Il ROI delle esperienze personalizzate: misurazioni dell'audience

Questa è la prima di una serie in tre parti sul ROI della personalizzazione. La seconda e la terza parte esamineranno i contenuti e le misure di processo.

Le statistiche recenti supportano la necessità per i marchi di creare esperienze cliente più personalizzate.

• L'80% dei consumatori è più propenso ad acquistare da marchi che offrono esperienze su misura.
• Il 70% dei consumatori afferma che la loro fedeltà è influenzata dal modo in cui un marchio comprende le loro esigenze individuali.
• Il 71% dei clienti si sente frustrato quando non ha esperienze personalizzate.

Sebbene tutto quanto sopra possa essere vero, può essere difficile determinare il ritorno sugli investimenti necessari per creare esperienze veramente individuali. Il percorso per farlo può richiedere alle persone molti mesi, oltre a milioni di dollari, per andare bene.

In questa serie in tre parti, esplorerò come i professionisti del marketing possono misurare le prestazioni e i ritorni durante la creazione di esperienze cliente personalizzate. Tratterò anche diverse domande che qualsiasi organizzazione dovrebbe porsi prima di intraprendere quella che potrebbe essere potenzialmente un'iniziativa su larga scala.

Iniziamo la nostra discussione sulla misurazione delle esperienze cliente personalizzate concentrandoci sull'aspetto importante: il cliente . Misurare la personalizzazione in base alle prestazioni del pubblico significa misurare sia gli individui che i gruppi di individui e il modo in cui reagiscono a contenuti, offerte e viaggi più personalizzati.

In questo articolo, esaminerò diversi modi di guardare al pubblico e alla personalizzazione e affronterò parte dello scetticismo sui ritorni sull'efficacia della personalizzazione one-to-one.

Comprendere il pubblico è la chiave per la personalizzazione

Tutti abbiamo ricevuto e-mail o messaggi di testo che dicono l'equivalente di "Ehi [inserisci qui il tuo nome], vorresti uno sconto del 50% su [inserisci qui prodotto o servizio]?"

Alcuni potrebbero chiamarla "personalizzazione" perché è stato inserito il tuo nome invece di dire semplicemente "Ehi, persona a caso". Ma non è questo il tipo di esperienza personalizzata che voglio discutere qui.

Chiamiamo l'approccio che ho appena descritto "sostituzione" piuttosto che "personalizzazione" e concentriamoci invece su esempi e idee più solidi.

Per fare qualsiasi cosa oltre la semplice sostituzione, tuttavia, abbiamo bisogno di capire molto di più sui nostri clienti o potenziali clienti oltre ai loro nomi e cognomi, indirizzi e-mail o numeri di telefono.

Inserisci la strategia dei dati di prima parte e il motivo per cui vedi così tanti marchi che investono in strumenti come le piattaforme di dati dei clienti (CDP) e persino piattaforme di seconda parte che raccolgono i dati dei clienti tra parti fidate. Questa strategia è fondamentale ora che i cookie di terze parti e il tracciamento dell'ID del dispositivo mobile vengono deprecati dalle principali società tecnologiche.

Quindi ecco una domanda, se la personalizzazione dipende dalla buona comprensione dei tuoi clienti, come fai a sapere quanto bene li capisci?

La risposta sta nella creazione di una strategia e di un'infrastruttura di dati di prima parte che consentano di creare profili dei clienti e far evolvere le loro informazioni nel tempo.

La creazione di una strategia dei dati di prima parte richiede:

• L'infrastruttura giusta (ad es. CDP e CRM).
• La fiducia dei clienti che ti forniscono i loro dati in primo luogo.
• Un modo per arricchire e servire continuamente i clienti con esperienze personalizzate basate su tali dati.

Scava più a fondo: cos'è il marketing personalizzato e come viene utilizzato oggi?

Le misurazioni relative sono fondamentali per comprendere l'incremento della personalizzazione

Questo è per i veri scettici della personalizzazione là fuori. Come puoi capire se la tua personalizzazione funziona se non imposti un vero esperimento e misuri la differenza tra l'utilizzo della personalizzazione e il non utilizzo? Non molto bene, anzi!

Questo è il motivo per cui una misurazione relativa può fornire molte informazioni su come funziona (o meno) la tua personalizzazione. Pensaci in termini di quanto segue (che probabilmente hai già visto):

• Mostra a un cliente il prodotto esatto che ha acquistato nelle immagini sul sito Web o in un'e-mail.
• Mostra a un cliente il prodotto che ha personalizzato durante la sua ultima visita.
• Personalizza le immagini mostrate al cliente in base alla sua area geografica o ad altri dati demografici.

