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Marketing Personalizado
- 1. MARKETING PERSONALIZADO: ¿POR DÓNDEEMPEZAR? PATRICK MARIN – KEY ACCOUNT MANAGER
- 2. AGENDA • El reto •Por dónde empezar • Qué no debes hacer • Las etapas de la personalización • Conclusiones
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- 4. EL RETO OPTIMIZAR ELCUSTOMER JOURNEY Dirígete al destinatario Adáptate a él (conoce sus necesidades, cumple sus expectativas…) Genera engagement y fidelidad Customer Journey Datos TecnologíaMarketing Interacciones personalizadas
- 5. EL RETO Falta de personalizaciónDesinterés / decepción del destinatario Contactos inactivos / Peor imagen de Marca Impacto en la Deliverability Menor conversión de ventas
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- 7. ¿Qué sabes detus clientes y prospects? ¿Qué departamento/s posee/n esa información? ¿Quiénes son los sponsors internos de tu proyecto? Identifica a todas las personas que deberán estar involucradas en el proyecto Planifica todas las acciones necesarias • Análisis de datos • Conocimiento de cliente / prospect • Planificación de interacciones e integración en la comunicación global de la marca • Creación de contenidos • Programación de las campañas y parámetros de envío • Secuencias de tests y optimización Preguntas clave Metodología
- 8. QUÉ NO DEBESHACER
- 9. QUÉ NO DEBESHACER Presión Marketing - Dar sistemáticamente por asumido el opt-in de los nuevos clientes (tras una factura, una compra en una tienda, etc.) No explotar adecuadamente la información recopilada durante la relación con el cliente o no respetar sus expectativas Dirigirte a tus nuevos clientes y prospects como a los demás No hacerles descubrir tu marca poco a poco No testar adecuadamente tus comunicaciones … y ésta no es una lista exhaustiva…
- 10. ETAPAS DE LAPERSONALIZACIÓN
- 11. SOFISTICACIÓN DE LASCAMPAÑAS Un único canal Uso de listas de distribución Scoring, modelos y segmentación avanzada Ciclo más rápido Mejores resultados Marketing multicanal Identificación canal preferido Atribución de respuesta Multi-plataforma Respuesta de cliente por canal Campañas de triggers Ingresos/resultados Interacciones personalizadas Visión única de cliente Optimización cross-channel Optimización de canales Uso de canales
- 12. ETAPAS DE LAPERSONALIZACIÓN Ausencia de personalización Contenido estático ESTÁTICA BASADA EN LA IDENTIDAD BASADA EN DATOS VISIÓN ÚNICA DE CLIENTE PREDICTIVA OPTIMIZADA Personalización básica: Nombre Género Edad … Comunicación segmentada Enriquecimiento de datos Generación de conocimiento a nivel grupo /segmento Gestión individualizada y en tiempo real de la experiencia de cliente Comunicaciones adaptadas a la identidad, comportamiento y circunstancias del cliente. Gestión predictiva de la experiencia de cliente, comunicaciones adaptadas al comportamiento más probable en base a perfil de cliente y comportamiento. Recomendación de producto pre-cualificada.
