Which Data Matters Most for Personalization?

Qué Datos son los Más Importantes para la Personalización?

tres Antiguos Preguntas:

  • Cuál es el significado de la vida?
  • Qué fue lo primero, el pollo o el huevo?
  • Qué datos son los más importantes?

Si bien no puedo ayudar con las dos primeras preguntas, me reuniré con mis nuevos amigos del otro lado del charco, Cyril Coste y Daryn Mason, para ofrecer una perspectiva de la única pregunta de arriba que estamos calificados remotamente para responder (sugerencia : es la tercera pregunta) en un seminario web del 24 de enero: Información sobre el cliente para la personalización de CX: Qué datos son los más importantes? Coste y Mason ya iniciaron la conversación, que puede ver en esta sesión de preguntas y respuestas. entrada en el blog , y quiero ayudar a preparar el escenario para nuestro próximo seminario web con algunas ideas propias.

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Empecemos este blog con un par de suposiciones. Primero, supongamos que acepta que la personalización es un componente crítico de una estrategia de experiencia del cliente. A continuación, supongamos también que acepta que los datos son un componente crítico para hacer bien la personalización. Ahora que estamos en la misma página, puedo ayudar contestar la primera parte de la pregunta "qué datos son los más importantes?".

En mi opinión, el tipo de datos más importante que las organizaciones de hoy deben recopilar y analizar es datos de primera parte . De ninguna manera descarto la utilidad de los datos de terceros u otros tipos de datos, pero creo que son más efectivos como una forma de aumentar los datos existentes de primera persona. No soy uno para hacer reclamos sin fuentes, así que vale la pena hacer referencia a un encuesta de datos de marketing de E-consultancy y Signal que llegaron a la conclusión de que Los datos de primera obtienen el mayor retorno de la inversión de cualquier tipo de datos .

La encuesta también encontró:

  • El 64 por ciento señaló que los datos de primera impulsan el mayor aumento del valor de la vida útil de sus clientes
  • El 68 por ciento seleccionó datos de primera como la inversión de datos más fácil para justificar financieramente

Una vez que haya acordado invertir y centrarse en recopilar y actuar datos de primera persona, solo ha resuelto una pieza del rompecabezas. Hay una gran cantidad de información que recopilar sobre los clientes, entonces, cómo puede uno hacer lo mejor en servicio de sus objetivos de experiencia de cliente? Cómo puede identificar qué datos son más procesables y cuáles no son tan útiles? Me gusta pensar en la recopilación de datos como un enfoque por fases que se construye a partir de sí mismo, y que hay tres fases en la recopilación de datos que pueden proporcionar contexto: línea de base, actividad y datos de comportamiento. Profundizaré en un nivel mucho más profundo en el seminario web, pero aquí hay algunos ejemplos de cada tipo de datos. 

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  • Base: recogido al primer toque de cualquiera
    Ejemplos: geolocalización, tipo de dispositivo, nuevo o regresando, campaña de marketing
  • Actividad: Recopilado de acciones tomadas por los usuarios.
    Ejemplos: ver la página X, hacer clic en el contenido de X, descargar el activo X, comprar el producto X.
  • De comportamiento Hacer inferencias a partir de las acciones de los usuarios más activos.
    Ejemplos: producto favorito, contenido preferido, etapa de embudo, región de alto valor

Un punto interesante sobre todos los datos mencionados anteriormente ... todos se pueden recopilar de forma anónima. Si bien el "conocimiento" de quiénes son sus usuarios a través de la información identificable puede ser necesario para las personalizaciones más complejas, hay tanta información que recopilar y acciones sobre los clientes que saben por PII no es un requisito para mejorar la experiencia del cliente. Con esa breve descripción general de los tres tipos importantes de datos de origen que se recopilan, revisemos realmente a algunos clientes que han recopilado los datos correctos para obtener una visión real de sus clientes para ofrecer una personalización eficaz.

Wendy's es uno de mis ejemplos favoritos para resaltar porque es un poco divertido y muy tangible. El objetivo de Wendy's con Acquia Lift Nuestra herramienta de recopilación de datos y personalización consiste en crear grupos de personas para sus diferentes usuarios en función de sus intereses: personas amantes de las hamburguesas, amantes de las ensaladas y amantes de los pollos. Al entender las actividades que tomaron, ya sea haciendo clic en ciertas ofertas o promociones, o realmente completando un pedido, Wendy's fue capaz de agrupar a los usuarios en esos segmentos de comportamiento en función de su actividad, en lugar de suponer que encajaban en un determinado segmento basado en información demográfica o de otra índole no basada en el comportamiento. En nuestra conferencia Engage, Mike Mancuso (jefe de analítica digital en Wendy's) habló a esto usando el ejemplo de su esposa, un fuego seguro para la persona de los "amantes de las ensaladas" basado en cada factor demográfico identificable ... excepto que no lo es, y se ajusta firmemente a la hamburguesa del equipo basada en su amor por el Baconator.  

Eso es solo un anticipo de lo que discutiré con Coste y Mason el 24 de Enero. Lo invito a unirse a nosotros para obtener información sobre el Cliente para la Personalización de CX: Qué datos son los más importantes? haciendo click aquí .

Eric Fullerton, product marketing manager, Acquia

Eric Fullerton

Gerente de Marketing de Producto Acquia

Eric Fullerton es un líder de marketing de productos para los productos de personalización y organización de viajes de Acquia. La pasión de Eric por resolver el futuro de lo digital viene de vivirlo de primera mano durante los últimos 10 años.

Eric ha estado navegando por la brecha entre personas, procesos y tecnología tanto en organizaciones pequeñas como en gigantes globales de la tecnología mientras continúa su viaje para entusiasmar a los empleados y atraer clientes a través del poder del marketing digital.