Uit recent onderzoek blijkt dat consumenten steeds veeleisender worden als het gaat om digitale content. Ze haken af wanneer ze content tegenkomen die onvoldoende aansluit bij hun persoonlijke voorkeuren en behoeften op een specifiek moment, oftewel: ze ontwijken content die onvoldoende relevant is. Daarom is gepersonaliseerde content zo belangrijk. Met machine learning en een goed ingerichte content supply chain zijn marketeers in staat om op een schaalbare manier content te personaliseren.

Ruim 40 procent van de consumenten geeft aan zich te ergeren aan content die niet relevant is en voor 66 procent is dit zelfs een reden om af te zien van een aankoop. Tegenwoordig kunnen consumenten zich deze kieskeurigheid veroorloven, ze hebben tenslotte doorlopend toegang tot een immens digitaal aanbod waar ze voortdurend mee in contact staan.

Uit het onderzoek blijkt namelijk dat consumenten maar liefst acht uur per dag besteden aan het bekijken van digitale content en dan gaat het zeker niet alleen om binge watching van de laatste Game of Thrones, maar ook om het gebruik van Facebook, Twitter, websites en apps. Consumenten besteden niet alleen meer tijd aan digitale content, maar nemen dit dus ook vaker tot zich via uiteenlopende kanalen.

Voor bedrijven vormt deze ontwikkeling een extra kans om content breder en gerichter aan te bieden, zodat deze beter aansluit bij de behoeften van de klant. Veel bedrijven grijpen deze kans al, waardoor online content steeds relevanter en persoonlijker wordt. Hierdoor liggen de verwachtingen van consumenten steeds hoger. Ze verwachten dat content aansluit bij hun specifieke behoeften op een bepaald moment.

Om als organisatie in staat te zijn deze persoonlijke merkervaring te bieden is het analyseren van gebruikersdata een vereiste. Deze data vertelt wat, waar en wanneer consumenten content tot zich nemen en wat ze daar vervolgens van vinden. Vooral dat laatste, de feedback, is essentieel voor het personaliseren.

Data-analyse als bottleneck

Het analyseren van deze contactmomenten geeft waardevolle inzichten in de voorkeuren en behoeften van consumenten. Toch is het analyseren van data vaak de bottleneck in campagnes; het is een tijdrovende klus voor data-analisten. En als de data eenmaal geanalyseerd zijn, is de vraag al snel: hoe wordt de informatie over het gedrag van gebruikers ingezet? Het is onmogelijk om voor iedere individuele gebruiker een aparte gepersonaliseerde campagne op te zetten. Dit is het moment waarop machine learning uitkomst kan bieden.

Aan de hand van machine learning kunnen marketeers content personaliseren op basis van slimme algoritmes. Een restaurant kan bijvoorbeeld online verschillende afbeeldingen, menu’s en aanbiedingen tonen, die specifiek zijn afgestemd op de gebruiker. Dit betekent dat verschillende gebruikers verschillende menu’s en aanbiedingen te zien krijgen. Op basis van het profiel van de bezoeker kan een persoon die bijvoorbeeld geen vlees eet alleen vegetarische aanbiedingen te zien krijgen van het betreffende restaurant. Dit maakt de content daadwerkelijk relevant voor de gebruiker.

Samenwerking tussen IT en marketing

Doordat machine learning steeds vaker geïntegreerd is in marketingoplossingen, kunnen marketeers deze geavanceerde technologie benutten zonder intensieve support van de IT-afdeling. Toch is de input van IT op bepaalde momenten onmisbaar, met name als het gaat om belangrijke investeringen zoals de aanschaf van een nieuw marketingplatform.

Door het integreren van machine learning kunnen marketeers op een schaalbare manier content personaliseren, waardoor organisaties voorop blijven lopen in de strijd om de aandacht van de consument. Machine learning vormt dus een cruciale factor voor succesvolle en relevante marketingcampagnes.