Przepis na personalizację na dużą skalę z Amplitude Audiences

Ten wpis na blogu został współautorem Nicka DeCesare, głównego konsultanta, Slalom.

W czasach, gdy oczekiwania klientów rosną, firmy starają się dostarczać spersonalizowane doświadczenia, które odpowiadają indywidualnym potrzebom i preferencjom, aby zachować konkurencyjność. W rzeczywistości, ponieważ 66% klientów oczekuje, że marki zrozumieją ich życzenia i potrzeby, strategiczna personalizacja stała się siłą napędową zaangażowania klientów, lojalności i zwiększonych inwestycji w biznes.

Chociaż personalizacja była pragnieniem wielu firm, tylko niektórym udało się to zrobić dobrze. W Slalomie postrzegamy dane jako ciągłą przeszkodę w personalizacji i organizacji podróży dla klientów z kilku kluczowych powodów:

Zbyt uproszczone strategie

Teraz, gdy pierwsi użytkownicy przetestowali i zgarnęli nagrody za spersonalizowane doświadczenia, klienci wymagają tego bardziej niż kiedykolwiek. Widzimy chęć skrócenia cyklu personalizacji, ale robiąc to, firmy wydają się domyślnie wybierać tradycyjne targetowanie demograficzne lub inne oparte na profilach z danymi takimi jak liczba kliknięć lub czas spędzony w witrynie. Nie robiąc kroku w tył, aby jasno zrozumieć, jakie czynniki personalizacji będą miały znaczenie dla klientów, firmy mają trudności z pokazaniem zwrotu z inwestycji w późniejsze etapy ich działań związanych z personalizacją.

Gromadzenie i zarządzanie danymi

Dane stanowią poważne wyzwanie dla ROI personalizacji. Raport Gartnera z 2019 r. przewidywał, że 80% marketerów zrezygnuje z personalizacji do 2025 r., podając jako główny powód trudności w gromadzeniu danych klientów. Malejące zaufanie klientów do ochrony danych sprawiło, że wahają się przed udostępnianiem danych osobowych. Ponieważ firmy polegały na plikach cookie innych firm w celu uzyskania informacji o klientach, zbliżające się wycofanie tych plików cookie stawia je w niekorzystnej sytuacji. Aby wyprzedzać personalizację, firmy muszą priorytetowo traktować gromadzenie własnych danych na podstawie zgody, zmniejszając zależność od plików cookie innych firm. Zidentyfikowanie tych luk teraz pomoże w zbudowaniu niezbędnych podstaw danych dla przyszłych sprawdzonych strategii personalizacji.

Nawet jeśli dane są gromadzone, często znajdują się one na różnych platformach bez ujednoliconego identyfikatora, co sprawia, że ​​skuteczne targetowanie staje się wyzwaniem wykraczającym poza kilka połączonych ze sobą punktów styku. Na przykład optymalizacja asortymentu wymaga danych z wielu źródeł, takich jak dane klientów, przejścia, asortyment produktów i systemy informacji o produktach. Jeśli dane nie mają niezbędnej struktury, staje się to przeszkodą dla efektywnego działania modeli ML.

Złożoność operacji

Raport uzupełniający firmy Gartner z 2021 r. sugerował, że 63% liderów marketingu cyfrowego nadal boryka się z wyzwaniami związanymi z personalizacją ze względu na trudności we wdrażaniu technologii AI/ML. Jednak główne przeszkody nie są wyłącznie techniczne, ale wynikają raczej ze strategii i kwestii operacyjnych.

Oddzielenie własności i zarządzania technologią od ogólnej strategii stanowi poważne wyzwanie. Skuteczna personalizacja opiera się na mocnych hipotezach, jasnym zrozumieniu pożądanych doświadczeń klientów oraz tego, w jaki sposób personalizacja przyczynia się do tych doświadczeń. Często zespoły techniczne kupują oprogramowanie do personalizacji bez pełnego dostosowania i współpracy z zespołami biznesowymi, co prowadzi do braku jasności w wymaganiach dotyczących obsługi klienta, procesach definiowania możliwości oraz umowach dotyczących własności i poziomu usług (SLA) dotyczących strategii i realizacji.

W wyniku tego rozbieżności zespoły analityczne i technologiczne zostają odłączone od doświadczeń klientów, podstawowe dane mogą nie być dostarczane do modeli, a zespoły biznesowe mają trudności ze zrozumieniem wymagań technicznych niezbędnych do skutecznego wdrożenia. Rezultatem jest ciągłe wewnętrzne tarcie wokół oczekiwań i modeli, które mogą być nadmiernie uproszczone i nie zapewniają pożądanego zwrotu z inwestycji.

Przemyśl swoje podejście do personalizacji

Personalizacja nie musi być nadmiernie skomplikowana dzięki odpowiednim podstawowym elementom, a zaczyna się od dostosowania międzyfunkcyjnych interesariuszy do strategii.

