Personnalisation B2C | Connaître si bien vos clients que vous pouvez prédire leurs besoins

Dans partie 1 de cette série nous avons examiné l'importance de la réactivité et de la réaction aux comportements des clients. Dans partie 2 nous avons examiné les règles du marketing relationnel et comment améliorer davantage vos communications afin que vos clients les connaissent (et les aiment).

Donc, vous vous demandez peut-être: ? La prochaine et dernière étape consiste à créer un profil client complet à 360 degrés qui utilise les données de toute votre organisation, puis à les utiliser pour suralimenter vos interactions avec vos clients et dépasser leurs attentes sans cesse croissantes. C'est l'étalon-or que la plupart des organisations s'efforcent d'atteindre. Poursuivre cet objectif vous mènera à la fine pointe du marketing relationnel. Ceux qui peuvent le maîtriser voient de grands retours et ont des clients qui les aiment et sont souvent de grands défenseurs de leur marque.

Examinons quelques éléments clés que ce niveau de personnalisation peut faire pour vous et comment il améliore les relations 1: 1 avec presque tout ce qui sort de la science-fiction:

Les données connectées en temps réel sont roi [19659010] Pour créer une expérience sans friction avec un consommateur, votre marque doit être en mesure de connecter tous les points de contact que vous pourriez avoir avec un consommateur et de les utiliser pour créer un profil client solide. Ces données peuvent provenir de nombreuses sources telles que votre ESP, le trafic Web, le centre d'appels, les interactions de chat, l'activité de l'application, les données d'achat en magasin, etc. Ces données peuvent également être combinées avec des éléments tels que les données démographiques et psychographiques achetées pour mieux comprendre qui est ce client en tant qu'individu.

Une fois ces données connectées, les systèmes qui les capturent et les utilisent doivent pouvoir se synchroniser en temps réel. Cela peut être réalisé grâce à l'utilisation d'API. Une fois que vous avez exploité toutes ces données, vous pouvez créer des personnages solides qui peuvent être utilisés pour fournir des interactions avec les clients qui montrent que vous connaissez vraiment le client sur une base de 1: 1. Les compagnies aériennes sont un exemple de marques qui réussissent généralement bien: elles savent que vous avez réservé un billet sur leur site Web, elles s'affichent donc dans l'application et personnalisent votre expérience dans l'application en fonction de votre réservation, et lorsque vous appelez, les agents du centre d'appels ont accès à toutes les mêmes données que le consommateur a vues à travers les canaux . Cela crée une expérience sans frottement pour le passager, qui peut voyager à l'aise en sachant que peu importe où il regarde ou à qui il demande que ses informations de porte soient à jour, son sac a été chargé dans l'avion, et son siège n'a pas été attribué modifié. Une fois que vous avez des données interconnectées riches, il y a beaucoup de choses avancées que vous pouvez commencer à faire.

Faites évoluer continuellement votre prise de décision avec l'IA

Avec un profil client dynamique et intelligent à 360 degrés en place, vous peut commencer à utiliser l'apprentissage automatique et l'intelligence artificielle pour rechercher des modèles et des tendances. À titre d'exemple, l'apprentissage automatique peut identifier qu'une personne qui ouvre son e-mail quotidiennement, a appelé le centre d'appels et a visité un magasin au cours des cinq derniers jours est une bonne cible pour une promotion de mise en vente.

Les ordinateurs sont capables d'analyser des millions et des millions de relations possibles et d'identifier des schémas qu'un humain pourrait ne jamais être en mesure de détecter. Au fur et à mesure que ces modèles et tendances sont identifiés, vous pouvez commencer à déterminer ceux qui sont importants, puis prendre les plus importants et commencer à noter les consommateurs pour déterminer les regroupements logiques. Les regroupements peuvent ensuite être utilisés pour vous aider à hiérarchiser votre marketing.

Considérez ceci comme un type de modèle RFM (récence-fréquence-monétaire) sur les stéroïdes — c'est un modèle prédictif beaucoup plus avancé qui peut prendre des milliers d'entrées. L'apprentissage automatique permet à ces modèles de s'optimiser continuellement en temps réel en fonction des résultats qui y sont réinjectés.

