Personalisatie is het aanpassen van de ervaring van klanten of doelgroepen op basis van inzichten in hun gedrag en behoeften. Het doel is de klantervaring (CX) te verbeteren en de bedrijfsresultaten op te voeren.
Bedrijven die snel groeien, genereren 40 procent meer van hun omzet met personalisatie dan hun minder snel groeiende concurrenten.—McKinsey & Company, november 2021
Personalisatie moet verder gaan dan het verbeteren van digitale ervaringen en voorkomen dat er een negatieve ervaring wordt geleverd, waardoor klanten gefrustreerd raken of zelfs weggaan. We hebben allemaal wel eens marketing- of serviceberichten ontvangen waarin duidelijk het verkeerde werd besproken of de verkeerde content werd geleverd.
Een goed gepersonaliseerde ervaring is geweldig, maar een slecht gepersonaliseerde ervaring kan de relatie met klanten ernstig verstoren. In het meest gunstige geval helpt personalisatie om authentieke, relevante en contextbewuste digitale ervaringen te creëren. Misschien nog belangrijker: het voorkomt dat uw merk in een slecht daglicht wordt geplaatst door een slecht getimede, tegenstrijdige of beledigende boodschap.
Een goede manier om personalisatie aan te pakken is door u te richten op de drie basiselementen ervan.
Context helpt ons te begrijpen wat klanten ervaren en of die ervaringen aan hun verwachtingen voldoen. Context geeft ook informatie over de content die wordt geleverd of de productaanbevelingen die worden gedaan. De context en de informatie die daarbij hoort, moeten snel (liefst binnen enkele milliseconden) duidelijk zijn voor een persoon om de ervaring en aanbeveling als relevant te beschouwen. Het proces voor het maximaliseren van de contextuele relevantie kan in drie stappen worden onderverdeeld:
Klantdata zijn afkomstig uit verschillende bronnen, zoals websitetags, apps, transactionele systemen, loyaliteitsprogramma's en klantenservicesoftware, en kunnen beschikbaar worden gemaakt voor een algemeen, vertrouwd klantprofiel. Als er ook maar een milliseconde vertraging optreedt bij het verzamelen van deze data, zijn deze al verouderd en niet meer nuttig. Bovendien mogen de data niet worden gebruikt als daar geen toestemming voor is gegeven of als de privacy van de klant wordt geschonden. De data hadden waarschijnlijk niet eens verzameld mogen worden.
Data die zijn verzameld en verwerkt, moeten worden geanalyseerd om een realtime beeld te krijgen van de context van de klant. Met dit beeld van wie de klant is en wat de klant verwacht, kan de klantervaring worden gepersonaliseerd en geïntegreerd met een combinatie van regels en algoritmen om zo de best mogelijke ervaring te bieden. Door data van alle contactmomenten met klanten samen te voegen, kunt u met behulp van machine learning inzicht krijgen in veelvoorkomende trajecten, de intentie bepalen en de gewenste resultaten maximaliseren.
Het realiseren van de daadwerkelijke ervaring mag niet worden onderschat. Alleen met behulp van automatisering kan de ervaring op het juiste moment, met de juiste content, op de juiste schaal en via de juiste kanalen worden geleverd. Bovendien is het van essentieel belang om op een elegante manier terug te kunnen vallen op een standaardervaring als er niet genoeg informatie is om een ervaring te personaliseren (als u niet genoeg kennis hebt over een persoon).
Voor het personaliseren van content zijn context, zoals het apparaat, de taal, het kanaal, de fase van het traject, het tijdstip en de locatie, en informatie nodig. Om een kant-en-klaar pakket met aantrekkelijke content te kunnen ontwikkelen, beheren en leveren, moeten ook de juiste strategieën, processen en technologieën worden ingezet.
U kunt bestaande content eenvoudig verbeteren door de metadata te verbeteren en gecentraliseerde toegang te bieden, zodat de content eenvoudiger te vinden is. U kunt ook analytics gebruiken om de manier waarop uw content wordt gebruikt en de impact ervan te verbeteren. U kunt het maken van nieuwe content ook automatiseren met een versnelde en gedecentraliseerde aanpak waarmee de kwaliteit en consistentie worden gewaarborgd.
De twee belangrijkste vragen van elke personalisatiestrategie zijn: 'Wat proberen we te bereiken?' en 'Hoe weten we wanneer we dat hebben bereikt?' Als er geen antwoorden zijn, moet het proces worden gestopt totdat alle belanghebbenden het eens kunnen worden over het gewenste resultaat.
De gewenste resultaten van een personalisatiestrategie kunnen sterk variëren, maar behoren meestal tot de volgende drie categorieën:
Veel personalisatiestrategieën zijn eerst gericht op groei en worden geleid door marketingteams. Er geldt echter een looptijdcurve voor personalisatiestrategieën, waarin de benadering wordt bepaald door een vierde resultaat: klantloyaliteit en customer lifetime value.
