Desde a compreensão de seus fundamentos até a implementação de práticas recomendadas, descubra o poder e o potencial da personalização baseada em regras para moldar experiências de usuário excecionais.
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Nos últimos anos, oferecer uma experiência personalizada ao cliente mudou de uma estratégia de personalização inteligente para um requisito de missão crítica. Na verdade 72% dos clientes dizem que apenas prestam atenção a conteúdos e mensagens que são personalizados de acordo com os seus interesses específicos, e 63% dos clientes dizem que vão abandonar uma marca que oferece comunicação impessoal (genérica, chata, de tamanho único).
E não estamos nos referindo apenas a indivíduos que podem estar procurando por tudo, de produtos cosméticos a pacotes de férias em hotéis resort. Um número crescente de B2B clientes, que normalmente são representados por um grupo de 6 a 10 decisores com ciclos de vendas geralmente com duração de vários meses, espere também uma experiência personalizada, que é uma tendência conhecida como Personalização B2Me.
E assim, a pergunta central que as marcas devem responder é: Como podemos otimizar nosso site para oferecer consistentemente uma experiência personalizada ao cliente de uma forma que não seja apenas envolvente e eficaz, mas também escalável e lucrativa? A resposta é tirar o máximo proveito da personalização baseada em regras.
Em essência, a personalização baseada em regras permite que marcas e varejistas de comércio eletrônico criem condições que, uma vez atendidas, forneçam automaticamente aos clientes conteúdo e mensagens personalizados e hiperrelevantes com base em seu histórico de compras, demografia, comportamento no momento e outros fatores. Ao contrário da personalização dinâmica impulsionada por algoritmos de aprendizado de máquina, a personalização baseada em regras opera em um conjunto de critérios específicos.
O mecanismo que alimenta a personalização baseada em regras é um banco de dados personalizado de comandos lógicos "se/então", que determinam automaticamente o que cada cliente — e mais especificamente, membro de cada segmento de cliente — deve ver e experimentar com base em valores conhecidos e/ou valores assumidos.
Por exemplo, uma regra pode ditar que os novos visitantes de um site de comércio eletrônico devem ser recebidos com um pop-up oferecendo um desconto em sua primeira compra.
Estes comandos lógicos estão enraizados em condições e ações:
Naturalmente, as marcas devem definir suas condições e ações antes de poderem implementar a personalização baseada em regras. Também é possível criar combinações de múltiplas condições e ações.
Existem dois tipos principais de personalização baseada em regras: personalização explícita e personalização implícita.
1. Personalização explícita
A personalização baseada em regras que usa valores conhecidos é referida como personalização explícita (às vezes referida como personalização histórica).
As fontes de dados podem incluir:
2. Personalização implícita
A personalização baseada em regras que usa valores assumidos é referida como personalização implícita (às vezes referida como personalização baseada em intenção, personalização contextual e personalização adaptativa).
A principal diferença entre personalização implícita e personalização explícita, é que a segunda procura entender quem é um cliente, enquanto a primeira procura entender por que um cliente visitou.
As fontes de dados podem incluir:
Tanto a personalização explícita quanto as fontes de dados de personalização implícita se combinam para ajudar as marcas a determinar por que, o quê, quando e até mesmo como (por exemplo, banner herói versus notificação pop-up) cada cliente deve ser envolvido e nutrido para avançar no mapa da jornada do cliente que abrange:
Também é importante notar que a personalização baseada em regras usando fontes de dados explícitas e implícitas pode ajudar as marcas a se conectarem com os clientes após a transação. Isso não só ajuda a garantir o sucesso e a satisfação do cliente, mas pode ser excepcionalmente lucrativo quando as marcas cultivam os clientes em parceiros leais e embaixadores energizados.
Plataformas de experiência digital de nível empresarial apresentam uma biblioteca pronta para uso de ambos os tipos de regras (e fontes de dados associadas) para vários casos de uso comuns, que podem ser configurados de acordo. Eles também suportam regras personalizadas para dar suporte a objetivos de negócios específicos.
Aqui estão alguns exemplos simples dos diferentes tipos de personalização baseada em regras:
Esses exemplos examinam cenários que fornecem ou exibem algo para clientes que atendem à condição. No entanto, também é possível ocultar conteúdo ou elementos.
Por exemplo, se a verdadeira condição for definida como "um cliente está nos EUA com base em seu endereço IP", a ação associada (e a regra subsequente) pode ser "ocultar o banner herói para audiências internacionais" ou "ocultar o elemento que promove modelos de produtos que só estão disponíveis na Europa".
Esses exemplos também destacam que a personalização baseada em regras não depende de conversas com os clientes para obter insights e pistas sobre suas preferências e intenções. Este aspeto é vital, considerando que 85% dos clientes simplesmente não se comunicarão com uma marca por qualquer meio (chat, e-mail, telefone, pessoalmente) até que tenham passado pelo menos algum tempo "verificando" seu site e, muitas vezes, em várias visitas usando diferentes dispositivos.
