عائد الاستثمار للتجارب الشخصية: قياسات الجمهور
نشرت: 2022-12-13هذا هو الجزء الأول من سلسلة مكونة من ثلاثة أجزاء حول عائد الاستثمار للتخصيص. سيبحث الجزءان الثاني والثالث في المحتوى وقياسات العملية.
تدعم الإحصاءات الحديثة حاجة العلامات التجارية إلى إنشاء تجارب عملاء أكثر تخصيصًا.
- من المرجح أن يشتري 80٪ من المستهلكين من العلامات التجارية التي تقدم تجارب مخصصة.
- يقول 70٪ من المستهلكين أن ولائهم يتأثر بمدى فهم العلامة التجارية لاحتياجاتهم الفردية.
- يشعر 71٪ من العملاء بالإحباط عندما لا يكون لديهم تجارب شخصية.
على الرغم من أن كل ما سبق قد يكون صحيحًا ، إلا أنه قد يكون من الصعب تحديد العائد على الاستثمارات اللازمة لإنشاء تجارب فردية حقيقية. قد يستغرق الطريق إلى القيام بذلك عدة أشهر ، بالإضافة إلى ملايين الدولارات ، للوصول إلى المسار الصحيح.
في هذه السلسلة المكونة من ثلاثة أجزاء ، سأستكشف كيف يمكن للمسوقين قياس الأداء والعوائد عند إنشاء تجارب عملاء مخصصة. سأغطي أيضًا العديد من الأسئلة التي يجب على أي منظمة طرحها قبل الشروع في ما يمكن أن يكون مبادرة واسعة النطاق.
لنبدأ مناقشتنا لقياس تجارب العملاء الشخصية من خلال التركيز على الجانب المهم - العميل . يعني قياس التخصيص من خلال أداء الجمهور أننا نقيس كلاً من الأفراد ومجموعات الأفراد وكيف يتفاعلون مع المزيد من المحتوى والعروض والرحلات المخصصة.
في هذه المقالة ، سوف أتطرق إلى طرق مختلفة للنظر إلى الجماهير وإضفاء الطابع الشخصي وأعالج بعض الشكوك حول عوائد فعالية التخصيص الفردي.
فهم الجمهور هو مفتاح التخصيص
تلقينا جميعًا رسائل بريد إلكتروني أو رسائل نصية تقول ما يعادل ، "مرحبًا [أدخل اسمك هنا] ، هل ترغب في الحصول على خصم 50٪ على [أدخل منتجًا أو خدمة هنا]؟"
قد يسمي البعض ذلك "التخصيص" لأنه تم إدخال اسمك بدلاً من مجرد قول "مرحبًا ، شخص عشوائي". لكن هذا ليس نوع التجربة الشخصية التي أريد مناقشتها هنا.
دعنا نسمي النهج الذي وصفته للتو "الاستبدال" بدلاً من "التخصيص" والتركيز على الأمثلة والأفكار الأكثر قوة بدلاً من ذلك.
للقيام بأي شيء يتجاوز الاستبدال البسيط ، ومع ذلك ، نحتاج إلى فهم المزيد عن عملائنا أو العملاء المحتملين أكثر من مجرد الاسم الأول والأخير أو عناوين البريد الإلكتروني أو أرقام الهواتف.
أدخل إستراتيجية بيانات الطرف الأول والسبب الذي يجعلك ترى الكثير من العلامات التجارية تستثمر في أدوات مثل منصات بيانات العملاء (CDPs) وحتى منصات الطرف الثاني التي تجمع بيانات العملاء بين الأطراف الموثوقة. تعد هذه الإستراتيجية أمرًا بالغ الأهمية الآن حيث يتم إهمال ملفات تعريف ارتباط الطرف الثالث وتتبع معرف الجهاز المحمول من قبل شركات التكنولوجيا الكبرى.
إذن ، هذا سؤال ، إذا كان التخصيص يعتمد على فهم عملائك جيدًا ، كيف تعرف مدى فهمك لهم جيدًا؟
تكمن الإجابة في إنشاء إستراتيجية بيانات الطرف الأول والبنية التحتية التي تسمح لك بإنشاء ملفات تعريف العملاء وتطوير معلوماتهم بمرور الوقت.
يتطلب بناء إستراتيجية بيانات الطرف الأول ما يلي:
- البنية التحتية الصحيحة (مثل CDPs و CRMs).
- ثقة العملاء الذين يقدمون بياناتهم لك في المقام الأول.
- طريقة لإثراء وخدمة العملاء باستمرار من خلال تجارب مخصصة بناءً على تلك البيانات.
حفر أعمق: ما هو التسويق الشخصي وكيف يتم استخدامه اليوم؟
القياسات النسبية مهمة لفهم تأثير التخصيص
هذا واحد للمشككين الحقيقيين في التخصيص هناك. كيف يمكنك فهم ما إذا كان التخصيص الخاص بك يعمل إلا إذا قمت بإعداد تجربة حقيقية وقياس الفرق بين استخدام التخصيص وعدم استخدامه؟ ليس جيدًا حقًا!
هذا هو السبب في أن القياس النسبي يمكن أن يوفر العديد من الأفكار حول كيفية عمل التخصيص الخاص بك (أو لا). فكر في الأمر من حيث ما يلي (الذي ربما رأيته من قبل):
- اعرض للعميل المنتج الدقيق الذي اشتراه في الصور الموجودة على موقع الويب أو في رسالة بريد إلكتروني.
- اعرض للعميل المنتج الذي خصصه في زيارته الأخيرة.
- تخصيص الصور التي يظهر للعميل بناءً على الجغرافيا أو الخصائص الديمغرافية الأخرى.
