Análise de dados para marketing:

A modelagem preditiva pode ajudar a determinar preferências pessoais que podem ser usadas para desenvolver marketing personalizado.

E reativo, além de holístico por meio de todos os canais de engajamento, escreve Stephen Yu, presidente da Willow Data Strategy.

Basicamente, as lacunas são inevitáveis ​​quando se trata de antecipar as solicitações dos consumidores, porém, existem maneiras de reduzir essas falhas..

Primeiramente, atender à demanda explícita do cliente – ou “personalização reativa” – é o primeiro grau em personalização.

No entanto, confiar apenas em informações explícitas apresenta o problema mais óbvio de que a cobertura de dados pode ser seriamente limitada.

É por isso que a modelagem preditiva é empregada para preencher as lacunas de informação.

E é preciso ir passo a passo para a personalização holística.

Se uma empresa pode exibir ofertas diferentes para pessoas diferentes com base nos dados coletados, esse é um ótimo começo. Isso significa que os aspectos técnicos da personalização atingiram um certo nível.

É melhor começar com alguns segmentos apenas para ver se todos os principais elementos de personalização – dados, análises, criatividade e tecnologia – funcionariam perfeitamente juntos.

Uma vez que uma empresa passa com sucesso nesse estágio, deve desenvolver um menu de persona com base nos requisitos de marketing.

Contudo, comece com os essenciais, digamos 10 personas para as propensões ideais do comprador. Se isso soa pesado, comece com três ou quatro.

Em suma, é mais importante iniciar o processo de alguma forma.

Trata-se de melhorias graduais, convertendo constantemente “incógnitas” em “potenciais”.

Se você insistir — mas apenas se persistir —, sua organização em breve usará uma faixa preta em personalização holística.

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Fonte: Adweek