Det primära målgruppsramverket för skalbar personalisering

Eftersom konceptet med skräddarsydda digitala upplevelser har Become allestädes närvarande har personaliseringstekniken gjort det enklare för marknadsföringsteam att köra komplexa sökningar för att korrekt segmentera målgrupper och erbjuda relevanta upplevelser.

Många organisationer som försöker förstå sin publik bättre har dock utvecklat en vana att bygga upp hundratals olika segment som vart och ett är utformat för att tillgodose olika behov. Även om mikrosegment kan vara fördelaktiga i vissa scenarier medför det flera utmaningar att prioritera för många, däribland en oförmåga att effektivt hantera antalet segment, konsekvent leverera personliga budskap till användarna samt förstå kundernas beteendetrender och mönster. 

Tack och lov finns det ett annat sätt att komma kunderna närmare, och det bygger på några enkla riktlinjer för makrosegmentering som vi kallar ramverket Primary Audiences. Nedan kan du ta reda på hur du kan använda det för att inte bara förbättra din strategi utan även skala upp ditt bredare personaliseringsprogram.

I teorin skulle dussintals (för att inte säga hundratals) mikrosegment göra det möjligt för företag att leverera värdet av verklig 1:1-personalisering. Men i praktiken är det svårt att ringa in mikrosegmenten på ett exakt sätt eftersom de vanligtvis bara utgör en liten del av webbplatsens totala trafik. Att mäta och optimera prestandan för varje segment kan också snabbt bli ohållbart, vilket kompliceras ytterligare av behovet av att analysera användarrörelser för att undvika segmentöverlappning.

Ett stort detaljhandelsvarumärke hade till exempel räknat till hela 422 segment som en del av sitt personaliseringsprogram. Teamet kände sig överväldigat och osäkert på hur de skulle få ut värde av dem, och angav följande:

1. Tid som slösas bort på att identifiera och utvärdera segment 

2. En brist på bindväv mellan olika tester 

3. Oförmåga att jämföra prestanda mellan olika segment 

4. Missade tillfällen att institutionalisera lärdomar

Även om mikrosegment kan vara problematiska under de omständigheter som beskrivs ovan fyller de en viktig funktion när det gäller att lokalisera unika egenskaper och mönster. I sin tur kan de göra det möjligt för team att leverera de mest relevanta erbjudandena och meddelandena till mycket specifika målgrupper. Till exempel en anpassad upplevelse för användare som klickar på en viss annonskampanj.

Organisationer som vill etablera ett helhetsgrepp om personalisering behöver dock anamma en bredare och mer konsekvent metod för segmentering. 

I sin enklaste form representerar segmentering processen att förstå vad en målgrupp står för och sedan använda den insamlade informationen för att anpassa upplevelser därefter. Men det som i slutändan skiljer massmikrosegmentering från makrosegmentering är förmågan att effektivt skala upp den processen, vilket är anledningen till att ramverket för de primära målgrupperna baseras på det sistnämnda.

Genom att ge team möjlighet att komma närmare sina kunder på ett funktionellt och repeterbart sätt skapar ramverket för primära målgrupper en dominoeffekt av rikare och mer konsekventa målgruppsinsikter, förbättrade segmenterings- och teststrategier, förbättringar av viktiga affärs-KPI:er och ökad intäktstillväxt.

Och allt börjar med fyra grundläggande riktlinjer:

• Målgrupper måste baseras på en enda segmenteringsprincip 

• Högst 3–4 målgrupper bör prioriteras

• De målgrupperna bör täcka 100 % av webbplatsens trafik

• Varifrån alla idéer, utföranden och analyser tar sin början

Bryta ner ramverket ytterligare … 

För att uppnå personalisering är det avgörande att teamen förstår vad varje segment representerar och vilka större skillnader som finns mellan dem. Endast då kan de ta fram en målinriktad plan för att leverera det mest relevanta innehållet över olika segment.

Därför rekommenderas det att bygga en målgrupp baserad på en enda segmenteringsprincip, helst utifrån webbplatsens engagemangsmönster i stället för statiska begrepp som tilldelats utifrån tidigare aktivitet och som kanske inte längre stämmer.

Några exempel på segmenteringsprinciper

• Avsiktsnivå 

• Köpbenägenhet

• Kundens livstidsvärde

• Lojalitetsstatus

Detta ger inte bara teamen klarhet i vilka och vad som skiljer deras målgrupper åt, vilket gör det möjligt för dem att skapa rätt upplevelser, utan leder också till en större övergripande samsyn och uppslutning från ledningssponsorer, vilket kan ha en enorm inverkan på det löpande stöd som ett personaliseringsprogram får. 

Med tanke på att mindre är mer bör deras tillämpning, trots ett antal potentiella segmenteringsprinciper att välja mellan, begränsas till maximalt 3–4 målgrupper.

Skalbarhet är avgörande i en värld där resurserna aldrig är oändliga och det endast finns en begränsad mängd marknadsförings-, utvecklings- och analystjänster tillgängliga. Team kan komma runt dessa vanliga resursbegränsningar och bli mer effektiva helt enkelt genom att konsekvent mäta, analysera och optimera utifrån ett fåtal primära målgrupper.