Agora que exploramos como a personalização baseada em regras funciona em um nível básico e como ela pode ser configurada com algumas fontes de dados de personalização explícitas comuns e fontes de dados de personalização implícitas, vamos destacar os benefícios da personalização baseada em regras.
Isso ajuda as marcas a criar, selecionar e fornecer o conteúdo e as experiências mais eficazes e relevantes (incluindo exibição e layout) para todos os tipos de clientes.
A pesquisa descobriu que os CTAs personalizados têm um desempenho impressionante. 202% melhor do que os CTAs genéricos de tamanho único.
Marcas que usam AI e baseadas em machine learning "motores de recomendação" para fornecer conteúdo personalizado muitas vezes ver um grande aumento no engajamento.
KissMetrics.com ressalta: "O tempo no site é a melhor métrica para determinar o quão útil os visitantes encontram todo o seu site, em vez de se concentrar apenas em uma página." Além disso, o tempo no site pode ter um impacto positivo nos rankings de SEO.
Marcas que se destacam na personalização ganham 40% mais receita daquelas atividades vs. marcas que não se destacam nesta área. Além disso, a personalização normalmente gera um aumento de receita de 10% a 15%.
Quinze por cento dos clientes mais fiéis de uma marca respondem por 55-70% de suas vendas totais, e leads de referência converter 30% melhor do que os leads gerados por outros canais de marketing e têm um valor de vida útil 16% maior.
Os clientes que alternam entre dispositivos podem ser bem-vindos de volta ao site como amigos familiares versus esperados para começar a jornada como novos estranhos - o que é algo que alguns clientes simplesmente não farão.
As marcas podem Use tecnologia avançada de gerenciamento de conteúdo reunir tudo o que sabem sobre os seus clientes, de forma a personalizar todos os aspetos das suas campanhas de email (conteúdo, layout, frequência, datas, etc.).
Ao analisar os valores de engajamento (configurações iniciais e desempenho), as marcas podem melhorar a eficiência dentro e entre os canais. Eles também podem avaliar a relevância (baixo valor de engajamento normalmente indica falta de relevância e necessidade de fazer melhorias) e garantir que os objetivos de marketing digital permaneçam alinhados com os objetivos de negócios.
A personalização baseada em regras gera informações valiosas sobre o comportamento e as preferências do usuário, permitindo que as organizações refinem suas estratégias de personalização e otimizem ainda mais a entrega de conteúdo.
O software de personalização baseado em regras permite que as organizações otimizem e refinem continuamente as estratégias de personalização com base em feedback em tempo real e métricas de desempenho, garantindo que as experiências personalizadas permaneçam relevantes e eficazes ao longo do tempo.
A personalização baseada em regras simplifica o processo de entrega de conteúdo, aproveitando a automação para a seleção e apresentação de conteúdo relevante, economizando tempo e recursos para as organizações.
Para finalizar, vamos examinar algumas práticas recomendadas de personalização baseadas em regras, incluindo algumas que podem levar a ganhos rápidos que aumentam o ímpeto, a adesão e a empolgação em toda a organização:
As marcas que estão começando com a personalização baseada em regras podem se sentir sobrecarregadas — especialmente se, como muitas organizações nos estados iniciais de sua jornada de personalização, estiverem lutando com:
Estes obstáculos comuns podem levar ao que é conhecido como o "platô de personalização", o que acontece quando os esforços iniciais de personalização e o entusiasmo para impulsionar e entregar a personalização – e colher os enormes benefícios descritos anteriormente – param e se dispersam.
O melhor conselho aqui é ir devagar e começar pequeno. Implemente alguns cenários de personalização que exigem alterações relativamente pequenas para ver o que funciona e o que não funciona com determinados segmentos de público, e testes A/B e crie a partir daí.
Todas as marcas sabem a importância essencial de oferecer uma experiência personalizada ao cliente que faça com que cada pessoa com quem se conecta se sinta importante, especial e valorizada. No entanto, a web mudou completamente o paradigma e elevou a fasquia. Sem as ferramentas certas, é simplesmente inviável até mesmo para a marca mais obsessivamente centrada no cliente fornecer personalização através de todos os pontos de contato possíveis do site.
Felizmente — tanto para marcas bem-sucedidas quanto para clientes satisfeitos — a personalização baseada em regras preenche a lacuna de uma forma envolvente, eficaz, escalável e lucrativa. Pode fazer toda a diferença entre cultivar um relacionamento de longo prazo versus lamentar uma conexão perdida. Sitecore oferece ferramentas e recursos robustos para implementar e gerenciar a personalização baseada em regras de forma eficaz. Saiba mais sobre Sitecore Personalize Hoje.
Every brand knows personalization matters. The challenge is delivering it consistently, at scale, without massive resources. Rule-based personalization solves this by matching content to context even when data is limited. And as AI matures, the gap between "rule-based" and "intelligent" personalization is closing fast.
