Relevance v marketingu - kam směřuje?

V minulém článku s názvem 4 kroky k vytvoření relevantních e-mailových marketingových zpráv Definoval jsem relevanci, podrobně popsal její důležitost a nastínil 4 kroky k vytvoření relevantních sdělení.

Nyní je čas podívat se na to, kam se relevance ubírá díky třem hlavním faktorům: více a lepším technologiím pro dosažení relevance, datům, která tyto technologie podporují, a strategiím, které co nejefektivněji směřují úsilí k plné relevanci.

Zajímavý článek od David Daniels ze společnosti The Revancy Group popisuje tuto novou budoucnost marketingové relevance.

V oblasti relevance rychle přecházíme do nové fáze, kdy budoucnost přechází od CRM ke kontextové taktice, která přináší skutečný individuální zážitek, tzv. "People-BasedMarketing" (Marketing založený na lidech).

Tento přístup spočívá v propojení dat CRM s neznámými údaji, aby bylo možné rozpoznat zákazníka jako osobu. Toto pojetí marketingu založeného na lidech umožňuje marketérům poprvé cílit na lidi individuálně, ale masově.

Digitální marketéři musí začít vnímat zákazníky jako jednotlivce a napodobovat offline zkušenosti. Mnoho offline podniků (fyzických obchodů) rozpoznává své stálé zákazníky a vede s nimi různorodé konverzace a přijímá různé nabídky od nových zákazníků, kteří podnik navštíví poprvé.

Tento přístup vyžaduje znalost identity osoby a následné využití chování, postojů, demografických údajů a místa jako cílových atributů.

Dnešní obchodníci mají možnost cílit na zákazníky prostřednictvím jejich e-mailové adresy, nicméně zjišťujeme, že obchodníci s e-maily nevyužívají všechna data, která mají k dispozici.

Budoucnost relevance začala

Spotřebitelé vyžadují relevanci. V nedávném průzkumu spotřebitelů Relevance Group, 55% spotřebitelů tvrdí, že ignorují nebo odmítají zprávy, které se jich netýkají.

Cesta za relevancí

• Segment: To je základem přímého a digitálního marketingu již několik desetiletí. V tomto přístupu marketéři využívají data z marketingu vztahů se zákazníky (CRM), frekvenční a peněžní data (RFM), která poskytují starší historický pohled na vztah se zákazníkem.
• Kontext: To je doba, ve které se dnes nacházíme. Kontext využívá ty nejlepší aspekty precizního marketingu, včetně využití. data v reálném čase využívat informace založené na událostech ke spuštění komunikace nebo jako vstupní data v prediktivních modelech. Pokud je minulé chování nejlepším prediktorem budoucího chování, kontextová data fungují částečně proto, že minulé chování může být tak čerstvé, jako jsou minuty, hodiny nebo dny. To je nezbytný krok ke zvýšení přesnosti marketingu.
• Lidé: People-BasedMarketing (PBM) je nově vznikajícím aspektem marketingu, kterému se v současné době věnujeme. Zajišťuje prolínání údajů CRM s neznámými údaji, aby bylo možné rozpoznat zákazníka jako osobu.

Tento pojem "marketingu založeného na lidech" poprvé umožňuje marketérům cílit na lidi individuálně, ale masově. Tento přístup umožňuje marketérům realizovat trvalé životní cykly založené na identitě nebo jednorázové kampaně.

Budoucnost relevance tvoří 4 hlavní pilíře:

• Správa identit Technologie a metodika pro porovnávání známých zákazníků ze systému CRM s informacemi o neznámých zákaznících je klíčovým požadavkem pro budoucí význam.
• Správa dat Schopnost spravovat obrovské množství nestrukturovaných dat, informací o zákaznících a masivních reklamních dat. To vyžaduje další datové taktiky, jako je hygiena a obohacování.
• Strojové učení - Machine Learning Schopnost poskytnout marketérům umělou inteligenci k vývoji prediktivních doporučení a nových taktik cílení a zaměření.
• Provádění kanálů Schopnost řídit relevanci napříč všemi kanály a hlavně měřit zapojení napříč kanály a zařízeními.

Budoucnost relevance vyžaduje přesná data v reálném čase pro segmentaci a analýzu.

Budoucnost relevance vyžaduje přesná data v reálném čase pro cílení a analýzu. Marketéři stále častěji využívají data v reálném čase, aby zpřesnili své kampaně.

Údaje v reálném čase, jako je poloha, údaje o webových událostech nebo dokonce počasí, výrazně zvyšují přesnost relevance. Schopnost jednat na základě prvků chování v reálném čase posunuje kontext a výsledky kampaní.

Hygiena dat a obohacování dat jsou rovněž zásadními prvky budoucnosti relevance. Je nezbytné, aby marketéři pracovali s čistými daty dříve, než začnou plně kombinovat známé a neznámé údaje o zákaznících, tj. správu identit.

Strojové učení a umělá inteligence jsou nezbytné a rychle se rozvíjejí.

Marketéři již léta experimentují s prediktivními doporučovacími technologiemi, z nichž většina se projevila v personalizaci webových stránek. Na trh tak přišly nové učící se technologie, které se opírají o sofistikovanou umělou inteligenci.

Doporučovací algoritmy se učí z minulého chování a postupem času se stávají přesnějšími.

I když se tato technologie rychle mění, marketéři by se měli poohlédnout po těch, kteří mají základní prediktivní schopnosti díky komplexnímu modelování, a také po těch, kteří se zapojují do některé z nejnovějších nabídek personalizace webu. Marketéři, kteří "přijmou" stroje, mají výhodu oproti těm, kteří je nepřijmou.