एक लौटे हुए ग्राहक को उस ब्रांड से "नए ग्राहक, स्वागत है" वाला आम ईमेल मिला, जिससे वह चार बार ख़रीदारी कर चुका था। उसने अनसब्सक्राइब कर दिया। बाद में उसी ब्रांड ने ऑर्डर की हिस्ट्री और प्रोडक्ट की कैटेगरी के आधार पर ख़रीदारी के बाद की देखभाल वाला सीक्वेंस भेजा। ओपन रेट और दोबारा ऑर्डर दोनों बढ़े। फ़र्क़ सही डेटा पर टिकी प्रासंगिकता से आया, ज़ोर-शोर के प्रचार से नहीं।
पर्सनलाइज़ेशन कोई चालबाज़ी नहीं है। यह जाने-पहचाने संदर्भ से शोर घटाने और काम की चीज़ बढ़ाने का तरीक़ा है।
मार्केटिंग पर्सनलाइज़ेशन क्या है
मार्केटिंग पर्सनलाइज़ेशन प्रोफ़ाइल की जानकारी, व्यवहार या अनुमानित इरादे के आधार पर कंटेंट, समय, चैनल या ऑफ़र को किसी ख़ास संपर्क या सेगमेंट के हिसाब से ढालता है। यह ईमेल, वेबसाइट, विज्ञापन और प्रोडक्ट के अनुभव में चलता है।
ऑटोमेशन पर्सनलाइज़ेशन को बड़े पैमाने पर मुमकिन बनाता है। वर्कफ़्लो के बिना, हाथ से हर किसी के लिए अलग तैयारी लिस्ट बढ़ने पर टिक नहीं पाती।
पर्सनलाइज़ेशन के स्तर
बुनियादी पर्सनलाइज़ेशन
मर्ज फ़ील्ड: पहला नाम, कंपनी, शहर। इसे लागू करना आसान है। अगर मैसेज ख़ुद आम सा है तो असर सीमित रहता है।
सेगमेंट पर्सनलाइज़ेशन
भूमिका, इंडस्ट्री, लाइफ़साइकल स्टेज या ख़रीद की कैटेगरी के हिसाब से अलग-अलग रास्ते। साफ़ सेगमेंट और तय नर्चर रास्तों के साथ ज़्यादातर टीमों को यहीं अच्छा ROI मिलता है।
व्यवहार पर आधारित पर्सनलाइज़ेशन
देखे गए पेज, क्लिक किए गए ईमेल, कार्ट की चीज़ें या कंटेंट डाउनलोड के आधार पर बदलने वाला कंटेंट। इसके लिए आपकी वेबसाइट और ऑटोमेशन प्लेटफ़ॉर्म से भरोसेमंद इवेंट ट्रैकिंग चाहिए।
अनुमान वाला पर्सनलाइज़ेशन
मॉडल पैटर्न के आधार पर प्रोडक्ट, विषय या भेजने का समय सुझाते हैं। काफ़ी पुराना डेटा हो तो बड़े पैमाने पर काम आता है। यह अक्सर उन AI फ़ीचर से चलता है जिन्हें मार्केटिंग में AI क्या है में बताया गया है।
पर्सनलाइज़ेशन कहाँ होता है
ईमेल सबसे आम चैनल बना हुआ है: बदलने वाले ब्लॉक, शर्तों पर आधारित हिस्से और अलग-अलग शाखाओं वाले वर्कफ़्लो। वेबसाइट सुझाए गए कंटेंट, लौटने वाले विज़िटर के बैनर और इलाक़े के हिसाब के ऑफ़र से पर्सनलाइज़ करती हैं। विज्ञापन CRM डेटा से सिंक की गई ग्राहक लिस्ट और लुकअलाइक ऑडियंस इस्तेमाल करते हैं।
हर टचपॉइंट पर एक ही सच दिखना चाहिए। चैनलों पर आपस में टकराते मैसेज भरोसा उससे भी तेज़ी से तोड़ते हैं जितना पर्सनलाइज़ेशन न करना।
डेटा और सहमति की ज़रूरतें
पर्सनलाइज़ेशन सटीक और इजाज़त वाले डेटा पर टिका है। जहाँ हो सके, पसंद साफ़ तौर पर पूछकर लें। ऑप्ट-आउट और इलाक़े के प्राइवेसी नियमों का सम्मान करें।
डेटा ड्रिवन मार्केटिंग क्या है की फ़र्स्ट-पार्टी डेटा रणनीतियाँ थर्ड-पार्टी ट्रैकिंग पर ज़्यादा निर्भर हुए बिना पर्सनलाइज़ेशन में मदद करती हैं।
बिना डरावने लगे पर्सनलाइज़ेशन
मददगार पर्सनलाइज़ेशन एक छिपे सवाल का जवाब देता है: "आपने जो पहले बताया, उसे देखते हुए आगे क्या पढ़ना या ख़रीदना चाहिए?" डरावना पर्सनलाइज़ेशन वह डेटा दिखा देता है जिसके आपके पास होने की ग्राहक को उम्मीद नहीं थी।
मैसेज को मार्केटिंग से बाहर के साथियों को दिखाकर परखें। अगर कोई लाइन दख़ल जैसी लगे तो उसे दोबारा लिखें। कंटेंट क्यों बदला, इस बारे में पारदर्शिता भरोसा बनाती है।
पर्सनलाइज़ेशन के ढाँचे को मार्केटिंग ऑटोमेशन टूल समझें और मार्केटिंग ऑटोमेशन प्लेटफ़ॉर्म क्या है में बताई प्लेटफ़ॉर्म की क्षमताओं से जोड़ें।
