Az utóbbi időszakban egy új kutatás készült, amelyet a Meta rendelt meg, és amelyet a Deloitte végzett el. Ennek a tanulmánynak a fő megállapítása, hogy a fejlett személyre szabási stratégiák 16%-kal növelhetik a konverziókat a hagyományos megoldásokhoz képest. A kutatás egy olyan érettségi modellt is bemutat, amely segít a vállalatoknak felmérni a személyre szabásra vonatkozó képességeiket, valamint azonosítani a fejlesztési lehetőségeket.
A kutatás adatai szerint az Egyesült Államokban a fogyasztók 80%-a hajlamosabb vásárolni, ha a márkák személyre szabják az élményeiket. Ezenfelül a vásárlók 50%-kal többet költenek olyan márkákra, amelyek az igényeikhez igazítják a kommunikációt. A tanulmány arra is rámutat, hogy ezek a magatartások szélesebb üzleti eredményekkel is összefüggésben állnak. Az Európai Unióban a Meta személyre szabott hirdetési technológiái 213 milliárd euró gazdasági aktivitáshoz és 1,4 millió munkahelyhez járultak hozzá. Bár ez az adat a Meta specifikus, a megállapítások a digitális marketing általános trendjeit tükrözik, miszerint a személyre szabott elköteleződés befolyásolja a vásárlási döntéseket és a márkahűséget.
Derya Matras, a Meta globális üzleti csoportjának alelnöke megjegyezte: „Ahogy az emberek olyan tartalmakat és szolgáltatásokat keresnek, amelyek jobban relevánsak számukra, egyre inkább vonzódnak azokhoz a márkákhoz, amelyek megértik őket.”
A személyre szabás érettségi modellje
A jelentés egy négy szintből álló érettségi modellt ismertet, amely segít a vállalatoknak felmérni, hogy hol állnak a személyre szabás terén. A kutatás arra is rámutat, hogy a magasabb érettségi szint összefüggésben áll a mérhető üzleti eredményekkel. Az érettségi szintek a következőképpen alakulnak:
- 1. szint: Alacsony érettség – Az adatok elszigetelt állapotban vannak, és az üzenetek általában általánosak. A személyre szabás, ha egyáltalán megvalósul, szabályalapú és korlátozott néhány csatornára.
- 2. szint: Közepes érettség – Néhány rendszer integrált, lehetővé téve az alapvető közönségszegmentálást és korlátozott testreszabást több csatornán. Ezek a szervezetek analitikai eszközöket és hozzájárulási menedzsmentet is alkalmazhatnak.
- 3. szint: Magas érettség – Az egységes ügyfélprofilok és az identitás-megoldás lehetővé teszi a nagyobb mértékű személyre szabást több érintkezési ponton. A prediktív modellezés és a dinamikus tartalom használata is elterjedtebb.
- 4. szint: Mester érettség – Valós idejű személyre szabás, generatív AI és tiszta szobatechnológia támogatja a testreszabott omnichannel élményeket. A csapatok együttműködnek a különböző osztályok között, és az AI irányítása integrálva van a döntéshozatalba.
Személyre szabási stratégiák
A kutatás három fő személyre szabási stratégiát vázol fel:
- Ügyfélalapú: Egyedi élmények kialakítása a személyes adatok és viselkedés alapján.
- Csoportalapú: A közönség szegmentálása megosztott jellemzők vagy viselkedések alapján.
- Aggregált adatalapú: Anonimizált, nagyméretű adathalmazon alapuló általános trendek azonosítása.
Fontos megjegyezni, hogy a jelentés nem javasol egyetlen legjobb megoldást, hanem példákat biztosít, hogy segítse a vállalatokat a saját képességeik és céljaik értékelésében.
A jövőt tekintve a marketingesek számára az érettségi keret egy struktúrált módot kínál a felkészültség értékelésére az emberek, folyamatok és technológia terén. A személyre szabást nem csupán szoftverproblémaként kell kezelni, hanem hosszú távú elmozdulásként a vállalatok csapatainak struktúrájában és az adatok kezelésében.
