Os profissionais de marketing só verão o ROI da personalização se tiverem uma compreensão completa dos comportamentos prováveis dos clientes, o que permite que as marcas ofereçam valor real.
Pessoal, desde 2019, quando o
Gartner previu pela primeira vez que 80% dos profissionais de marketing
abandonariam os esforços de personalização até 2025, houve uma divergência
significativa de pontos de vista entre aqueles que duvidam que a personalização
possa trazer benefícios e aqueles que a consideram essencial para fornecer
resultados positivos para o cliente e valor.
Então, onde está a verdade?
A personalização pode ter
inúmeros significados, desde um nome impresso em uma caneca até uma oferta de
redirecionamento. Na ciência de dados, como é aplicada no marketing, a
personalização é o uso de dados de clientes primários para oferecer ofertas e
experiências personalizadas, online e offline. Ao focar em comunicações de
marketing e jornadas de compra para clientes existentes em um nível individual,
uma experiência aprimorada do cliente evolui e oferece valor a longo prazo.
Usar a personalização, portanto,
parece uma estratégia óbvia. Por que as marcas não querem entender como e
quando alcançar os clientes com base em suas preferências pessoais e se
envolver com eles com base em seus interesses e o que eles provavelmente
comprarão?
Aqui, o Gartner identifica dois
obstáculos principais, gerenciamento de dados do cliente e falta de ROI, ambos
implicando que não é a personalização ou sua eficácia como estratégia per se
que é problemática; a raiz do problema é a implementação.
Dados de clientes de boa
qualidade e, criticamente completos, são a chave para oferecer uma
personalização eficaz.
Os dados sobre um cliente podem
detalhar todos os pontos de contato de sua marca, oferecendo uma visão
holística de uma marca do cliente. Quando bolsões de dados são perdidos, é um
divisor de águas que prejudica fundamentalmente uma iniciativa de marketing
personalizada.
Felizmente, os projetos de integração
de dados não precisam mais de meses de recursos e desenvolvimento. Por exemplo,
as tecnologias baseadas em nuvem eliminam os gastos iniciais de hardware e
fornecem escalabilidade rápida de capacidade com custos proporcionais. Além disso,
uma estratégia de dados adequadamente pensada, com identificadores exclusivos
de clientes usados em todos os sistemas online e de back-office, não deixa
esconderijos para silos de dados que não podem ser unidos e anexados a um
registro de cliente.
Digo sempre que a tecnologia é um
facilitador não a solução. Fornecer ROI rastreável é muitas vezes visto como um
desafio tecnológico, onde simplesmente comprar a licença de software certa
gerará um ROI significativo. Mas a tecnologia é um facilitador e nada mais. A
personalização requer que os dados sejam interpretados corretamente.
Os clientes são invariavelmente
diversos e não se adaptam perfeitamente a grupos segmentados, mas têm hábitos
individuais; alguns clientes podem comprar imediatamente após acessar um site,
enquanto outros costumam fazer compras e comprar apenas na segunda ou terceira
visita, talvez ao longo do curso de alguns dias, e há muitos cenários possíveis
no meio. Esse nível de complexidade é simplificado por meio de modelos de dados
que preveem a probabilidade de certas coisas acontecerem considerando a
inteligência holística. A modelagem de dados está ajudando os profissionais de
marketing a entender a probabilidade de um cliente realizar um comportamento
desejado a partir de uma infinidade de opções, como e quando o fará e quais
estímulos são necessários para fazê-lo se comportar dessa maneira.
Para personalizar o conteúdo para
os clientes, você não precisa saber tudo sobre eles. De repente, o mundo das
ofertas personalizadas começa a se abrir. Você pode enviar uma comunicação
quando um cliente tiver maior probabilidade de abri-la ou quando o cliente não
tiver visitado o site por mais tempo do que o normal. Você pode enviá-lo pelo
canal ao qual o cliente responde melhor. Você pode incluir o produto que eles
costumam comprar naquela época do ano ou o produto que nunca compraram, mas
provavelmente comprarão na próxima. Você pode até entender a probabilidade da
compra e usar um incentivo quando essa probabilidade diminuir, preservando
assim o valor total e não descontando produtos para clientes que comprarão num
determinado momento de qualquer maneira, enquanto ainda aumenta a conversão
onde é mais importante.
Isso também levanta a questão de
quanto conteúdo pode ser personalizado. Idealmente, um sistema de gerenciamento
de ativos digitais pode ser usado para desbloquear o conteúdo da marca
existente; caso contrário, existem várias maneiras de se concentrar nos
produtos mais populares (ou lucrativos). O ROI dessa abordagem só é gerado
quando todas essas coisas se juntam, portanto, uma parte importante de uma
estratégia de personalização é levar em consideração a tecnologia e o orçamento
para criar os modelos e as automações de marketing que realmente distribuem a
solução.
Em minha experiência, a mudança
de gastos da própria tecnologia para os modelos e a execução teve um impacto
profundo no ROI, com muitos projetos de personalização fracassados
resultantes de muito investimento em tecnologia cara e superespecificada,
deixando poucos recursos disponíveis para o modelagem e atividade em si.
Outro obstáculo que a
personalização muitas vezes deve superar é o desafio da privacidade. A mídia
está repleta de histórias sobre as preocupações do público com a privacidade e
a aversão a ser espionado.
Para personalizar o conteúdo para
os clientes, você não precisa saber tudo sobre eles, é um desafio específico do
domínio. Se você está vendendo mantimentos, você precisa saber quais
mantimentos um cliente prefere e quando ele escolhe ir às compras; o comportamento
do cliente demonstra que eles terão prazer em oferecer essas informações a você
e geralmente esperam que você as saiba se já fizeram compras com você antes.
Ser oferecido as coisas que você
provavelmente comprará não é realmente uma invasão de privacidade, é apenas
usar as informações disponíveis para tornar a experiência realmente conveniente
para o cliente. Concentrar-se no que é do interesse do cliente dessa maneira
realmente remove as preocupações com a privacidade, porque se trata de agir de
acordo com o que o cliente espera que você saiba de qualquer maneira de suas
interações anteriores com você como marca. Isso é comprovado em pesquisas, com
os clientes indicando persistentemente que preferem jornadas e conteúdo
personalizados em uma ampla variedade de cenários diferentes.
Enfim, a personalização é sobre
entender os clientes e usar essa percepção para fornecer a eles uma experiência
melhor, mas para conseguir isso requer dados completos, relevantes e de alta
qualidade no nível do cliente.
Ela está usando dados, insights e
experiência habilitados pela tecnologia, para fornecer aos clientes
experiências melhores e mais recompensadoras para todos. Não é uma solução de
tecnologia pura.
Ver as estratégias de
personalização como um compromisso de longo prazo para liberar valor, em vez de
perseguir objetivos de compra de curto prazo, é crucial. Isso significa
investir em uma estratégia de dados robusta e ágil que beneficie tanto a marca
quanto o cliente.
Concluindo, se você for usar a
personalização, faça-a corretamente ou não a faça.
Pense nisso.
Sergio Mansilha
