Come scegliere le tecnologie di personalizzazione del marketing senza sentirsi sopraffatti

Scegliere tecnologie di personalizzazione del marketing senza sentirsi sopraffatti

Le piattaforme di personalizzazione sono un must-have per tutte le aziende, ma a volte sembrano un albero di Natale ricoperto di decorazioni. Per aiutare tutti coloro che hanno provato questo dolore, ecco una guida su come scegliere una piattaforma di personalizzazione per il settore del commercio al dettaglio.

In questo articolo, condividerò la mia opinione su perché la personalizzazione nel marketing è diventata così popolare, quali principi dovrebbero essere seguiti nella scelta di una piattaforma di personalizzazione e come potrebbe essere un tipico albero decisionale.

Perché la personalizzazione nel marketing è così popolare

Nessuno ama lo spam e le offerte inutili. Tuttavia, lo spam, i messaggi automatici e le chiamate automatizzate aumenteranno drasticamente nel 2023. Se un negozio rende il marketing almeno un po’ più umano ricordando gli acquisti precedenti e inviando messaggi personalizzati, l’atteggiamento dei clienti nei suoi confronti cambia. Questo approccio viene spesso chiamato “marketing umano-umano” o “marketing con un volto umano”. Ciò significa: non fare spam, non mettere pressione sull’acquirente, aiutarlo a fare una scelta informata basata sulla personalizzazione.

Di seguito sono riportati i dati che ho raccolto sui ricavi aggiuntivi derivanti dalle campagne personalizzate tra i clienti di Mindbox. La barra verde scuro rappresenta il ricavo aggiunto più basso tra le aziende di un determinato settore. La barra verde chiaro è la più alta.

Ad esempio, la personalizzazione delle newsletter può aumentare i ricavi del 3-16% tra i rivenditori di articoli per la casa e mobili.

Quando i brand hanno capito il potenziale della personalizzazione, il settore delle tecnologie di marketing è esploso.

Il numero di aziende martech è aumentato da 150 nel 2011 a 9.900 nel 2022.

Ora ci sono così tante tecnologie valide tra cui scegliere, ognuna con le proprie funzioni e meriti.

Quindi, come scegliere le giuste tecnologie di personalizzazione senza perdere la testa

La tecnologia di personalizzazione (automazione) del marketing è uno strumento complesso. Sii pronto al fatto che la preparazione e la selezione di una piattaforma richiederanno più tempo rispetto all’implementazione.

Ecco i miei cinque migliori consigli per un’implementazione di successo:

Formulare l’obiettivo di implementazione: una metrica di successo e le aspettative ad essa correlate. Decidere chi utilizzerà lo strumento e se tali persone sono presenti nella tua azienda.
Descrivere esempi di scenari per l’utilizzo della tecnologia.
Decidere se è necessaria l’integrazione dei dati del cliente.
Valutare la velocità di implementazione e i cambiamenti.
Valutare il ROI.

Principio 1. Formulare una metrica di successo e delineare le tue aspettative ad essa correlate

Il obiettivo dell’implementazione della piattaforma è il più importante. Se il tuo team non riesce a concordare un obiettivo chiaramente definito, non raggiungerai mai il successo. È quindi meglio posticipare l’acquisto di una tecnologia di automazione finché tutti non sono allineati. Gli obiettivi solidi includono metriche di successo, tempi e una catena di responsabilità su cui tutti sono d’accordo.

Punti essenziali sulla metrica

Essere d’accordo sul metodo di calcolo. Assicurarsi che sia difficile simulare il raggiungimento dei benefici senza vedere vantaggi reali.
Formulare le aspettative per la metrica. Una metrica senza aspettative non funziona.

Ad esempio, il team implementa una tecnologia di personalizzazione del sito web e dichiara un successo: la conversione è aumentata del 0,5%. A cosa è confrontato questo? È una quantità grande o piccola?

Esempi di metriche sbagliate o inefficaci

Aumento del fatturato da un canale email misurato dal modello di attribuzione dell’ultimo clic di Google Analytics

Questa metrica è facile da gonfiare: migliorare il design della campagna e il numero di email inviate. A volte è esattamente ciò che si nasconde dietro termini accattivanti come “growth hacking”. Riceverai più ordini attribuiti al canale email utilizzando questa metrica.

Il motivo dell’apparente crescita in questo caso è la redistribuzione del traffico. I clienti spesso visitano il sito web utilizzando un link da un’email con un nuovo design anziché digitare un URL o utilizzare un motore di ricerca.

