Personalisasi & AI: 3 Cara Kecerdasan Buatan Membuat Situs Anda Lebih Ramah Manusia

Kita semua menikmati perasaan istimewa dan dihargai – baik itu dalam hubungan dan persahabatan kita, di tempat kerja kita, atau ketika kita berinteraksi dengan bisnis. Inilah alasan mengapa personalisasi merek merupakan alat penting yang digunakan perusahaan untuk terhubung dengan audiens mereka.

Pengalaman yang dipersonalisasi telah merevolusi cara konsumen terlibat dengan merek dan membuat keputusan pembelian. Jika bisnis menawarkan pengalaman yang dipersonalisasi, pelanggan memiliki kemungkinan empat kali lebih besar untuk berkonversi – dan mereka cenderung membelanjakan hingga lima kali lebih banyak daripada rata-rata konsumen.

Jelas, personalisasi penting bagi pembeli online, dan sebagian besar bisnis menyadari bahwa mereka perlu menemukan cara untuk menyesuaikan interaksi mereka, terutama melalui pemasaran digital. Namun, banyak yang merasa cukup menantang untuk memenuhi permintaan pelanggan dalam hal ini.

Karena pelanggan cukup menyadari fakta bahwa merek melacak setiap gerakan mereka secara online dan mencatat data mereka, mereka mengharapkan imbalan yang dipersonalisasi sebagai imbalannya. Namun, beberapa metode pemasaran yang dipersonalisasi jauh lebih efektif dan berpengaruh daripada yang lain. Pelanggan tidak lagi terkesan dengan sentuhan sederhana – seperti email yang mencantumkan nama mereka – mereka mengharapkan bisnis memahami dengan tepat apa yang mereka inginkan, dan kapan mereka menginginkannya.

Untungnya, teknologi AI tidak hanya memungkinkan bisnis untuk memenuhi permintaan personalisasi pelanggan mereka – itu sebenarnya membuatnya cukup sederhana, berkat otomatisasi.

Tanpa basa-basi lagi, berikut adalah tiga cara Kecerdasan Buatan dapat menjadi pengubah permainan personalisasi Anda!

1. Itu Membuat Analisis Audiens Mendalam Sederhana(r)

Rahasia sebenarnya untuk personalisasi pelanggan yang efektif adalah memiliki pemahaman yang mendalam dan jelas tentang siapa pelanggan Anda dan apa yang mereka inginkan.

Jelas, satu-satunya cara untuk melakukan ini adalah melalui analisis audiens berdasarkan data. AI bisa sangat berguna untuk membantu mengatasi sejumlah besar data perilaku konsumen dan menghubungkan titik-titik untuk memahami apa artinya semua itu.

Salah satu contoh yang agak menarik dari hal ini sebenarnya datang dari Hollywood. Studio film sekarang berinvestasi dalam teknologi AI untuk membantu mereka membuat film laris berikutnya dengan menganalisis penonton mereka dan memprediksi jenis film yang akan menghasilkan film terbaik.

20 ^th Century Fox baru-baru ini menggunakan sistem penglihatan canggih dengan algoritme AI untuk menganalisis reaksi penonton terhadap trailer dan menentukan bingkai yang tepat yang menghasilkan reaksi paling positif. Ini dikenal sebagai "Proyek Merlin."

Studio menggunakan Cloud Machine Learning Engine bersama dengan framework pembelajaran mendalam TensorFlow. Merlin memindai cuplikan film dan memberi label pada objek tertentu dan berapa lama objek tersebut muncul di layar – serta bagaimana semuanya berkorelasi dengan genre film.

Misalnya, jika trailer memiliki protagonis close-up yang lebih panjang, film tersebut lebih cenderung menjadi drama daripada film aksi.

Data ini kemudian dibandingkan dengan elemen yang ditemukan di trailer film lain yang mendapat sambutan hangat. Data tersebut kemudian digunakan untuk membantu memprediksi jenis film yang kemungkinan besar akan dilihat (dan idealnya) dinikmati oleh berbagai penonton.

Di mana Memulai Analisis Audiens?

Untuk benar-benar mengoptimalkan pengalaman pelanggan online, Anda harus terlebih dahulu memahami siapa yang menggunakan situs web Anda, bagaimana mereka sampai di sana, dan untuk apa mereka menggunakannya. Program analisis yang didukung AI dapat digunakan untuk memecah data lalu lintas situs web Anda untuk ikhtisar audiens yang lebih jelas.

