Riuscire nella personalizzazione in un mondo guidato dalla privacy

I marchi devono ancora mantenere pienamente la promessa della personalizzazione e la richiesta dei consumatori di una maggiore protezione dei propri dati sta rendendo tutto ancora più difficile. Qui l'amministratore delegato di Candyspace Matt Simpson esamina come affrontare questo conflitto.

Nel 2015, più o meno l'età buia in termini di digitale, mi sono alzato alla Social Media Week di Copenaghen e ho fatto una previsione: che entro il 2020 ogni volta che come clienti abbiamo interagito con un marchio, sarebbe stato a un livello altamente personalizzato, informato da dati transazionali, comportamentali, attitudinali, contestuali e tutti i tipi di altri dati.

(Ho avuto un intero riff sul digitale in grado di offrire lo stesso tipo di confortante familiarità di un negoziante danese locale, agli sguardi per lo più perplessi del pubblico.)

Ad ogni modo, mentre le mie previsioni all'epoca erano informate dai progressi nell'ingegneria dei dati e dalla crescente sofisticazione di DXP come Episerver (ora Optimizely), chiaramente ho sbagliato in modo catastrofico.

Perché ora siamo nel 2022 e mentre l'ingegneria dei dati e la sofisticatezza dei DXP sono davvero avanzati in modo massiccio, i marchi non stanno ancora mantenendo la promessa della personalizzazione.

Pensaci: quante volte l'interazione con un marchio ti sembra genuinamente personale, non la mazza della segmentazione, ma qualcosa di unico e prezioso per te?

Allora perché questo fallimento collettivo?

Beh, in primo luogo non è per mancanza di ambizione. Due anni dopo la mia condannata presentazione della Social Media Week, Keith Weed, all'epoca CMO di Unilever, disse: "In Unilever abbiamo l'ambizione di avere un miliardo di relazioni uno a uno".

Intendeva dire che con un supercomputer (ovvero uno smartphone) nelle tasche di tutti, il comportamento dei clienti è guidato da micro-momenti di bisogno. Se un marchio è in grado di anticipare e soddisfare tali esigenze con contenuti personali e pertinenti, diventa incredibilmente potente.

Il fatto è che i marchi sono stati in genere costruiti per le masse e questo passaggio al personale è enorme per loro: culturalmente, filosoficamente, organizzativamente. Ed è difficile: allineare set di dati enormi e disparati in un'unica vista del cliente ed essere in grado di sfruttare le informazioni dettagliate sulle esperienze personali rilevanti per i clienti non è un compito da poco.

Ma la tecnologia c'è: dai un'occhiata, ad esempio, alla recente acquisizione da parte di Optimizely della piattaforma di dati dei clienti Zaius e alla maggiore potenza che mette nelle mani dei marketer.

La domanda c'è anche: secondo questo recente rapporto McKinsey, il 71% dei clienti online si aspetta la personalizzazione e il 76% è frustrato quando non viene consegnata.

Ma ecco il paradosso: oltre ad aspettarsi una maggiore personalizzazione, i clienti chiedono anche una maggiore privacy. Non sorprende dato che il 2021 è stato un anno record per le violazioni dei dati, con un aumento del 68% rispetto al 2020. In un recente sondaggio KPMG l'86% degli intervistati ha affermato di provare una preoccupazione crescente per la privacy dei dati, mentre il 78% ha espresso timori per la quantità di dati in fase di raccolta.

Nel frattempo DuckDuckGo, un motore di ricerca che protegge la privacy degli utenti, è cresciuto del 47% nel 2021 mentre Google sta seguendo le orme di Safari e Firefox eliminando i cookie di terze parti dal suo browser Chrome il prossimo anno. (Niente più pubblicità che ti seguono su Internet - yay!)

Forse la cosa più significativa, un sondaggio di Gartner ha rilevato che le persone hanno una probabilità tre volte maggiore di rinunciare del tutto a marchi che "personalizzano eccessivamente" rispetto a quelli che personalizzano poco (o non lo fanno).

