Pemasaran Hyper-Personalized: Cara Melakukannya dengan Benar dengan 3 Contoh untuk Membuktikannya

98% pemasar yang luar biasa setuju bahwa personalisasi membantu meningkatkan hubungan pelanggan, dengan 74% mengklaim itu memiliki dampak yang "kuat" atau "ekstrim". Namun, hanya 22% konsumen yang puas dengan tingkat personalisasi yang mereka terima dari merek.

Lewatlah sudah hari-hari menambahkan nama depan ke baris pembuka email — itu tidak cukup lagi. Konsumen saat ini mengharapkan tingkat personalisasi yang lebih tinggi — produk, komunikasi, dan taktik pemasaran yang secara eksplisit disesuaikan dengan preferensi individu mereka.

Jadi karena layanan yang dipersonalisasi dengan cepat menjadi norma baru, pemasar sekarang harus beralih ke hiper-personalisasi sebagai langkah selanjutnya.

Apa itu hiper personalisasi?

Personalisasi hiper dalam pemasaran menggabungkan data perilaku dan waktu nyata yang diambil dari berbagai saluran dan titik kontak, agar merek dapat membuat strategi pemasaran yang sangat disesuaikan. Hal ini memungkinkan mereka menyesuaikan produk, layanan, dan konten iklan untuk setiap konsumen untuk relevansi maksimum dan potensi konversi:

Ini menunjukkan perbedaan antara personalisasi dan hiper -personalisasi, tetapi mari kita taruh dalam konteks untuk pemahaman yang lebih dalam.

Personalisasi vs. personalisasi hiper

Hiper-personalisasi membawa personalisasi ke tingkat berikutnya dengan memanfaatkan teknologi canggih — seperti AI, pembelajaran mesin, dan perangkat yang mendukung IoT — untuk memberikan penawaran dan pengalaman yang lebih relevan kepada setiap pengguna.

Meskipun personalisasi tradisional mungkin mencakup mengiklankan nama, lokasi, atau riwayat pembelian pelanggan, hiperpersonalisasi juga mempertimbangkan penjelajahan, pembelian, dan data perilaku waktu nyata lainnya untuk mempertajam apa yang diinginkan atau dibutuhkan konsumen. Ini lebih terlibat, kompleks, dan berguna daripada tradisional karena melampaui data dasar pelanggan.

Misalnya, personalisasi dapat menyertakan iklan perlengkapan cuaca musim dingin kepada konsumen yang membeli perlengkapan serupa secara online tahun sebelumnya. Hyper-personalization, di sisi lain, dapat mencakup iklan perlengkapan musim dingin yang sama dengan iklan yang dioptimalkan berdasarkan lokasi dan waktu pembelian yang tepat, metode pembayaran, kupon yang digunakan, aktivitas media sosial, dan banyak lagi.

Dengan mempertimbangkan semua data tambahan, kampanye yang sangat dipersonalisasi memiliki potensi untuk menjadi lebih relevan dan menghasilkan prospek.

Contoh personalisasi lainnya adalah mengirim email ke pengguna dengan nama depan mereka di baris subjek. Meskipun ini adalah praktik yang baik, ini tidak semaju kampanye yang sangat dipersonalisasi.

Katakanlah seorang pengguna menghabiskan 20 menit menjelajahi situs web atau aplikasi seluler Anda untuk mencari celana hitam pada Jumat malam, dan pergi tanpa membeli. Kampanye yang sangat dipersonalisasi kemudian akan mengirimkan email atau notifikasi aplikasi ke pengguna tersebut pada Jumat malam, mengiklankan obral yang akan datang untuk celana hitam merek tertentu. Dapatkah Anda melihat bagaimana jenis kampanye ini akan jauh lebih efektif daripada hanya baris subjek email yang dipersonalisasi?

Untuk informasi lebih lanjut tentang personalisasi periklanan digital — termasuk kasus penggunaan untuk personalisasi pemasaran di setiap tahap corong — unduh Panduan Personalisasi baru:

Bagaimana cara pengiklan menggunakan hiper personalisasi dalam kampanye?