Ce type de modélisation peut aider à identifier les besoins des consommateurs aussi rapidement qu'ils se présentent – ou même avant, si vous utilisez la modélisation prédictive. Les consommateurs adorent les marques qui réussissent bien car elles rendent leur vie sans effort et semblent toujours savoir exactement ce qu'elles veulent ou quand elles peuvent avoir besoin d'un peu plus de TLC.

Prédire quoi, comment et quand envoyer

Ayant Les modèles prédictifs intégrés à vos programmes de marketing vous permettent d'améliorer votre interaction avec un client. À quoi cela peut-il ressembler? Par exemple, une marque pourrait créer un programme de marketing conçu pour aider à conclure des ventes – en utilisant des données et des scores de modèle, le programme pourrait alors déterminer des choses comme:

• Quoi envoyer . Quel est le bon message produit et la bonne combinaison de contenu en fonction de ce que la marque sait du consommateur? Le modèle peut trouver une corrélation entre les personnes qui achètent le produit X dans une catégorie spécifique et les personnes qui achètent le produit Y dans une catégorie totalement différente. L'inclusion de ces deux produits dans le même e-mail peut aider à conclure une vente sur deux produits au lieu d'un seul.

• Comment envoyer. Chaque consommateur a ses propres habitudes de consommation marketing. En utilisant ce que vous savez sur un consommateur, vous pouvez déterminer quel canal est le plus logique. Un consommateur peut aimer lire les e-mails de votre marque, tandis qu'un autre préfère les SMS ou les messages push, tandis qu'un troisième peut aimer un appel d'un commercial. À l'aide des données, vous pouvez acheminer le message vers le canal approprié pour chaque client.

• Quand l'envoyer. En collectant des données d'interaction, nous commençons à apprendre quel jour de la semaine et à quel moment de la journée un consommateur individuel aime généralement interagir avec une marque. L'optimisation de l'heure d'envoi permet d'utiliser ces données et d'envoyer un e-mail, un SMS ou une notification push d'application au moment qui aura probablement l'engagement le plus élevé.

Commencez petit, testez pour apprendre, puis grandissez

Avoir une quantité massive de données interconnectées, puis les utiliser pour des niveaux de personnalisation élevés, peut être assez complexe, il est donc important de commencer petit et de tester, puis de croître. Découvrez ce qui fonctionne – et plus important encore, ce qui ne fonctionne pas – puis utilisez ces données pour adapter le programme et le faire évoluer à mesure que vous passez à la prochaine phase de croissance. L'adoption de cette approche progressive est essentielle pour garantir un apprentissage continu via des tests .

Il est également extrêmement important d'examiner les résultats à un niveau macro et micro à la fois à l'intérieur et entre les canaux. Les résultats cumulés au niveau macro vous donnent une idée de la manière de piloter votre stratégie globale. Par exemple, vous remarquerez peut-être une baisse de l'engagement après un délai défini beaucoup plus tôt que prévu, ce qui signifie que vous devez resserrer le nombre de points de contact.

Vous verrez également ce qui fonctionne au sein de chaque point de contact et canal individuel et vous voudrez également affiner ces tendances plus micro. Par exemple, un segment spécifique peut ne pas cliquer sur un appel à l'action où un autre segment peut être très engagé avec le même CTA, indiquant que vous devez modifier votre messagerie ou CTA pour le segment sous-performant.

Un examen régulier des performances aux niveaux macro et micro garantira que votre programme est aussi optimisé et optimisé que possible. Cela permet également de créer une culture de tests continus, où les résultats sont utilisés pour informer les futurs tests sur une base régulière, ce qui permet une efficacité maximale et une optimisation plus rapide.

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Lisez la partie 1 de cette série pour voir [19659002] Comment faire le premier pas vers le marketing individuel .

Lisez la partie 2 de cette série pour voir Comment créer une expérience de marque unique peut développer des relations .