Revisão da abordagem de personalização para aumentar a ressonância, a relevância e o alcance

Talvez você queira se sentar para isto: Gartner publicou recentemente seu relatório olhando para 2020, e nele, eles oferecem algumas descobertas surpreendentes. Mais notavelmente, a empresa prevê que "80% dos marqueteiros que investiram na personalização abandonarão seus esforços devido à falta de ROI, aos perigos do gerenciamento de dados de clientes ou de ambos" até 2025.

No entanto, os consumidores adoram a personalização. De acordo com a Pesquisa de Conteúdo do Consumidor de 2018 da Adobe, 67% dos entrevistados acham que as marcas devem ajustar automaticamente o conteúdo com base no contexto, e 42% se aborrecem com conteúdo que não é personalizado. A personalização não é algo que dá à marca uma vantagem sobre a concorrência; é uma expectativa dos consumidores que anseiam por relevância entre uma abundância de conteúdo. Mas quando a personalização parece difícil para muitos marqueteiros, o que pode ser feito?

Estes desafios identificados pela Gartner exemplificam como é importante que os marqueteiros se estabeleçam para o sucesso ao investir na personalização. Porque a personalização não é o problema - é se os marqueteiros construíram um modelo de atribuição, se permitiram que ele surgisse com insights ou impulsionasse ações, e estão revisando essa abordagem com base nos resultados que recebem. Aqueles que não o fizerem acabarão por falhar, levando às frustrações levantadas pelo Gartner. Embora as marcas não devam abandonar a personalização, elas poderiam prescindir de investimentos e iniciativas de difícil controle que levam anos até que seu valor possa ser medido adequadamente, talvez até mesmo trancando-as em uma configuração que não funciona de fato. Eis o que fazer em seu lugar.

O planejamento estratégico é a chave para uma personalização eficaz

À luz das recentes preocupações com a privacidade, algumas marcas estão repensando completamente a maneira como visam o público. O Google e o jornal britânico The Guardian, por exemplo, se uniram para oferecer anúncios do Google Home que são relevantes para os tipos de receitas ao lado das quais foram colocados. Para conseguir isto, eles ensinaram um modelo de aprendizagem de máquina para identificar qualidades sobre cada receita (como doce versus salgado ou ingredientes), que foi então utilizado para construir anúncios relevantes de forma dinâmica - basicamente, visando dados sobre as receitas reais e não os leitores que estão interessados nelas.

Quando se trata de iniciativas como esta, há duas tomadas de posição. Primeiro, ela sinaliza a crescente importância dos estímulos contextuais e como eles se relacionam com a mentalidade do consumidor - considerando, por exemplo, a entrega programática de um conteúdo em resposta a uma playlist baseada no humor ("Songs for Relaxing") ou atividade ("Background Music for Cooking"). Em segundo lugar, a estratégia demonstra a importância de ter uma taxonomia backend de conteúdo que possa se conectar aos sistemas necessários para proporcionar uma experiência tão personalizada - e é precisamente aí que muitos estão tendo problemas.

Os dados não são realmente o principal inibidor da personalização, nem a tecnologia; muitas vezes são pessoas, e isto pode variar desde a alfabetização digital até a estrutura operacional. De acordo com dados da eMarketer, apenas cerca de um terço dos marqueteiros americanos estão confiantes em sua capacidade de criar ou entregar publicidade personalizada aos clientes. Um impressionante 44% dizem que não têm estratégia ou capacidade tecnológica CX real.

"Mesmo os profissionais digitais que têm dados de clientes dizem frequentemente que suas equipes estão desconectadas de outros grupos e não têm recursos para encontrar insights nos dados para melhorar o CX", escreve o analista sênior da Forrester Nick Barber e o analista principal VP Brendan Witcher em seu relatório, "Não há personalização sem inteligência de conteúdo" "O fracasso em encontrar o tamanho e a estrutura certos para a organização é um problema comum; de fato, os executivos digitais o citam como a principal barreira para o sucesso da entrega de experiências digitais"

As marcas precisam ter confiança em seus dados e propriedade para orquestrar a experiência digital, embora o tamanho e a escala da transformação digital necessária tenham tornado isso incômodo para muitos. Para evitar ficar presas em longas fases de implementação, as marcas devem procurar parceiros ágeis que possam ajudá-las a criar impulso e rapidamente e alcançar resultados mais rápidos.

Em uma entrevista com o LinkedIn, o analista digital Brian Solis descreve o processo assim: "Enquanto você está migrando as coisas para a nuvem, enquanto faz investimentos maiores e mais focados em infra-estrutura, também podemos olhar para outros investimentos ao longo da jornada, através de funções, que terão pagamentos imediatos e que na verdade são menores em seus esforços"

Chamamos isto de zero para um: em vez de ferver o oceano indo imediatamente para uma experiência de dez níveis, priorizamos iniciativas com o menor investimento, mas com o maior retorno. Um exemplo disso é quando desenvolvemos um quiz para a marca de supermercado Jumbo, que ajuda os clientes a encontrar um vinho ou cerveja que melhor se adapte a seus gostos.

O primeiro passo foi construir um questionário básico que pudesse fornecer valor a qualquer cliente; após a simples iteração entrar em funcionamento, expandimos para incluir uma linha mais avançada e diversificada de perguntas para acomodar aqueles com preferências e gostos mais matizados. Isto mostra como as marcas podem, de forma iterativa, implementar soluções mais personalizadas, que geram valor significativo para os consumidores através de um processo ágil.

Chegou a hora de se adaptar à ágil.

A personalização falha quando não agrega valor

"A paisagem de hoje tem uma quantidade incrível de engenharia, mas é usada com pouca ou nenhuma empatia: esta idéia de que só porque a tecnologia está lá, precisamos incessantemente redirecioná-la e persegui-la através da web", diz o fundador da MediaMonks e membro do Conselho Wesley ter Haar. "Quando você começa a pensar no usuário, você começa a pensar no que chamamos de pontos de inflexão pessoal. Onde está o valor para o usuário na forma como nos comunicamos? Como podemos ser assistenciais?"

A experimentação é a chave para adotar uma abordagem mais orientada ao cliente em relação aos dados de uma maneira, trata-se de pensar nos dados como uma via de mão dupla, através da qual o feedback do usuário pode ser aplicado para promover a relevância e o alcance de sua mensagem. Isto mais uma vez se liga à necessidade de um processo de produção ágil, no qual as equipes podem implementar este feedback com rapidez e iterar a partir daí.

Por exemplo, adotamos uma abordagem baseada em interesses para aumentar a consciência da pesquisa por trás da marca Gladskin, a fórmula vencedora de prêmios. A campanha se concentrou em aumentar o alcance e, ao mesmo tempo, visar seus públicos mais relevantes com base em interesses, diminuindo o CPM (custo por impressão) para esticar ainda mais os orçamentos e aumentar o ROI no processo.

Através de testes semanais de divisão e reportagem, pudemos determinar qual combinação de ativos causou maior impacto tanto na fase de conscientização, consideração e compra através do funil, por canal. Em vez de ser seguido pelo mesmo anúncio em toda a experiência da mídia social, os usuários acabaram encontrando conteúdo mais adaptado às suas necessidades em cada etapa do funil.

Os dados podem ser poderosos, mas acumulá-los sem construir nos canais ou fluxos de trabalho necessários para ativá-los faz pouco para ajudá-lo a construir relações significativas com seu público. Conforme a demanda dos consumidores por conteúdo relevante cresce, as marcas devem ser estratégicas em seu investimento com dados e a arquitetura que potencia sua capacidade de obter insights.