개인화 성숙도 가속화

팀은 개인화가 디지털 제품, 고객 경험 및 전체 비즈니스의 성장을 촉진하는 중요한 기능이라는 데 동의하는 경향이 있습니다. 같은 그룹의 사람들에게 개인화를 정의하고 그들이 관리하는 고객 경험의 일부로 개인화를 구축하기 위해 따르는 일련의 전술적 단계를 요청하면 차이가 발생하는 경향이 있습니다.

"개인화"라는 용어에 고유한 해석을 적용하는 서로 다른 분야의 조합, 서로 다른 고객 경험 채널에서 일관되지 않은 상황별 고객 정보를 제공하는 격리된 도구(예: .com을 지원하는 마케팅 팀이 지원하는 CMS와 지원을 제공하는 제품 관리 팀에서 지원하는 제품 분석 모바일 앱), 그리고 소비자에게 약속된 혜택을 충족할 수 있는 실질적인 사용 사례의 부족으로 인해 Netflix, Spotify 및 Amazon이 이 주제가 언급될 때 종종 생각나는 유일한 사용 사례인 공백이 생겼습니다.

여론과 달리 개인화는 단순히 콘텐츠, 쇼, 기사, 제품 또는 사람들에게 추천할 수 있는 모든 것에 대한 추천 엔진이 아닙니다. 경험을 개인화하는 다른 방법이 많이 있습니다. 권장 사항은 고객을 위한 더 나은 경험을 구축하는 데 사용할 수 있는 개인화 도구 상자의 하나의 도구일 뿐입니다.

개인화는 마케팅 및 기술 팀이 제품을 사용하는 사람들을 식별하고 역할이나 페르소나에 중요한 콘텐츠, 경험 또는 기능을 제공하기 위해 굽는 시스템 제품입니다.

개인화는 개인 수준(예: 과거 검색 및 구매 내역을 기반으로 제안을 제공하는 Amazon.com의 일반적인 사용 사례) 또는 그룹 또는 대상 수준(예: Christian Brothers Automotive에서 새 거주자에게 DM을 보내는 DM)에서 수행할 수 있습니다. 서비스 위치에서 일정 거리).

개인화 엔진을 구동하기 위해 백엔드에서 특수 기계 학습 모델을 실행할 필요가 없는 몇 가지 개인화 사용 사례를 살펴보겠습니다.

1. 여행 및 접대 – 사우스웨스트 항공: 최근 사우스웨스트 항공을 이용하셨다면 공항으로 출발하기 전에 공항으로 가는 동안 위치 추적을 활성화할 것인지 묻는 푸시 알림이 전송되는 것을 보셨을 것입니다. 비행 중(iOS | Android). 또한 귀하의 위치 및 비행 운항 자체를 기반으로 실시간 업데이트를 보낼 것임을 알려줌으로써 이 데이터를 요청하는 것을 분명히 정당화합니다.
   
2. QSR / 레스토랑 – Pollo Tropical(Fiesta 레스토랑 그룹): Pollo Tropical은 최근 다른 기능(iOS | Android) 중에서 충성도가 향상된 새로운 모바일 앱을 출시했습니다. 로열티 포인트 잔액을 구축하기 시작하면 이제 상응하는 상환 가능한 달러 가치도 볼 수 있습니다. 작아 보일 수 있지만 큰 타격을 줍니다. 사람들은 투명성을 좋아하며 출시 후 6개월 동안 로열티 판매가 두 배 증가하는 것을 보았습니다.

   

3. Fintech / Banking – Robinhood: – Robinhood는 현재 1위를 차지한 iOS 금융 앱입니다(iOS | Android). 그들은 앱 경험 전반에 걸쳐 개인화를 우선시합니다. 우리가 가장 좋아하는 것 중 하나는 "구매력(Buying Power)"이며 홈 화면에 매일 표시되는 개인화된 콘텐츠 카드입니다.

   

통합된 정의와 그 관점을 뒷받침하는 물질적 사용 사례를 넘어서 보세요. 경험을 "개인화"하는 작업이 약간 추상적이며 때때로 정말 복잡한 퍼즐을 푸는 것처럼 느껴질 수 있습니다. 개인화 성숙도 곡선에서 현재 위치를 이해하고 전체 고객 기반에 릴리스하기 전에 새로운 개인화 기술을 배우기 위한 명확한 단계를 갖는 데 도움이 됩니다. 좋은 소식은 이 조각들이 제자리에 놓이면 이 퍼즐이 명확해진다는 것입니다.

개인화 성숙도 벤치마킹

개인화 성숙도 곡선 방법론과 현재 위치를 분류하는 방법에는 여러 가지 유형이 있습니다. 다음 접근 방식은 단순히 그렇게 하는 한 가지 방법입니다. 팀의 개인화 성숙도를 결정하는 것은 거의 항상 문제의 디지털 제품 또는 고객 경험의 맥락에서 수행되는 개인화 활동 유형을 반영합니다.

