Personalisasi Chatbot: Contoh Baik & Buruk Menunjukkan Mengapa Diperlukan untuk Meningkatkan Pengalaman Pelanggan

Semakin banyak kemajuan teknologi internet, semakin mampu pemasar untuk benar- benar mempersonalisasikan pengalaman pelanggan. Dulu itu termasuk taktik sederhana, seperti penyertaan nama prospek atau email tindak lanjut dengan konten "disarankan" berdasarkan pembelian, tetapi sekarang tidak lagi.

Dengan pertumbuhan data, pematangan otomasi pemasaran, dan kecerdasan buatan, personalisasi telah naik ke level 1 ke 1 -- artinya satu bisnis ke satu konsumen.

Di persimpangan ketiga fenomena tersebut adalah chatbots. Saat ini, bot ini mampu melakukan beberapa hal yang sangat menakjubkan, mulai dari melayani sebagai penata gaya pribadi hingga memesan perjalanan sebagai agen perjalanan virtual.

Saat mereka terus berkembang, pengalaman perpesanan yang sangat dipersonalisasi mengaburkan batas antara manusia dan bot, memungkinkan pelanggan mencapai hampir semua hal yang seharusnya mereka perlukan untuk menavigasi situs web atau aplikasi. Saat Anda melakukan personalisasi chatbot dengan benar, pelanggan Anda bisa mendapatkan apa yang mereka inginkan, dan mereka bisa mendapatkannya dengan lebih cepat.

Apakah personalisasi chatbot benar-benar suatu hal?

Chatbots telah ada di benak para pemasar sejak lama. Tetapi bagi sebagian orang, itu tampak seperti taktik periklanan fiksi ilmiah yang, saat ini, tidak akan pernah bisa kita ikuti. Christi Olson, pakar chatbot dan Kepala Evangelism for Search di Bing, berbeda pendapat:

Gartner memperkirakan bahwa pada tahun 2020 orang akan melakukan lebih banyak percakapan dengan chatbot daripada pasangan mereka... Chatbot masa depan tidak hanya menjawab pertanyaan. Mereka berbicara. Mereka pikir. Mereka menarik wawasan dari grafik pengetahuan. Mereka menjalin hubungan emosional dengan pelanggan.

Larry Kim, CEO Mobile Monkey, menambahkan:

2019 akan menjadi tahun yang besar untuk ledakan obrolan dengan API baru dari aplikasi perpesanan paling populer di dunia, termasuk Instagram, WhatsApp, Google RCS, dan banyak lagi.
Preferensi konsumen sudah lebih menyukai obrolan daripada email untuk komunikasi, dan semakin banyak bisnis yang mengetahui hal ini!

Setidaknya satu survei bulan Maret 2018 dari Bing mendukung prediksi ini. Ketika ditanya apakah mereka akan berinteraksi dengan merek secara pribadi di masa depan, 60% konsumen tidak hanya mengatakan ya -- mereka mengatakan bahwa mereka berharap memiliki asisten pribadi mereka sendiri, bermerek, yang dapat mereka gunakan untuk membangun hubungan selama lima tahun ke depan.

Untuk wawasan tentang penggunaan chatbot saat ini , kita dapat melihat laporan Salesforce, The 2018 State of Chatbots. Di dalamnya, perusahaan menemukan bahwa, meskipun adopsi chatbot belum menjadi arus utama, 15% dari semua konsumen telah terlibat dengan chatbot bermerek dalam 12 bulan terakhir.

Itu masih cukup mengesankan jika Anda mempertimbangkan email itu, saluran komunikasi web yang paling mapan, menawarkan tingkat keterlibatan 60%.

Selain itu, konsumen mengidentifikasi banyak contoh di mana chatbot lebih disukai daripada aplikasi:

Chatbot vs. aplikasi

Untuk sejumlah alasan, jelas bahwa chatbot lebih disukai oleh pelanggan. Mari kita lihat faktor utama yang mendorong adopsi mereka.

