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个性化营销活动中,品牌如何借助数据提升ROI、CTR?

来源:广搜网  日期:2019/5/14 12:50:25   浏览次数:    我要收藏

个性化营销活动中,品牌如何借助数据提升ROI、CTR?
                         来源:Morketing

文章来源 | adweek

作者 | Karlie Morien

编译 | Kristen

个性化营销在一场成功的营销活动中起着重要的作用。品牌通过个性化营销可以为消费者提供独一无的定制化内容。该策略需要结合三个元素:1、收集个人用户数据,2、将该数据应用于每个访客,3、自动化技术解决方案结合数据的收集和应用。

为了实现成功的的营销,营销人员必须理解解决方案,熟悉个性化营销技术,并将策略和个性化引擎结合。

个性化营销解决方案有哪些重要组成部分和机制?

个性化营销在不断演化

营销人员对个性化营销的应用达到前所未有的高度,市场上消费者的预期也在不断攀升。58%的消费者表示渴望更加个性化的体验,同等比例的消费者认为,个性化体验能改善整体消费者体验。为了给消费者打造个性化体验,品牌通过定制化主页、动态内容和独一无二的账户、邮件来满足消费者需求。

虽然在过去个性化营销被认为是一种新型的策略,但现在来看,个性化营销却成了营销人员的必需品。Infosys调查发现,74%的消费者会对网站呈现的非个性化内容感到失落。在2015年,78%的CMO表示,定制化内容是营销领域的未来。“未来”成为现实,个性化内容不仅对品牌有益,还是消费者心之所向。

个性化营销解决方案机制

个性化营销已成为品牌的必需品,那么个性化营销引擎的技术是如何运作的?

个性化引擎使用的信息源自于用户文件数据或追踪的匿名用户行为。这些个性化信息同第二第三轮附加信息如实时行为、购买历史、地理位置、第三方数据等进行分层。

决策引擎使用所有数据层(data layer)来决定哪些内容选项可以更好的匹配访问者。

Data layer执行更粒度的分析机器学习算法会从每一个访客的角度进行优化而非受众细分。机器可以比营销人员输送更具个性化的营销决策,营销人员可以为大规模的消费者提供个性化营销体验。

那么,机器学习是如何进行更粒度化的分析?机器学习包含计算机通过过去的经验,利用预测性程序和算法来观察并发现基于规则的编程无法搭建模型。

随着时间的推移,机器测试出适用于不同访问者的理论,通过每次实验的结果确认或否认这些理论,为营销决策作出更精准的判断。

机器收集大量有效或无效数据后,会变得更聪明,也更灵活,可以比团队中的营销人员更快地感知到消费者行为的变化,也能很快的适应消费者行为。

营销人员手动创建需要的准则后,一个好的机器学习引擎可以帮助营销人员创造更出色的个性化体验和营销效果。

数据是如何“翻译”成个性化用户体验的?Gigster解释道,数据首先经历一个清除过程,然后是标准化和矩阵分解数据。数据同自定义代码结合后,可以在个性化引擎中运行。机器学习就是这样为个人用户提供独特的定制化体验的。

企业配有专门的个性化策略团队来把控机器学习和AI技术也会让企业受益无穷。即使拥有精密的计划和先进的技术,个性化定向用户流程也会出错。企业雇佣精锐的团队专门处理个性化定向受众流程,可以确保该流程像小型企业一样平稳的运营。

将解决方案应用于个性化营销策略

营销人员将解决方案应用于营销策略才有可能为每个用户传递最精准的决策。品牌需要采取以下关键的措施将解决方案应用于个性化营销策略。

如果品牌是一个电子商务平台或在线上销售产品,品牌需要将策略同解决方案融合,该解决方案可以以更具吸引力的方式为消费者推荐相关产品。

个性化产品推荐可以为客户提供建议,从而吸引更多的客户,个性化产品推荐为客户提供的建议反映了消费者同品牌互动的历史和内容。因此品牌的产品推荐是个性化策略的一部分,可确保与跨渠道的每个定制化元素相结合,为用户提供无缝化体验。

以下是几个案例,关于个性化营销对品牌造成的影响。

Office Depot的ROI达到690万美元

企业办公用品零售商Office Depot采用个性化营销策略,提供了匹配每个消费者的解决方案。只能服务于已知消费者的引擎不是Office Depot想要的结果,因此Office Depot寻找了一个同时适用于已知和未知消费者的解决方案。

Office Depot使用 Monetate Intelligent Personalization Engine来随时收集并评估消费者数据,通过收集的实时数据为消费者提供独一无二的实时体验。用户的喜好来决定推荐的内容,仅仅四个月,Office Depot营收增长了690万美元。

Frontgate凭借个性化营销提升CTR

家具品牌Frontgate希望提升产品介绍页面的点击率,Frontgate意识到如果他们通过endcap给产品介绍页面引流,就会降低消费者的销售漏斗,因此,如果Frontgate提升转化率,则需要正确的策略。

Frontgate开始使用Monetate的Majority Fit算法,他们发现页面上产品推送的最佳位置是页面顶部。

随着算法作出的决策的准确性不断提高,算法便、将为广告效果最好的位置分配更多的流量。零售商使用Majority Fit算法后,品牌发现算法帮助他们适应不断变化的消费者行为。通过这个战术,Frontgate发现其品牌广告CTR上升了近10%。

Waitrose & Partners

通过算法满足消费者个性化需求

零售商Waitrose&Partners网站的食谱页面很受大众彩票达人,Waitrose&Partners经常以健康饮食、速食等主题分享各种食谱,每个部分都能吸引不同类型的受众,迎合了主要的客户群。

对受众类型广的Waitrose & Partners而言,为网页用户推荐合适的内容十分困难,因此Waitrose & Partners同Monetate合作共同开展策略,寻求增加页面访客活跃度。

Monetate的解决方案应用了AI和机器学习来学习算法,为每个消费者提供最适合的菜单。当Monetate采用了以上措施时,访客活跃度增加了6.21%。

Waitrose & Partners体验到效果后,将该策略应用于主页,用户同内容的互动次数提升了67%。

个性化营销解决方案应用算法和AI,可以取得出色的成果。企业从目标受众收集的数据,利用个性化引擎lens,通过个性化营销策略,可以达成更为出色的营销成果。


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