Quindi, confronta i risultati mostrando loro un prodotto generico o altro testo o immagini di taglia unica. Potresti vedere un aumento in alcune aree e non in altre, ma questo fa parte del valore dell'utilizzo di misure relative.

Poiché la creazione di contenuti, offerte ed esperienze personalizzate richiede più risorse rispetto a un approccio unico per tutti, è importante avere una migliore comprensione delle leve che generano il massimo valore.

Alla fine, potresti essere in grado di personalizzare tutto per tutti su ogni canale. Ma nel frattempo, sapere quali aspetti hanno il maggiore impatto può aiutarti a apportare miglioramenti significativi senza il consumo di risorse.

Scava più a fondo: come umanizzare l'esperienza digitale con i dati proprietari

CLV è la misura definitiva

Sebbene esistano molte misurazioni utili per determinare l'efficacia delle esperienze personalizzate, la più vantaggiosa può anche essere la più difficile da utilizzare. Il valore della vita del cliente (CLV) richiede sia una grande quantità di informazioni sulla serie completa di azioni di un individuo sia, forse, il bene più prezioso di tutti: il tempo.

La misurazione del CLV ci consente di vedere veramente gli effetti che un'esperienza cliente completa e personalizzata può avere sull'acquisto e sull'utilizzo di prodotti o servizi da parte di un individuo. Tiene conto del costo per acquisire un cliente, che spesso può essere un investimento per convertirlo e quindi dimostra come un singolo cliente può generare valore nel tempo.

Naturalmente, la componente basata sul tempo rende questo il più impegnativo. Ad esempio, se la vita media di un cliente è superiore a cinque anni:

• Come si ottiene un modello CLV utile in un lasso di tempo relativamente breve?
• Come puoi sapere quale ruolo gioca la personalizzazione in quel modello?

Ho visto molti modelli diversi per il calcolo del lifetime value del cliente, ma useranno i dati storici per creare medie per la spesa nel corso della vita, il tasso di abbandono e altro ancora. Puoi usarli come misurazioni di base.

Inoltre, puoi utilizzare misurazioni relative per vedere l'effetto sul valore della vita del cliente per quei clienti che hanno ricevuto esperienze meno personalizzate rispetto ai nuovi clienti che potrebbero aver beneficiato di esperienze più personalizzate.

Parlerò di più dell'attribuzione multi-touch in un successivo articolo di questa serie, ma essere in grado di attribuire valore e conversioni a interazioni e canali o punti di contatto specifici può anche aiutare quando ti viene posta una domanda sulla determinazione del valore della personalizzazione nel CLV complessivo.

Quanta personalizzazione è sufficiente?

Al di là delle statistiche che dicono ai marketer che la personalizzazione ha un impatto positivo sul comportamento di acquisto, come consumatori noi stessi apprezziamo quando le nostre esperienze sono adattate ai marchi.

Ma quella personalizzazione ha un costo sia per il marchio (che potrebbe essere trasferito a noi come clienti) sia potenzialmente per la quantità di dati che forniamo (che può influire sulla nostra privacy dei dati). Quindi la domanda rimane, quanta personalizzazione è sufficiente? E c'è qualcosa come troppa personalizzazione?

Ci sono alcuni modi per vederlo.

• Dal punto di vista delle risorse interne, una personalizzazione eccessiva e troppo rapida può esaurire le risorse se non vengono impostati i sistemi e i processi giusti per gestire le crescenti esigenze.
• La vera personalizzazione one-to-one si basa su modelli di intelligenza artificiale e machine learning (AIML) e analisi predittive che possono funzionare in modo molto efficace ma richiedono tempo e formazione per farlo.

Quindi forse invece di chiedere quanta personalizzazione è sufficiente, sarebbe meglio chiedere:

• Quanta personalizzazione è sufficiente per creare miglioramenti ora ?
• Cosa dovremmo costruire per il futuro?

Adottare questo approccio significa che i tuoi clienti possono beneficiare di un'esperienza più personalizzata mentre i tuoi team interni e l'infrastruttura si adattano ai cambiamenti necessari per continuare a rendere queste esperienze personalizzate più efficaci.

Quando presti attenzione a questi importanti aspetti del tuo pubblico, misurare il ROI su contenuti, offerte ed esperienze personalizzate diventa molto prezioso.

Le opinioni espresse in questo articolo sono quelle dell'autore ospite e non necessariamente MarTech. Gli autori dello staff sono elencati qui.

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