Este documento discute los beneficios de la personalización para las empresas, incluyendo un aumento de ingresos del 5% al 15% y una reducción de los costos de adquisición de clientes de hasta un 50%. Explica cómo la microsegmentación y el testing continuo pueden mejorar la experiencia del cliente y los resultados. También identifica algunos desafíos potenciales de la personalización como la sobrecarga de opciones, la sobrepersonalización y el contenido redundante o zombie, y ofrece soluciones para abordar estos problemas.

1. Prácticas de éxito aplicando medición
BCN MAD SCL MDE LIM MEXBOG MIA SFOBUE
PERSONALIZACIÓN 2.0
Enric Quintero - CEO de METRIPLICA

2. 2
Personalización:
¿por qué justo ahora?

3. Somos impacientes

4. Estamos
infoxicados / megainformados

5. Somos muy influenciables

6. 6
El cliente actual en el nuevo retail
Mega
Informado
Impaciente
Omnicanal
Influenciado
por las redes
Producto
adecuado para mi
Aquí
Ahora
Qué mostrar
A quién
mostrarlo
Necesidades
Foco de la mediciónRetrato Robot
Dónde mostrarlo
Cuándo
mostrarlo
Personalización
Consistencia
entre canales
Real time
Requerimientos
Digital
Analytics
Digital
Analytics

7. 7
Los reports están muertos ¡¡viva la acción!!
1
Descriptive Analytics
W
hat happened?
2
Predictive Analytics
W
hat will happen?
3
Prescriptive Analytics
How
can we m
ake it happen?
Optimization
Information
Insight
Value
Difficulty

8. 8
Claves tanto el camino como el destino
Anticipar las necesidades y los deseos de los clientes entre los diferentes canales.
El análisis del customer journey es vital para fomentar la consecución del objetivo.

9. 9
User
Experience
UPLIFT y
RESULTADOS
Digital
Analytics
UX & Analytics: más unidos que nunca
Revenue
Funnel
Analysis
Attribution
Modelling
Product
Advisor
On to Off
Analysis
Audience
Score
Customer
Live time
Value
Contextualización Reconocimiento RecomendaciónSegmentaciónPerfilación Personalización Proactividad
Usuarios
y contexto
Acciones
y eventos
Contenidos
y componentes
Audiencias
y clústers
Reglas y
timings
Contenedor y
ubicación
Visualización y
despliegue
Input
Proceso Output

10. 10
Personalización:
¿qué resultados está dando
y cómo los consigue?

11. 11
La Personalización y sus resultados
Personalization can:
● Reduce acquisition costs by as much as 50%
● Lift revenues by 5% to 15%
● Increase the efficiency of marketing spend by
10% to 30%
Boudet, Julien y Kai Vollhardt. Personalization at Scale: Firsts Steps in a Profitable Journey to Growth.
Mc Kinsey & Company.
Agosto, 2018

12. 12
Incremento
de los
ingresos
Mejora de la
experiencia
del cliente
La Personalización y sus resultados
Poniendo el foco en el post-click:

13. 13
Marketing customization spectrum
Desde lo global, pasando al segmento para acabar en el individuo

14. 14
Micro-Segmentation

15. 15
Micro-Segmentation
+108%

16. 16
Micro-Segmentación y Super-Paretos
CR
Uplift
Monthly
Users
%
Users Clients CR AOV
Monthly
Revenue ARPU
Annual
Revenue
Revenue
Dif.
Visitors Base
2,000,000 100 % 50,000 2.50 % 80 € 4,000,000 € 2 € 48,000,000 €
10 % 2,000,000 100 % 55,000 2.75 % 68 € 3,740,000 € 2 € 44,880,000 € -3,120,000 €
Segment 1
600,000 30 % 15,000 2.50 % 100 € 1,500,000 € 3 € 18,000,000 €
10 % 600,000 30 % 16,500 2.75 % 100 € 1,650,000 € 3 € 19,800,000 € 1,800,000 €
Segment 2
100,000 5 % 4,000 4.00 % 495 € 1,980,000 € 20 € 23,760,000 €
10 % 100,000 5 % 4,400 4.40 % 495 € 2,178,000 € 22 € 26,136,000 € 2,376,000 €
La mejora del ROI consiste en balancear múltiples KPIs

17. 17
La analítica aplicada en tiempo real

18. 18
Testing en continuo, la base de todo
Las ideas de personalización son simples hipótesis hasta que se testean

19. 19
Ejemplos de acción y mejora de UX

20. 20
Personalización:
¿qué nos ofrece la tecnología?

21. 21
Tipología de tools de personalización
Testing
End to End
Recomendación
de producto
CMS
MKT
Automatización

22. 22
Características de las tools de personalización
SERVICIO
Setting up - Time to experiment
Setup vendor resources & process
Setup Client resources
Support and training
Ease of use and learning curve
(expected)
Vendor team during relation
Client team during relation
INTEGRACIÓN DE DATOS
CMS - CRS
DMPs
CRMs
Gestors de tags
ESP's (Email)
nº Integration providers
SEGMENTACIÓN
3rd party segments
1st party segments
360 View of Consumer (Unified 1st + 3rd) -
One to One
Behavioral tracking
Real time segmentation
Prepopulation of segments with historical data
Actionable metrics of segments (behavioral
analytics)
Self Segmeentation (customer surveys)
Advanced Targetting
Predictive audiences
50 puntos de análisis en base a sus funcionalidades y servicio
RECOMENDACIÓN
Product Ingestion (feed, scraping...)
Out of the Box recommendation engine
algorythms
Client Own Algorythm
Custom Business rules
Non retail / ecommerce specialization
AI
TESTING
A/B & MVT Experiments
AI Engine - Detection of opportunities
Zero flickering
Automatic allocation of traffic to winning option
Targetted messaging
Product badges (popular, for families...)
Web Custom - Visual mode WYSIWYG
APP Custom - Visual mode WYSIWYG
Urgency accelerators
Responsive template modules
Abandonment Recovery mails
Browser notifications
Push In App Messages
Multi page / Multi Device experiences (entire journey)
Predictive experiences
PRODUCTOS
Web / Mobile
Contact Center
Email
App
RTB Platforms
In Store

23. 23
Características de las tools de personalización

24. 24
Personalización:
¿qué problemas nos encontramos
y cómo solucionarlos?

25. 25
Paradox of Choice

26. 26
Overpersonalization

27. 27
Contenido redundante

28. 28
Contenido zombie

29. 29
Soluciones
● Ampliar los segmentos demasiado estrechos.
● Mezclar campañas y contenidos de productos nuevos o
populares fuera de los intereses definidos por el usuario.
● No usar algoritmos generales, adaptarlos al caso
concreto. Algunos temas pueden ser más sensibles que
otros.
● Proporcionar una manera para que los clientes den su
opinión. Los usuarios deben poder indicar si el contenido
dirigido es problemático o molesto. Dar a los clientes una
sensación de control sobre la personalización.

30. 30
Gracias
ENRIC@METRIPLICA.COM