Как сделать маркетинговую персонализацию в масштабе

Никакой персонализации, никаких лидов. Или только горстка из них.

Это новая парадигма 2023 года, подтвержденная исследованиями. 56% потребителей ожидают, что предложения будут персонализированы в 100% случаев. А 83% потребителей готовы делиться своими данными в обмен на персонализированный опыт.

Вопрос в том, как маркетологи могут персонализировать кампании в масштабе? Насколько детализированной должна быть персонализация? Где вы собираете данные о поведении клиентов?

Чтобы ответить на этот вопрос, рассмотрим, как известные компании успешно используют ряд различных программных решений для персонализации маркетинга.

Как Domino’s снизила цену за конверсию на 65% с помощью сегмента Twilio

Domino столкнулась с проблемой разрозненности данных о клиентах, препятствующей совместной работе над обслуживанием клиентов, что привело к низкой рентабельности рекламных расходов (ROAS) из-за общих/плохо адресованных сообщений.

Alsea, материнская компания Domino, создала озеро данных на платформе облачного хранения Snowflake на основе сегмента CDP Twilio для сбора и консолидации всех точек взаимодействия с данными клиентов по 16 брендам, включая Domino, и разбивки хранилищ данных с помощью конвейера данных, который распространяется на все точки взаимодействия с клиентом.

Это позволило Domino's создавать персонализированные пути клиентов для разных когорт на основе поведения и создавать гиперрелевантную аудиторию, используя характеристики SQL. Таким образом, они сообщили всем рекламным кампаниям, чтобы они были более эффективными и приносили больше доходов через свой бизнес в Интернете и приложениях.

Результат:

• Снижение цены за конверсию (CPA) на 65 % по сравнению с предыдущим месяцем.
• Кампании в Facebook продемонстрировали увеличение количества конверсий для привлечения клиентов на 23% и увеличение удержания клиентов на 16%.
• Кампании Google привели к росту ROAS на 700% и снижению стоимости привлечения клиентов (CAC) на 65%.

Клари научилась «будить мертвых»

В свое время Clari, платформа для получения дохода, использовала стратегию выхода на рынок «распыли и молись» вместо того, чтобы сосредоточиться на компаниях, выражающих искреннее намерение совершить покупку. Это привело к нацеливанию на любой крупный бренд, который пришел на ум.

Углубившись в 6sense Features, платформу оркестрации ABM, Клари использовала стратегию Wake the Dead на основе учетных записей, чтобы вернуть потерянные учетные записи. Они использовали медийную рекламу 6sense для таргетинга на лиц старшего звена и отправки их на специально подобранные целевые страницы. питание от Фоллоза.

Таким образом, Clari заработала 1 миллион долларов квалифицированных лидов всего за один квартал. Они установили KPI для достижения 42 учетных записей с шестью запланированными встречами и 500 000 долларов США в процессе. Но с медийной рекламой 6sense они охватили все 42 аккаунта с CTR 79% и восемью забронированными встречами.

Получаете ли вы максимальную отдачу от своего стека? Примите участие в обзоре замены MarTech 2023 года

Персонализированные домашние страницы Appcues

Онбординговая платформа Appcues искала способ улучшить свои демоверсии и пробные версии, оптимизировав показатели конверсии из существующего трафика. Первым шагом было использование UseProof, инструмента для персонализации веб-сайтов.

Затем они использовали данные Clearbit для сегментации своих клиентов по отраслям и создали семь отраслевых аудиторий: СМИ/развлечения, здравоохранение, маркетинговые технологии, образовательные технологии, путешествия, HR/рекрутинг и финтех.

Команда Appcues по формированию спроса применила функцию UseProof Experiences для создания семи вариантов своей домашней страницы, персонализированных для каждой отрасли.

Результат? Персонализированный вариант конвертировал на 42,54% больше проб, чем общий контроль! Кроме того, кампания охватила более 8 000 персонализированных опытов с нулевым количеством инженерных часов.

Аналогичным образом компания ProfitWell внедрила UseProof, чтобы персонализировать путешествие по контенту на основе поведения посетителей, и добилась увеличения числа потенциальных клиентов на 162 % благодаря загрузке контента в блоге.

Zingtree сопоставляет данные из многих источников

Потратив много денег на платную рекламу, Zingtree не был удовлетворен количеством сгенерированных квалифицированных возможностей. Основная проблема заключалась в том, чтобы привлечь нужных людей в Facebook, Instagram и LinkedIn при использовании нативного таргетинга.

Чтобы решить эту проблему, Zigntree внедрила MetaMatch by Metadata для сбора и смешивания технографических данных, данных о намерениях, данных электронной коммерции, загрузки учетных записей и списков контактов, а также динамических аудиторий Salesforce.

Хотя точные результаты не разглашаются, Zingtree получила перспективу от платных социальных сетей по контракту в течение первых 30 дней использования MetaMatch.

DICK'S Спортивные товары

Компании DICK'S Sporting Goods нужно было персонализировать опыт для своих клиентов, спортсменов разных видов спорта, показывая им нужные предложения в нужное время и в нужном месте. Нелегко предложить миллионам спортсменов уникальный опыт в масштабе.

Для этого компания создала единый безопасный источник всей информации о клиентах, используя платформу данных клиентов Adobe в реальном времени. Это дало им представление о том, что клиенты просматривают, покупают и испытывают в Интернете и в магазине. Они также использовали Adobe Insights для сегментации профилей клиентов и персонализации уведомлений по электронной почте, мобильных устройств и текстовых уведомлений.

Результаты: 65% всех продаж приходится на многоканальных клиентов, при этом на 10% больше тратят те, кто использует персонализированный опыт.

CloudTalk

Команда CloudTalk изо всех сил пыталась превратить заинтересованных посетителей сайта в клиентов, поскольку они не могли определить компании посетителей, которые просматривают «верхний» контент, такой как сообщения в блогах. Следовательно, они не могли создавать персонализированные впечатления.

С Leedfeader CloudTalk отслеживал данные о покупателях, а также отфильтровывал компании, которые потратили приличное количество времени на просмотр сайта, не делая больше. Перенесемся вперед: компания использовала данные для персонализации маркетинговых сообщений для 20% самых активных браузеров.

Завершение

Персонализация маркетинга — это поворотный момент для каждой компании, стремящейся увеличить рентабельность инвестиций в рекламу, снизить CAC и увеличить продажи с помощью многоканальных кампаний. Это сложный и дорогостоящий процесс, в начале требующий серьезного усердия. Однако цель оправдывает средства.