Personalizace a umělá inteligence: Motory růstu zisků a prodejů
- V dnešní době přetížené informacemi je klíčovým faktorem úspěchu schopnost oslovit zákazníka personalizovaně, v pravý čas a na správném místě. Personalizace přestává být jen buzzwordem a stává se středobodem efektivní marketingové strategie. Jak na to?
- Umělá inteligence a sběr dat: Začíná to sběrem dat. Každý klik, prohlížená stránka, dokončený nákup – všechny tyto aktivity zákazníků jsou zdrojem cenných informací. Umělá inteligence (AI) dokáže tyto data analyzovat a odhalit vzorce, které by lidské oko mohlo přehlédnout.
- Segmentace a cílení: S pomocí AI můžeme zákazníky rozdělit do jemnějších segmentů na základě jejich chování a preferencí. Namísto zasílání generických e-mailů všem zákazníkům, můžete ve svých e-mailových šablonách v Incomakeru využívat funkci "Chytrého doporučení", které dle vlastního algoritmu zobrazí produkty konkrétním zákazníkům na základě jejich minulého chování a předpokládaných preferencí.
- Personalizované doporučení: Systémy doporučení jako ty, které využívají Netflix nebo Amazon, se stávají normou i ve světě e-commerce. AI může předpovědět, jaké produkty by mohly zákazníka zajímat, a zobrazit je na hlavní stránce, v e-mailu nebo jako součást reklamní kampaně.
- Dynamická cenotvorba: AI umožňuje i dynamickou cenotvorbu, kde ceny produktů se mohou měnit v reálném čase na základě poptávky, dostupnosti a chování zákazníků.
Všechny tyto prvky personalizace vedou ke zvýšení angažovanosti, zlepšení zákaznické zkušenosti a nakonec k zvýšení zisků a prodejů. Využití AI pro personalizaci není jen o lepší reklamě; je to o vytvoření hlubšího a smysluplnějšího vztahu mezi značkou a jejím zákazníkem, což je nejlepší způsob, jak dosáhnout dlouhodobého úspěchu.
Přesnější personalizace s využitím dat jsou základem pro datově řízený marketing
Personalizace je v datově řízeném marketingu klíčová, protože umožňuje vytvářet marketingové strategie, které jsou přizpůsobené potřebám a chování konkrétních zákazníků, což vede k vyšší efektivitě a lepším výsledkům.
- Příklad pochopení zákazníka:
Jeden e-shop díky napojení Incomakeru zjistil, že zákazníci, kteří si prohlíželi stránky s určitým typem obuvi, často navštěvovali i sekci s doplňky. Tato data využily pro cross-sellingové e-mailové kampaně, kdy po prohlédnutí určité kategorie obuvi zákazníkům posílal doporučení s příslušnými doplňky. To vedlo ke zvýšení prodeje doplňků, na kterých měli lepší marži.
- Příklad segmentace a cílení:
Knižní klub využil pokročilé strategie v Incomakeru a implementuje segmentaci svých členů podle preferovaného žánru. Na základě této segmentace rozesílá personalizované newslettery s novinkami a speciálními akcemi relevantními pro daný žánr. Tento přístup vede k navýšení opakovaných objednávek v porovnání s nesegmentovanou kampaní.
- Příklad prediktivní analýzy:
Online obchod s elektronikou využívá Incomaker pro sběr historických dat od zákazníků a využívá strategie prediktivní analýzy k předvídání, kdy zákazníci pravděpodobněji nahradí staré zařízení. Příkladem byla marketingová kampaň zaměřená v době covidu na zákazníky, kteří si na jejich e-shopu nakoupili notebook a jejich nákup byl starší než tři roky, Tomuto cílenému segmentu byly zasílány personalizované nabídky na nové modely včetně jejich oblíbených značek modelů. To vedlo ke zvýšení objednávek v této kategorii.
- Příklad optimalizace obsahu:
Při správě marketingových aktivit v Incomakeru a v rámci dohodnutých služeb jsme na jednom e-shopu specializující se na prodej outdoorového oblečení v Incomakeru zjistili, že zákazníci často procházejí recenze a hodnocení produktů před tím, než se rozhodnou k prvnímu nákupu. Využili jsme tato data a navrhli klientovi, ať si vytvoří v Incomakeru 2 speciální kampaně.
- První kampaň jsem vytvořili na ty, kteří při vyplnění pop-upu zanechali svůj e-mail a nenakoupili. Spustili jsme klientovi sérii 3 e-mailů, ve které jsme promovali recenze a hodnocení od zákazníků. Díky tomu se snížil počet registrovaných e-mailů z pop-upu a zvýšily se nákupy u prvoobjednávajících.
- Druhou kampaň jsme zacílili na ty, kteří na e-shopu nakoupili za poslední 2 roky pouze jednou. Což jsou vždy zákazníci, o které by se e-shop měl zajímat nejvíce, protože je to tzv. nízkovisící ovoce. Jemně jsme e-maily pro prvoobjednávající upravili a spustili podobnou kampaň na tuto personalizovanou skupinu. Přidali kuponovou strategii a díky této datově řízené marketingové strategii pravidelně získává z e-shopu nakupující, kteří u něj nakupují více než jedenkrát.
- Příklad měření výkonu on-line reklam
Pro jeden e-shop který prodává sportovní výživu jsme provedli RFM analýzu, ze které jsme mimo jiné zjistili, že nevíce objednávek od prvonakupujících přichází z reklamy na YouTube. Využili jsme tuto informaci, díky které datově řízené marketingové strategie Incomaker umí měřit, a lidem, kteří přišli z této reklamy jsme po dokončení objednávky připravili mikro kampaň, ve které jsme je požádali, aby se nezapomněli přihlásit k odběru novinek z YouTube kanálu. Přirozeně jsme vytvořili speciální URL která zajistí, aby po kliknutí měli hned možnost přihlásit se k odběru. Tato maličkost vede k tomu, že e-shopu stále roste počet odběratelů, a YouTube doporučuje jejich videa již bez placené reklamy.
Co říci na závěr?
Automatizace marketingových procesů ušetří čas a zdroje. Použití nástrojů pro automatizaci e-mailů, sociálních médií a dalších marketingových úkolů zvyšuje efektivitu a umožňuje zaměřit se na strategické plánování.V roce 2024 bude úspěch v online marketingu vyžadovat kombinaci inovativních technologií, kreativního obsahu a hlubokého porozumění potřebám a chování zákazníků. Tato kombinace umožní vytvořit silné, udržitelné a efektivní marketingové strategie.