La automatización de la prueba y el aprendizaje ayuda a las empresas a optimizar las ofertas personalizadas para mejorar la experiencia del cliente y maximizar la eficacia de las campañas de marketing.
Empresas como los restaurantes de servicio rápido (QSR) capturaron una cantidad significativa de datos propios de los clientes al comienzo de la pandemia de COVID-19 a medida que las nuevas tecnologías digitales, como los pagos sin contacto, aceleraron los servicios de entrega, autoservicio y recogida. Saber cómo unir esos datos para comprender los comportamientos y preferencias de los clientes ayudará a las marcas a aumentar con éxito la lealtad de sus clientes a través de ofertas personalizadas. Sin embargo, las ofertas verdaderamente personalizadas siguen siendo un desafío para muchas organizaciones.
La prueba y aprendizaje, como componente de la automatización del marketing, es la solución que buscan las organizaciones, pero el proceso a menudo se analiza demasiado. Algunas empresas pasan años intentando conectar datos dispares para crear una vista única del cliente, como por ejemplo con una plataforma de datos del cliente (CDP). Pero, ¿están desperdiciando recursos y no logran dirigirse a los clientes adecuados con las ofertas adecuadas en el momento adecuado?
Con innumerables métodos de comunicación disponibles para los consumidores, las empresas que ofrecen ofertas personalizadas facilitan las decisiones de compra y ayudan a las empresas a comprender mejor el intercambio de valor adecuado para el cliente. Según una encuesta de PYMTS.com , más del 46% de los clientes de alta frecuencia y que gastan mucho dijeron que los descuentos y ofertas eran una de las principales razones por las que realizaban pedidos directamente a través de un restaurante en lugar de un agregador externo.
Aunque los descuentos pueden ser uno de los principales motivadores para atraer clientes, los datos han demostrado que los descuentos no siempre son el enfoque correcto. Las empresas deberían dirigir ofertas personalizadas a clientes que de otro modo no habrían realizado una compra en lugar de ofrecer descuentos a personas que habrían realizado compras de todos modos.
Las empresas deben adoptar un enfoque de automatización de prueba y aprendizaje basado en datos para crear experiencias personalizadas para los clientes y evitar los peligros de las prácticas de marketing masivo como los descuentos.
¿Qué es la automatización del marketing de prueba y aprendizaje?
El software heredado de prueba y aprendizaje ha permitido a los creativos experimentar con la mensajería, pero normalmente requiere una cantidad considerable de tiempo y esfuerzo para configurarlo, lanzarlo y analizarlo. Sin embargo, la automatización moderna de prueba y aprendizaje genera datos a nivel de audiencia con experimentos cortos y de alta frecuencia. Los especialistas en marketing aprenden si una campaña centrada en la oferta será rentable en cuestión de días o semanas. Es una estrategia de bajo riesgo para determinar rápidamente la efectividad de ciertas campañas tanto para modelar audiencias como para impulsar el éxito de la campaña a escala.
La automatización de prueba y aprendizaje acelera los esfuerzos de personalización de una organización con modelos de datos significativos, como la relevancia del producto, la propensión a comprar y la reincorporación de los clientes que pueden haber abandonado el sistema. Este enfoque proporciona datos específicos y atributos relacionados, lo que permite a las empresas profundizar en segmentos de audiencia y configurar campañas específicas. Los modelos de datos relacionados se vuelven más inteligentes con el tiempo a través del aprendizaje automático y la inteligencia artificial (IA), al tiempo que brindan a los especialistas en marketing visualización de datos en tiempo real para ayudar a generar conocimientos e ideas de campañas futuras.
El futuro del marketing combinará la IA con estrategias como probar y aprender, que permitirá a los especialistas en marketing examinar la eficacia de su estrategia de personalización de forma rápida y precisa. La tecnología actual elimina el “control visceral” y proporciona seguridad de que los especialistas en marketing están equilibrando las expectativas de los consumidores con el valor comercial. Por ejemplo, probar y aprender puede ayudar a determinar qué oferta resonará en una audiencia determinada, generando un mayor valor promedio de pedido o rentabilidad.
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