Cómolograrunaverdaderapersonalización1:1

Antes de empezar

Alejandro DuranRegional Sales Manager – Europe

aduran@corp.masterbase.com

Bienvenidosalaeradelarelevancia

Hoylosclientesseconectan,empoderanyseautoeducan.Demandanexperienciaspersonalizadasyrelacionarseconlasmarcas.

Losbuenosmarketerossiemprehansabidoquedebencontarlahistoriacorrectaalapersonaadecuada.

Enlosdíasdelapublicidadmasiva,estoeraimposible:

lomejorquepodíanhacereraencontrarlahistoriacorrectaparaelsegmentocorrectodentrodelaaudienciademasas.

Lapersonalizaciónseviolimitadaporfaltadetecnologíayrecoleccióndedatos.

Lomejorquesepodíahacereradividirsuaudienciaenvariossegmentosyenviaracadasegmentosupropiomensaje.

Hoyelproblemaesopuesto:existenmásdatosdelosquesepuedenanalizar

ymásopcionesdemensajeríadelasquepuedenmanejar.

Innovaciónenmarketing

brechadeexpectativas

Velocidad

No.decanales

Complejidaddelosviajes

Elnuevoescenario

Losclienteshansidoentrenadosporlosmejoresparaesperarlomejor

Brechadeexpectativas

conelusodelainteligenciaartificial(AI)

Brechadeexpectativas

Personalización1a1

ParadojadelapersonalizaciónMasivo Segmentación MicroSegmentación Individual

Audiencia:

Contenido:

Costo:

Mismocontenidoparatodos Diferentescontenidoparagrandesgrupos

Diferentescontenidoparapequeñosgrupossimilares

Contenidosúnicosparacadapersona

Personalización1a1

Decisionesindividuales

CreatividadindividualesNO

Eldesafíoyanoescómoenviaracadapersonaunmensajediferente.

Esescogerelmensajecorrectodeunnúmerocasiinfinitodeopciones.

Personalización1a1

Lamagiadeunmodeloflexiblequenospermitetomarunadecisióncompletamenteúnicaparacadaindividuo,inclusocuandoloquesabemossobreellosvaríamucho.

Personalización1a1

¿Cómolograrunaverdaderapersonalización1:1?

Evolucióntecnológica

EmailMarketing MachineLearningMarketingAutomation

Arquitecturatradicionaldelapersonalización

Capturadedatos

ProcesoBatch

Modelo

Workflow

Capturadedatos

ProcesoBatch

Modelo

Workflow

Capturadedatos

ProcesoBatch

Modelo

Workflow

MarketingAutomation

Laverdaddelmarketingautomationesquenoesautomation

¿Automation?

Workflows

Posibleescenario

Clientes:Muchosydegranvalor

Grandesexpectativasyexigenexperienciasdecalidad

Empresas:GrancantidaddecontenidosMultiplescanales

Campañasdigitales

CampañasparaEVENTOS

CampañasparaTOPOFMIND

CampañasparaRENOVACIONES

CampañasparaCOMPETENCIA

CampañasparaABANDONO

CampañasparaEDUCACION

CampañasparaVENTA

CRUZADA

CampañasparaNUEVOSCLIENTES

CONTENT INTELLIGENCE

CONTENT INTELLIGENCE

CONTENT INTELLIGENCE

Campañasdigitales=Workflows

CampañasparaEVENTOS

CampañasparaTOPOFMIND

CampañasparaRENOVACIONES

Recomendaciones ProblemasSimplificarlapartida

Clasificarcontenidosclaves

DefinirreglasCaminolinealGruposdesegments

EvaluarresultadosOptimizar

Clasificarmascontenidoconmayordetalle

DefinirreglasMáscaminoslinealesMássegmentos

Optimizar

MarketingAutomation:Workflows

Evaluarresultados

Complejosárbolesdedecisión

MarketingAutomation:Workflows

MarketingAutomation:Workflows

MarketingAutomation:Workflows

MarketingAutomation:Workflows

Factoresqueincluyen:• Tenermuchasofertasdiferentesparaelegir

• Cambiosfrecuentesenloselementosofrecidos

• Altovalorporcliente

• Grandescantidadesdedatosdeclientesdisponibles

• Altasexpectativasdelosclientesparauntratamientopersonalizado.

Workflows¿Dóndefallan?

Lasempresaspuedeninteractuarconlosclientesdemanerasmuydiferentes

Piensanensegmentos

Workflows¿Dóndefallan?

•Experienciauniforme;lamismaparatodos•Secreequefuncionaparatodos.•Asumequetodoelmundosepareceexactamentealapersonapromedio.•Cuandosecreaunamejoraenlaexperiencia,mejoraparaalgunasyempeoraparaotro.EstoyperjudicandoaJuanparamejorarlaexperienciadePedro•Cadasegmentoesintensivoenrecursos.

CampañasMasivas CampañasSegmentadas Viajesindividuales

Workflows(horas)

Numerodealternativas(Mensajes,canales)

Workflows¿Dóndefallan?

