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Por qué la personalización basada en datos es tan difícil (y cómo hacerla más fácil)

Los especialistas en marketing saben que la personalización basada en datos presenta una enorme oportunidad y una forma significativa de cumplir con las expectativas de los clientes.

La investigación respalda ese sentido común. Un estudio recienteEl 89% de los tomadores de decisiones dicen que creen que la personalización “es invaluable para el éxito de su negocio en los próximos tres años”.

Sin embargo, la mayoría de las organizaciones tienen dificultades para personalizar el contenido. Expliqué algunas razones en un episodio reciente de Live With CMI. Siga leyendo para conocer los aspectos más destacados o mire La entrevista en video:

Carece de los datos correctos (o no tiene acceso a ellos)

Sabe que necesita ofrecer recomendaciones personalizadas sobre contenido, productos, casos de uso, etc. Sin embargo, es posible que solo pueda hacerlo con un alto nivel de segmentación (si es que puede hacerlo) porque carece de la Datos que potencian la personalización Eso le importa a la audiencia.

Ese obstáculo surge cuando no se cuenta con un sistema de datos integrado o con datos suficientes. Es probable que la organización analice los datos de forma ad hoc:

  • Los datos de la relación con el cliente quedan en manos del equipo de ventas.
  • Los datos del sitio web quedan en manos del equipo técnico.
  • Los datos de servicio al cliente se encuentran en poder del equipo de atención al cliente.

Toda esa información se encuentra en silos. Si no se reúne, no se puede crear una visión integral del cliente con la que el equipo de marketing pueda alinear sus objetivos y necesidades.

No tienes voz ni voto en la infraestructura ni en la recopilación de datos.

Como especialistas en marketing, presentamos el caso de por qué nuestra marca es relevante y adecuada para el cliente. Por eso, tanto en las organizaciones B2B como B2C, los especialistas en marketing son quienes mejor necesitan conocer a sus clientes y prospectos.

Eso significa que usted (o alguien del equipo de marketing) debe tener un lugar en la mesa de datos. El marketing debe impulsar la estrategia detrás de la recopilación, la infraestructura y el uso de datos de la organización.

Los clientes esperan que las marcas les den Información muy relevanteSegún una encuesta que realicé en 2023 con Researchscape para mi libro, la mayoría de las personas (88 %) esperan que las marcas interactúen con ellas en función de su historial con esa marca. Una cantidad similar (85 %) de personas espera que las marcas compartan con ellas recomendaciones personalizadas.

No es ninguna sorpresa. Cualquiera que haya comprado en Amazon o haya visto programas en Netflix sabe que una marca puede recomendar cosas en función de su consumo anterior. Imagínese si cada vez que iniciara sesión en Netflix tuviera que volver a configurarlo para que se ajustara a sus preferencias. Sería una experiencia horrible para el cliente.

Hace años, en una entrevista en TechCrunch, Todd Yellin (entonces vicepresidente de innovación de Netflix) dijo que su objetivo era Conozco tan bien a un espectador que podrían darle al espectador un botón que reproduciría el programa exacto que desea ver en ese segundo.

Los clientes quieren que las empresas les faciliten todo. Pero para cumplir con esa visión, los especialistas en marketing deben Impulsar la estrategia de datos. Esto se debe a que puedes hacer preguntas que ayuden a determinar cómo se deben recopilar los datos.

Si no tiene una voz fuerte en cómo la organización invierte en infraestructura de datos, cómo se utilizarán los datos y cómo contar la historia de los datos a sus clientes para generar confianza, entonces pierde la capacidad de controlar su destino.

Pasas por alto este dato importante

Cuando piense en la información que debe recopilar sobre sus clientes potenciales, tenga en cuenta algunos puntos de datos que suelen pasarse por alto. Los datos conductuales, tecnográficos y psicográficos se utilizan de forma muy insuficiente.

Cuando hablo de datos de comportamiento, no me refiero a la frecuencia con la que alguien compra en tu tienda ni a cuánto gasta. Me refiero a:

  • ¿Dónde están consumiendo contenidos?
  • ¿Qué contenido los lleva a otro contenido?
  • ¿Con qué frecuencia interactúan con usted para recibir apoyo?
  • ¿Con qué frecuencia interactúan entre sí para aprender más sobre la industria?