Och i kombination med maskininlärning kan algoritmer användas för att utföra det manuella arbetet med att avgöra vilken variation av en upplevelse som ska visas på en 1:1-nivå, så att teamen kan fokusera på att skapa mer meningsfulla kontakter med sina kärnkunder.

Målet med webbplatspersonalisering är att leverera högre relevans totalt sett i stället för att förbättra upplevelsen för små trafiksegment, vilket också kan minimera de extra intäktsökningar som är kopplade till dessa ansträngningar.

När du väljer ett företags 3–4 primära målgrupper är det därför viktigt att ta hänsyn till den andel av trafiken som varje segment utgör. Maximal inverkan och optimeringsmöjligheter kan endast uppnås om målgruppssegmenten täcker 100 % av webbplatsens totala trafik när de kombineras och har liten eller ingen överlappning med varandra.

Anta till exempel att ett team bestämmer sig för att gå vidare med tre primära målgrupper, en för varje avsiktsnivå (låg, medium och hög). Tillsammans kan dessa grupper visserligen utgöra nära 100 % av besökarna, men målgruppen med hög avsiktsgrad kanske bara utgör 3–5 % av den totala trafiken – även om den betraktas som ett mikrosegment ingår den ändå i den större segmenteringsprincipen, vilket gör den mer strategisk till sin natur.

Med 3–4 primära målgrupper på plats med hjälp av riktlinjerna ovan är nästa steg för att garantera framgång med personaliseringen att utvärdera KPI:er på segmentnivå.

Låt oss titta på följande kampanjresultat:

• Total CVR = 2 % | AOV 5 $

Vi kanske förstår hur upplevelsen presterade överlag, men det är oklart vad som bör göras med informationen för att förbättra konverteringsgraden eller det genomsnittliga ordervärdet. Om vi inte bryter ned resultaten för våra primära målgrupper: 

• Målgrupp A CVR = 1 % | AOV 5 $

• Målgrupp B CVR = 5 % | AOV 3 $

• Målgrupp C CVR = 3 % | AOV 10 $

Här kan vi se att varje målgrupp uppvisar olika mönster när det gäller utgifter, vilket öppnar upp för nya personaliseringsmöjligheter utifrån målgruppens behov. Målgruppernas resultat bör faktiskt integreras i skapandet av varje enskild kampanj – ett enkelt mål att uppnå om företagets segmenteringsstrategi utgår från samma 3–4 primära målgrupper. 

Till slut skulle den processen se ut ungefär så här:

• Ange affärsmål och målsättningar tydligt

• Identifiera insiktsdrivna möjligheter per målgrupp men inriktade på det övergripande målet

• Skapa upplevelser som är skräddarsydda för varje primär målgrupp 

• Rapportera om varje upplevelse på målgruppsnivå

• Utvärdera resultat per kampanj och målgrupp (och ställ dig frågan varför / vad det innebär)

• Använd insamlade insikter för att informera och bättre rikta framtida kampanjer

• Mät trendade KPI:er på målgruppsnivå samt övergripande 

En amerikansk återförsäljare som specialiserat sig på design, tillverkning och försäljning av golfutrustning ville skapa en exceptionell upplevelse för sina onlineshoppare. Efter att ha identifierat ett samband mellan konverteringar och antalet sidvisningar beslutade teamet att bygga upp och analysera en uppsättning målgrupper baserat på låg, medium och hög avsikt. Low was defined as the user visiting fewer than a dozen pages, and high was when a user visited over two dozen.

När webbplatsbesökarna delades in efter avsiktsnivå framkom några viktiga insikter om hur olika kunskapsnivåer påverkade köpbesluten för företagets golfutrustning:

• Användare med högre köpavsikt visste vad som gällde och föredrog mer tekniska detaljer och varumärkesspecifika produktbudskap

• Användare med låg avsikt surfade ofta efter ”spelartyp” och behövde mer information om specifika produkter 

Med hjälp av denna information kunde golfåterförsäljaren optimera sina kampanjer på målgruppsnivå, skaffa sig en djupare förståelse för varje segments beteendetrender och uppnå ännu bättre avkastning.

I exemplet ovan utformades meddelanden på specifik kamerasida och skickades ut för att utbilda och driva inköp bland användare med låg avsikt.

Golfåterförsäljaren planerar att införliva insikter från ytterligare experiment på plats samt utöka sin användning av ramverket inom andra kanaler som e-post.

Medan vissa av världens största varumärken arbetar med hundratals segment slutar det ofta med att personaliseringsinsatserna inte hänger ihop på ett konsekvent sätt om de inte används parallellt med ett korrekt tillvägagångssätt på makronivå. Men eftersom konsumenternas förväntningar på relevans ökar och företag vill maximera de resurser som investeras för att möta deras krav är det dags att prioritera effektivitet, skalbarhet och institutionalisering av kundinsikter nu. Lyckligtvis gör ramverket för primära målgrupper det möjligt för team att göra detta, vilket inte bara för dem närmare sina kunder utan också genererar ökade intäkter på köpet.