о каждом клиенте. Это позволяет точно прогнозировать будущие потребности и предпочтения, позволяя платформам на базе искусственного интеллекта предоставлять персонализированный опыт в режиме реального времени. Постоянно совершенствуя систему на основе активности и отзывов клиентов, маркетологи могут гарантировать, что их усилия по персонализации всегда актуальны, своевременны и эффективны.

Технология, которая меняет качество обслуживания клиентов

Эти невероятные достижения в области персонализации были бы невозможны без сближения нескольких ключевых технологий:

• Платформы данных клиентов (CDP): CDP служит центральным центром обработки данных о клиентах, который объединяет информацию из различных источников и создает полную картину о каждом человеке. Это обеспечивает основу для персонализированного опыта, давая маркетологам полное понимание своих клиентов.
• Облачный ИИ: Облачные вычисления обеспечивают масштабируемость и вычислительную мощность для обработки больших данных и запуска сложных алгоритмов искусственного интеллекта. Облачные платформы искусственного интеллекта предлагают легкодоступные инструменты и инфраструктуру для разработки и внедрения сложных решений по персонализации.
  • Генеративный ИИ: Эта передовая технология позволяет создавать новый контент, например персонализированные описания продуктов, темы электронных писем или даже таргетированную рекламу на основе предпочтений и истории отдельного клиента. GenAI добавляет уровень динамического творчества в усилия по персонализации.
  • Прогнозирующий ИИ: Анализируя исторические данные и выявляя закономерности, прогнозирующий ИИ прогнозирует будущие потребности и поведение. Это позволяет маркетологам активно предлагать соответствующие продукты, услуги и контент, повышая уровень вовлеченности и конверсии.
• Обратные ETL-платформы: Эти платформы ETL замыкают цикл, отправляя данные о взаимодействии и ответах клиентов обратно в CDP и другие маркетинговые системы. Это позволяет постоянно совершенствовать и оптимизировать стратегии персонализации, гарантируя, что система обучается и адаптируется с течением времени.

Эти технологии работают вместе, чтобы создать мощный механизм персонализации. CDP собирает и агрегирует данные, облачный ИИ обеспечивает инфраструктуру, графические процессоры ускоряют обработку, генеративный ИИ создает динамический контент, а прогнозирующий ИИ предвидит потребности. Наконец, платформы обратного ETL позволяют постоянно учиться и совершенствоваться. Эта синергия определяет будущее персонализированного маркетинга, позволяя брендам предоставлять действительно индивидуальный опыт, который находит отклик у отдельных клиентов.

Реальные результаты персонализации на основе искусственного интеллекта

Ведущий ритейлер товаров для отдыха на природе решил изменить свою стратегию взаимодействия с клиентами с помощью персонализации на основе искусственного интеллекта. Сотрудничая с OpenINSIGHTS, они использовали возможности Google Cloud Platform, чтобы открыть новый уровень понимания клиентов и предоставить высоко персонализированный опыт. Вот их замечательные результаты:

Привлечение клиентов

Ритейлер значительно повысил вовлеченность клиентов благодаря действиям на базе искусственного интеллекта похожий аудитории. Эти аудитории, созданные с помощью ИИ-агентов OpenINSIGHTS Opportunity, оказались гораздо более эффективными, чем традиционный таргетинг на основе интересов, в результате чего Увеличение на 61% RTA для всех цифровых рекламных кампаний. Такой точный таргетинг в сочетании с персонализированными сообщениями и предложениями, адаптированными к индивидуальным потребностям и предпочтениям, способствовали значительный рост на 289% привлечение новых клиентов.

Удержание клиентов

Информация, полученная с помощью искусственного интеллекта, оживила каналы печатного маркетинга ритейлера. Используя эту информацию для создания персонализированных каталогов и целевых предложений, они получили восьмизначный дополнительный доход. Кроме того, способность выявлять возможности для представления новых категорий продуктов и брендов существующим клиентам привела к Увеличение количества клиентов в каталоге в 2,5 раза больше. Персонализированные кампании окупаемости также оказались весьма эффективными в повторном привлечении ушедших клиентов и повышение уровня реактивации на 8 базисных пунктов.

Общий эффект

Влияние персонализации на основе искусственного интеллекта вышло за рамки отдельных показателей. Обеспечивая персонализированное взаимодействие во всех точках взаимодействия, ритейлер способствовал укреплению чувства связи и лояльности со своими клиентами. Информация, полученная с помощью искусственного интеллекта, также позволила разработать более эффективные маркетинговые стратегии, основанные на данных. В конечном счете, совокупное воздействие улучшения привлечения, удержания и пожизненной ценности клиентов привело к значительному росту доходов ритейлера.

Эта история успеха подчеркивает преобразующую силу персонализации на основе искусственного интеллекта. Используя подход, основанный на данных, и передовые технологии, компании могут предоставлять по-настоящему персонализированный опыт, который способствует вовлечению клиентов, их лояльности и, в конечном итоге, росту бизнеса.

Запланируйте консультацию OpenINSIGHTS

Эта новая эра персонализации на основе искусственного интеллекта выходит за рамки обращения к клиентам по имени. Речь идет о понимании их потребностей, предвосхищении их желаний и предоставлении действительно актуального и ценного опыта.