Geçmişte yayınlanan bir makalede İlgili e-posta pazarlama mesajları oluşturmak için 4 adım Alaka düzeyini tanımladım, önemini detaylandırdım ve alakalı mesajlar oluşturmak için 4 adımı özetledim.
Şimdi üç ana faktör sayesinde alaka düzeyinin nereye gittiğine bakmanın zamanı geldi: alaka düzeyine ulaşmak için daha fazla ve daha iyi teknolojiler, bu teknolojileri besleyecek veriler ve çabaları tam alaka düzeyine en etkili şekilde yönlendirecek stratejiler.
Tarafından yazılmış ilginç bir makale David Daniels The Revancy Group, pazarlamayla ilgili bu yeni geleceği tanımlıyor.
Alaka düzeyi söz konusu olduğunda, geleceğin CRM'den gerçek anlamda bireysel bir deneyim sunmak için bağlamsal bir taktiğe dönüştüğü yeni bir aşamaya doğru hızla ilerliyoruz. "People-BasedMarketing" (İnsan Temelli Pazarlama).
Bu yaklaşım, müşteriyi bir kişi olarak tanımak için CRM verilerinin bilinmeyen verilerle harmanlanmasını içerir. Bu insan temelli pazarlama kavramı, pazarlamacıların ilk kez insanları tek tek ama toplu olarak hedeflemesine olanak tanıyor.
Dijital pazarlamacılar, çevrimdışı deneyimleri taklit ederek müşterileri birey olarak tanımaya başlamalıdır. Birçok çevrimdışı işletme (fiziksel mağazalar) düzenli müşterilerini tanır ve farklı konuşmalar yapar ve işletmeyi ilk kez ziyaret eden yeni müşterilerden farklı teklifler alır.
Bu yaklaşım, kişinin kimliğinin bilinmesini ve ardından davranışların, tutumların, demografik özelliklerin ve konumların hedefleme özellikleri olarak kullanılmasını gerektirir.
Günümüz pazarlamacıları, müşterileri e-posta adresleri üzerinden hedefleme olanağına sahiptir, ancak e-posta pazarlamacılarının ellerindeki tüm verileri kullanmadıklarını görüyoruz.
Alaka düzeyinin geleceği başladı
Tüketiciler alaka düzeyi talep ediyor. Yakın zamanda yapılan Relevance Group Tüketici Anketi'nde, Tüketicilerin 55%'si kendileriyle ilgili olmayan mesajları görmezden geldiklerini veya reddettiklerini söylüyor.
Uygunluk yolculuğu
- Segment: Bu, onlarca yıldır doğrudan ve dijital pazarlamanın temelini oluşturmaktadır. Bu yaklaşımda pazarlamacılar, Müşteri İlişkileri Pazarlaması (CRM), frekans ve parasal (RFM) verilerinden yararlanarak müşteri ilişkisinin geçmişe dönük bir görünümünü sağlar.
- Bağlam: Bugün içinde bulunduğumuz çağ budur. Bağlam, Hassas Pazarlamanın en iyi yönlerini kullanmaktadır. gerçek zamanlı veri iletişimleri tetiklemek veya tahmin modellerinde veri girdisi olarak kullanmak için olaya dayalı bilgileri kullanmak. Geçmiş davranışlar gelecekteki davranışların en iyi tahmincisiyse, bağlamsal veriler kısmen işe yarar çünkü geçmiş davranışlar dakikalar, saatler veya günler kadar yeni olabilir. Bu, pazarlama doğruluğunu artırmak için gerekli bir adımdır.
- İnsanlar: Kişiye Dayalı Pazarlama (PBM), şu anda içinde bulunduğumuz pazarlamanın yeni ortaya çıkan bir yönüdür. Müşteriyi bir kişi olarak tanımak için CRM verilerinin bilinmeyen verilerle harmanlanmasını sağlar.
Bu "kişi bazlı pazarlama" kavramı, pazarlamacıların ilk kez kişileri tek tek ama toplu olarak hedeflemesine olanak tanıyor. Bu yaklaşım, pazarlamacıların kalıcı kimlik tabanlı yaşam döngüleri veya tek seferlik kampanyalar uygulamasına olanak tanır.
Alaka düzeyinin geleceği şunlardan oluşur 4 ana sütun:
- Kimlik Yönetimi CRM'deki bilinen müşterileri bilinmeyen müşteri bilgileriyle eşleştirecek teknoloji ve metodoloji, gelecekteki uygunluk için kilit bir gerekliliktir.
- Veri yönetimi Büyük miktarda yapılandırılmamış veriyi, müşteri bilgilerini ve devasa reklam verilerini yönetme becerisi. Bu da hijyen ve zenginleştirme gibi ek veri taktikleri gerektiriyor.
- Makine Öğrenimi - Makine Öğrenimi Tahmine dayalı öneriler ve hedefleme ve odaklanma için yeni taktikler geliştirmek üzere pazarlamacılara yapay zeka sağlama yeteneği.
- Kanalların uygulanması Tüm kanallarda alaka düzeyini artırma ve en önemlisi kanallar ve cihazlar arasında etkileşimi ölçme becerisi.
Alaka düzeyinin geleceği, segmentasyon ve analiz için doğru gerçek zamanlı veriler gerektirir.
Alaka düzeyinin geleceği, hedefleme ve analiz için doğru gerçek zamanlı veriler gerektiriyor. Pazarlamacılar, kampanyalarını daha doğru hale getirmek için gerçek zamanlı verileri giderek daha fazla kullanıyor.
Konum, web etkinliği verileri ve hatta hava durumu gibi gerçek zamanlı veriler, alaka düzeyinin doğruluğunu önemli ölçüde artırır. Davranışsal unsurlar üzerinde gerçek zamanlı olarak hareket edebilme yeteneği, kampanya bağlamını ve sonuçlarını geliştirecektir.
Veri hijyeni ve veri zenginleştirme de alaka düzeyinin geleceğinin temel unsurlarıdır. Pazarlamacıların bilinen ve bilinmeyen müşteri verilerini, yani Kimlik Yönetimini tam olarak birleştirmeye başlamadan önce temiz verilerle çalışması zorunludur.
Makine öğrenimi ve yapay zeka gerekli ve hızla büyüyor.
Pazarlamacılar yıllardır, çoğu web sitesi kişiselleştirmede kendini gösteren tahmine dayalı öneri teknolojilerini deniyor. Böylece, sofistike yapay zekaya dayanan yeni öğrenme teknolojileri piyasaya çıktı.
Öneri algoritmaları geçmiş davranışlardan öğrenir ve zaman içinde daha doğru hale gelir.
Bu teknoloji hızla değişirken, pazarlamacılar karmaşık modelleme yoluyla temel tahmin yeteneklerine sahip olanları ve ayrıca en son web kişiselleştirme tekliflerinden bazılarına bağlananları aramalıdır. Makineleri "benimseyen" pazarlamacılar, benimsemeyenlere göre avantajlıdır.
