Chatbot Kişiselleştirme: Müşteri Deneyimini Geliştirmek İçin Neden Gerekli Olduğunu Gösteren İyi ve Kötü Örnekler

İnternet teknolojisi ne kadar çok gelişirse, pazarlamacılar müşteri deneyimini gerçek anlamda kişiselleştirme konusunda o kadar yetenekli oluyor. Bir zamanlar bu, potansiyel müşterinin adının dahil edilmesi veya bir satın alma işlemine dayalı olarak "önerilen" içeriğe sahip bir takip e-postası gibi basit taktikleri içeriyordu, ancak artık öyle değil.

Verilerin artması, pazarlama otomasyonunun olgunlaşması ve yapay zekanın kendine gelmesiyle, kişiselleştirme 1'e 1 düzeyine yükseldi, yani bir işletmeden bir tüketiciye.

Her üç olgunun da kesiştiği noktada sohbet robotları bulunur. Bugün, bu botlar, kişisel bir stilist olarak hizmet vermekten sanal bir seyahat acentesi olarak seyahat rezervasyonu yapmaya kadar oldukça şaşırtıcı şeyler yapabilirler.

Gelişmeye devam ettikçe, hiper kişiselleştirilmiş mesajlaşma deneyimleri, insan ve bot arasındaki çizgiyi bulanıklaştırarak müşterilerin normalde bir web sitesinde veya uygulamada gezinmek için ihtiyaç duyacakları neredeyse her şeyi gerçekleştirmelerini sağlar. Chatbot kişiselleştirmeyi doğru yaptığınızda, müşterileriniz istediklerini elde edebilir ve daha hızlı elde edebilirler.

Chatbot kişiselleştirme gerçekten bir şey mi?

Chatbot'lar uzun süredir pazarlamacıların aklında. Ancak bazıları için, şu anda asla yakalayamayacağımız bilim kurgu reklam taktiği gibi görünüyorlar. Chatbot uzmanı ve Bing'de Arama Evangelizmi Başkanı Christi Olson farklı düşünüyor:

Gartner, 2020 yılına kadar insanların eşlerinden daha fazla chatbot'larla konuşacağını öngörüyor... Geleceğin chatbot'ları sadece sorulara cevap vermiyor. Konuşurlar. Onlar düşünür. Bilgi grafiklerinden içgörüler çıkarırlar. Müşterilerle duygusal ilişkiler kurarlar.

Mobile Monkey CEO'su Larry Kim ekliyor:

2019, Instagram, WhatsApp, Google RCS ve daha fazlası dahil olmak üzere dünyanın en popüler mesajlaşma uygulamalarından yeni API'lerle sohbet patlaması için büyük bir yıl olacak.
Tüketici tercihleri ​​şimdiden iletişim için e-posta yerine sohbeti tercih ediyor ve giderek daha fazla işletme bunu çözüyor!

Bing'in Mart 2018 tarihli en az bir anketi bu tahminleri desteklemektedir. Gelecekte markalarla bire bir etkileşime girip girmeyecekleri sorulduğunda, tüketicilerin %60'ı sadece evet demedi -- birlikte inşa edebilecekleri kendi markalı, kişisel asistanlarına sahip olmayı beklediklerini söylediler. önümüzdeki beş yıl boyunca bir ilişki.

Mevcut chatbot kullanımına ilişkin içgörüler için Salesforce'un The 2018 State of Chatbots adlı raporuna bakabiliriz. İçinde şirket, chatbot'ların benimsenmesinin henüz tam olarak yaygınlaşmamış olmasına rağmen, tüm tüketicilerin %15'inin son 12 ayda markalı bir chatbot ile etkileşim kurduğunu tespit ediyor.

Web'in en köklü iletişim kanalı olan e-postanın %60'lık bir etkileşim oranına sahip olduğunu düşündüğünüzde, bu yine de oldukça etkileyici.

Ayrıca tüketiciler, uygulamalara göre sohbet robotlarının tercih edildiği birçok durumu tespit ediyor:

Chatbot'lar ve uygulamalar

Birkaç nedenden dolayı, müşteriler tarafından sohbet robotlarının tercih edildiği açıktır. Kabul edilmelerini sağlayan ana faktöre bir göz atalım.

Chatbot kişiselleştirmesi neden gereklidir?

