Conozca Marketing Cloud Personalization

Objetivos de aprendizaje

Después de completar esta unidad, podrá:

Describir cómo funciona Marketing Cloud Personalization.
Identificar los componentes clave del tablero de Marketing Cloud Personalization.
Definir términos clave relacionados con Marketing Cloud Personalization.

Nota: Interaction Studio (anteriormente Evergage) ahora se conoce como Marketing Cloud Personalization. El nuevo nombre refleja nuestra misión y visión sobre la innovación en Salesforce Marketing Cloud Engagement. Nos gustaría actualizar el nombre en todos lados con solo chasquear los dedos, pero es previsible que se muestre el nombre anterior en varias partes hasta que lo reemplacemos.

Todo comienza con una hipótesis

Como experto en marketing, puede que se pregunte cómo equilibrar el contenido personalizado con el esfuerzo y tiempo que lleva crear ese contenido. Puede que se haga preguntas como: “¿esta propuesta personalizada impactará realmente en los números del comercio electrónico (eCommerce)?” o “¿este artículo generará más clics?”

Al formularse este tipo de preguntas, ya está desarrollando hipótesis de marketing. Como probablemente sabe, una hipótesis es un objetivo final propuesto que requiere investigación y pruebas adicionales. Es el elemento clave del método científico, que permite a los científicos hacer preguntas, proponer una teoría y, luego, probar esa teoría con el fin de solucionar un problema. Este mismo método se puede usar para mejorar y medir el éxito de sus esfuerzos de marketing.

Contamos con la herramienta adecuada para realizar experimentos que mejoren sus esfuerzos de marketing y así proporcionar una mejor experiencia de usuario para sus clientes. Marketing Cloud Personalization de Salesforce es la solución líder de gestión de personalización e interacción en tiempo real.

En este módulo, abarcamos el qué, el por qué y el cómo detrás de Marketing Cloud Personalization. Finalmente, lo prepararemos para la implementación así puede empezar a probar sus propias hipótesis.

El foco de este módulo está en Marketing Cloud Personalization (anteriormente conocido como Interaction Studio). Obtenga más información sobre Marketing Cloud Personalization en la página de ayuda.

¿Por qué usar Marketing Cloud Personalization?

Probar teorías de marketing es genial cuando se puede controlar el canal, como es el caso del marketing por email. Sin embargo, la experiencia del cliente no está limitada a un canal o una interacción. Supone un reto cuando los departamentos de marketing, ventas y servicio de una compañía interactúan con el mismo cliente, pero no están alineados para brindar una experiencia consistente en todos los puntos de contacto. Con Marketing Cloud Personalization puede conectar datos y crear una experiencia personalizada en todos los puntos de contacto, incluidos sitios web, aplicaciones móviles, emails, ubicaciones in situ, centros de llamadas de la compañía y más.

En este video, siga el recorrido de la clienta del sector bancario, con la tecnología de Marketing Cloud Personalization:

En resumen, Marketing Cloud Personalization ayuda a:

Escuchar cómo los clientes interactúan con su marca en todos los canales.
Entender qué hacer a continuación según las reglas que estableció el negocio.
Actuar en función de las perspectivas recopiladas para brindar a los clientes la mejor experiencia.

Esto no solo hace que su cliente se sienta valorado, sino que sus equipos internos se mantendrán informados acerca de todos los detalles de la experiencia de un cliente, ya sea que trabaje en soporte al cliente o ventas.

Obtenga más información sobre la gestión de interacciones en tiempo real en el libro electrónico Inspire Instant Engagement.

¿Cómo funciona Marketing Cloud Personalization?

Entonces, ¿qué tecnología potencia exactamente a Marketing Cloud Personalization? ¿Es magia? No exactamente. Marketing Cloud Personalization está basado en datos. A través de la combinación de un análisis de comportamiento basado en datos y un aprendizaje automático avanzado, Marketing Cloud Personalization ayuda a obtener una perspectiva completa de cada cliente existente y cliente potencial. Puede usar esos datos para ofrecer experiencias particulares y relevantes que pongan a prueba y, en última instancia, mejoren la trayectoria de un cliente con su marca.

Echemos un vistazo a Marketing Cloud Personalization. Una vez que inició sesión en Marketing Cloud Engagement, Personalization (Personalización) aparece en la barra de navegación principal.

Navegación por Marketing Cloud Engagement con Personalization (Personalización) destacado en naranja.

Una vez en Marketing Cloud Personalization, la primera pantalla que ve es su tablero, que incluye varias vistas de la actividad de su cuenta. Detallemos eso.