Mengapa personalisasi chatbot diperlukan

Chatbots memiliki potensi besar untuk menutup kesenjangan personalisasi di saluran online seperti situs web dan email, di mana personalisasi diterapkan dalam skala luas: daftar email tersegmentasi ke dalam grup, situs web dapat menyajikan versi situs web khusus gender yang relevan bagi pengguna - - tetapi tidak ada yang benar, personalisasi satu-ke-satu.

Pertimbangkan contoh ini, halaman pembuka dari H&M:

Sangat impersonal sehingga saya diminta untuk memilih negara asal saya. Dan kemudian, setelah saya mengeklik AS, dan mengarahkan kursor ke "Pria", saya disajikan daftar produk yang sangat banyak:

Hal yang sama berlaku untuk Polo Ralph Lauren:

Dan hal yang sama dapat dikatakan tentang sebagian besar situs web toko besar yang menjual banyak produk. Mereka hanya memberikan banyak kategori kepada Anda dan membuat Anda memilah-milahnya. Mengapa?

“Sebagian besar produk memiliki tujuan untuk memecahkan masalah yang menyakitkan bagi sekelompok orang tertentu,” kata pendiri ChatbotsLife, Stefan Kojourahov. “Perusahaan hebat belajar banyak tentang pelanggan mereka dan membangun seluruh solusi untuk mereka. Dalam prosesnya, banyak pengujian dilakukan, dan sebuah produk menjadi hasil pengujian A/B berkelanjutan yang merupakan rata-rata dari apa yang dilakukan sebagian besar pelanggan. Hasil akhirnya menjadi aliran generik, seperti ini:”

Tapi ada cara yang lebih baik.

Personalisasi chatbot dilakukan dengan benar dan salah

Menu utama dari H&M dan Polo Ralph Lauren itu mungkin yang Anda gunakan sebagai pengguna, tetapi itu tidak berarti itu adalah solusi terbaik dan tercepat - hanya solusi terbaik dan tercepat dari iterasi sebelumnya.

Misalnya, lebih baik ditawari situs web versi AS sejak awal daripada harus memilihnya sendiri, tetapi itu tetap bukan merupakan personalisasi yang mengesankan. Chatbots, jika dibuat dan dipelihara dengan benar, dapat menawarkan solusi yang lebih baik daripada yang terbaik yang ditawarkan web. Namun, ketika mereka meleset dari sasaran, itu bisa terlihat seperti ini:

Ini pada dasarnya adalah versi percakapan dari menu luar biasa yang kita lihat sebelumnya. Korjourahov berkata:

Inilah yang terjadi ketika Anda mencoba memadatkan situs web menjadi bot dan mengandalkan rata-rata. Ketika Anda tidak tahu mengapa seseorang ada di situs Anda, atau menggunakan bot Anda dan Anda akhirnya bermain tebak-tebakan dan berharap sepatunya pas. Sebagian besar waktu tidak.

Namun, dengan chatbot, hiper-personalisasi dimungkinkan dengan bantuan pengujian AB yang tidak dapat dilakukan pada grup pengguna, seperti daftar email atau pengunjung situs web, tetapi pada individu:

Chatbots memiliki potensi untuk menyimpan informasi yang ditawarkan oleh pengguna, seperti preferensi dan pembelian sebelumnya, dan mengubahnya menjadi rekomendasi yang sangat dipersonalisasi.

Itu akan menjadi tujuan bot untuk H&M dan Polo Ralph Lauren. Namun tidak semua bot diciptakan dengan tujuan menjadi asisten pribadi. Beberapa menawarkan saran diet, rencana kebugaran.

Lainnya menyelesaikan kampanye kesadaran, seperti bot Einstein National Geographic, yang dibuat hanya sebagai promosi untuk acara jaringan "Genius:"

Meskipun yang dilakukan hanyalah berkomunikasi dengan pengguna, ROI menunjukkan bahwa ini sangat efektif untuk membuat mereka tetap terlibat. Rata-rata, pengguna mengobrol dengan bot selama 6-8 menit, dan 50% dari mereka terlibat kembali.