Brechadedecisión

Procesodedecisión

Aprenderdelosresultados

Ejecutarladecisión

Encontrarmejoresopciones

Identificaropciones

Obtenerinformación

Procesodedecisión

• ObtenerinformaciónObtenerinformación

• Datos primarios: Conductas pasadas y actuales; predecir cómo

podríaresponderadiferentesmensajes.

• Información en tiempo real (contexto) ya que clientes son más

propensosaresponderalasnecesidadesinmediatas.

• Contexto; datos no relacionados con el cliente; comportamiento

recientedelmercadodevaloresoelclimalocal.

Procesodedecisión

Identificaropciones

• Quécanalesutiliza

• Cuándoyconquéfrecuenciaponerseencontacto

• Quéproductosmostrar,aquéprecio,ofertas(cupones)

• Quécontextoofrecer(quéartículo,estudio,película,etc.)

• Quéaccióngenerar(reunirseconventas,servicioalcliente)

• Probarunanuevafuncióndeproducto,etc.).

Procesodedecisión

Encontrarmejoresopciones

• Seleccionarlaopciónconelmayorvaloresperado

• Elvalordebemedirsesobrelavidaútiltotaldelcliente.

• Otraopción,pasarlosaunaetapamásavanzada(LeadaMQL)

Ejecutarladecisión

• Laopciónelegidadebetraducirseenacción.

• Esto generalmente requiere conectar el sistema de toma de

decisionesaun sistemacomoelemail, el sitioweboel centrode

llamadas.

Procesodedecisión

• Confirmarqueseejecutólaacciónyanalizaronlosresultados.• El aprendizaje debe abarcar tanto los resultados inmediatos (¿fueaceptado?) Como los resultados a largo plazo (¿el valor final delclienteaumentó?).

• Elaprendizajetambiéndebeincluirunacomprensiónmásprofundadeloqueimpulsaelcomportamientodelcliente

Aprenderdelosresultados

ProcesodedecisiónvsWorkflows

Procesodedecisión Metas Workflows

Obtenerinformación UtilizartodaladataposibleAdaptarseanuevosdatos

LosusuariosdebenelegirDifícildeutilizarelcontextoNopuedenadaptarsetiemporeal

Identificaropciones Considerartodaslasopciones Límitemanual

Encontrarmejoresopciones Buscarunametaválida Difícildeencontrarmetas

Ejecutarladecisión Entregaralosusuarioselcontrol

Difícildeadministrarycontrolar

Aprenderdelosresultados Aprenderdelosresultados Losworkflowssonestáticos

InteligenciaArtificial(IA)

Machinelearning:• Concentrayclasificadatos(identificacaracterísticasdeproductos,temasdeartículos)

• Identificarelacionesentreopcionesdecontenidos/productosyopcionesdelosclientes

• Estimaelimpactofuturodediferentesopciones

• Eligelasofertasdemayorvalor,equilibrandocriteriosmúltiples

Obtenerinformación

Identificaropciones

Encontrarmejoresopciones

Ejecutarladecisión

Aprenderdelosresultados

UtilizartodaladataposibleAdaptarseanuevosdatos

Procesodedecisión Metas Workflows

Considerartodaslasopciones

Buscarunametaválida

Entregaralosusuarioselcontrol

Aprenderdelosresultados

LosusuariosdebenelegirDifícildeutilizarelcontextoNotiemporeal

Límitemanual

Difícildeencontrarmetas

Difícildeadministrarycontrolar

Losworkflowssonestáticos

InteligenciaArtificial(IA)

IA-ML

Concentrayclasificamultiplefuentesdedatos

ManejamayoresopcionesSugierenuevasopciones

EstimacionesmásexactasPruebadeformaautomatizada

Muestraimportancia,resultados

Feedbackautomatizado(aprende)

InteligenciaArtificial(IA)

MachineLearningahoranospermitenaprender.

Podemosoptimizarparaelindividuo,decidiendoentiemporealexactamenteloquedeberíamoshacerporellosencualquiermomento.

Ejemplos:Recomendaciones

“Heestadocomprandoenzapatos.comyhemarcadoalgunascosasquemegustaron.”

“Meenvíanemailsconunaseriedealternativasdezapatos.Esmuyútil,meahorratiempoenestaryobuscandoyseleccionando.”

“Esmuyfácilyamigablecomprardeestaforma.Ademáslasseleccionesestánalineadasalatemporada.Paraelverano,memuestrasunaselecciónespecífica.Yahecomprado3paresdezapatos!”

Ejemplos:Tiempocorrecto

“flores.commeenvíaunemailpersonalizadoquedice“holajuan,deseasenviarfloresnuevamenteparatuaniversario?”

“Granrecordatorio!Noporquesemehayaolvidadoelevento,perohubieseidoaotraparteacomprarotracosa,loqueimplicamastiempoydinero.”

“Estetipodeemailmelohizofácilysimpledecomprar.Conunsólobotónpudetenerfloreseneldomicilioalahoraydíafijado”

Ejemplos:Recordatorio

“Unpardedíasdespués,zapatillas.commeenvióunemailparadecirmequeteníanlazapatillaenminúmero.¡Increíble!.”

