Cara melakukan personalisasi pemasaran dalam skala besar

Tidak ada personalisasi, tidak ada petunjuk. Atau hanya segelintir dari mereka.

Ini adalah paradigma baru di tahun 2023, didukung oleh penelitian. 56% konsumen mengharapkan penawaran dipersonalisasi 100% sepanjang waktu. Dan 83% konsumen bersedia membagikan data mereka untuk mendapatkan pengalaman yang dipersonalisasi.

Pertanyaannya adalah bagaimana pemasar dapat mempersonalisasi kampanye dalam skala besar? Seberapa terperinci seharusnya personalisasi? Di mana Anda mengumpulkan data perilaku pelanggan?

Untuk menjawabnya, berikut adalah beberapa cara perusahaan terkenal berhasil menggunakan berbagai solusi perangkat lunak personalisasi pemasaran yang berbeda.

Cara Domino's menurunkan CPA sebesar 65% dengan Twilio Segment

Domino's menghadapi tantangan dengan silo data pelanggan, mencegah kolaborasi seputar pengalaman pelanggan, yang menyebabkan rendahnya laba atas belanja iklan (ROAS) karena perpesanan umum/penargetan buruk.

Alsea, perusahaan induk Domino, membuat data lake di platform penyimpanan cloud Snowflake, didukung oleh CDP Segmen Twilio, untuk mengumpulkan dan mengkonsolidasikan semua titik kontak data pelanggannya di 16 merek, termasuk Domino's, dan memecah silo data menggunakan saluran data yang skala di semua titik kontak pelanggan.

Ini memungkinkan Domino membuat perjalanan pelanggan yang dipersonalisasi untuk kelompok yang berbeda berdasarkan perilaku dan membangun audiens yang sangat relevan menggunakan ciri-ciri SQL. Dengan cara ini, mereka menginformasikan semua kampanye iklan agar lebih efektif dan mendorong lebih banyak pendapatan melalui bisnis online dan aplikasinya.

Hasil:

• Penurunan biaya per akuisisi (BPA) sebesar 65% dari bulan ke bulan.
• Kampanye Facebook menunjukkan peningkatan konversi bertahap sebesar 23% untuk akuisisi pelanggan dan peningkatan retensi pelanggan sebesar 16%.
• Kampanye Google menghasilkan pertumbuhan ROAS sebesar 700% dan penurunan biaya akuisisi pelanggan (CAC) sebesar 65%.

Clari belajar bagaimana 'membangunkan orang mati'

Dulu, Clari, sebuah platform pendapatan, menggunakan strategi masuk ke pasar "semprot dan berdoa" alih-alih berfokus pada perusahaan yang menunjukkan niat membeli yang tulus. Hal ini menyebabkan penargetan merek besar apa pun yang muncul di benak Anda.

Setelah mendalami Fitur 6sense, sebuah platform orkestrasi ABM, Clari menggunakan strategi berbasis akun Wake the Dead untuk memenangkan kembali akun yang hilang. Mereka memanfaatkan iklan bergambar 6sense untuk menargetkan persona tingkat senior dan mengirimkannya ke laman landas pilihan didukung oleh Folloze.

Dengan melakukan itu, Clari mencapai $1 juta dalam prospek yang memenuhi syarat hanya dalam satu kuartal. Mereka menetapkan KPI untuk menjangkau 42 akun dengan enam pertemuan yang dipesan dan $500.000 dalam proses. Namun dengan Iklan Bergambar 6sense, mereka menjangkau 42 akun dengan CTR 79% dan memesan delapan pertemuan.

Apakah Anda mendapatkan hasil maksimal dari tumpukan Anda? Ikuti Survei Penggantian MarTech 2023

Halaman beranda Appcues yang dipersonalisasi

Appcues platform orientasi sedang mencari cara untuk meningkatkan demo dan uji coba mereka dengan mengoptimalkan tingkat konversi dari lalu lintas yang ada. Langkah pertama menggunakan UseProof, alat untuk personalisasi situs web.