بعد ذلك ، قارن نتائج القيام بذلك من خلال عرض منتج عام أو نص أو صور أخرى ذات حجم واحد يناسب الجميع. قد ترى المصعد في بعض المناطق دون غيرها ، ولكن هذا جزء من قيمة استخدام المقاييس النسبية.
نظرًا لأن إنشاء محتوى وعروض وتجارب مخصصة يتطلب موارد أكثر من نهج مقاس واحد يناسب الجميع ، فمن المهم أن يكون لديك فهم أفضل للعوامل التي تولد أكبر قيمة.
في النهاية ، قد تتمكن من تخصيص كل شيء للجميع على كل قناة. ولكن في غضون ذلك ، فإن معرفة الجوانب التي لها أكبر تأثير يمكن أن يساعدك في إجراء تحسينات ذات مغزى دون استنزاف الموارد.
حفر أعمق: كيفية إضفاء الطابع الإنساني على التجربة الرقمية مع بيانات الطرف الأول
CLV هو المقياس النهائي
في حين أن هناك العديد من القياسات المفيدة لتحديد فعالية التجارب الشخصية ، إلا أن أكثرها فائدة قد يكون أيضًا الأكثر صعوبة في الاستخدام. تتطلب قيمة عمر العميل (CLV) ثروة من المعلومات حول مجموعة كاملة من الإجراءات للفرد ، وربما أثمن سلعة على الإطلاق.
يمكّننا قياس CLV من رؤية التأثيرات التي يمكن أن تحدثها تجربة العملاء الشاملة والمخصصة على الشراء واستخدام المنتج أو الخدمة للفرد. إنها عوامل في تكلفة اكتساب العميل ، والتي يمكن أن تكون غالبًا استثمارًا لتحويلها ثم توضح كيف يمكن لعميل واحد زيادة القيمة بمرور الوقت.
بطبيعة الحال ، فإن المكون المستند إلى الوقت يجعل هذا الأمر أكثر صعوبة. على سبيل المثال ، إذا كان متوسط عمر العميل أكثر من خمس سنوات:
- كيف تحصل على نموذج CLV مفيد في فترة زمنية قصيرة نسبيًا؟
- كيف يمكنك معرفة الدور الذي يلعبه التخصيص في هذا النموذج؟
لقد رأيت العديد من النماذج المختلفة لحساب القيمة الدائمة للعميل ، لكنهم سيستخدمون البيانات التاريخية لإنشاء متوسطات للإنفاق على مدى العمر ، والتخبط والمزيد. يمكنك استخدام هذه القياسات كخط الأساس الخاص بك.
بالإضافة إلى ذلك ، يمكنك استخدام القياسات النسبية لمعرفة التأثير على قيمة عمر العميل للعملاء الذين تلقوا تجارب أقل تخصيصًا مقابل العملاء الجدد الذين ربما استفادوا من تجارب أكثر تخصيصًا.
سأتحدث أكثر عن إحالة اللمس المتعدد في مقالة لاحقة في هذه السلسلة ، ولكن القدرة على إحالة القيمة والتحويلات إلى تفاعلات وقنوات أو نقاط اتصال معينة يمكن أن تساعد أيضًا عندما يُطرح عليك سؤالاً حول تحديد قيمة التخصيص في CLV بشكل عام.
ما مقدار التخصيص الكافي؟
بالإضافة إلى الإحصاءات التي تخبر المسوقين أن التخصيص له تأثير إيجابي على سلوك الشراء ، كمستهلكين نحن ، فإننا نقدر ذلك عندما يتم تكييف تجاربنا من قبل العلامات التجارية.
لكن هذا التخصيص يأتي على حد سواء بتكلفة للعلامة التجارية (والتي قد يتم تمريرها إلينا كعملاء) وربما على مقدار البيانات التي نقدمها (والتي يمكن أن تؤثر على خصوصية بياناتنا). لذا يبقى السؤال ، ما مقدار التخصيص الكافي؟ وهل هناك شيء مثل الكثير من التخصيص؟
هناك عدة طرق للنظر في هذا.
- من منظور الموارد الداخلية ، يمكن أن يؤدي التخصيص المفرط بسرعة كبيرة إلى استنزاف الموارد إذا لم يتم إعداد الأنظمة والعمليات الصحيحة للتعامل مع الاحتياجات المتزايدة.
- يعتمد التخصيص الفردي الحقيقي على نماذج الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي (AIML) والتحليلات التنبؤية التي يمكن أن تعمل بفعالية كبيرة ولكنها تحتاج إلى وقت وتدريب للقيام بذلك.
لذا ربما بدلاً من السؤال عن مقدار التخصيص الكافي ، سيكون من الأفضل أن تسأل:
- ما مقدار التخصيص الكافي لإنشاء تحسينات الآن ؟
- ما الذي يجب أن نبنيه للمستقبل؟
يعني اتباع هذا النهج أنه يمكن لعملائك الاستفادة من تجربة أكثر تخصيصًا بينما تتكيف فرقك الداخلية والبنية التحتية مع التغييرات اللازمة لمواصلة جعل هذه التجارب الشخصية أكثر فعالية.
عندما تهتم بهذه الجوانب المهمة لجماهيرك ، يصبح قياس عائد الاستثمار على المحتوى والعروض والتجارب الشخصية ذا قيمة كبيرة.
احصل على MarTech! اليومي. حر. في بريدك الوارد.
انظر الشروط.
الآراء الواردة في هذا المقال هي آراء المؤلف الضيف وليست بالضرورة آراء MarTech. مؤلفو طاقم العمل مدرجون هنا.
قصص ذات الصلة
جديد على MarTech