- 13. ANÁLISIS Optimización decampañas EVALUACIÓN DE LA EXPERIENCIA DE CLIENTE Resultado de una campaña en función a distintas variaciones (día o momento de envío, …) 1. ESTÁTICA AUSENCIA DE PERSONALIZACIÓN
- 14. • Refleja laidentidad del cliente, tratándole de forma individualizada y no como si toda la audiencia fuera un único un grupo homogéneo • Integra campos de personalización estándar y el contenido de los emails es estático. Entre los campos de personalización encontraremos el nombre, pero también otros como género, localización o edad. 2. PERSONALIZACIÓN BASADA EN LA IDENTIDAD
- 15. 2. PERSONALIZACIÓN BASADAEN LA IDENTIDAD Interés Género Edad
- 16. 3. PERSONALIZACIÓN BASADAEN DATOS Consolidación de datos para obtener una visión de cliente y no únicamente de campaña Datos disponibles y analizables • Demograficos (nombre, apellido, estado civil, etc.) • De comportamiento • Transaccionales (up / cross sell, recomendación de productos…) Objetivos: • Adaptar la comunicación en función de las preferencias del segmento • Momento de contacto basado en las preferencias del segmento
- 17. La información puede además enriquecersecon datos de terceros 3. PERSONALIZACION BASADA EN DATOS Definición de segmentos en base a: Grado de engagement Frecuencia de apertura Compras conocidas
- 18. 3. PERSONALIZACION BASADAEN DATOS EJEMPLO PRÁCTICO ¡No espere más, nuestra oferta termina a medianoche! ¡No espere más, toda la decoración a precios rebajados hasta medianoche! ¡No espere más, almohadas a precio reducido hasta medianoche! ¡No espere más, grandes ofertas en iluminación hasta medianoche! +22% Aperturas +158 % Clics Un retailer multicanal observa una bajada en el rendimiento de sus campañas Realiza una campaña personalizada en base a las visitas anteriores a la Web Resultados
- 19. 3. PERSONALIZACIÓN BASADAEN DATOS Oferta Segmentada Preferencia de canal
- 20. 4. VISIÓN ÚNICADE CLIENTE • La visión única de cliente permite realizar una gestión individualizada (e idealmente en tiempo real), de la experiencia de cada cliente a través de todos los canales. • Permite crear un mensaje ad-hoc en función de la identidad, comportamiento y circunstancias de un cliente específico.
- 21. 4. VISIÓN ÚNICADE CLIENTE
- 22. 5. PREDICTIVA-OPTIMIZADA • Representael escalón más alto de la personalización. • Pasa por un profundo análisis de datos que permita predecir las necesidades futuras del cliente y facilita el desarrollo de scorings predictivos: Sugerencias de producto Scorings de propensión a la fuga Identificación de gemelos Scorings de clientes con alto potencial • Para los actores más ágiles y maduros, esta personalización puede desarrollarse en tiempo real.
- 23. RECORRIDO DE CLIENTEUNIFICADO Y PERSONALIZADO Los marketers que utilizan herramientas predictivas suelen superar los objetivos marcados por la empresa. x 1,8 El aumento de ingresos generados gracias al uso del marketing predictivo, se sitúa por encima de la media del mercado. Segmentaciones 3 diseños distintos que se utilizarán en función del segmento La recomendación de producto se desarolla en base a un algoritmo Los canales, horas y días de envío se adaptan a las preferencias del cliente, una vez que sus datos han sido analizados Preferencias Recomendación x 2,9 86% Aquellos que han implementado marketing predictivo han visto aumentar su ROI tras al menos dos años. Propensión Descuento adaptado a la propensión del cliente Fuente: Forrester Consulting paraEverString, publicado por Forbes
- 24.
- 25. NUESTRAS RECOMENDACIONES Realiza testspara validar y optimizar la experiencia de cliente. Analiza periódicamente los resultados Pon el foco en la experiencia de cliente Contextualiza en función del canal, las preferencias del cliente y su potencial Sorprende a tus contactos, diferénciate de otras marcas Realiza tests para validar y optimizar la experiencia de cliente. Analiza periódicamente los resultados Elabora tu plan de marketing a nivel genérico y trabaja luego en la personalización de los contenidos Piensa en triggers: automatiza tanto como te sea posible
- 26. RECORRIDO DE CLIENTEUNIFICADO Y PERSONALIZADO @ @ @ @ @ @
- 27. INTELIGENCIA ARTIFICIAL YAUTOMATIZACIÓN • No sólo están de moda, son ya una realidad para muchos marketers • La automatización del marketing requiere madurez de la actividad de marketing y aptitudes analíticas • La inteligencia artificial requiere madurez analítica y técnica • Nuevas herramientas y habilidades tecnológicas se sitúan a la vanguardia: • DMP • Machine learning y algoritmos capaces de aprender • Probadores interactivos • Reconocimiento facial • …
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- 29. Patrick Marín Key AccountManager Cheetah Digital [email protected] Linkedin: https://www.linkedin.com/in/patrick-marin/ ¡SIGAMOS EN CONTACTO! https://es-es.cheetahdigital.com/ https://twitter.com/CheetahDig_ES https://www.linkedin.com/company-beta/18076246/
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