Cara Memanfaatkan Personalisasi Konten dalam Strategi Konten Anda

Personalisasi adalah salah satu topik terhangat dalam pemasaran, dan untuk alasan yang bagus. Teknologi telah mempermudah perusahaan dari semua ukuran untuk mengakses dan menggunakan data konsumen, menciptakan pesan yang sesuai dengan individu dan pengalaman mereka.

Konsumen sudah terbiasa dengan tingkat pemasaran yang dipersonalisasi ini, dan mereka sudah mengharapkannya. Namun, personalisasi masih merupakan strategi yang kurang dimanfaatkan dalam dunia pemasaran konten. Banyak pemasar konten menganggap personalisasi sebagai sesuatu untuk keranjang e-niaga — pembeli mengeklik "beli" dan menerima kupon untuk produk terkait.

Personalisasi konten sama kuatnya dan terintegrasi secara mulus dengan bentuk pemasaran yang dipersonalisasi lainnya. Dan seiring dengan semakin pentingnya data, hal ini merupakan hal yang harus dilakukan oleh merek dari segala ukuran.

Apa Itu Personalisasi Konten?

Personalisasi konten adalah proses pemasaran untuk mengembangkan konten yang relevan berdasarkan perilaku pelanggan. Pemasar menggunakan data yang dikumpulkan untuk membuat postingan blog, email, halaman web, dan jenis konten lainnya agar sesuai dengan minat, kebutuhan, dan permasalahan pengguna.

Manfaat Personalisasi Konten

Menurut pemasar yang disurvei, manfaat paling berharga dari personalisasi konten meliputi:

• Pengalaman pengguna yang lebih kuat
• Tingkat konversi yang lebih tinggi
• Lebih banyak keterlibatan pengunjung
• Pembuatan prospek dan akuisisi pelanggan yang lebih baik
• Peningkatan reputasi merek

Personalisasi yang efektif memperkuat hubungan pelanggan dan keuntungan Anda, tetapi kesalahan yang dilakukan dapat memberikan kesan yang buruk.

Kesalahan Umum dalam Personalisasi

Kegagalan personalisasi biasanya disebabkan oleh data yang buruk atau strategi yang tidak lengkap. Contohnya:

• Tidak menyegmentasikan audiens Anda: Tidak ada yang akan mendapatkan pesan yang benar-benar dipersonalisasi jika Anda menargetkan konten Anda ke semua orang. Pisahkan pembeli Anda ke dalam kelompok minat dan kembangkan konten untuk kebutuhan masing-masing kelompok.
• Menggunakan data yang tidak akurat: Di era pembuatan data real-time, personalisasi Anda mudah didasarkan pada informasi yang sudah ketinggalan zaman atau salah. Kumpulkan data sebanyak mungkin dan periksa apakah mesin personalisasi Anda dapat mengaksesnya.
• Peluang yang hilang: Menurut McKinsey & Company, 71% konsumen berharap merek tempat mereka membeli mengetahui diri mereka dan minat mereka. 76% merasa frustrasi ketika komunikasi tidak terasa pribadi.
• Gagal mempertimbangkan privasi data: Hampir separuh konsumen yang disurvei merasa mereka tidak berhasil melindungi data mereka. Dari jumlah tersebut, 76% merasa sulit mempelajari apa yang dilakukan perusahaan terhadap data mereka.

Sekarang setelah Anda mengetahui apa yang tidak boleh dilakukan, sekarang saatnya melihat praktik terbaik untuk personalisasi konten.

8 Strategi Personalisasi Konten Efektif yang Harus Anda Ketahui

Personalisasi konten memerlukan pengetahuan mendalam tentang audiens Anda dan kemampuan untuk menerjemahkan pengetahuan tersebut ke dalam pesan yang tepat. Ingatlah tip berikut untuk tetap berada di jalur yang benar.

1. Kumpulkan dan Analisis Data Untuk Menyegmentasikan Target Audiens Anda

Untuk melakukan personalisasi secara efektif, Anda memerlukan data dan sarana untuk mengumpulkannya. Pemasar sering kali memulai dengan platform manajemen hubungan pelanggan (CRM) dan alat analisis web penting, seperti Google Analytics.

Alat-alat ini mendukung proses pembuatan profil audiens, yang mengubah data mentah menjadi deskripsi yang dapat digunakan tentang audiens target Anda. Semakin detail deskripsi yang Anda miliki, semakin kuat personalisasi Anda.