Tablero de Personalization (Personalización) con llamadas para reportes, canales, segmentos de usuario, catálogos y aprendizaje automático.

Reports (Reportes) (1)

Consulte la efectividad de las pruebas de marketing al visualizar una variedad de reportes basados en su actividad, sus resultados y visitas.

Channels & Campaigns (Canales y campañas) (2)

Aquí es donde aparecen sus canales (como web o móvil). Aquí también puede seleccionar campañas específicas para ver los datos estadísticos en los resultados de campaña.

Audiences (Audiencias) (3)

Encuentre los usuarios y segmentos a los que se está dirigiendo con campañas personalizadas. Aquí vemos una pantalla de muestra de la usuaria Rachel Morris. Reduzca los detalles al nivel de usuario en Marketing Cloud Personalization para ver el valor del ciclo de vida de Rachel, junto con sus afinidades o preferencias de productos.

El tablero de la clienta Rachel Morris con su valor del ciclo de vida y sus afinidades de compra.

Catalog (Catálogo) (4)

Esta sección incluye su catálogo, sus promociones y encuestas.

Machine Learning (Aprendizaje automático) (5)

Con las recetas de personalización de Einstein y las decisiones de personalización de Einstein, cree algoritmos de aprendizaje automático avanzados para realizar un seguimiento del comportamiento de los clientes, evaluar qué experiencias tienen mayor probabilidad de implicación y, en última instancia, hacer recomendaciones en tiempo real en un canal específico, como el canal web.

Siempre es una buena idea obtener ayuda de un científico inteligente. Y, si se siente inspirado, cree su propio algoritmo con las recetas de personalización de Einstein y sus ingredientes. Al igual que con las recetas de pastelería, una receta de personalización incluye ingredientes y pasos. Sin embargo, a diferencia de la pastelería, puede simular y evaluar los resultados de sus recetas antes de cocinar una docena de macarrones mal hechos.

Captura de pantalla de la receta Editar NTO con opciones para crear grupos de prueba.

Hablar en serio

Ahora que conoce los principales componentes de Marketing Cloud Personalization, revisemos algunos términos y conceptos clave. Use estas tarjetas nemotécnicas interactivas. Lea el término en cada tarjeta, luego haga clic o toque la tarjeta para revelar la definición. Haga clic o toque en la flecha hacia la derecha para pasar a la siguiente tarjeta y la flecha hacia la izquierda para volver a la tarjeta anterior.

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¿Quiere realmente hablar en serio? Encuentre más términos comunes en el Glosario de Marketing Cloud Personalization.

¿Qué puede hacer con Marketing Cloud Personalization?

Revisemos cómo las funciones clave de Marketing Cloud Personalization trabajan para usted.

Capturar perspectivas individuales con datos. Los expertos en marketing saben que capturar datos es esencial para la personalización. Conocidos o desconocidos, Marketing Cloud Personalization realiza un seguimiento de los datos de varias fuentes para recopilar información acerca de todos los clientes, clientes potenciales y visitantes del sitio web. Al realizar un seguimiento de los comportamientos de los clientes, y a través de datos de una amplia variedad de fuentes, puede empezar a familiarizarse con los intereses y las afinidades de los clientes.

Personalice la experiencia. Con la ayuda de algoritmos personalizables y pensados para los expertos en marketing, puede interpretar todos los datos y tomar decisiones en tiempo real para que cada interacción sea relevante a nivel individual. Las decisiones de personalización de Einstein ayudan a seleccionar la siguiente mejor acción (o promoción) según el aprendizaje automático. Las recetas de personalización de Einstein usan IA para recomendar productos, contenido, categorías y marcas con las que es probable que el cliente interactúe según su afinidad.

Coordine implicación en todas partes. Todo lo que aprende acerca de una persona según su interacción en un canal se puede incluir de forma inmediata en su próxima interacción en cualquier otro canal, ya sea en línea o fuera de línea. Use sus hallazgos para generar la siguiente mejor acción para ese individuo, ya sea enviar un email desencadenado para ofrecer una promoción que le pueda interesar al visitante o agregarlo a un recorrido en Journey Builder.

Pruebe y analice las experiencias. Para completar el método científico, debe probar su hipótesis. Optimice sus campañas de personalización y esfuerzos de implicación del cliente a través de pruebas y análisis. Para hacer esto, use reportes nativos o herramientas como Tableau o Marketing Cloud Intelligence para revisar el desempeño de sus campañas.

Ahora que posee un entendimiento básico de Marketing Cloud Personalization, en la próxima unidad abarcamos conceptos importantes de Marketing Cloud Personalization.