Com as exigências e expectativas dos clientes a um Máximo histórico, as recompensas para as marcas que atendem e superam essas expectativas nunca foram tão doces. De facto, de acordo com a McKinsey's Próximo no Relatório de Personalização 2021, as empresas que se destacam na personalização geram 40% mais receita do que as empresas que oferecem experiências médias aos clientes.
Então, o que está alimentando as estratégias de personalização mais bem-sucedidas?
Alcançar uma personalização excecional começa com desbloquear o potencial dos dados que já existem no seu ecossistema de marketing – e é aqui que a decisão e a orquestração desempenham um papel central.
A decisão e a orquestração impulsionam quase todas as interações personalizadas que ocorrem entre as marcas e seus clientes. Ao adotar uma abordagem conjunta aos dados e implementar processos de decisão e orquestração, as marcas podem extrair valor dos dados e oferecer experiências relevantes e significativas aos clientes em escala.
O que é a tomada de decisão?
Tomada de decisões é uma técnica que combina dados, regras e análises preditivas para tomar decisões inteligentes sobre o que falar com os clientes, em que canal — essencialmente, permite que as organizações maximizem cada interação com o cliente.
Como funciona a tomada de decisão?
Os dados são fundamentais para a tomada de decisões, mas são utilizados de uma forma muito específica. Embora a segmentação baseada em dados seja usada pelas organizações como uma tática para apoiar campanhas de CRM — pense em segmentar uma coorte específica com ofertas especiais ou boletins informativos relevantes, a decisão baseada em dados é um processo usado para identificar a melhor experiência para os clientes, conectando os pontos entre dados históricos e dinâmicos de clientes, dados operacionais e dados de negócios.
O papel do AI e do machine learning na tomada de decisão
Quando alimentado por AI e aprendizado de máquina, a tomada de decisões tem o potencial de oferecer experiências ao cliente com tanta precisão que ele se sente intuitivo. Ao treinar algoritmos de aprendizado de máquina com dados como palavras, dados de log, dados de séries temporais ou imagens, um modelo e variantes do modelo são criados e testados para determinar qual variante melhor atinge os objetivos de negócios. O processo pode ser ainda mais refinado adicionando lógica baseada em critérios como a idade do cliente ou um modelo de AI alimentado com dados meteorológicos em tempo real. Conectar-se com as realidades dos clientes em tempo real significa que as marcas podem oferecer com sucesso o tipo de relevância no momento que os consumidores de hoje exigem e esperam.
O que é orquestração?
Trabalhando lado a lado com a tomada de decisões, a orquestração coordena a entrega das melhores ações determinadas pelo mecanismo de decisão. A orquestração permite que os departamentos de marketing compartilhem informações entre canais como mídias sociais, e-mail marketing e sistemas de gerenciamento de relacionamento com o cliente para garantir que as experiências certas sejam entregues em todos os aplicativos, plataformas ou canais digitais relevantes usando a mensagem certa, no momento certo, no lugar certo – é o passo essencial para criar experiências omnichannel integradas.
Impulsionar o envolvimento, a conversão e a fidelidade
Ao direcionar a experiência certa para o canal certo, a orquestração também impulsiona a conversão. Os utilizadores anónimos tornam-se utilizadores conhecidos, os utilizadores conhecidos tornam-se utilizadores envolvidos, os utilizadores envolvidos tornam-se clientes e, com o tempo, estes clientes tornam-se clientes leais e repetidos. Mas a decisão e a orquestração são tão eficazes quanto o CDP da organização – especialmente sua capacidade de agregar dados e criar perfis de clientes unificados. Quando AI, aprendizado de máquina e modelos de atribuição são colocados em camadas sobre uma base sólida, eles criam os tipos de experiências do cliente que melhoram a reputação da marca, aumentam a fidelidade do cliente e geram receita.
Tomada de decisões and orchestration within Sitecore CDP
Sitecore CDP é uma plataforma avançada de dados de clientes que combina unificação e segmentação do perfil do cliente com decisões e orquestração orientadas por AI para oferecer resultados revolucionários para as organizações.
Quatro processos-chave trabalham juntos dentro do CDP para oferecer personalização em escala:
1. Gestão de dados
Durante o estágio inicial do processo de personalização, o CDP se concentra em agregar dados e rastrear a atividade do cliente em cada ponto de contato, antes de conectar e consolidar esses dados para fornecer uma visão única, precisa e de 360 graus de cada cliente. Ao acompanhar cada interação com o cliente, o CDP pode organizar essas informações em um cronograma único e acionável para cada cliente.
2. Previsão e decisão
Uma vez que os dados tenham sido agregados e consolidados em uma única visão do cliente, a próxima melhor ação para o cliente é decidida pela construção de modelos de decisão e variantes de modelo de decisão com base em dados comportamentais, dados históricos, dados transacionais e dados operacionais da empresa, como risco, preços e estoque. Ao adicionar regras, AI e lógica programável, as marcas podem oferecer as experiências mais relevantes em tempo real.
3. Experimentação
É aqui que o CDP determina quais modelos de decisão estão funcionando. Sitecore testes A/B integrados da CDP permitem que as marcas testem como diferentes variantes de decisão se comparam entre si. As configurações de experimentação também permitem que você escolha quem e onde as pessoas veem suas decisões. O teste silencioso torna possível testar decisões em cada usuário aplicável sem interromper as ofertas atuais, permitindo que as marcas vejam qual decisão seria tomada se uma determinada variante estivesse em produção.
4. Experiências
Por fim, o estágio de orquestração reúne dados, decisões e experimentação para oferecer a experiência mais relevante para seus clientes no canal mais relevante. Cada interação pode ser personalizada para fornecer aos seus clientes as ofertas e informações de que precisam no canal certo no momento exato – no caso de uma companhia aérea, por exemplo, isso pode significar entregar uma confirmação de reserva por e-mail ou uma mensagem sobre um atraso de voo de última hora por notificação push.
Resultados reais para marcas e clientes
Ao aproveitar os dados existentes e empregar os recursos de processamento de dados, decisões orientadas por AI e poderosos recursos de orquestração do CDP, as marcas podem esperar oferecer os tipos de experiências excecionais que beneficiam seus clientes e seus balanços.
Quer melhorar a sua estratégia de personalização? Saiba mais sobre como tomar decisões neste Artigo do Centro de Conhecimento ou confira nosso guia para dominar a tomada de decisões.