Le modifiche potrebbero non influire sul fatturato e sulla marginalità dell’azienda.

Percentuale di clienti che sono membri del programma fedeltà o valore medio dell’ordine superiore da parte dei membri del programma fedeltà

Esempio reale: una catena di mense all’interno dei centri aziendali ha implementato un programma fedeltà. Entrambe le metriche mostrano un ottimo aumento, ma il fatturato e il ricavo dell’azienda non stanno aumentando. Perché sta succedendo questo?

Il problema è che non sono comparsi nuovi clienti nelle mense poiché le persone esterne semplicemente non possono arrivarci. Gli stessi dipendenti degli stessi centri aziendali continuano a frequentare le mense a cui andavano prima. Solo ora, il pubblico è stato diviso in strati: le persone che hanno speso più soldi si sono registrate per prime al programma fedeltà. Di conseguenza, entrambe le metriche sembrano piuttosto buone.

Il numero di partecipanti al programma sta crescendo e il valore medio per partecipante è più alto rispetto ai clienti ordinari. Tuttavia, non ci sono benefici reali per l’azienda. Inoltre, ci sono svantaggi. La marginalità delle vendite è diminuita perché i clienti abituali hanno iniziato a comprare con uno sconto.

Osserva esempi di metriche valide

Gli esempi seguenti sono considerati buone misurazioni perché è facile quantificare i risultati e difficile gonfiarli o falsificarli.

Aumento del fatturato o del margine

United Colors of Benetton ha utilizzato questa metrica e ha considerato la creazione di segmenti, l’aumento delle conversioni e il valore medio dell’ordine per misurare il progresso. INCANTO ha considerato le raccomandazioni automatizzate basate sul comportamento dei consumatori per monitorare questo aspetto.

Riduzione dei costi

La riduzione del carico di lavoro dell’azienda è la cosa principale che influisce su questa metrica, come mostrano i casi di Burger King e Olant. Un altro fattore che incide su questi risultati è la riduzione dei costi di marketing totali, vedere United Colors of Benetton.

Aumento della trasparenza e del tasso di cambiamento

In questo caso, l’uso di gruppi di controllo e il numero di nuove campagne mensili sono i due principali fattori che possono influenzare questo obiettivo. Il servizio di consegna di fiori Blossom Flower Delivery ha sfruttato entrambi questi aspetti per ottenere dati reali e quantificabili al fine di migliorare i propri processi.

Esempi di obiettivi ben definiti

Voglio	Al fine di	Questo permetterà di	In	Fino a
Implementare la tecnologia X	Lanciare 50 nuove campagne triggerate	Aumentare il fatturato tramite l’email	6 mesi	10%
Implementare la tecnologia Y	Ridurre il numero di sconti emessi ai clienti	Aumentare il margine di profitto	6 mesi	5%
Implementare la tecnologia Z	Ridurre il carico di lavoro del team IT e di email marketing durante il lancio di nuove campagne	Ridurre le ore uomo dedicate all’email marketing	3 mesi	80 ore uomo al mese

Esempi di obiettivi inefficaci

In pratica, tali obiettivi possono significare che il team o un determinato marketer non comprende davvero cosa fare.

Principio 2. Descrivere casi d’uso

Sei familiare con la situazione nella tabella sottostante?

Questa è una situazione classica in cui una grande azienda cerca di confrontare diverse tecnologie. A volte completamente diverse. Viene creata una tabella gigante, contenente talvolta diverse centinaia di righe, in cui i diversi dipartimenti inseriscono la loro “lista dei desideri” di funzionalità.

Purtroppo, la decisione finale su quale piattaforma utilizzare spesso viene lasciata a persone che sono troppo impegnate o non qualificate. Di conseguenza, compilano tabelle comparative basate su informazioni superficiali come presentazioni di base o descrizioni dei siti. A volte chiedono persino ai fornitori di compilare le tabelle al posto loro.

Tuttavia, anche nel caso migliore in cui tutti siano qualificati, fanno una grande ricerca e creano una tabella di alta qualità, c’è ancora una alta probabilità che non porti a una buona scelta.