개인화 성숙도 곡선

개인화 성숙도 단계 분석

개인화 성숙도를 식별하는 한 가지 방법은 위의 표를 참조한 다음 고객이 원하는 대로 고객 경험 또는 디지털 제품을 살펴보는 것입니다. 이 프로세스를 진행하면서 제공되는 개인화 기능을 기록하십시오. 이제 커브의 어느 위치에 서 있는지 알았으므로 다음 성숙도 수준으로 진행하기 위한 다음 단계와 현재 능력을 기반으로 미래 플레이에 포함할 현실적인 전술이 분명할 것입니다.

개인화 청사진

효과적인 개인화 및 진행 성숙도 수준을 실행하기 위해 Amplitude와 협력하여 제작되고 다양한 산업 및 규모의 여러 회사와 대화를 통해 얻은 학습을 통해 추출한 개인화 청사진을 활용할 것입니다. 개인화를 달성하기 위해 바다를 끓일 필요가 없으며 데이터 과학 팀 없이 즉시 할 수 있는 일이 많다는 것을 깨닫는 데 도움이 됩니다.

많은 팀이 개인화를 역순으로 주입하는데, 목표를 놓치고 도중에 멋진 아이디어를 잃어버리기 때문에 치명적일 수 있는 전술부터 시작합니다. 목표로 시작한 다음 전술로 이동합니다. 물론 전술은 여전히 ​​중요합니다. 따라서 개인화는 전략이 요구하는 바에 따라 적절한 전술 조합을 배포하는 것이라고 생각해야 합니다. 이것이 바로 Amplitude Recommend와 같은 제품을 좋아하는 이유입니다. Amplitude Recommend는 분석과 통합된 단일 시스템에서 행동 세분화에서 개별화된 권장 사항에 이르기까지 모든 것을 갖추고 있습니다.

전략에서 실행으로 이동

귀하가 Spotify 모바일 앱의 제품 소유자이고 2021년에 리더십에 의해 개인화 노력을 한 단계 끌어올리라는 임무를 받았다고 가정해 보겠습니다. 이것이 바로 이 청사진이 귀하가 응답하고 전달에 성공하는 데 도움이 되도록 설계된 정확한 시나리오입니다.

궁극적으로 우리는 사용자 집단에 영향을 미치기를 원합니다. Spotify 모바일 앱을 다운로드한 신규 사용자의 3일 차 고정성을 개선하려고 합니다. 그래서, 사람들은 누구입니까? 우리가 이것을 하도록 전환할 수 있는 이 기회 그룹을 대표하는 사람은 누구입니까? 이것이 잠재적인 개인화 프로젝트로 거꾸로 작업하는 방법입니다.

• 목표 : 이동해야 하는 지표는 무엇입니까?
• 사용자 세그먼트 : 왜 그들이 당신의 제품을 필요로 하고, 무엇을 제공합니까?
• 행동 식별자: 어떻게 식별할까요?
• 순간 : 언제 그들에게 다가가 보다 맞춤화된 경험을 제공해야 합니까?
• 채널 : 어디로 가나요?
• 전술 : 당신이 할 일에 대한 당신의 명료함.

팀이 2단계와 3단계에 들어갈 수 있는 유연성은 도구의 깊이와 팀 생태계의 데이터 성숙도를 직접적으로 반영합니다. 위의 예에서 과거 청취 기록을 기반으로 제안된 새 재생 목록과 함께 직장이나 학교 전후에 푸시 알림을 보내 3일 차 끈적임에 영향을 미치는 전술을 사용합시다.

팀에 이 스플래시 페이지에 대한 컨텍스트와 통찰력을 제공하는 분석 엔진이 없다면 이 전술을 실행하기가 매우 어려울 것입니다. 이것은 무엇보다도 팀이 액세스할 수 있는 데이터와 이 데이터에서 추출할 수 있는 통찰력인 개인화 성숙도를 결정하는 요소를 강조합니다.

전술을 브레인스토밍할 때 디지털 자산을 지원하는 제품 분석 도구 유형을 고려해야 합니다. 예를 들어 Firebase 경험을 지원하는 팀은 코호트/세그멘테이션에 대한 유연성 부족, 깊이 있는 통찰력, 제공하는 데 필요한 경험을 지원하는 나머지 도구와 원활하게 통합할 수 있는 능력 부족으로 인해 개인화할 수 있는 능력이 훨씬 떨어집니다. 개인화 전략(예: 참여 플랫폼).

반면 Amplitude와 같이 데이터, 분석 및 개인화를 위한 통합 시스템으로 경험을 지원하는 팀은 어떤 작업 조합이 비즈니스 결과로 전환되는지 확인하고 예측하고 이러한 통찰력을 기반으로 경험을 지능적으로 조정할 수 있습니다.

요약하면, 개인화는 팀이 2021년 및 그 이후까지 성장을 주도하는 핵심 수단으로 남아 있지만 대부분의 디지털 제품이 실제로 제공하는 현실은 고객의 기대에 훨씬 못 미칩니다. 이러한 단점은 일반적으로 방법론, 도구 및 데이터가 부족하고 종종 세 가지 모두에 기인합니다.

이 게시물의 방법론과 프레임워크를 시작점으로 사용하여 개인화 게임의 수준을 높이십시오. 점진적 분석과 개인화의 올바른 조합을 지원하는 시스템을 통합하는 것이 이러한 노력을 가속화하는 열쇠입니다.

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