Kecerdasan buatan (AI) dan pembelajaran mesin memungkinkan Anda melakukan personalisasi lebih dekat. Misalnya, beberapa algoritme AI prediktif akan menganalisis kampanye pemasaran konten Anda dan mencocokkan masing-masing algoritme dengan kepribadian pengguna yang tepat. Jika tidak ada pasangan yang cocok, alat AI dapat mengelompokkan kelompok sasaran lebih lanjut, sehingga menciptakan persona tambahan yang lebih tepat.

2. Memenuhi Konten ke Berbagai Tahapan Saluran Penjualan

Postingan perbandingan dan panduan pembelian ideal bagi seseorang yang sedang dalam tahap pengambilan keputusan, namun terasa "terlalu dini" bagi seseorang yang baru mulai mencari solusi. Bagian atas saluran terasa terlalu sederhana bagi seseorang yang sudah mencari solusi.

Copywriting saluran penjualan membantu Anda mempersonalisasi konten berdasarkan kesiapan untuk membeli. Ini melibatkan pembaca berdasarkan kebutuhan mereka pada tahap perjalanan tertentu, memberikan nilai sekaligus mendorong mereka dengan lembut menuju tahap berikutnya.

3. Personalisasi Kampanye Dengan Data Pihak Nol

Data pelanggan terbagi dalam empat kategori, tergantung dari mana Anda mendapatkan informasi dan seberapa terpisahnya Anda dari pengumpulannya. Misalnya:

• Data pihak ketiga berasal dari perusahaan agregator yang membeli data dan mengompilasinya ke dalam satu paket besar.
• Data pihak kedua berasal dari mitra atau pasar tempat Anda membeli informasi tersebut.
• Data pihak pertama datang kepada Anda melalui interaksi konsumen di saluran milik Anda.
• Data pihak nol berasal langsung dari pelanggan atau calon pelanggan yang dengan sengaja membagikan informasi spesifik kepada suatu merek.

Data pihak nol adalah transaksi langsung dan disengaja — pembeli memberikan informasi sebagai imbalan atas pengalaman pelanggan yang lebih personal. Anda mendapatkan informasi yang tidak dapat diperoleh di tempat lain, dan pelanggan menikmati pengalaman personalisasi yang lebih transparan.

4. Menerapkan Personalisasi Web E-Commerce secara Real Time

Personalisasi web mengubah apa yang dilihat orang di situs Anda berdasarkan perilaku mereka. Ini menempatkan penawaran, produk, atau interaksi yang tepat kepada orang yang tepat pada waktu yang tepat, sehingga memaksimalkan peluang Anda untuk mendapatkan tanggapan. Pemasar personalisasi menyebut konten dinamis ini.

Berbeda dengan konten statis yang sama untuk setiap pengguna, konten dinamis berbeda untuk setiap orang dan setiap kunjungan. Salah satu contoh terkenal adalah beranda Amazon, yang menampilkan penawaran dan produk yang terinspirasi oleh riwayat penelusuran Anda. Contoh lainnya termasuk:

• Penawaran pop-up disesuaikan dengan produk yang baru-baru ini dilihat pembeli
• Penawaran diskon pelanggan baru untuk pengunjung pertama kali
• Saran penjualan atau tambahan yang dipersonalisasi saat checkout
• Email keranjang terbengkalai, yang dapat Anda atur untuk dikirim segera setelah seseorang keluar dari toko Anda tanpa membeli

Personalisasi dinamis yang efektif dimulai dengan strategi segmentasi yang solid. Dengan segmen audiens yang sudah ada, Anda dapat menyajikan pesan real-time yang lebih bertarget.

5. Pertimbangkan Penargetan Terprogram

Munculnya pembelajaran mesin telah menciptakan jalur baru untuk menjangkau audiens. Salah satu jalur tersebut adalah penargetan terprogram, yang juga dikenal sebagai periklanan terprogram.

Periklanan terprogram adalah metode berbasis data untuk membeli iklan digital. Anda mengirimkan informasi tentang audiens target, sasaran, dan kampanye Anda. Sistem periklanan terprogram menjalankan informasi tersebut melalui algoritma perilaku konsumen. Algoritme tersebut menentukan di mana iklan Anda harus dijalankan untuk mendapatkan hasil yang optimal.