Esempi aziendali di obiettivi e metriche ben definiti

Immagina di essere un marketer esperto: vuoi creare segmenti RFM e lanciare campagne promozionali mirate basate su di essi. Ciò richiede tecnologia, quindi decidi di confrontare a fianco piattaforme che svolgono funzioni globali molto diverse tra loro:

Uno è un gateway per campagne via email;
Un altro è una tecnologia di nicchia, come un servizio di attivazione big data;
Il terzo è un sistema di automazione del marketing.

Quando guardi la riga “Capacità di inviare campagne tramite segmenti RFM”, tutte e tre sono contrassegnate come “sì”. Quindi, a prima vista, sembra che la questione della scelta si riduca al prezzo.

Tuttavia, c’è un problema: cosa intendevano veramente con “sì”?

Gli specialisti che presentano il gateway per le campagne via email presumono che tu raccolga i dati dal tuo lato, li pulisca, li segmenti, quindi invii un elenco di indirizzi email, modelli di newsletter e dati correlati al gateway per ogni segmento.
I colleghi della piattaforma di trigger big data intendevano che avrebbero utilizzato i loro programmatori in base alle tue richieste, ad esempio scrivendo un codice che segmenta i dati e invia campagne.
I dipendenti della piattaforma di automazione del marketing intendevano che il loro compito era fornire un’interfaccia di design facile da usare in cui il tuo marketer creerebbe segmenti e lancerebbe campagne con l’aiuto di un responsabile che avrebbe aiutato a integrare e utilizzare la piattaforma.

Quindi, devi decidere se una particolare tecnologia fa al caso tuo in base a una valutazione dei casi d’uso e non su confronti di funzionalità.

Cosa succede se formuliamo la “lista dei desideri” sotto forma di flusso di lavoro

Flusso di lavoro 1: I nostri programmatori hanno sviluppato un sistema che conta RFM. Voglio solo le liste di indirizzi email corrispondenti ai segmenti desiderati.

Soluzione: Per questo flusso di lavoro è più adatto un gateway di posta elettronica economico.

Flusso di lavoro 2: Voglio provare a fare campagne mirate per i segmenti RFM, ma non capisco davvero quale effetto avranno o come si dovrebbero fare, e sicuramente non lo farò da solo.

Soluzione: Hai bisogno di un’agenzia o di un servizio di nicchia che faccia tutto per te in modo rapido e a buon mercato – con un certo grado di trasparenza.

Flusso di lavoro 3: Ricalcolo ed edito regolarmente gli RFM. Il segmento viene utilizzato per email, SMS, notifiche push mobili e promozioni. Ogni volta che viene lanciata una nuova meccanica di marketing, richiede molto tempo agli analisti e ai programmatori; semplicemente non ha senso!

Soluzione: Qui è necessaria una piattaforma di automazione.

Un elenco di flussi di lavoro (future campagne di marketing) è di fondamentale importanza per fare una scelta consapevole.

Chiedi alle possibili piattaforme candidate di fare quanto segue:

Valutare i flussi di lavoro che sono importanti per te e mostrare l’implementazione in ogni piattaforma (ad esempio, in una versione di prova). In questo modo capirai quale prodotto è adatto alle tue esigenze. Successivamente, puoi filtrare le aziende che non possono aiutarti a raggiungere in modo comodo o efficace i tuoi obiettivi.
Fornire i contatti di tre a cinque aziende (idealmente del tuo settore) che hanno già implementato flussi di lavoro simili sulla piattaforma scelta. Assicurati che le tue esigenze siano probabilmente raggiungibili basandosi sulla loro esperienza.

Ho anche preparato un elenco di cose essenziali da considerare quando si sceglie una piattaforma di automazione.

Principio 3. Pensate all’integrazione dei dati

Le aziende che vendono i loro prodotti attraverso punti vendita online e offline o che utilizzano diversi canali di comunicazione con i propri clienti si trovano di fronte a un problema chiamato “integrazione dei dati”.

Le informazioni dei clienti sono sparse in modo frammentario su diversi sistemi e database, spesso con considerevoli sovrapposizioni.

I dati personali dei clienti, i dati comportamentali, la cronologia degli acquisti e i punti promozionali sono memorizzati in uno o più dei seguenti luoghi:

Il sistema di contabilità dei punti vendita al dettaglio;
Il database del sito web;
La piattaforma per la gestione delle promozioni di prodotto e dei punti bonus;
Il CRM;
Servizi email: campagne, tasso di apertura, tasso di clic, email;
Gateway: SMS, notifiche push con dati simili;
Il sito web: visualizzazioni di prodotti e categorie, carrello, tag;
Google Analytics: fonti di traffico, sessioni, tag;
Sistemi di call center;
Servizi di personalizzazione di nicchia: i tuoi dati specifici.