Dengan menggunakan informasi penyedia dan alamat IP, program ini dapat menunjukkan dengan tepat di mana pelanggan Anda berada dan bagaimana mereka tiba di situs Anda (seperti melalui pencarian organik atau iklan PPC).

Anda juga dapat mengelompokkan jumlah pengunjung baru versus pengunjung kembali dan membantu Anda melacak akun yang ditargetkan untuk memantau perilaku dan interaksi.

Analisis audiens yang mendalam semacam ini adalah langkah pertama yang penting untuk personalisasi yang efektif karena beberapa alasan. Pertama-tama, demografi dan grup yang berbeda akan memiliki preferensi yang berbeda pada jenis pengalaman khusus yang mereka inginkan dari bisnis Anda.

Menurut laporan Periklanan Digital Adobe, kelompok usia yang lebih muda jauh lebih mudah menerima detail yang dipersonalisasi dan terbuka untuk lebih banyak data mereka yang dilacak daripada Baby Boomers.

Anda perlu mengetahui susunan audiens spesifik Anda sendiri untuk menentukan tingkat personalisasi yang paling sesuai dengan pelanggan Anda berdasarkan detail seperti usia, lokasi, frekuensi pembelian, dan posisi mereka dalam perjalanan pembeli.

Kedua, akses ke informasi semacam ini dapat membantu Anda memahami motivasi di balik perilaku pelanggan Anda dan bagaimana hal itu bervariasi dari segmen ke segmen. Ini dapat diduga dari jalur yang mereka ikuti dari tautan awal yang mengarahkan mereka ke situs web Anda hingga saat mereka keluar. Carilah korelasi antara perilaku dan demografi.

Misalnya, apakah pemimpin bisnis dan pelanggan di posisi yang lebih tinggi lebih cenderung mengonsumsi konten blog Anda dan tiba melalui tautan eksternal? Apakah pengunjung berulang kembali melalui penelusuran organik atau dengan klik bertarget, dan apakah mereka cenderung langsung menuju konversi pada kunjungan kedua atau ketiga?

Dengan menggunakan program analisis mendalam, Anda dapat mulai benar-benar memahami siapa audiens Anda dan bagaimana memengaruhi perilaku mereka dengan mengarahkan mereka ke konten yang akan memotivasi konversi.

2. Memungkinkan Anda Melakukan Beberapa Pengujian A/B Secara Bersamaan

Kemungkinannya adalah Anda tidak akan mendapatkan strategi pemasaran personalisasi Anda dengan benar pada percobaan pertama.

Sama seperti praktik bisnis atau strategi pemasaran lainnya, Anda perlu memantau dan mengujinya sepanjang jalan sampai Anda menemukan metode yang memberikan dampak terbesar pada pelanggan Anda. Untuk mengoptimalkan situs web Anda, Anda perlu menjalankan pengujian A/B untuk menemukan tata letak, struktur, dan konten yang memberikan hasil terbaik.

Pendekatan tradisional untuk pengujian A/B bisa sangat memakan waktu – karena Anda hanya menguji dua elemen desain satu sama lain sekaligus. Meskipun ini mungkin berfungsi dengan baik untuk hal-hal seperti judul blog atau skema warna di situs web Anda, ini belum tentu merupakan pendekatan terbaik untuk menemukan campuran personalisasi yang optimal.

AI menyederhanakan proses pengujian karena mampu mengukur hasil beberapa varian secara bersamaan. Penyedia pertukaran mata uang Monito menggunakan AI ketika mereka mengembangkan situs web mereka untuk mengoptimalkan desain. AI memungkinkan mereka untuk menguji dua belas tweak desain yang berbeda sekaligus – yang berarti bahwa Monito mengumpulkan hasil yang cukup untuk keputusan akhir dalam hitungan minggu, bukan bulan.

Di mana Memulai Pengujian A/B?

Hal pertama yang harus Anda lakukan sehubungan dengan pengujian AI A/B adalah mempelajarinya lebih lanjut dan menentukan apakah itu benar-benar akan membuat perbedaan yang signifikan dalam proses pengujian Anda.