Metode ini mengotomatiskan proses pembelian iklan yang memakan banyak tenaga, menggantikan dugaan dengan prediksi berdasarkan data. Hal ini memungkinkan pemasar fokus pada tugas-tugas kreatif dan strategis, termasuk mengoptimalkan iklan berdasarkan hasil yang terukur.

Jika Anda melakukan periklanan berbayar, penargetan terprogram adalah tambahan cerdas untuk strategi personalisasi konten Anda. Ini memungkinkan Anda untuk menyesuaikan iklan berbayar Anda secara lebih tepat dengan audiens target Anda sementara platform terprogram mencocokkan Anda dengan audiens tersebut.

6. Memanfaatkan Strategi Penargetan Ulang Melalui Iklan Berbayar

Penargetan ulang penelusuran menggunakan taktik personalisasi untuk merebut kembali audiens yang telah menelusuri produk Anda. Pembeli ini telah menunjukkan minat yang jelas terhadap apa yang Anda jual. Mereka juga 43% lebih mungkin melakukan konversi setelah kampanye penargetan ulang. [SUMBER: https://compose.ly/content-strategy/search-retargeting ]

Penargetan ulang menampilkan iklan yang dipilih kepada pengguna berdasarkan kata kunci yang mereka gunakan. Sebagai pengiklan, Anda memilih kata kunci untuk dilacak dan mengajukan tawaran ke Google atau mesin pencari alternatif pilihan Anda. Google mempertimbangkan tawaran Anda dibandingkan tawaran lain yang menargetkan ulang istilah yang sama.

Misalnya, Anda menjual pakaian anak-anak dan ingin mempromosikan lini pakaian bayi baru Anda. Anda ingin menarik perhatian orang-orang yang berbelanja pakaian bayi, jadi Anda menargetkan kata kunci "baju bayi" dan "onesies". Anda juga menambahkan "hadiah bayi" karena beberapa calon pembeli pada awalnya tidak tahu bahwa mereka menginginkan pakaian dalam.

Penargetan ulang menampilkan iklan Anda kepada orang-orang yang menelusuri istilah tersebut. Hasil organik tidak akan ditargetkan, sehingga iklan Anda memiliki keuntungan dengan menampilkan apa yang mereka inginkan secara tepat kepada orang-orang. Ini adalah bentuk personalisasi transparan yang menjangkau pemirsa yang bermotivasi tinggi sekaligus meningkatkan hasil belanja iklan Anda.

7. Sesuaikan Kampanye Pemasaran Email untuk Penerima Perorangan

Personalisasi adalah salah satu praktik terbaik pemasaran email paling efektif di gudang Anda. Ini mendorong keterlibatan dan membuat kampanye email Anda terasa lebih umum, terutama ketika Anda mempersonalisasikannya pada tingkat individu.

Langkah pertama adalah menggunakan daftar email tersegmentasi, yang menargetkan kampanye sesuai minat atau kebutuhan tertentu. Daftar tersegmentasi membantu Anda mempersonalisasi semua ledakan email grup, mulai dari pengumuman promosi hingga buletin bulanan Anda.

Teknologi otomatisasi melangkah lebih jauh, memungkinkan Anda mempersonalisasi email berdasarkan perilaku belanja. Misalnya, jika seseorang menjelajahi produk tertentu di toko online Anda, tindakan tersebut dapat memicu email berisi kode diskon dan gambar produk. Jika Anda memiliki kemampuan inventaris waktu nyata, Anda dapat menambahkan urgensi dengan memberi tahu pelanggan bahwa "hanya tersisa empat!"

Terakhir, Anda dapat menggunakan data pelanggan untuk mengirim pesan acara khusus, seperti kupon ulang tahun atau "ulang tahun pembelanja". Pikirkan apa yang dapat Anda rayakan untuk menonjolkan pelanggan secara positif dan tepat.

8. Gunakan Data Perilaku Untuk Merekomendasikan Postingan Blog

Merekomendasikan konten yang relevan adalah cara efektif untuk menciptakan pengalaman pribadi yang berharga bagi audiens Anda. Dan di era big data dan pembelajaran mesin, hal ini menjadi lebih mudah dari sebelumnya.

Misalnya, melacak perilaku pelanggan memberi tahu Anda pelanggan mana yang telah menjelajahi jenis produk tertentu. Saat Anda merilis blog yang terkait dengan kategori produk tersebut atau masalah yang dipecahkan oleh produk tersebut, Anda dapat merekomendasikan postingan tersebut kepada pelanggan tersebut.