Desea tener una visión holística del comportamiento del cliente, no sólo mientras usa su producto.

Muchas empresas B2B deberían considerar los datos tecnográficos: la pila tecnológica relacionada con el espacio de su marca.

Por ejemplo, si trabajas para Zapier, la herramienta de automatización que conecta aplicaciones y servicios web, querrás saber qué clientes se conectan a tu herramienta. El equipo de análisis de datos debería hacer un seguimiento de eso. Comprender la pila tecnológica de los compradores te permitirá saber, por ejemplo, qué conexiones adicionales quieren que habilites.

Los datos tecnográficos también son valiosos en el ámbito B2C. Si trabajas para una empresa de videojuegos, querrás saber qué auriculares o accesorios utilizan tus clientes. Una empresa como Apple querrá saber qué otros tipos de herramientas esperan utilizar los clientes en conjunto. Ese tipo de datos te permite anticipar las necesidades de tus clientes.

Los datos psicográficos se refieren a las actitudes y motivaciones de los clientes, que determinan lo que valoran. Piense en cómo compran las personas en línea. Alguien a quien le importe conseguir una buena oferta podría buscar sitios web que ofrezcan envío gratuito o un descuento por una suscripción anual (en lugar de mensual).

Otros clientes no buscan necesariamente valor, sino facilidad de uso. Les gustaría escuchar una historia sobre la facilidad de incorporación, el soporte disponible o cómo simplificarás sus vidas.

Cada persona tiene un conjunto diferente de motivaciones. Si trabaja con su equipo de análisis de datos para recopilar información sobre esas motivaciones, podrá adaptar los mensajes en sus páginas de destino, en sus correos electrónicos y en todos los demás vehículos de comunicación. Alguien centrado en el valor recibe un conjunto de mensajes, y alguien centrado en la facilidad de uso recibe un conjunto diferente. Ese es un enfoque de marketing más eficaz: no está perdiendo el tiempo transmitiendo un mensaje irrelevante.

En última instancia, debe identificar la combinación adecuada de datos que su organización debe recopilar. No debe recopilar todos los datos porque eso puede abrumar a su equipo y pedir demasiados datos hace que los clientes se sientan incómodos.

Debes mostrarles a los clientes potenciales cómo les beneficia brindarles datos

En la personalización, la privacidad es una parte importante de esta historia. Es posible recopilar datos y utilizarlos de manera transparente en lugar de asustar a las personas.

Varias marcas preguntan a las personas sobre sus preferencias de una manera que genera confianza. Por ejemplo, algunas marcas ofrecen la opción de no recibir mensajes del Día de la Madre porque puede ser una época delicada del año para algunos clientes.

Preguntas como esas crean un perfil de preferencias del cliente para el vendedor, pero también generan respeto y confianza en el cliente.

Algunas empresas explican muy bien qué datos recopilan y cómo los utilizan. Un buen ejemplo es Lemonade, una compañía de seguros. Explica claramente qué hará y qué no hará con los datos de sus clientes. Es Política de privacidad de datos Está escrito para ser fácil de entender y para que los clientes confíen en que Lemonade no hará nada indebido con sus datos.

Si le preguntas a las personas cuál es su equilibrio preferido entre privacidad y personalización, aproximadamente el 50% de los consumidores dicen que están contentos de que sus datos se utilicen para servicios y experiencias más personalizados, según Un estudio reciente de PwC.

La gente reconoce la desventaja. Como reciben más mensajes que nunca, muchos aprecian a las empresas que les dan recomendaciones que les ahorran tiempo.

Por ejemplo, como padre de un niño pequeño, aprecio que Amazon recomiende la talla de ropa que se debe comprar en función de la última vez que compré el artículo. Si compré una talla de 12 meses hace seis meses, Amazon recomienda una talla de 18 meses la próxima vez que compre.

Eso me ahorra tiempo porque es menos probable que pida la talla incorrecta. Amazon ahorra tiempo en las devoluciones. Tanto el cliente como la organización se benefician cuando se personaliza correctamente.

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Imagen de portada de Joseph Kalinowski/Content Marketing Institute

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