Il modo attraverso questa situazione paradossale, quindi, è riconoscere che i clienti apprezzeranno comunque le esperienze personalizzate, ma solo se sono fatte con la massima sensibilità e forniranno loro valore in cambio dei dati a cui rinunciano. O per dirla in un altro modo: racconterò volentieri a un marchio praticamente qualsiasi cosa di me, purché mi avvantaggia farlo.

Ecco perché i dati zero-party sono così preziosi: piuttosto che deduzioni tratte da comportamenti, è ciò che un cliente ti ha detto volontariamente.

Il che significa che il marchio ha una grande responsabilità nel fornire qualcosa di significativo rispetto a questo – ancora una volta, uno scambio di valore. (I marchi di bellezza online sono piuttosto bravi in ​​questo: dai un'occhiata ai quiz sulla cura della pelle / cura dei capelli su artisti del calibro di Glossier, Function of Beauty e Skin + Me - insieme al lavoro di Candyspace con Augustinus Bader.)

La capacità di fornire questo tipo di scambi di valore dipende ovviamente dall'avere le giuste tecnologie per essere in grado di trasformare efficacemente i dati in esperienze personali significative per i clienti. Ma la tecnologia da sola non farà il lavoro: richiede anche ai professionisti del marketing di pensare con la mentalità del prodotto.

Dopotutto, gli esperti di marketing sono ora in genere i custodi di più prodotti digitali e i punti di contatto attraverso i quali vengono fornite esperienze personalizzate. La mentalità ei metodi del passato, ad esempio le campagne di interruzione su larga scala, non sono più così efficaci per i clienti iper-potenziati di oggi.

Questa guida arriva direttamente al cuore della personalizzazione dell'e-commerce, offrendo ai tuoi clienti un'esperienza di commercio coerente e piacevole.

Una mentalità del prodotto è incessantemente focalizzata sulla fornitura di valore per i clienti: sempre attiva, basata sui dati, in continua evoluzione e guida i risultati piuttosto che l'output. Le scale-up dirompenti sono intrinsecamente migliori in questo e le aziende tradizionali possono imparare molto da esse.

Prendi Slack, ad esempio, che mette l'ossessione del cliente al centro della propria attività e itera il proprio prodotto in base al feedback costante e in tempo reale dei clienti e utilizzando metriche come NPS e utenti attivi quotidianamente per valutare il proprio successo.

Significa non affidarsi esclusivamente a strumenti di analisi di marketing come Google Analytics (ottimo per determinare come gli utenti arrivano a un prodotto digitale) ma abbracciare soluzioni di analisi del prodotto come Mixpanel (ottimo per capire come gli utenti interagiscono effettivamente con un prodotto digitale). E significa incorporare una cultura della sperimentazione. Prova, impara, ripeti.

Infine, ricorda gli umani. E anche se non ho dubbi sul fatto che alla fine l'IA che può aiutare i marchi a fornire esperienze personalizzate su larga scala finirà per rivoltarci contro e ucciderci tutti, per il momento dobbiamo ricordare che al centro della personalizzazione c'è il bisogno umano.

Questo è stato il punto di partenza di Candypace per il nostro lavoro con Mars Petcare: il riconoscimento che il benessere degli animali domestici è un punto dolente pervasivo universale per i proprietari di animali domestici in tutto il mondo. Abbiamo creato un'app mobile basata sull'intelligenza artificiale che aiuta i proprietari a monitorare la salute dei loro animali domestici, fornendo contenuti, monitoraggio, diagnostica e consigli personalizzati sullo stile di vita e sulla dieta.

Questo è uno scambio di valore: fornisce conoscenze ai genitori di animali domestici e riduce la loro ansia, mentre Mars Petcare ottiene preziosi dati zero party per aiutarli a comunicare in modo ancora più efficace con i loro clienti.

Quindi, con una mentalità di prodotto, un focus sui bisogni umani e le giuste scelte tecnologiche, i marchi possono offrire esperienze personalizzate di valore ai propri clienti e lavorare per quel miliardo di relazioni uno-a-uno di cui ha parlato il nostro amico Keith Weed. Questa volta, però, non farò alcuna previsione su quanto velocemente accadrà...