VP, Solution Strategy Nicola Ayan diskuterer hvordan man kommer i gang med personalisering.

Definisjon av personalisering

Hva er personalisering?

Det er et godt spørsmål.

I en fersk Optimizely-undersøkelse blant ledere innen markedsføring, netthandel og IT over hele verden svarte faktisk bare 26 % av lederne at de hadde en enhetlig definisjon av personalisering i hele organisasjonen.

Personalisering er prosessen med å skreddersy opplevelser på nettet eller i mobilapper slik at de blir unike for hver enkelt bruker.

Nårdet gjelder nettsteder og apper, innebærer det ofte å bygge eller ta i bruk en personaliseringsmotor som kan forene dataløsninger, arbeidsflyter for innholdsmarkedsføring, rammeverk for eksperimentering og analysesuiter.

Bare 26 % av lederne rapporterte at de hadde en enhetlig definisjon av personalisering i hele organisasjonen.

Hvis du har problemer med å forstå hva personalisering betyr for organisasjonen din, kan du prøve å visualisere hele kundebasen din som en pyramide.

Her hjelper vi deg...

Introduksjon til personaliseringspyramiden

Når du beveger deg oppover i pyramiden, må personaliseringen bli mer, ja, personlig .

Nederst i pyramiden finner du de bredeste kundesegmentene som vil oppleve tilnærmet identiske opplevelser. I midten av pyramiden begynner kundene å differensiere seg fra hverandre, og opplevelsene du leverer, må gjenspeile disse endringene.

Når du er nær toppen, bør algoritmene dine være avanserte nok til å forutsi kundeatferd nøyaktig, slik at du kan vise relevant innhold eller produktanbefalinger.

Inndeling av ulike typer rammeverk for personalisering

Fra et implementeringsperspektiv finnes det generelt to metoder for personalisering:

Regelbasert personalisering

Regelbasert personalisering refererer til forhåndsdefinerte regler og skjemaer som dynamisk styrer brukeropplevelsen. Dette fungerer ved å tilpasse brukeropplevelsen med forhåndsdefinerte regler for å vise spesifikt innhold eller funksjoner basert på brukerens egenskaper eller atferd.

Du kan nesten se på denne typen personalisering som et flytskjema, som baserer seg på "hvis/så"-logikk (f.eks. hvis en bruker utfører handling x, vises innhold y).

Algoritmisk personalisering eller AI-personalisering

Denne typen personalisering utnytter AI-motorer som er kontekstbevisste og reagerer på brukeratferd i sanntid for å forme brukeropplevelsen

Noen eksempler er

• Produktanbefalinger
• Anbefaling av innhold
• Anbefalinger om e-post

For et dypdykk i de ulike typene personalisering, sjekk ut vår oversikt over når du bør bruke regelbasert og kunstig intelligens for å levere de BADA$$$ personaliserte opplevelsene.

Spoiler alert: De fleste personaliseringsstrategier vil måtte basere seg på begge deler. Og grunnen er at kundesegmenter og kundereiser blir stadig mer komplekse. La oss tenke på det i form av atomstruktur.

VP, Solution Strategy Nicola Ayan diskuterer utfordringene ved å implementere personalisering

Utfordringer knyttet til personalisering

Da Optimizely gjennomførte en undersøkelse blant toppledere i markedsføringsbransjen over hele verden, var det dette som var de største utfordringene:

• 44 % sier at kompliserte eller fragmenterte data er en av de største utfordringene
• 43 % sier at mangel på effektive analyser hindrer dem i å komme i gang
• 40 % sier at de har problemer med å skalere programmet sitt
• 39 % sier at de sliter med å implementere programmet i sanntid
• 36 % sier at usammenhengende arbeidsflyter holder dem tilbake

Så det høres ut som om mange bedrifter sliter med å ta i bruk en skikkelig infrastruktur for personalisering, ikke sant?

For ikke å snakke om konsekvensene av å fjerne tredjeparts informasjonskapsler, som 97 % av topplederne innrømmer at de ikke er klare for (men en honnør til de 3 % som er det).

44 % av topplederne i markedsføringsbransjen sier at kompliserte eller fragmenterte data er en av de største utfordringene

Utfordring 1: Definere personalisering

Ikke for å bli helt meta, men det viser seg at bare det å definere personalisering også er et spørsmål om personalisering. Hvem kunne ane det?

Det er derfor det er så utfordrende for så mange bedrifter å komme i gang med en personaliseringsstrategi; de vet ikke engang hvor de skal begynne, eller hva det betyr for dem.

Ta en titt på guiden vår om hvordan du definerer personalisering for organisasjonen din hvis du fortsatt står fast.

Her er et eksempel på hvor drastisk personaliseringsformen kan endre seg mellom to selskaper i samme bransje;

Utfordring 2: Skalering av innholdsskaping

Personalisering er der innhold møter data.

Det er vanskelig å skape en optimalisert kundeopplevelse med et begrenset innholdsbibliotek. Det er ingen vits i å prøve å personalisere hvis du skal vise de samme fem blogginnleggene til alle kundene på nettstedet ditt.

Det er enklere å skalere innholdsproduksjonen enn du tror. Med den rette innholdsmarkedsføringsplattformen kan du legge til rette for arbeidsflyter som drastisk reduserer tiden det tar å skape innhold, samarbeide om ideer og strategi, publisere enkelt og til og med utnytte kunstig intelligens til å skape innhold.

Se veiledningen vår om skalering av innholdsproduksjon for personaliserte opplevelser.

Utfordring 3: Håndtering av data og personvernhensyn

Å samle data fra en million forskjellige kilder høres omtrent like morsomt ut som ... å samle data fra en million forskjellige kilder.