लिख लें कि हर पर्सनलाइज़ किए हिस्से को कौन से डेटा फ़ील्ड चलाते हैं। जब कोई टीम सदस्य चला जाए, तो अगले ज़िम्मेदार को पता होना चाहिए कि लौटने वाले विज़िटर को एक बैनर और वेबिनार में रजिस्टर करने वालों को दूसरा बैनर क्यों दिखता है। दस्तावेज़ के बिना पर्सनलाइज़ेशन जल्दी कमज़ोर पड़ जाता है।
पर्सनलाइज़ किए अनुभवों को जाँचना और सुधारना
पर्सनलाइज़ेशन को सफल कहने से पहले नियंत्रित तुलना करें। एक छोटा सेगमेंट अलग रखें जिसे आम वर्शन मिले, जबकि बाक़ी ज़्यादातर लोगों को अपने हिसाब का रास्ता दिखे। क्लिक, कन्वर्ज़न और अनसब्सक्राइब की दर का फ़र्क़ बताता है कि पर्सनलाइज़ेशन अपनी जटिलता का हक़ अदा करता है या उसी कमज़ोर ऑफ़र में बस मर्ज फ़ील्ड जोड़ देता है।
जब प्रोडक्ट लाइन, कीमतें या पोज़िशनिंग बदले, तो नियम भी ताज़ा करें। बंद हो चुके SKU या ख़त्म हुए प्रमोशन का ज़िक्र करने वाले बदलते ब्लॉक स्थिर कैंपेन से ज़्यादा तेज़ी से भरोसा तोड़ते हैं, क्योंकि वे लापरवाही का संकेत देते हैं। पर्सनलाइज़ेशन की जाँच को उसी तिमाही समीक्षा से जोड़ें जो आप ऑटोमेशन वर्कफ़्लो और लैंडिंग पेज की सूची के लिए करते हैं।
पर्सनलाइज़ किए पेजों पर एक्सेसिबिलिटी और परफ़ॉर्मेंस के नियम भी लागू होते हैं। प्रोफ़ाइल डेटा के आधार पर कंटेंट बदलने वाली भारी स्क्रिप्ट मोबाइल पर लोडिंग धीमी कर सकती हैं, या शर्त वाले ब्लॉक ठीक से न दिखें तो स्क्रीन रीडर को उलझा सकती हैं। पर्सनलाइज़ किए वर्शन को असली डिवाइस पर जाँचें, सिर्फ़ ऑटोमेशन प्लेटफ़ॉर्म के प्रीव्यू में नहीं।
पर्सनलाइज़ किए अनुभवों को डिफ़ॉल्ट वर्शन के सामने परखें। कुछ सेगमेंट बदलते कंटेंट ब्लॉक के बजाय साफ़ और सरल कंटेंट पर बेहतर प्रतिक्रिया देते हैं, क्योंकि वे ब्लॉक चतुर लगते हैं पर पेज लोड धीमा करते हैं या प्राइवेसी की चिंता बढ़ाते हैं।
अक्सर पूछे जाने वाले सवाल
मार्केटिंग पर्सनलाइज़ेशन क्या है?
मार्केटिंग पर्सनलाइज़ेशन हर संपर्क के बारे में पहले से पता डेटा इस्तेमाल करके मैसेज और अनुभव को उसके हिसाब से ढालता है। ऑटोमेशन इसे ईमेल, वेब और विज्ञापनों में बड़े पैमाने पर मुमकिन बनाता है। WEMASY वेबसाइट बिल्डर से आप अपनी वेबसाइट पर अपने पेज बना सकते हैं।
क्या मार्केटिंग पर्सनलाइज़ेशन के लिए AI चाहिए?
नहीं। सेगमेंट और व्यवहार पर आधारित पर्सनलाइज़ेशन बिना अनुमान वाले मॉडल के भी अच्छे नतीजे देता है। जब डेटा की मात्रा साथ दे, तब AI ऑप्टिमाइज़ेशन जोड़ता है।
मार्केटिंग पर्सनलाइज़ करने के लिए मुझे कौन सा डेटा चाहिए?
कम से कम: पहचान, सहमति की स्थिति और एक व्यवहार का संकेत, जैसे आख़िरी देखा गया पेज या ख़रीद की कैटेगरी। ज़्यादा भरी प्रोफ़ाइल से बात और गहराई से काम की बन पाती है।
पर्सनलाइज़ेशन का मार्केटिंग ऑटोमेशन से क्या रिश्ता है?
ऑटोमेशन पर्सनलाइज़ किए रास्तों को बड़े पैमाने पर चलाता है। ट्रिगर, सेगमेंट और बदलते कंटेंट ब्लॉक वर्कफ़्लो बिल्डर के अंदर होते हैं। एक के बिना दूसरे का असर सीमित रह जाता है।
क्या छोटे बिज़नेस मार्केटिंग पर्सनलाइज़ेशन कर सकते हैं?
हाँ। भूमिका के हिसाब से ईमेल के रास्तों और डाउनलोड के बाद के नर्चर से शुरू करें, जो एसेट के विषय से मेल खाएँ। उन्नत डायनामिक वेब कंटेंट तब तक रुक सकता है जब तक बुनियादी चीज़ें अच्छा चल न जाएँ।
मैं पर्सनलाइज़ेशन की सफलता कैसे मापूँ?
एंगेजमेंट और कन्वर्ज़न दर की तुलना बिना पर्सनलाइज़ेशन वाले कंट्रोल से करें। अनसब्सक्राइब में उछाल को चेतावनी का संकेत मानें। जहाँ हो सके नतीजों को मार्केटिंग एट्रिब्यूशन समझें के ज़रिए रेवेन्यू से जोड़ें।