Kemudian mereka mencoba data Clearbit untuk menyegmentasikan pelanggannya berdasarkan industri dan menciptakan tujuh audiens industri: media/hiburan, kesehatan, martech, teknologi pendidikan, perjalanan, SDM/perekrutan, dan tekfin.

Tim pembuatan permintaan Appcues menerapkan fitur Pengalaman UseProof untuk membuat tujuh variasi beranda mereka, dipersonalisasi untuk setiap industri.

Hasil? Varian yang dipersonalisasi mengonversi uji coba 42,54% lebih banyak daripada kontrol umum! Selain itu, kampanye ini telah mencapai 8.000+ pengalaman yang dipersonalisasi tanpa jam teknis.

Demikian pula, ProfitWell menerapkan UseProof untuk mempersonalisasi perjalanan konten berdasarkan perilaku pengunjung dan mengalami peningkatan prospek sebesar 162% dari unduhan konten di blog.

Zingtree mencocokkan data dari banyak sumber

Setelah menghabiskan banyak uang untuk iklan berbayar, Zingtree tidak puas dengan jumlah peluang berkualitas yang dihasilkan. Tantangan utamanya adalah tampil di hadapan orang yang tepat di Facebook, Instagram, dan LinkedIn saat menggunakan penargetan asli.

Untuk mengatasi masalah ini, Zigntree menggabungkan MetaMatch by Metadata untuk mengumpulkan dan memadukan data teknologi, data maksud, data eCommerce, unggahan akun dan daftar kontak, dan audiens Salesforce yang dinamis.

Meskipun hasil pastinya tidak diungkapkan, Zingtree mendapatkan prospek dari paid social under contract dalam 30 hari pertama mereka menggunakan MetaMatch.

Peralatan Olahraga DICK

DICK'S Sporting Goods perlu mempersonalisasi pengalaman pelanggannya, atlet dari berbagai olahraga, dengan menunjukkan kepada mereka penawaran produk yang tepat pada waktu dan tempat yang tepat. Bukan hal yang mudah untuk menawarkan jutaan atlet pengalaman unik dalam skala besar.

Untuk melakukannya, perusahaan membuat satu sumber yang aman untuk semua informasi pelanggan menggunakan Platform Data Pelanggan Adobe Real-Time. Ini memberi mereka wawasan tentang apa yang dijelajahi, dibeli, dan dialami pelanggan secara online dan di dalam toko. Mereka juga menggunakan Adobe Insights untuk mengelompokkan profil pelanggan dan mempersonalisasi notifikasi email, seluler, dan teks.

Hasilnya: 65% dari semua penjualan berasal dari pelanggan omnichannel, dengan 10% lebih banyak dibelanjakan oleh mereka yang terpapar pengalaman yang dipersonalisasi.

CloudTalk

Tim CloudTalk berjuang untuk mengubah pengunjung situs yang tertarik menjadi pelanggan karena mereka tidak dapat menentukan perusahaan pengunjung yang melihat konten "corong teratas" seperti entri blog. Oleh karena itu, mereka tidak dapat menciptakan pengalaman yang sangat disesuaikan.

Dengan Leedfeader, CloudTalk melacak data pembeli dan juga memfilter perusahaan yang menghabiskan banyak waktu menjelajahi situs tanpa berbuat lebih banyak. Maju cepat, perusahaan menggunakan data untuk mempersonalisasi pesan pemasaran ke 20% teratas dari browser yang paling aktif.

Membungkusnya

Personalisasi pemasaran adalah titik balik bagi setiap perusahaan yang ingin meningkatkan ROAS, memangkas CAC, dan mendorong lebih banyak penjualan melalui kampanye omnichannel. Ini adalah proses yang rumit dan mahal pada awalnya yang membutuhkan ketekunan yang kuat. Namun, akhirnya menghalalkan cara.