Segmentasi berfungsi pada tingkat fundamental. Membuat konten yang dapat disesuaikan untuk templat buletin Anda dan menambahkan tautan ke postingan blog baru pada setiap terbitan sangatlah mudah.

Mesin rekomendasi konten membawa proses ini ke tingkat berikutnya, memungkinkan merek merekomendasikan postingan berdasarkan perilaku masing-masing situs. Misalnya, pelanggan makanan hewan telah menelusuri makanan anjing tanpa biji-bijian dan membaca blog tentang apa yang dapat dicerna anjing. Saat pelanggan mendaftar lagi, mesin rekomendasi Anda akan menampilkan postingan tentang manfaat diet tanpa biji-bijian.

Relevansi membuat postingan blog terasa lebih personal. Langkah selanjutnya adalah membuat konten berharga yang memenuhi kebutuhan pembaca.

Menemukan waktu untuk menulis postingan blog berkualitas tinggi dapat menjadi tantangan, terutama ketika piring Anda sudah penuh. Compose.ly dapat membantu dengan konten orisinal yang ditulis oleh ahli yang ditargetkan untuk audiens Anda dan dikembangkan untuk memenuhi tujuan Anda. Kami akan menangani penulisan blog sehingga Anda dapat fokus pada personalisasi.

Bagaimana Mengukur Efektivitas Strategi Personalisasi

Personalisasi berdasarkan data tidak boleh berakhir saat Anda meluncurkan kampanye. Penting untuk melacak keberhasilan upaya personalisasi Anda dan menggunakan informasi tersebut untuk menyesuaikan strategi pemasaran Anda, sehingga menciptakan pengalaman pengguna yang lebih baik dengan konten yang dipersonalisasi secara lebih efektif.

Langkah pertama adalah memilih metrik pemasaran konten yang tepat untuk strategi Anda. Metrik yang Anda pilih harus sesuai dengan sasaran dan prioritas personalisasi konten web Anda. Contohnya:

• Keterlibatan sosial: Berapa banyak orang yang menyukai, membagikan, atau mengomentari sebuah postingan
• Rasio klik-tayang organik : Rasio orang yang melihat konten Anda dan mengklik ke halaman target
• Tingkat konversi: Persentase pengunjung web Anda yang melakukan tindakan tertentu, seperti bergabung dengan daftar email Anda atau melakukan penjualan
• Biaya akuisisi pelanggan: Biaya kampanye dibagi dengan jumlah pelanggan yang dikonversi

Temukan metrik paling penting untuk sasaran personalisasi konten Anda dan lacak metrik tersebut secara teratur. Periksa statistik setiap kali Anda merilis konten baru yang dipersonalisasi dan pelajari taktik mana yang paling atau paling tidak berhasil untuk audiens Anda.

Apa Saja Contoh Kampanye Personalisasi yang Sukses?

Sekarang setelah Anda memahami cara kerja personalisasi pemasaran konten dan cara mengukurnya, lihat beberapa inspirasi. Tiga contoh personalisasi konten dari merek besar ini adalah ide bagus untuk digunakan sebagai model bisnis Anda:

• Aveda: Merek perawatan rambut alami ini mengundang pengunjung web untuk mengikuti kuis rambut interaktif, yang memberikan pengalaman yang dipersonalisasi kepada pelanggan dan memberikan data pihak nol kepada merek tersebut. Aveda menggunakan hasilnya untuk membuat rekomendasi produk yang dipersonalisasi dan memberikan konten yang disesuaikan.
• Grammarly: Pemeriksa tata bahasa dan penggunaan ini mengirimkan analisis mingguan atas tulisan mereka kepada setiap pengguna melalui email. Grammarly Insights mencakup statistik jumlah kata, jumlah koreksi, dan kata-kata unik, yang menginspirasi pengguna untuk terus menggunakan alat ini.
• Starbucks: Raksasa kopi ini menciptakan penawaran makanan dan minuman yang dipersonalisasi menggunakan algoritma AI. Algoritme ini menganalisis data pembelian konsumen dan memilih dari perpustakaan yang berisi lebih dari 400.000 pesan yang sangat dipersonalisasi agar sesuai dengan setiap pembeli.

Setiap kampanye menambah nilai dan menciptakan hubungan yang bermakna bagi pelanggan.