• Dostosuj interesariuszy do strategii, identyfikując wyzwania klientów, które wykorzystują istniejące dane. Jakie wyzwania powstrzymują klientów? Jakie zachowania zwiększają zaangażowanie lub wartość? Odpowiedzi na te pytania pozwolą firmom odejść od tradycyjnych metod personalizacji demograficznej i skierować się w stronę personalizacji kontekstowej lub predykcyjnej.
• Zdefiniuj kanały i komunikaty, w przypadku których personalizacja będzie miała największy wpływ na reklamę, platformy cyfrowe i kanały automatyzacji marketingu.
• Określ niezbędne dane dla modelu opartego na tej strategii. Za pomocą swojej hipotezy i metryk możesz opracować wymagania dotyczące danych i odwzorować je na źródła danych dla modelu. Może to ujawnić pewne luki w danych w dostarczaniu pożądanego modelu.
• Upewnij się, że dane są kompletne i zarządzane w sposób umożliwiający ich wykorzystanie. Może to wymagać pewnej manipulacji danymi i schematyzacji, ale ten proces pomoże zespołom biznesowym zrozumieć ich rolę w użyteczności danych i pomoże zdefiniować przyszłe metody nadzoru i zarządzania.
• Sprawdź hipotezę, przeprowadzając eksperymenty i dostosowując model we współpracy z zespołami biznesowymi i analitycznymi.
• Stale przeglądaj i aktualizuj strategie, gdy dane ujawniają nowe spostrzeżenia i możliwości. Strategie personalizacji muszą być konsekwentnie przeglądane i aktualizowane.

Amplitude Audiences + AWS Personalizacja: Współpraca w celu urzeczywistnienia personalizacji

W naszym niedawnym e-booku wydanym wspólnie z Amplitude, zatytułowanymRewolucja w analityce cyfrowej: jak budować przyszłość z odpowiednią technologią, omawiamy podstawowe komponenty zapewniające „doświadczenia klientów wyższego rzędu”, takie jak personalizacja, oraz sposób, w jaki firma Amplitude jest skonfigurowana do dostarczania tych doświadczeń . Skoncentrowany na prywatności model zdarzeń Amplitude, deterministyczne dopasowywanie do rozpoznawania tożsamości i proaktywne monitorowanie kondycji danych. W połączeniu z imponującą technologią uczenia maszynowego AWS Personalize, Amplitude Audiences zapewnia usprawniony sposób tworzenia samoobsługowych rekomendacji.

Aby uzyskać poziom eksploracji danych wymagany do tworzenia hipotez dotyczących personalizacji opartych na danych, Amplitude umożliwia przedstawienie strategii i hipotez opartych na danych za pomocą elastycznych kohort i różnorodnych wizualizacji, które umożliwiają łatwą nawigację po danych w celu zagłębienia się w wyzwania dla płótna wyzwania i zidentyfikuj zachowania klientów osiągających wyniki, które próbujesz odtworzyć.

Nie musisz też polegać na samych zachowaniach, Audiences pozwala nawet tworzyć obliczone wartości właściwości użytkownika. Umożliwiłoby to zbudowanie kohorty na podstawie ostatnio oglądanego elementu, ostatniego zaangażowanego fragmentu treści itp.

Dzięki Amplitude nie jesteś ograniczony tylko do cyfrowych zachowań w przypadku hipotez. Wykorzystaj ich niezawodne interfejsy API profili, aby pobierać dane klientów, transakcji lub inne dane operacyjne w celu ulepszenia eksploracji analiz przy ograniczonym wymaganym języku SQL.

Dzięki tym danym możesz tworzyć kohorty predykcyjne, definiując wyniki (zdarzenia, właściwości lub kombinacje tych dwóch), tworzyć niestandardowe przedziały prawdopodobieństwa, a nawet przeglądać model bazowy dla swojej prognozy.

Po zapisaniu kohorty istnieje wiele miejsc docelowych, do których możesz wysłać tę kohortę za pośrednictwem miejsc docelowych kohorty w oparciu o kanały zdefiniowane w strategiach z ograniczoną liczbą wymaganych kodów.

Należy pamiętać, że konieczna będzie współpraca z zespołami technicznymi i marketingowymi, aby zapewnić, że zarządzanie danymi, zasoby kreatywne i cyfrowe dostarczanie w różnych kanałach są częścią strategii i konfiguracji. Dostosowanie zorientowane na klienta zapewni uwzględnienie tego planowania w konfiguracji i uruchomieniu.

Rozpoczęcie przygody z personalizacją

Jeśli personalizacja jest czymś, co Twoja firma chce osiągnąć w tym roku, jesteśmy tutaj, aby Ci pomóc. Dołącz do naszego seminarium internetowego Dostarcz spersonalizowane doświadczenia na dużą skalę dzięki Amplitude i AWS 13 czerwca o 8:00 czasu pacyficznego, aby dowiedzieć się więcej.

Jeśli chcesz zrozumieć, co musisz zrobić, aby wdrożyć strategię personalizacji, wypełnij tę krótką ankietę, a my skontaktujemy się z Tobą, aby umówić się na warsztaty. Amplitude Audiences można również znaleźć za pośrednictwem platformy handlowej AWS .

O Slalom: Slalom to globalna firma zajmująca się doradztwem biznesowym i technologicznym.Od strategii do wdrożenia, nasze podejście jest bardzo ludzkie. W ośmiu krajach i na 45 rynkach głęboko rozumiemy naszych klientów — i ich klientów — aby dostarczać praktyczne, kompleksowe rozwiązania, które wywierają znaczący wpływ. Wspierany przez bliskie partnerstwa z ponad 400 wiodącymi dostawcami technologii, nasz ponad 13 000 silny zespół pomaga ludziom i organizacjom marzyć o większych, działać szybciej i budować lepsze jutro dla wszystkich. Jesteśmy zaszczyceni, że jesteśmy konsekwentnie uznawani za wspaniałe miejsce pracy, w tym od ośmiu lat z rzędu znajdujemy się na liście 100 najlepszych firm do pracy według magazynu Fortune. Dowiedz się więcej na www.slalom.com.