[:pt]As pessoas estão se conectando com marcas através de múltiplos canais, o que significa que as marcas devem fazer mais para impulsionar a fidelidade dos clientes. Portanto, as equipes de marketing precisam aproveitar insights das diversas fontes de dados disponíveis para criar diálogos interessantes e relevantes com os clientes. É o chamado data-driven marketing.
Quanto mais personalizada a experiência, mais feliz o cliente. E o cliente feliz não é apenas aquele que deseja comprar mais, ele é engajado, e – talvez o mais importante – se torna um defensor de sua marca.
É importante considerar que cada consumidor está na sua própria e única jornada. Motivações para experimentar, comprar ou permanecer fiel mudam de pessoa a pessoa. Mas as empresas podem se apropriar desse momento usando a tecnologia para coletar, interpretar dados e criar campanhas contextualizadas que são acionados por comportamento individual. É preciso ter uma visão que permita usar o big data para automatizar e entregar uma comunicação ainda mais personalizada, que aumenta o engajamento, as vendas e fortalece o relacionamento entre cliente e marca. Veja como algumas estratégias de data-driven marketing para a Black Friday.
Também é necessário contextualizar qualquer mensagem usando uma série de fatores, incluindo a localização, o clima, idade e sexo do cliente, marcas favoritas e produtos, histórico de navegação, comportamento e histórico de compra do passado e carrinhos abandonados.
Aqui estão nossas cinco principais dicas sobre como trabalhar individualização num esforço de data-driven marketing.
Estabeleça uma relação de confiança com seus clientes
O primeiro passo para um projeto de personalização é estabelecer uma relação de confiança com os clientes. Dessa forma, eles irão fornecer mais informações pessoais, o que permitirá ocorrer a individualização. Quanto mais dados uma empresa for capaz de reunir sobre seus clientes, mais refinadas e orientadas as mensagens de marketing se tornam.
Não rastreie pessoas que não querem ser rastreadas
Construir um relacionamento com os clientes não inclui monitorar aquelas pessoas que não querem ser monitoradas. As marcas precisam ter permissão explícita para recolher determinadas informações sobre os usuários.
Sua empresa é liberada para pedir o máximo de informações que quiser, mas isso tem de ser ponderado, considerando que algumas pessoas não ficarão felizes com essa coleta de dados sobre eles.
Crie segmentos de um (ou individualização!)
Aprendemos na faculdade que é preciso criar segmentos de clientes com base em características comuns que compartilham. Agora, com uma maior quantidade de dados que estão sendo coletadas sobre as pessoas, estamos vendo segmentos de um serem desenvolvidos. É exatamente sobre isso que comentamos no artigo “Mais individualização, menos segmentação”.
Mensagens individualizadas têm base em preferências e informações demográficas e, portanto, se tornam relevantes por si só. Quando alguém vê ofertas altamente personalizadas e mensagens dirigidas especificamente a si, acaba se tornando mais propenso a responder a esse tipo de marketing.
Ofereça promoções e ofertas personalizadas e em real-time
Os clientes são muito mais propensos a responder a uma oferta ou promoção, se ela é personalizada e enviada para eles enquanto eles estão realmente com intenção de compra um produto ou um serviço. Quando a comunicação de ofertas é individualizada, as pessoas são mais receptivas e tendem a comprar mais, elevando o ROI da operação.
Ofereça mensagens personalizadas por idade
Outra forma que um varejista pode realmente personalizar mensagens de marketing aos seus clientes é descobrir as diferentes faixas etárias seus clientes e oferecer-lhes o conteúdo com base nesse fator demográfico.
Está cada vez mais claro que a individualização do marketing, principalmente pelo canal e-mail merkting, é a chave para campanhas de sucesso, conduzindo receita incremental e que as interações em tempo real contextualmente relevantes são extras e não opcionais para os profissionais de marketing.
Fonte: Econsultancy[:]
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