Chatbot'lar, kişiselleştirmenin geniş ölçekte uygulandığı web sitesi ve e-posta gibi çevrimiçi kanallardaki kişiselleştirme açığını kapatmak için büyük bir potansiyele sahiptir: e-posta listeleri gruplara ayrılmıştır, web siteleri, bir web sitesinin kullanıcıyla ilgili cinsiyete özgü bir sürümünü sunabilir - - ama hiçbiri doğru değil, birebir kişiselleştirme.

H&M'den bir giriş sayfası olan bu örneği ele alalım:

O kadar kişisel değil ki, geldiğim ülkeyi seçmem isteniyor. Ardından, ABD'ye tıklayıp "Erkekler"in üzerine geldiğimde, çok büyük bir ürün listesiyle karşılaşıyorum:

Aynısı Polo Ralph Lauren için de geçerli:

Aynı şey, çok sayıda ürün taşıyan büyük mağazaların çoğu web sitesi için de söylenebilir. Sadece size bir grup kategori atıyorlar ve bunlar arasında sıralama yapmanızı sağlıyorlar. Neden?

ChatbotsLife'ın kurucusu Stefan Kojourahov, "Çoğu ürünün belirli bir grup insan için acı verici bir sorunu çözme hedefi vardır" diyor. “Harika şirketler, müşterileri hakkında çok şey öğreniyor ve onlar için eksiksiz çözümler geliştiriyor. Bu süreçte pek çok test yapılır ve bir ürün, çoğu müşterinin yaptıklarının ortalaması olan devam eden bir A/B testinin sonucu haline gelir. Nihai sonuç, bunun gibi genel bir akış haline gelir:”

Ama daha iyi bir yol var.

Chatbot kişiselleştirme doğru ve yanlış yapıldı

H&M ve Polo Ralph Lauren'in ana menüsü, bir kullanıcı olarak karşınıza çıkan şey olabilir, ancak bu, onun en iyi ve en hızlı çözüm olduğu anlamına gelmez; yalnızca önceki yinelemelerin en iyi ve en hızlı çözümüdür.

Örneğin, bir web sitesinin ABD sürümünü kendiniz seçmek zorunda kalmak yerine en baştan sunmak daha iyidir, ancak bu yine de etkileyici bir kişiselleştirme teşkil etmez. Chatbot'lar, doğru bir şekilde oluşturulduğunda ve bakımı yapıldığında, web'in sunduğu en iyi çözümlerden bile daha iyi çözümler sunabilir. Ancak, işareti kaçırdıklarında, şöyle görünebilir:

Temelde daha önce gördüğümüz ezici menülerin konuşma versiyonu. Korjourahov diyor ki:

Bir web sitesini bir bota sıkıştırmaya çalıştığınızda ve ortalamalara güvendiğinizde olan budur. Bir kişinin neden sitenizde olduğunu veya botunuzu kullandığını bilmediğinizde, bir tahmin oyunu oynar ve ayakkabının ayağınıza uyacağını umarsınız. Çoğu zaman olmaz.

Bununla birlikte, sohbet robotlarında, e-posta listeleri veya web sitesi ziyaretçileri gibi kullanıcı gruplarında değil, bireylerde yapılabilen AB testinin yardımıyla hiper kişiselleştirme mümkündür:

Chatbot'lar, kullanıcılar tarafından sunulan tercihler ve geçmiş satın almalar gibi bilgileri depolama ve bunları hiper kişiselleştirilmiş önerilere dönüştürme potansiyeline sahiptir.

H&M ve Polo Ralph Lauren için botların hedefi bu olurdu. Ancak tüm botlar kişisel asistan olma amacıyla oluşturulmaz. Bazıları diyet tavsiyesi, fitness planları sunar.

Diğerleri, National Geographic'in yalnızca ağın "Genius" programı için bir promosyon olarak oluşturulan Einstein botu gibi farkındalık kampanyaları gerçekleştiriyor.

Yaptığı tek şey kullanıcılarla sohbet etmek olsa da, ROI, kullanıcıları meşgul etmede son derece etkili olduğunu gösteriyor. Ortalama olarak, kullanıcılar botla 6-8 dakika sohbet ediyor ve %50'si yeniden etkileşim kuruyor.