La sincronizzazione di tutto ciò non è un esercizio banale

Innanzitutto, è necessario pulire e unificare i dati dei clienti. Questo processo dovrebbe tenere conto degli errori e degli errori di battitura nel nome completo, nelle città e negli indirizzi e della conferma delle informazioni di contatto (indirizzo email e numero di telefono). Deve anche essere sicuro in modo che, quando si combinano i due record, l’accesso all’account con i punti bonus del programma di fedeltà non finisca nelle mani di un’altra persona.

Successivamente, le informazioni rilevanti provenienti dai diversi sistemi dovrebbero essere raccolte, classificate e fuse intorno a questo record “pulito”, ad esempio, su quale prodotto una persona ha fatto clic nell’email, cosa ha guardato sul sito web, cosa ha comprato alla fine, quanto è costato, come ha utilizzato i punti bonus, e così via.

Modifica dei dati per una persona specifica

Idealmene, quando si modificano i dati per una persona specifica, è necessario ricalcolare i segmenti in cui è stata precedentemente inserita e utilizzare il buon senso nel cambiare le tattiche di comunicazione. Ad esempio, dopo aver combinato i duplicati nel database, due presunti clienti diversi che hanno effettuato un singolo acquisto potrebbero ora essere un unico cliente fedele con un valore medio dell’ordine molto più alto. Questa è una buona notizia per te, ma non vuoi inviare loro immediatamente una email con promozioni e sconti su beni costosi se hanno ricevuto offerte completamente diverse su uno dei loro account prima di questo.

Tutto ciò dovrebbe funzionare in tempo reale su grandi quantità di dati (centinaia di milioni di eventi per un rivenditore medio) e dovrebbe essere possibile gestire sistemi esterni come gateway o tecnologie di personalizzazione del sito web.

Pulizia dei dati

La pulizia e l’unificazione dei dati (e le relative sequenze per le aziende) sono un’operazione complessa dal punto di vista tecnico, di marketing e di business. A causa di ciò, l’integrazione dei dati e dei sistemi spesso non riceve l’attenzione necessaria. Al contrario, le aziende acquistano e lanciano contemporaneamente servizi di personalizzazione di nicchia separati, il che porta al caos.

Tutti i sistemi sopra menzionati dovrebbero coesistere in armonia tra loro

Ti trovi regolarmente di fronte alle seguenti situazioni?

Ricevi un’offerta per acquistare qualcosa a un prezzo promozionale, ma quando clicchi sul link, scopri che “Oh, questa promozione non è disponibile per i clienti online”.
Non puoi utilizzare i punti bonus del programma fedeltà sul sito web.
Ricevi campagne promozionali di prodotti non disponibili o i prezzi nell’email non corrispondono a quelli effettivi.
Il negozio ti sta inseguendo con annunci di retargeting e sui social media, anche se hai già acquistato il prodotto presso il negozio.
Ricevi offerte contrastanti su diversi canali: ad esempio, uno sconto in una email e contemporaneamente una campagna “acquista uno e ottieni uno gratis” (BOGO) tramite SMS.

Tutte queste sono diverse manifestazioni del “caos dell’integrazione”.

Algoritmi

La seconda conseguenza, meno ovvia, dell’ignorare l’importanza dei dati è come influisca sull’utilità degli algoritmi, dei big data e delle reti neurali su cui molti si basano. Gli algoritmi e i big data sono sensibili alla qualità dei dati. Se li alimenti con dati frammentati e non puliti, i risultati saranno frammentati, confusi e inutilizzabili.

La massima efficienza delle raccomandazioni di prodotti automatici, ad esempio su Amazon, è associata a un’ampia raccolta di dati uniformi, puliti e affidabili che il rivenditore ha accumulato nel corso degli anni.

L’integrazione dei dati è la base del marketing personale significativo ed efficace. Senza di essa, non ha senso investire in strumenti di personalizzazione: il risultato sarà probabilmente casuale.

Il problema dell’integrazione efficace dei dati è così importante che è stata creata una classe separata di piattaforme per risolvere questo problema: il CDP, o customer data platform. Negli Stati Uniti, il mercato di tali sistemi è uno dei più in crescita, con il CDP Institute che prevede un fatturato del settore CDP di 2,3 miliardi di dollari nel 2023.

