Con las demandas y expectativas de los clientes a un Máximo histórico, las recompensas para las marcas que cumplen y superan estas expectativas nunca han sido más dulces. De hecho, según McKinsey's Siguiente en el informe de personalización 2021, las empresas que sobresalen en la personalización pueden generar un 40% más de ingresos que las empresas que brindan experiencias promedio a los clientes.
Entonces, ¿qué está impulsando las estrategias de personalización más exitosas?
Lograr una personalización excepcional comienza con desbloquear el potencial de los datos que ya existen dentro de su ecosistema de marketing, y aquí es donde la toma de decisiones y la orquestación juegan un papel central.
La toma de decisiones y la orquestación impulsan casi todas las interacciones personalizadas que tienen lugar entre las marcas y sus clientes. Al adoptar un enfoque conjunto de los datos e implementar procesos de toma de decisiones y orquestación, las marcas pueden extraer valor de los datos y ofrecer experiencias relevantes y significativas a los clientes a escala.
¿Qué es la toma de decisiones?
Toma de decisiones es una técnica que combina datos, reglas y análisis predictivos para tomar decisiones inteligentes sobre qué hablar con los clientes, en qué canal, esencialmente, permite a las organizaciones maximizar cada interacción con el cliente.
¿Cómo funciona la toma de decisiones?
Los datos son clave para la toma de decisiones, pero se utilizan de una manera muy específica. Si bien las organizaciones utilizan la segmentación basada en datos como una táctica para respaldar las campañas de CRM, piense en dirigirse a una cohorte específica con ofertas especiales o boletines relevantes, la toma de decisiones basada en datos es un proceso que se utiliza para identificar la experiencia más relevante y la siguiente mejor para los clientes al conectar los puntos entre los datos históricos y en vivo de los clientes, los datos operativos y los datos comerciales.
El papel de la AI y el aprendizaje automático en la toma de decisiones
Cuando se impulsa con AI y aprendizaje automático, la toma de decisiones tiene el potencial de brindar experiencias a los clientes con tal precisión que se sienten intuitivas. Al entrenar algoritmos de aprendizaje automático con datos como palabras, datos de registro, datos de series temporales o imágenes, se crean y prueban un modelo y variantes del modelo para determinar qué variante logra mejor los objetivos comerciales. El proceso se puede refinar aún más agregando lógica basada en criterios como la edad del cliente o un modelo de AI alimentado con datos meteorológicos en tiempo real. Conectarse con las realidades de los clientes en tiempo real significa que las marcas pueden ofrecer con éxito el tipo de relevancia en el momento que los consumidores de hoy exigen y esperan.
¿Qué es la orquestación?
Trabajando de la mano con la toma de decisiones, la orquestación coordina la entrega de las siguientes mejores acciones determinadas por el motor de toma de decisiones. La orquestación permite a los departamentos de marketing compartir información entre canales como las redes sociales, el marketing por correo electrónico y los sistemas de gestión de relaciones con los clientes para garantizar que se brinden las experiencias correctas en todas las aplicaciones, plataformas o canales digitales relevantes utilizando el mensaje correcto, en el momento adecuado y en el lugar correcto: es el paso esencial para crear experiencias omnicanal conjuntas.
Impulsar el compromiso, la conversión y la lealtad
Al dirigir la experiencia correcta al canal correcto, la orquestación también impulsa la conversión. Los usuarios anónimos se convierten en usuarios conocidos, los usuarios conocidos se convierten en usuarios comprometidos, los usuarios comprometidos se convierten en clientes y, con el tiempo, estos clientes se convierten en clientes leales y habituales. Pero la toma de decisiones y la orquestación son tan efectivas como el CDP de la organización, especialmente su capacidad para agregar datos y crear perfiles de clientes unificados. Cuando la AI, el aprendizaje automático y los modelos de atribución se superponen sobre una base sólida, crean los tipos de experiencias de los clientes que mejoran la reputación de la marca, aumentan la lealtad de los clientes e impulsan los ingresos.
Toma de decisiones and orchestration within Sitecore CDP
Sitecore CDP es una plataforma avanzada de datos de clientes que combina la unificación y segmentación del perfil del cliente con la toma de decisiones y la orquestación basadas en AI para ofrecer resultados innovadores para las organizaciones.
Cuatro procesos clave trabajan juntos dentro del CDP para ofrecer personalización a escala:
1. Gestión de datos
Durante la etapa inicial del proceso de personalización, el CDP se enfoca en agregar datos y rastrear la actividad del cliente en cada punto de contacto, antes de conectar y consolidar estos datos para brindar una vista única, precisa y de 360 grados de cada cliente. Al rastrear cada interacción con el cliente, el CDP puede organizar esta información en una línea de tiempo única y procesable para cada cliente.
2. Predicción y toma de decisiones
Una vez que los datos se han agregado y consolidado en una única vista del cliente, la siguiente mejor acción para el cliente se decide mediante la creación de modelos de decisión y variantes de modelos de decisión basados en datos de comportamiento, datos históricos, datos transaccionales y datos operativos de la empresa, como riesgo, precios e inventario. Al agregar reglas, AI y lógica programable, las marcas pueden ofrecer las experiencias más relevantes en tiempo real.
3. Experimentación
Aquí es donde el CDP determina qué modelos de decisión están funcionando. Las pruebas A/B integradas de Sitecore CDP permiten a las marcas probar cómo se comparan las diferentes variantes de decisión entre sí. La configuración de experimentación también le permite elegir quién y dónde las personas ven sus decisiones. Las pruebas silenciosas permiten probar las decisiones en cada usuario aplicable sin interrumpir las ofertas actuales, lo que permite a las marcas ver qué decisión se tomaría si una variante en particular estuviera en producción.
4. Experiencias
Por último, la etapa de orquestación reúne datos, toma de decisiones y experimentación para ofrecer la experiencia más relevante para sus clientes en el canal más relevante. Cada interacción se puede personalizar para proporcionar a sus clientes las ofertas y la información que necesitan en el canal correcto en el momento exacto: en el caso de una aerolínea, por ejemplo, esto podría significar entregar una confirmación de reserva por correo electrónico o un mensaje sobre un retraso de último minuto en un vuelo mediante notificación automática.
Resultados reales para marcas y clientes
Al aprovechar los datos existentes y emplear las capacidades de procesamiento de datos, toma de decisiones basada en AI y poderosa orquestación del CDP, las marcas pueden esperar ofrecer los tipos de experiencias excepcionales que benefician tanto a sus clientes como a sus balances.
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