Demikian pula, Duolingo, aplikasi pembelajaran bahasa, membuat beberapa bot yang dapat digunakan pengguna untuk berkomunikasi. Namun dalam kasus mereka, itu lebih dari sekadar melibatkan pengguna. Bot ini memiliki kepribadian yang dibuat-buat, seperti sopir taksi atau petugas polisi, dan memberi pengguna cara untuk melatih keterampilan bahasa mereka secara pribadi:

Meskipun ini mungkin bukan contoh pemasaran yang sangat dipersonalisasi, ingatlah bahwa tujuan bot tidak selalu pembelian produk. Bot Einstein adalah kesadaran merek, bot Duolingo melengkapi aplikasi mereka. Dan beberapa bahkan tidak begitu rumit. Jika 99% pelanggan Anda hanya ingin melacak paket mereka dengan bot Anda, maka yang perlu dilakukan hanyalah melacak paket. Tidak perlu terlalu rumit jika pelanggan Anda tidak menginginkan sesuatu yang terlalu rumit.

Chatbot untuk pengoptimalan tingkat konversi

Personalisasi chatbot tidak berakhir di aplikasi perpesanan. Beberapa bisnis, alih-alih menggunakan obrolan langsung, memasukkan bot obrolan ke halaman web mereka untuk membantu pengoptimalan konversi.

Ambil Chatbot ini dari MongoDB, yang menjawab pertanyaan prospek dan, berdasarkan tanggapan mereka, membuat mereka memenuhi syarat untuk panggilan penjualan:

Jika mereka memenuhi syarat, integrasi kalender memungkinkan pengunjung memilih waktu mereka tersedia untuk demo, dan mereka dialihkan ke penjual yang tersedia:

Ambil contoh lain dari Richard McGrath, Pendiri Semua Solusi Obrolan, yang menyiapkan urutan orientasi dengan chatbot. Itu termasuk enam pertanyaan yang harus mereka jawab sebelum mereka menggunakan bot. Dia berkata:

Sejauh ini, 473 orang telah memulai rangkaian orientasi. Dari 473, 328 (69,6%) telah menjawab pertanyaan pertama:

Kemudian dari 328 itu, 267 telah menjawab keenam pertanyaan dari chatbot:

Contoh seperti ini menunjukkan kemampuan chatbot untuk mendapatkan informasi berharga dari pengunjung Anda. Bandingkan ini dengan formulir pengambilan prospek 6 bidang, yang hampir pasti tidak akan memiliki tingkat respons yang sama.

Orang lain telah melihat kesuksesan serupa dari chatbots, seperti Jay Baer, ​​yang mulai menggunakannya untuk melibatkan audiensnya dan mendistribusikan konten. Dia menemukan bahwa, dibandingkan dengan email, pelanggan 10X lebih mungkin untuk membuka konten dan 5X lebih mungkin untuk terlibat dengannya.

Saat perusahaan martech, Segmen, memasukkan chatbot ke dalam strategi perolehan prospek dan kualifikasi mereka, mereka segera melihat manfaatnya. Hanya beberapa minggu kemudian, chatbots menjadi sumber prospek nomor satu untuk Segmen, dan dari tahun ke tahun menjadi faktor pertumbuhan terbesar bagi perusahaan. Mengenai ROI, Segmen telah melihat peningkatan 5x dalam keterlibatan dan peningkatan 2x dalam konversi.

Di mana chatbot sekarang?

Mengikuti studi tentang chatbots dari Pegasystems, juru bicara perusahaan, Russell Dougan, menyatakan bahwa “keluhan teratas tentang chatbots termasuk tidak cukup pintar untuk menjawab pertanyaan secara efektif (27 persen), kurangnya konteks dalam percakapan (24 persen), [dan] keterlibatan seperti robot dengan sedikit kualitas manusia (14 persen).” Secara keseluruhan, sementara masa depan tampak cerah untuk chatbots, tampaknya mereka masih baru memulai.

Apakah Anda mencari lebih banyak cara untuk memasukkan personalisasi ke dalam corong pemasaran? Dapatkan demo Instapage Enterprise dan lihat bagaimana platform kami memungkinkan Anda mengakses serangkaian alat untuk meningkatkan ROI iklan secara signifikan dan merampingkan proses pasca-klik Anda.