Ved å forene dataene dine gjennom en kundedataplattform (CDP) sikrer du at dataene dine er konsistente på tvers av kundeprofiler, uansett hvor de er samlet inn.

I tillegg må du være svært åpen om hvordan og hvilke data du samler inn fra kundene dine, slik at du kan sikre personvernet. Selv om 78 % av forbrukerne oppgir at de sannsynligvis vil benytte seg av et personlig tilpasset tilbud som er skreddersydd etter deres interesser, oppgir 77 % av forbrukerne også at retningslinjer for personvern er viktig for å opprettholde merkevarelojaliteten. Det er viktig å finne en hårfin balanse som respekterer grensene.

Sørg for å tilby dem muligheter til å reservere seg mot datafangst, ikke bare av hensyn til kundelojaliteten, men også for å unngå å bli ilagt store bøter.

Utfordring 4: Måling av effekten av personalisering

En av de største utfordringene med personalisering er å vite om det fungerer slik du ønsker.

A/B-testing og eksperimentering er vanlige måter å overvinne personaliseringsutfordringer på når du ikke helt kan finne ut nøyaktig hva publikum vil ha, eller hvis det ikke er helt klart hva de vil ha.

Hvis du knuser ROI-målene dine, er det bra, men hva skjer hvis du ikke gjør det? Hvordan vet du hva du skal endre og hva du ikke skal endre? Det er her eksperimentering kommer inn.

Nå er det slik at Optimizely tilbyr en løsning for alle disse utfordringene i én og samme plattform, men det har du sikkert allerede gjettet som den smarte B2B-markedsføreren du er.

Utfordring 5: Å bygge en personaliseringsmotor

Personaliseringsmotoren din består av alle verktøyene som er nødvendige for å gjennomføre personaliseringsstrategien din.

Som med alle andre motorer er det nok med én feil komponent for at alt skal falle fra hverandre.

Enten personaliseringen din er en enhetlig løsning (blunk blunk), eller om du har et lappeteppe av ulike systemer, er dette de grunnleggende nødvendighetene som personaliseringen din bør inneholde:

• Jevn, sømløs integrering med eksisterende teknologistrukturer, inkludert CMS og CRM, for å optimalisere datautnyttelsen
• Skalerbarhetspotensial i takt med at målgruppen og dataene vokser, noe som gir mulighet for mer komplekse personaliseringstiltak uten at det går på bekostning av ytelsen
• AI- og maskinlæringsegenskaper som gjør det mulig å foreta justeringer i sanntid basert på brukeratferd, noe som forbedrer nøyaktigheten i anbefalingene
• I tillegg er evnen til å utnytte førstepartsdata effektivt avgjørende for personalisering som er i samsvar med stadig nye regler, ettersom personvernhensyn blir stadig viktigere
• Robuste testfunksjoner, for eksempel A/B-testing, for å forbedre strategiene kontinuerlig
• Omfattende analyse og rapportering er nødvendig for å evaluere effektiviteten av personaliseringskampanjene dine og sikre at avkastningen på investeringen er tydelig

Hvis du vil vite mye mer, kan du ta en titt på vår grundige guide om personaliseringsmotorer.

Planlegging av din personaliseringsstrategi

Husker du da vi sa at 36 % av lederne blir holdt tilbake av usammenhengende arbeidsflyter? Og husker du da vi sa at personalisering er en lagsport? Det er fordi personalisering ofte omfatter samarbeid mellom ulike avdelinger i en organisasjon.

Før du gjør noe som helst, må du sørge for at du har et felles arbeidsområde som muliggjør planlegging og samarbeid på tvers av avdelinger.

Her er hva programvaren for markedsføringsplanlegging bør kunne gjøre, og noen spørsmål du bør stille for å sikre at den passer for deg:

1. Samarbeid

   Hvordan kommuniserer du og resten av organisasjonen som er involvert i personalisering, med hverandre? Hvordan planlegger dere strategien?

2. Visualisering

   Gir verktøyet du bruker deg mulighet til å organisere hele programmet fra en fleksibel tavle med flere visninger og filtreringsmåter? Kan det integreres sømløst med hele martech-stakken din?

3. Idéutvikling

   Å skape en unik kundeopplevelse er en iterativ prosess, uansett hvor mye data du har. Det er fordi kundens ønsker og behov er flytende. Hvordan jobber du og teamet ditt med idémyldring?

4. Synlighet

   Ligger strategien din begravd i et regneark på en harddisk som ingen utenfor teamet ditt har tilgang til? Improviserer du bare?

Når du har en måte å samarbeide med teamet på, er det på tide å komme i gang.

Begynn med personasene dine

Du har sannsynligvis allerede utarbeidet din ideelle kundeprofil (ICP) før du tar spranget over til bredere personalisering. Du bør begynne med å tenke ut kampanjer mot disse personasene for å gi deg selv så mye spillerom som mulig før du i det hele tatt har begynt å tenke ut ideer eller samle inn data.

Forstå de bredeste målgruppene dine

Igjen, du har sannsynligvis allerede en følelse av hvem kundene dine er. Du har sannsynligvis en solid forståelse av segmentene de tilhører, for eksempel

• Potensielle kunder vs. kunder
• Førstegangskjøpere vs. gjenkjøpere
• Desktop vs. mobil
• Hvor brukerne befinner seg
• Typisk aldersgruppe

Etter hvert som du samler inn mer data og innsikt, kan du finjustere tilnærmingen din og lage mer detaljerte personaliseringsstrategier.

Identifiser muligheter

Når du har identifisert personas og målgrupper, må du kartlegge de tilknyttede mulighetene innenfor disse segmentene og fokusere på de som har størst sannsynlighet for å lykkes. Dette har du kanskje allerede gjort gjennom tilbakemeldinger fra kunder og undersøkelser du har gjennomført tidligere.