“HeestadobuscandoenmuchossitiosporestemodelodezapatillaAdidas,peronoteníanminúmero”

“Esteemailestanútil,comprélaszapatillasdeformainmediata”

Ejemplos:Personalización

“Lasemanapasadacorrímiprimeracarrera.HoyrecibíunemaildeNikequeobtuvomiemailporelorganizador,endóndemefelicitabaporlacorrida”

“Luegomeseñaladelaoportunidaddecomprarunaszapatillasparamujerparacorrerenoferta.”

“Terminécomprandolaszapatillasparamipróximacarrera.Todofuemuysimpleyrápido”

Ejemplos:Fidelización

“Eldíaantesdeexpirarlapromoción,cuandoestabacercadellocal,recibíunaalertadelaappenmiteléfono,locualmerecordódicelapromoción.”

“Starbucksmeenvióunemaillasemanapasadaconunapromoción;Sicompraba3itemsenlasemana,recibíaunrefrescogratisenlatienda”

“Dadoqueteniatiempo,fuiycomprecosasyaccedíalapromoción.Recibirlanotificaciónpushdelaappfuemuyútilyreconfortante”

Ayudamosasuempresaaentenderacadacontactocomounclienteindividual

MasterBaseen3acciones

1.OBTENER 2.GESTIONAR 3.ACTUAR

Procesodedecisión

3.ACTUAR

1.OBTENER

2.GESTIONAR

Centraliza todo tipo de datos en forma automática y mantiene abiertos estos flujos de información para que la data se actualice permanentemente.

1.OBTENER

1.OBTENERCRM-ERP-SMS-ZapierIntegraciónvíaAPIsWebBehaviorCargaMasiva

Relaciona la data entre sí y construye perfiles individuales a partir de la información personal de sus clientes y de su conducta.

2.GESTIONAR

2.GESTIONAREtiquetasFiltrosGestióndecontactos

Ver,buscar,modificación,descarga,eliminación

Elabora y envía comunicaciones altamente personalizadas. Más aun, aprenda de los resultados para mejorar el rendimiento futuro.

3.ACTUAR

3.ACTUARRecursivos RemitenteDinámico Envíos1a1

Modelotradicional

ModeloMasterBase®

1.OBTENER 2.GESTIONAR 3.ACTUAR

ProcesoMasterBase®depersonalización1a1

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Candidatos Maquetas

ContenidosDatosFuentes

Contenedores

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Compra:DNI: 11.111.111-1

SKU: 774533

Producto: Polera deportiva

Fecha: 02-05-2016 18:45

VisitaWeb:Email: fdiaz@gmail.com

Categoría: Short

Fecha: 01-05-2017 15:00

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Categoría: Ropa deportiva

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Compra:DNI: 12.122.122-2

SKU: 44567

Producto: SHORT deportiva

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SKU: 992381

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msoto@gmail.comMauricio Soto

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Fernando Diaz

12.122.122-2Nombre: Juan Perez Email: juanperez@gmail.com DNI: 13.133.133-3

Deporte

s

Tarje

taiPhone

VIP

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Producto: Polera deportiva

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Nombre Short Air IICategoría Zapatillas

SKU 6574839202Marca Nike

Modelo Short Air IIDescripción

Link www.nike/airshotii/65748392

Nombre Zapatilla Air Shot IICategoría Zapatillas

SKU 123456789Marca Nike

Modelo Air Shot IIDescripción

Link www.nike/airshotii/123456789

Nombre Nike Air Pants VCategoría Pantalones de correr

SKU 98765431Marca Nike

Modelo Air Pants VDescripción

Link www.nike/airpantsv/98765431

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Nombre Zapatilla Bump IIICategoría Zapatillas

SKU 9876543Marca NikeModelo Bump III

DescripciónLink

Nombre Zapatilla Air Shot IICategoría Zapatillas

SKU 123456789Marca Nike

Modelo Air Shot IIDescripción

Link

TítuloFecha

Bajada títuloTexto principal

Imagen PrincipalImagen

SecundariaLink

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Resumen• Laeradelarelevancia:Hoylosclientesseconectan,empoderanyseautoeducan.Demandanexperienciaspersonalizadasyrelacionarseconlasmarcas.

• Losclienteshansidoentrenadosporlosmejoresparaesperarlomejor(Facebook,Amazon,Google)

• Personalización1a1:Eldesafíoyanoescómoenviaracadapersonaunmensajediferente.Esescogerelmensajecorrectodeunnúmerocasiinfinitodeopciones.

• MarketingAutomation:Piensanensegmentos,ie,promedios.Experienciasuniformes

• Machinelearning:Concentrayclasificadatos,IdentificarelacionesentreopcionesEstimaelimpactofuturodediferentesopciones,Eligelasofertasdemayorvalor.

• MasterBase:Obtener-Gestionar-Actuar.Alineadoalprocesodetomadecisión

Alejandro DuranRegional Sales Manager – Europe

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