您的 CPG 品牌是否準備好進行一對一行銷 2.0?

在這一點上,大多數CPG品牌都知道,完美的時機是關鍵。您希望接觸新的受眾,並在他們知道他們需要您的產品之前將他們與您的消費品牌聯繫起來。您希望個人化,以便在正確的人生階段、正確的時間聯繫到他們,並讓他們明白他們會選擇您的產品。 

但是說起來容易做起來難。 

CPG 市場非常擁擠,消費者可選擇的選項比以往任何時候都多。也有更多的數據公司比以往任何時候都承諾説明品牌建立意識,試驗,親和力和忠誠度。太讓人迷惑不解了!如何選擇最佳數據供應商? 

一旦您擁有大量消費者數據,有效處理這些數據並利用數據與客戶建立實際聯繫,就可能讓人感覺是一項艱巨的任務。 

然而,有了正確的工具和心態,CPG 品牌就可以定義和創建自定義受眾,並針對特定類型的人員建立產品意識。自動化和人工智慧可以説明您使用關鍵字和統計學相關的行為模式來查找已經在研究競爭對手名稱和產品的人,並針對他們提供有關您的品牌的內容。 

這是一對一的行銷 2.0 。你只需要知道如何使用它。 

一對一的行銷是根據個人客戶的需求和需求改變您對個人客戶的行為

一對一行銷:它是什麼,為什麼它對CPG品牌至關重要

一對一的行銷並不是一個新概念。《哈佛商業評論》刊登了 一對一行銷"潮流"的故事 早在1999年,唐·佩珀斯和瑪莎·羅傑斯出版之後 一對一的未來 1993年。 

在20世紀90年代,Peppers和Ros羅傑斯說,一對一的營銷意味著"願意並且能夠根據客戶告訴你的以及你對該客戶的了解來改變你對個人客戶的行為。

這仍然是事實。一對一的營銷意味著使用您擁有的客戶數據來個人化您的行銷工作,並聯繫到他們所在的位置。多虧了亞馬遜和Facebook這樣的科技巨頭,個人化如今成為賭注。這是進入電子商務市場的最低要求。 

即便如此,也有機會—— Hubspot 報告說,近 75% 的在線消費者對與其利益無關的行銷感到沮喪。要接觸這些客戶,需要精明、可擴展的一對一戰略,並具有豐富的見解, 實際上 可以使自動化成為可能。這比佩珀斯和羅傑斯的一對一未來高出一步 — — 這是一對一的行銷 2.0 。

75% 的在線消費者對與其利益無關的行銷感到沮喪

如何開始利用一對一行銷 2.0

要訪問一對一行銷 2.0 的潛力,您必須選擇正確的數據供應商,創建自動化系統來説明您大規模篩選數據,並專注於長遊戲,以便與客戶建立深度、持久的聯繫。下面是它如何。

1. 建立關係,而不是客戶名冊

方程非常簡單:關係 = 價值, 值 = 連接 

大多數消費者期望從一個品牌的價值很久以前,他們曾經覺得連接到它足以作出購買。因此,在要求潛在客戶進行購買之前,您需要專注於為潛在客戶提供個人化價值。 

如何?內容是一個很好的策略。 

一對一內容營銷背後的思維是多方面的。高品質的內容可以幫助潛在客戶解決問題並免費學習新事物,從而帶來您前進的前景。當他們決定購買時,他們已經與您的品牌建立了關係。 

通過個人化、細分的電子郵件行銷發送的內容行銷是這種長期遊戲策略的令人難以置信的交付機制。

您根據興趣、人生階段、地點、購買旅程中的階段等構建客戶群,以提供與他們完全相關的內容。

等於連接的關係等值

2. 更有效地收集和糾纏數據

擁有更多的數據不會自動使生活更輕鬆。事實上,如果沒有正確的工具到位,更多的數據可能會讓人頭疼。感覺不可能整理,更難以有效地用於個人化。 

在一對一行銷 2.0 的世界中,利用基於 AI 的個人化技術至關重要。AI 可以是您的朋友,因為它利用機器學習和自然語言處理來自動化數據分析。最好的工具甚至可以為你採取行動。 

基於 AI 的個人化技術就是這樣做的。首先,它實時識別真實的人類行為信號。不受監督的機器學習模型可以查看即時行為、銷售點、忠誠度和許多其他數據集,以識別指示意識、考慮和購買意圖的行為模式。這為您提供了機會,以具有高度相關性的資訊定位正確的消費者。

此外,AI 模型還可以根據這些消費者在購買旅程中進一步移動的可能性計算和分配傾向分數( 針對 未看到廣告而進行轉換的消費者,或因某種原因永遠不會轉換的消費者)。

自然語言處理是人工智慧的另一種形式,可以説明您將主題分配到數百萬個網頁。處理此類內容可以根據用戶的興趣和意圖連續映射參與行為和頁面內容。

3. 通過豐富的見解增強您的策略

如果利益相關者想要「數據驅動的行銷策略」 ,一對一行銷 2.0 可能是正確的解決方案。 

您可以從 AI 支援的數據供應商那裡獲得的見解可以為您提供有關您在互聯網上表現的真實數位。您可以使用這些見解來調整消息傳遞,並告知媒體和營銷計劃。

通過收集、排序和分析正確的數據,您可以發現吸引受眾群的新方法。

大外賣

在個人化壓力大、數據可能性大於我們所能計算的時代,CPG 一對一行銷的前景有點不容樂觀。但是,有了正確的數據解決方案,一對一可以是一個緊要關頭。 

關於 ShareThis

ShareThis 自 2007 年以來,通過綜合社會共用、興趣和意圖數據,解鎖了全球數位行為的力量。受全球超過300萬個功能變數名稱的消費者行為推動, ShareThis 觀察真實人員在真實數位目的地上的即時操作。

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