Keuntungan utama AI dalam jenis pengujian ini adalah kemampuannya untuk membandingkan banyak varian berbeda pada saat yang sama – bukan hanya segelintir kecil. Ini menempatkan Anda pada posisi yang lebih baik untuk memprediksi desain mana yang akan memiliki hasil terbaik dalam hal keterlibatan atau konversi.

Ada berbagai macam nuansa psikologis yang masuk ke dalam proses membuat pikiran manusia mengklik; Anda tidak ingin meninggalkan kebutuhan bisnis yang terlewat dalam program pengujian Anda!

Mulailah dengan membuat daftar SEMUA kemungkinan varian yang ingin Anda uji untuk mengoptimalkan situs web atau UX Anda.

• Apakah ada berbagai warna yang harus disesuaikan?
• Bagaimana dengan tata letaknya?
• penempatan CTA?
• Desain menu?
• Haruskah informasi disembunyikan di kotak dropdown atau ditampilkan di beranda?
• Di mana seharusnya fungsi pencarian ditempatkan?

Dari sana, Anda perlu memutuskan apakah alat bantu AI benar-benar diperlukan atau tidak. Ada banyak program pengujian multivarian yang tidak menggunakan AI – teknologi ini benar-benar merupakan fitur pelengkap yang membantu program ini bekerja lebih baik dan lebih cepat.

3. Menciptakan Peluang untuk Koneksi Satu-satu

Poin utama dari personalisasi adalah membuat setiap pelanggan merasa istimewa dan unik. Inilah yang membangun hubungan yang bermakna antara pelanggan Anda dan nama perusahaan Anda. Ketika orang merasa seperti bisnis benar-benar "mendapatkannya" dan peduli dengan keinginan dan kebutuhan mereka, itu membangun hubungan emosional.

Merupakan hal yang hebat ketika konsumen merasakan ikatan emosional dengan merek Anda karena hal itu cenderung mempengaruhi loyalitas dan advokasi mereka secara positif. Tetapi untuk perusahaan yang lebih besar, akan sangat sulit untuk membuat setiap pelanggan merasa dihargai pada tingkat individu.

Di mana Memulai Personalisasi Pelanggan Satu-satu?

Convert Nexus dirancang untuk membantu bisnis mempersonalisasi tata letak halaman web mereka berdasarkan informasi akun individu. Ini dilakukan dengan melacak alamat IP setiap pengunjung dan mencocokkannya dengan akun yang ditargetkan perusahaan.

Anda dapat melihat contoh bagaimana hal ini dapat dilakukan dari Savi – sebuah perusahaan analitik sensor. Mereka melayani baik instansi pemerintah maupun perusahaan, dan tata letak beranda mereka akan secara otomatis menyesuaikan tergantung pada siapa pengunjung situs web bekerja.

Alat CRM seperti Nudge dirancang untuk melacak semua data konsumen audiens Anda dan memberikan laporan yang rumit untuk membantu mereka memahami preferensi dan perilaku mereka lebih baik lagi dengan ABM (pemasaran berbasis akun).

Nudge menggunakan AI untuk menganalisis semua akun pelanggan Anda dan memprediksi akun mana yang harus ditargetkan berdasarkan posisi mereka di jalur penjualan.

Program ini juga dirancang khusus untuk manajemen hubungan. Itu melacak semua detail dan koneksi penting yang dapat digunakan tim penjualan dan pemasaran Anda untuk mempersonalisasi pengalaman dan menutup lebih banyak transaksi.

Akses ke informasi seperti ini sangat penting bagi organisasi B2B. Mereka dapat melihat dengan tepat bagaimana setiap orang dalam bisnis terhubung dan siapa yang perlu mereka jangkau selanjutnya untuk mendapatkan hasil terbaik.

Untuk B2C, jenis manajemen hubungan ini dapat digunakan untuk melacak interaksi masa lalu, mencatat informasi penting, dan digunakan untuk komunikasi yang lebih personal.

Kesimpulan

Personalisasi tidak diragukan lagi akan menjadi lebih berpengaruh terhadap konsumen, jadi bisnis perlu fokus untuk menyempurnakan strategi mereka untuk audiens yang tepat.

Dengan menggunakan AI dalam hal ini, perusahaan akan merasa jauh lebih mudah untuk menentukan strategi yang tepat yang akan membantu mereka terhubung dengan pelanggan mereka di tingkat yang lebih dalam dan memberikan pengalaman khusus yang memengaruhi konversi.