Het optimaliseren van een personalisatieaanbod om bepaalde resultaten te boeken, gaat echter veel verder dan iemands beslissingsbevoegdheden en de meeste op regels gebaseerde systemen. Voor het optimaliseren van een personalisatiestrategie om meerdere resultaten te behalen, zijn AI en machine learning nodig. Er zijn algoritmen voor AI en machine learning nodig om onmetelijk grote hoeveelheden data en berekeningen te verwerken. Daarmee gebeurt dat in een fractie van de tijd die een mens ervoor nodig zou hebben.
Naarmate de complexiteit van de optimalisatie toeneemt, moeten de algoritmen worden verfijnd en volwaardige vaardigheden voor data science en governance worden ingezet om het programma in lijn met strategische en wettelijke vereisten te houden.
Hoewel datasciencetools het meest robuust zijn voor personalisatieactiviteiten, zijn ze voor de meeste marketingprofessionals onbereikbaar. Maar diezelfde professionals hebben de juiste strategie nodig om gepersonaliseerde ervaringen te bieden en de juiste technologieën om deze ervaringen mogelijk te maken. Marketingprofessionals hebben personalisatietools nodig om hun dagelijkse taken te ondersteunen met de juiste mate van automatisering die nodig is om personalisatie op schaal mogelijk te maken. Voorbeelden van deze taken zijn aanbevelingen, orkestratie, doelgroepbepaling, testen en meten. Hieronder worden deze taken in meer detail beschreven:
Het geven van aanbevelingen en suggesties is een van de belangrijkste redenen waarom marketingteams hun inspanningen willen personaliseren. Het gaat om datgene wat het extreem populaire gedeelte 'bekijk ook eens' of 'aanbevolen voor u' van websites aanstuurt. De oplossingen die deze taak verzorgen, beheren een grote voorraad aan content en maken gebruik van regels en algoritmen om de juiste content naar verschillende kanalen en platforms (web, mobiele telefoon, e-mail, zoekresultaten, enzovoort) te sturen. Ze zorgen er ook voor dat de beste aanbevelingen via alle kanalen consistent zijn.
Bent u dat product niet vergeten in uw winkelwagen? Wilt u dat serviceaanvraagformulier verlaten? Om meerdere campagnes via verschillende kanalen te kunnen personaliseren, is orkestratie vereist. Orkestratie is veel meer dan management. Het draait om het beheren van de verbindingen en afhankelijkheden tussen de systemen die worden gebruikt om met een klant te communiceren, niet alleen voor marketingberichten, maar ook op andere zakelijke gebieden, zoals de klantenservice.
Doelgroepbepaling en klantgerichtheid maken deel uit van elke succesvolle personalisatiestrategie. Een ervaring die voor één groep mensen werkt, is niet voor iedereen geschikt. Het benaderen van specifieke doelgroepen zal daarom een hoger rendement opleveren dan een algemene benadering voor iedereen. Marketingteams kunnen de dynamische sjablonen en filters gebruiken die personalisatietools te bieden hebben, en wijzigingen aanbrengen op basis van de juiste attributen om de juiste ervaringen te leveren op een persoonlijk niveau.
Om te bepalen welke personalisatiestrategie de meeste impact heeft, zijn zowel A/B-tests als multivariabele tests nodig. Op bijna elk type gepersonaliseerde ervaring kunnen tests worden uitgevoerd. Er kan bijvoorbeeld worden gekeken naar hoe een website op maat is gemaakt en welke e-mailcontent de hoogste mate van betrokkenheid bij bepaalde klanten zal genereren. Het maakt niet uit wat er wordt getest, de aanpak moet rigoureus zijn en verder gaan dan ingevingen en beslissingen op basis van data.
Daarnaast moeten tests:
Zoals Peter Drucker zegt: "Je kunt alleen beheren wat je kunt meten." Met behulp van oplossingen voor metingen en rapportage kunnen slicing en dicing van data op meerdere niveaus worden uitgevoerd, binnen en via verschillende kanalen, voor verschillende campagnevarianten, resultaattoeschrijvingen, detectie van verkoopkansen en nog veel meer. Zodra de resultaten beschikbaar zijn, moeten marketeers deze delen met belanghebbenden, zodat iedereen op één lijn zit, de juiste stappen worden ondernomen en alle benodigde correcties aan het traject worden aangebracht.
Personalisatie kan alleen werken als zo veel mogelijk mensen toegang hebben tot de juiste tools en technologieën. Vanwege de vereiste snelheid is het niet langer haalbaar dat IT deze typen strategieën implementeert. Gelukkig zijn er veel gebruiksvriendelijke en intuïtieve personalisatietools beschikbaar.
Activiteiten op het gebied van personalisatie kunnen voor een deel via verschillende marketing- en CRM-systemen worden ondersteund. Met een echte personalisatietool is echter realtime personalisatie mogelijk. Een dergelijke applicatie verzamelt en analyseert digitaal gedrag en levert op basis daarvan realtime gepersonaliseerde klantervaringen via verschillende kanalen.
Ontdek de mogelijkheden voor personalisatie van Oracle Infinity Behavioral Intelligence