Pertanto, se sei:

Un’azienda con punti vendita online e offline;
Utilizzi diversi canali di comunicazione con i clienti;
Stai creando un complesso schema di comunicazione e sconti personalizzati;
Pianifichi di utilizzare attivamente algoritmi di big data;

L’integrazione dei dati è essenziale

Assicurati di prenderti il tempo necessario per valutare le funzionalità del CDP sulle piattaforme che stai per scegliere. Informazioni su come valutare le tue opzioni possono essere prese da questo file.

Per quanto riguarda risorse interessanti che parlano del CDP (e dove c’è un elenco di piattaforme, ad esempio), ti consiglio cdpinstitute.org.

Uno dei trend relativamente nuovi in questo settore è l’emergere di piattaforme integrate di Customer Engagement (come Mindbox). Queste piattaforme risolvono non solo il problema della centralizzazione dei dati, ma includono anche strumenti di coinvolgimento del marketing. Tali prodotti possono ridurre significativamente il costo della tecnologia di marketing e accelerare la produttività del team di marketing semplificando le ipotesi di time-to-market e i nuovi flussi di lavoro.

Principio 4: Valuta la velocità di implementazione e il cambiamento – TTM

Il time-to-market (TTM) è una misura della velocità di implementazione e della “facilità” di gestione dei cambiamenti nella soluzione.

Una delle più grandi aziende dell’Europa orientale utilizza un sistema tedesco di gestione del marketing aziendale. L’email transazionale che il negozio online del marchio invia dopo aver effettuato un ordine è un semplice testo, molto primitivo e senza alcun tipo di personalizzazione. Come sappiamo ora, la ragione di ciò non è un cattivo marketing.

Per personalizzare questa email, la piattaforma deve essere migliorata. Tuttavia, le modifiche possono essere acquistate solo da un’azienda integratrice di sistemi. La stima approssimativa del lavoro è di $44.000 con un tempo di attesa di sei mesi.

I cambiamenti di time-to-market nell’esempio sopra non sono accettabili.

Purtroppo, questa è una situazione classica con l’implementazione di soluzioni aziendali secondo un incarico tecnico. Una persona ha preso la decisione, l’incarico tecnico è stato redatto da qualcun altro e una terza persona ha implementato queste decisioni.

In definitiva, gli specialisti che devono utilizzare i risultati dell’implementazione si trovano soli con un mostro goffo che è rimasto indietro rispetto allo stato reale delle cose per un paio di anni e un’azienda integratrice che fa il suo business sulle richieste di cambiamento.

La capacità di adattarsi

Uno degli aspetti più critici del marketing personalizzato è la capacità di adattarsi rapidamente. Il rivenditore di moda 12 STOREEZ fornisce un ottimo esempio di questo approccio conducendo frequentemente test A/B per migliorare l’interazione e le metriche chiave. Ad esempio, un test ha rivelato che chiamare i clienti per nome nelle notifiche push non aumentava i tassi di risposta, contrariamente alle precedenti ipotesi del team.

I marketer dovrebbero essere liberi di agire autonomamente senza fare affidamento eccessivo su IT, analisti, processi di approvazione o piani di lavoro. Questo consente loro di reagire rapidamente e cogliere le opportunità che si presentano.

Esempio di segmento RFM

Torniamo all’esempio del segmento RFM e cerchiamo di capire come può influire sulla scelta in termini di cambiamenti TTM.

La prima situazione: l’RFM viene calcolato tramite sviluppo interno; un gateway email invia newsletter

Per cambiare la logica, è necessario coinvolgere gli sviluppatori: ticket, specifica tecnica, scadenze, denaro, gestione del progetto.
Dolore e sofferenza

La seconda situazione: l’RFM è programmato da qualche parte all’interno di una soluzione di nicchia come un servizio di trigger di big data o implementato da un’agenzia

I cambiamenti richiedono tempo e denaro;
Veloce ma non flessibile;
Il ciclo di cambiamento è relativamente lento;
Non sempre trasparente;
Accettabile con restrizioni.

La terza situazione: Piattaforma di automazione del marketing

La logica viene ricostruita nell’interfaccia della piattaforma in pochi minuti;
È necessario un marketer intelligente (sorpresa!);
Il modo più veloce, trasparente e flessibile per gestire i cambiamenti;
Più costoso se confrontato solo con il prezzo della tecnologia senza tener conto dei costi di sviluppo, gestione del progetto, ecc.