Benzer şekilde, bir dil öğrenme uygulaması olan Duolingo, kullanıcıların sohbet edebileceği birkaç bot oluşturdu. Ancak onların durumunda, bu, yalnızca kullanıcıların ilgisini çekmekten daha fazlası içindi. Bu botlar, taksi şoförü veya polis memuru gibi kişilikleri uydurdu ve kullanıcılara dil becerilerini özel olarak pratik etmeleri için bir yol verdi:

Bunlar aşırı kişiselleştirilmiş pazarlama örnekleri gibi görünmese de, bir robotun amacının her zaman ürün satın almak olmadığını unutmayın. Einstein botununki marka bilinirliğiydi, Duolingo'nun botları ise uygulamalarının tamamlayıcısıydı. Ve bazıları o kadar karmaşık bile değil. Müşterilerinizin %99'u botunuzla paketlerini takip etmek istiyorsa, tek yapması gereken paketleri takip edebilmektir. Müşterileriniz aşırı karmaşık bir şey istemiyorsa, aşırı karmaşık hale getirmeye gerek yoktur.

Dönüşüm oranı optimizasyonu için Chatbot

Chatbot kişiselleştirme, mesajlaşma uygulamalarında bitmiyor. Bazı işletmeler, canlı sohbet kullanmak yerine, dönüşüm optimizasyonuna yardımcı olmak için web sayfalarına sohbet robotları eklemiştir.

Potansiyel müşterilerin sorularını yanıtlayan ve yanıtlarına göre onları bir satış görüşmesi için uygun kılan MongoDB'den bu Chatbot'u ele alalım:

Kalifiye olmaları halinde, bir takvim entegrasyonu, ziyaretçilerin bir demo için uygun oldukları zamanı seçmelerine olanak tanır ve uygun bir satış görevlisine yönlendirilirler:

Bir chatbot ile bir katılım dizisi oluşturan All Chat Solutions'ın Kurucusu Richard McGrath'tan başka bir örnek alın. Botu kullanmaya başlamadan önce cevaplamaları gereken altı soru içeriyordu. Diyor:

Şimdiye kadar 473 kişi onboarding dizisine başladı. 473 kişiden 328'i (%69,6) ilk soruyu yanıtladı:

Sonra bu 328 kişiden 267'si chatbot'tan gelen altı sorunun hepsini yanıtladı:

Bunun gibi bir örnek, bir chatbot'un ziyaretçilerinizden değerli bilgiler alma yeteneğini gösterir. Bunu, neredeyse kesinlikle aynı yanıt oranına sahip olmayacak olan 6 alanlı bir potansiyel müşteri yakalama formuyla karşılaştırın.

Jay Baer gibi diğerleri, izleyicileriyle etkileşim kurmak ve içerik dağıtmak için bunları kullanmaya başlayan sohbet robotlarından benzer başarıları çoktan gördü. E-posta ile karşılaştırıldığında, müşterilerin içeriği açma olasılığının 10 kat ve içerikle etkileşim kurma olasılığının 5 kat daha fazla olduğunu buldu.

Martech şirketi Segment, müşteri adayı oluşturma ve kalifikasyon stratejilerine chatbot'ları dahil ettiğinde, faydalarını neredeyse anında gördüler. Sadece haftalar sonra, sohbet robotları Segment için bir numaralı olası satış kaynağı haline geldi ve yıldan bugüne şirket için en büyük büyüme faktörü haline geldi. YG ile ilgili olarak Segment, etkileşimlerde 5 kat ve dönüşümlerde 2 kat artış gördü.

Chatbotlar şimdi nerede?

Şirketin sözcüsü Russell Dougan, Pegasystems'in sohbet robotları üzerine yaptığı bir araştırmanın ardından, "sohbet robotlarıyla ilgili en büyük şikayetler arasında soruları etkili bir şekilde yanıtlamak için yeterli akıllılık olmaması (yüzde 27), konuşmada bağlam eksikliği (yüzde 24), [ve] yer alıyor. Birkaç insani niteliğe sahip robot benzeri etkileşim (yüzde 14).” Genel olarak, sohbet robotları için gelecek parlak görünse de, görünüşe göre hala daha yeni başlıyorlar.

Kişiselleştirmeyi pazarlama hunisine dahil etmenin daha fazla yolunu mu arıyorsunuz? Bir Instapage Enterprise demosu edinin ve platformumuzun, reklam YG'nizi önemli ölçüde artırmak ve tıklama sonrası sürecinizi kolaylaştırmak için bir araç paketine erişmenize nasıl izin verdiğini görün.