Ada 6 komponen utama yang harus diperhatikan pengiklan dan pemasar dalam strategi mereka:

1. Pengumpulan data

Langkah pertama adalah mengumpulkan jenis data yang tepat, karena personalisasi Anda hanya sebaik kualitas data Anda.

Semakin baik data yang Anda kumpulkan, semakin banyak segmentasi yang dapat Anda tambahkan, dan semakin personalisasi penawaran Anda. Ini juga memastikan bahwa mata yang tepat melihat mereka, dan sebagai hasilnya, orang-orang ini akan lebih cenderung untuk membeli.

2. Tawaran yang disesuaikan

Hampir 79% konsumen kemungkinan hanya akan terlibat dengan penawaran merek jika terkait langsung dengan interaksi mereka sebelumnya dengan merek tersebut. Oleh karena itu, sebaiknya mulai dengan beberapa personalisasi sederhana — usia atau jenis kelamin — lalu perlahan mulai menambahkan lebih banyak segmen berdasarkan siapa yang secara konsisten membeli produk tertentu atau kapan mereka membeli.

Misalnya, jika Anda memiliki sekelompok pelanggan tetap yang selalu membeli di bulan April dan Oktober, mulailah mengirimi mereka pesan yang sangat dipersonalisasi — disesuaikan dengan pola pembelian mereka sebelumnya — dengan produk tertentu di bulan Maret dan September.

3. Perpesanan yang dipersonalisasi

Untuk perpesanan yang paling tepat, Anda dapat memilih untuk menggunakan perangkat lunak pemasaran canggih yang dipersonalisasi. Ini sangat ideal untuk mengirim email kontekstual, termasuk:

• Konten yang berubah berdasarkan kapan/di mana email dibuka
• Mengubah SKU secara dinamis saat produk kehabisan stok
• Harga waktu nyata
• Produk yang pernah dijelajahi seseorang sebelumnya

4. Berbagai saluran

Menggabungkan sejumlah besar data konsumen dengan pemasaran multisaluran membawa personalisasi hiper lebih jauh dengan membantu Anda membuat hubungan satu-ke-satu dengan pengguna. Email, situs web, media sosial, dan ponsel cerdas semuanya menawarkan berbagai tingkat penyesuaian dan personalisasi untuk Anda manfaatkan.

5. Waktu yang tepat

Mencoba proses secara manual bisa jadi sulit karena ada banyak sekali data yang harus disaring dan banyak sekali pesan yang harus dibuat. Ada beberapa opsi untuk membuat prosesnya lebih mudah.

Selain menggunakan tim atau platform pemasaran otomatis, Anda juga dapat menggunakan analitik prediktif untuk membantu Anda menentukan waktu optimal dengan lebih baik untuk menyampaikan pesan tertentu dan mendorong respons yang diinginkan.

6. Pengujian yang konsisten

Pengujian multivariasi dapat membuat pengidentifikasian elemen yang paling menarik dari perpesanan Anda jauh lebih mudah. Selain itu, selain pengujian A/B sederhana, Anda juga dapat mengukur efek gabungan dari beberapa elemen sekaligus (judul, gambar, salinan, dll.) untuk menentukan kombinasi mana yang berkinerja terbaik.

Ukur hasil kampanye awal yang dipersonalisasi — dan bahkan kampanye yang sangat dipersonalisasi — dan berdasarkan hasilnya, mulailah mengirim pesan yang lebih akurat.

Berikut ini sekilas bagaimana beberapa merek terkenal telah beralih dari personalisasi tradisional ke pendekatan yang lebih hiper.

3 contoh personalisasi hiper

Merek teratas seperti Amazon, Starbucks, dan Spotify telah mulai menggunakan personalisasi prediktif, di mana AI dan pembelajaran mesin menggerakkan mesin rekomendasi masing-masing:

Mari kita lihat bagaimana masing-masing merek melakukannya.