Principio 5. Stimare il ROI

Quindi, abbiamo completato tutti i passaggi precedenti: abbiamo formulato un obiettivo e le aspettative ad esso correlate, sviluppato uno scenario preliminare e scelto una piattaforma adatta (compreso CDP) con un TTM accettabile per l’implementazione e i cambiamenti. Ora dobbiamo valutare il ROI.

Per stimare il ROI

Riepilogare le aspettative in termini di metriche di implementazione (ricavi, risparmi, velocità);
Stimare i costi per la piattaforma e le risorse di integrazione;
Stimare i costi delle persone che utilizzeranno la piattaforma e contribuiranno al raggiungimento del risultato;

Credo che sia rischioso implementare tecnologie con tempi di integrazione di sei mesi o più prima di avere la possibilità di vedere i benefici o con un orizzonte di ritorno di più di un anno.

Questo perché:

Quando l’implementazione è pronta, i casi d’uso attuali sono probabilmente cambiati significativamente.
C’è un alto rischio di cambiare il team di marketing, portando potenzialmente un nuovo approccio radicale. Durante il periodo di prova, è improbabile che il nuovo team voglia occuparsi di un grande e complesso progetto ereditato dal team precedente.
Se il periodo di valutazione dell’integrazione per il lancio del primo scenario è di diversi mesi, allora aspettatevi sorprese. Molto probabilmente, il periodo di implementazione subirà ritardi almeno due volte (non è uno scherzo).

Cattivo esempio di ROI stimato

Uno dei nostri clienti, un’azienda di vendita al dettaglio di medie dimensioni, sta cercando di implementare una piattaforma di automazione del marketing per il secondo anno consecutivo.

Dopo l’inizio dell’implementazione, è emerso che avevano sottovalutato il lavoro di integrazione dei dati che il rivenditore doveva fare da solo. Di conseguenza, il team di sviluppo del cliente ha lavorato per quasi un anno.
Durante il periodo di integrazione, i costi del rivenditore sono aumentati. Questo perché è necessario pagare sia per la piattaforma integrata che per i servizi correnti.

I costi diretti e indiretti di commutazione partono da $500.000 fino a un milione o più.

Dall’esterno, questo è un sintomo di una soluzione di implementazione insufficientemente sviluppata.

D’altra parte, potrebbe anche risultare che esiste un piano. Ad esempio, utilizzare la piattaforma per aumentare la conversione del sito del 2%. In tal caso, l’economia dell’implementazione probabilmente sembrerà molto buona.

Un buon esempio di stima del ROI

Un’azienda che ha completato tutti i passaggi elencati in precedenza è Blossom Flower:

Il team ha stabilito obiettivi chiari: lanciare comunicazioni di marketing diretto, configurare promemoria automatizzati per i clienti esistenti e acquisire nuovi potenziali clienti utilizzando pop-up.
Il dipartimento marketing ha proposto flussi di lavoro e idee. Dopo averli implementati durante una demo, hanno anche valutato i rischi di integrazione.
Il team ha valutato la piattaforma scelta per garantire una funzionalità di integrazione dati sufficiente per i loro obiettivi.
Calcolato il ROI.

Risultati

426% di ritorno sull’investimento nelle prime cinque settimane
Nove flussi di lavoro con 38 campagne automatizzate lanciate, insieme a pop-up di acquisizione lead basati sul comportamento
+200.000 clienti “persi”

Albero decisionale:

Schema passo-passo per la presa di decisioni e la scelta della tecnologia

Pensiero finale

Scegliere la piattaforma giusta per la personalizzazione del marketing al dettaglio può essere un compito difficile. Con così tante tecnologie disponibili, ognuna con diverse caratteristiche e vantaggi, può essere sfidante determinare quale sia la migliore per la tua azienda.

Tuttavia, seguendo i principi giusti e compiendo i passi necessari per prepararsi all’implementazione, puoi garantire un esito di successo. Ciò include definire chiaramente gli obiettivi e le metriche di implementazione, definire casi d’uso per la tecnologia, integrare e pulire i dati, valutare la velocità di implementazione e i cambiamenti, e stimare il ritorno sull’investimento.

In definitiva, la personalizzazione può apportare grandi benefici alla tua azienda. Fornisci un marketing adeguato che non invada o pressi gli acquirenti, aumentando il fatturato, la fedeltà dei clienti, l’interazione e la soddisfazione.

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