مقاله‌ی “شخصی‌سازی مبتنی بر داده” از سایت CMI درباره‌ی اهمیت استفاده از داده‌ها برای ایجاد تجربه‌های شخصی‌سازی‌شده در بازاریابی دیجیتال صحبت می‌کنه. هدف اینه که به کمک اطلاعاتی که از مشتری‌ها جمع می‌کنیم، بتونیم محتوا یا پیشنهادهایی ارائه بدیم که دقیقاً با نیازها و علاقه‌مندی‌های اون‌ها همخوانی داشته باشه.
مقاله می‌گه شخصی‌سازی مبتنی بر داده هنوز سخته به دلایل مختلفی:
جمع‌آوری داده‌های درست: خیلی از شرکت‌ها نمی‌تونن به راحتی داده‌های دقیق و باکیفیتی جمع کنن. اطلاعات پراکنده و ناقص ممکنه نتایج اشتباه بده و شخصی‌سازی خوبی نداشته باشه. مثلا، داده‌های رفتاری مشتری‌ها از منابع مختلف مثل وب‌سایت، اپلیکیشن، شبکه‌های اجتماعی و… میاد که هماهنگ کردن این داده‌ها سخت می‌شه.
تحلیل داده‌ها: فقط داشتن داده کافی نیست؛ باید این داده‌ها رو تحلیل و تفسیر کرد. تحلیل درست و استفاده از ابزارهای مناسب برای تبدیل داده‌های خام به اطلاعات مفید، مهارت بالایی می‌خواد. بعضی شرکت‌ها هنوز ابزار یا تخصص کافی برای تحلیل داده‌ها ندارن.
حریم خصوصی و قوانین: با توجه به قوانین جدید مثل GDPR در اروپا و قوانین حریم خصوصی در آمریکا، استفاده از داده‌های شخصی محدودتر شده. شرکت‌ها باید خیلی دقت کنن که چطور داده‌ها رو جمع‌آوری و استفاده می‌کنن، چون اگه قوانین رو رعایت نکنن جریمه‌های سنگینی می‌گیرن.
یکپارچگی داده‌ها: برای شخصی‌سازی موفق، شرکت‌ها باید همه داده‌های مشتری‌ها رو از کانال‌های مختلف (مثل سایت، ایمیل، خرید حضوری) با هم ترکیب کنن. اما این کار به دلیل تفاوت سیستم‌ها و فرمت‌های مختلف داده‌ها خیلی پیچیده است و به راحتی انجام نمی‌شه.
پیاده‌سازی در مقیاس بزرگ: وقتی شرکت کوچیک باشه، شاید بتونن راحت‌تر این شخصی‌سازی رو انجام بدن. ولی برای شرکت‌های بزرگ با میلیون‌ها مشتری، پیاده‌سازی شخصی‌سازی دقیق برای هر فرد بسیار سخته و نیاز به منابع خیلی زیادی داره.
مقاله در ادامه چند راهکار برای غلبه بر چالش‌های شخصی سازی مبتنی بر داده ارائه می‌ده:
ایجاد زیرساخت داده قوی: شرکت‌ها باید روی ایجاد یک زیرساخت داده منسجم و قابل اعتماد سرمایه‌گذاری کنن. این یعنی جمع‌آوری داده‌های باکیفیت از منابع مختلف و یکپارچه‌سازی اون‌ها توی یک سیستم مرکزی. ابزارهایی مثل پلتفرم‌های مدیریت داده (DMP) یا پلتفرم‌های مدیریت تجربه مشتری (CXM) می‌تونن به جمع‌آوری و تحلیل داده‌ها کمک کنن.
استفاده از هوش مصنوعی و یادگیری ماشین: استفاده از هوش مصنوعی می‌تونه به تحلیل سریع‌تر و دقیق‌تر داده‌ها کمک کنه. هوش مصنوعی می‌تونه الگوهای رفتاری رو تشخیص بده و پیش‌بینی کنه که هر مشتری به چه نوع محتوا یا پیشنهادی علاقه داره. مثلا نتفلیکس و آمازون از این تکنولوژی استفاده می‌کنن تا محتوای سفارشی شده ارائه بدن.
تمرکز بر حریم خصوصی و شفافیت: برای غلبه بر نگرانی‌های حریم خصوصی، مقاله توصیه می‌کنه که شرکت‌ها باید شفاف باشن و به مشتری‌ها بگن که چرا و چطور از داده‌های اون‌ها استفاده می‌کنن. همچنین، باید به مشتری‌ها امکان کنترل و مدیریت داده‌های شخصی‌شون رو بدن تا اعتماد بیشتری به برند ایجاد بشه.
آزمون و بهبود مداوم: شخصی‌سازی باید یه فرآیند مداوم باشه. مقاله پیشنهاد می‌ده که برندها باید مدام کمپین‌ها و استراتژی‌های خودشون رو تست کنن و نتایج رو بررسی کنن. اینطوری می‌تونن بفهمن چه چیزی بهتر جواب می‌ده و چه جایی نیاز به بهبود داره. مثلا می‌تونن از تست A/B برای مقایسه نسخه‌های مختلف یک محتوا یا کمپین استفاده کنن.
همکاری بین تیم‌ها: برای اجرای موفق شخصی‌سازی، همکاری بین تیم‌های بازاریابی، فناوری اطلاعات، فروش و حتی خدمات مشتری لازمه. این تیم‌ها باید اطلاعات و تجربه‌های خودشون رو با هم به اشتراک بذارن تا یه تجربه یکپارچه برای مشتری ایجاد کنن.