Amazon

Lebih dari 35% konversi Amazon didukung oleh mesin rekomendasi mereka karena mereka menciptakan pengalaman yang unik dan sangat dipersonalisasi untuk setiap konsumen.

Email pribadi ini dikirim ke pengguna yang menelusuri sepatu lari hijau zaitun, tetapi kemudian menutup penelusuran tanpa membeli:

Sementara banyak email yang dipersonalisasi "secara teratur" akan menyertakan nama orang tersebut, yang satu ini membawanya lebih jauh, karena Amazon memiliki akses ke sejumlah besar poin data termasuk (namun tidak terbatas pada):

• Nama lengkap
• Permintaan pencarian
• Rata-rata waktu yang dihabiskan untuk pencarian
• Riwayat pembelian sebelumnya
• afinitas merek
• Kebiasaan menjelajah kategori
• Waktu pembelian sebelumnya
• Jumlah pembelanjaan rata-rata

Algoritme mesin rekomendasi platform disebut 'penyaringan kolaboratif item-ke-item' dan menyarankan produk berdasarkan 4 poin data:

• Riwayat pembelian sebelumnya
• Item dalam keranjang belanja
• Item dinilai dan disukai
• Item yang disukai dan dibeli oleh pelanggan serupa lainnya

Dengan menggunakan semua informasi ini, Amazon dapat membuat profil pengguna dan membuat email yang sangat kontekstual yang menyoroti sepatu Puma hijau zaitun (alas kaki Puma dibeli sebelumnya) untuk pembelanja ini.

Starbucks

Starbucks meningkatkan permainan personalisasi mereka dengan AI, menggunakan data real-time untuk mengirimkan lebih dari 400.000 varian pesan yang sangat dipersonalisasi (penawaran makanan/minuman) kepada pengguna. Setiap penawaran unik untuk setiap preferensi pengguna, berdasarkan aktivitas mereka sebelumnya di aplikasi:

Perusahaan juga melibatkan anggota program loyalitas dengan game yang dipersonalisasi di email dan seluler, memberi tahu pengguna aplikasi seluler tentang toko terdekat yang menerima opsi Pesanan & Pembayaran Seluler:

Hasil Starbucks dari kampanye ini meliputi:

• 3 peningkatan efektivitas kampanye pemasaran
• Peningkatan 2X dalam penebusan email
• Peningkatan 3X lipat dalam pembelanjaan inkremental melalui penukaran penawaran
• 24% dari total transaksi berasal dari aplikasi seluler

Spotify

Spotify menerapkan hiper personalisasi dalam kampanye pemasaran mereka dengan fitur Discover Weekly. Fitur ini mempertimbangkan pilihan musik individual, menganalisis silang dengan preferensi orang lain yang mendengarkan lagu yang sama, lalu membuat daftar putar yang sangat dipersonalisasi untuk setiap pengguna:

Merek ini juga memiliki fitur Konser Langsung, yang mengirimkan email tentang acara langsung dengan artis favorit mereka, bersama dengan opsi untuk membeli tiket. Fitur ini juga dipersonalisasi berdasarkan preferensi musik individu:

Pindah dari personalisasi ke hiper personalisasi

Hyper personalisasi adalah fase utama berikutnya dalam evolusi pemasaran digital karena pelanggan semakin mengharapkan pengalaman yang disesuaikan dan penawaran yang sangat terkurasi.

Penting untuk dicatat bahwa tidak ada definisi mutlak tentang personalisasi hiper, dan itu bervariasi dari satu merek ke merek lainnya. Cukup evaluasi kampanye personalisasi Anda saat ini, pertimbangkan data yang tidak digunakan, dan kenali peluang untuk mengumpulkan data tersebut. Ini akan memungkinkan Anda untuk memberikan pengalaman yang sangat dipersonalisasi, yang persis seperti yang diinginkan dan diharapkan pelanggan dari Anda.

Dapatkan detail lebih lanjut di panduan personalisasi periklanan digital di sini.