Reglas relevantes en personalización: alimentar la conexión con nuestra audiencia desde el primer contacto.

Según la Real Academia de la Lengua Española, personalizar es:

  1. Dar carácter personal a algo.
  2. Hacer mención de una persona concreta en lo que se dice o escribe.
  3. Usar como personales algunos verbos que generalmente son impersonales; p. ej. Hasta que Dios amanezca o anochecimos en Madrid.

Si lo adaptamos a una realidad más de negocio, para poder establecer un contexto de partida más ajustado, personalizar, es la acción de diseñar o producir un determinado objeto o un servicio que permita conseguir satisfacer las necesidades demandadas por un determinado individuo (de manera personal).

Cuando nos referimos a acciones de captación y, en particular, de forma digital, independientemente del tipo de persona que deseemos impactar, nos debemos de poner en el contexto de la data adecuada, y de manera especial en la de prospecting para entender cómo se traduce el intent de ese usuario. De esta forma, dispondremos, a priori de:

  • Información que nos proporciona el comportamiento, a través de las cookies.
  • El propio ejercicio de prospección realizado por los usuarios cuando buscan aquello que les interesa (prospecting).
  • Por último, la descarga de contenido dentro del viaje de navegación que les hemos planteado.

Hablábamos hace no mucho del dark funnel  y como el disponer de información de valor, evitar forms con data falsa y entender el viaje de nuestro cliente es importante. Por ello, cada vez con mayor criticidad, disponer de esta información nos permite aplicar modelos específicos orientados a cambiar el marketing B2B y a favorecer el día a día del profesional de analítica de datos.

Sin embargo, nos encontramos ante una paradoja, mientras que la utilización de los datos es algo sexy, la personalización tiene mala reputación.

Para que los datos se conviertan en información que nos permita tomar decisiones, necesitamos procesarlos, interpretarlos y ponerlos en el contexto comparativo en el que la toma de decisiones adquiera sentido. Por ello, esa fuente de información primaria, todo ese raw data para trabajar resulta crucial. Es con esta información con la que conseguimos preparar los mensajes, las comunicaciones y las interacciones que deseamos construir con nuestros prospects.

¿Por qué la personalización tiene tan mala reputación?

En conversaciones con directores de otras compañías, en más de una ocasión, se quejan de cómo las compañías utilizan la información de las personas (cuando ellos son los que están en la posición de cliente) pero, al mismo tiempo, desearían poder mejorar las acciones comerciales de sus propias compañías basándose en la información que disponen de sus clientes. Entre un extremo y el otro, seguro que encontramos una posición intermedia que nos proporcione la comodidad necesaria, pero cierto es que, de manera recurrente, tiende a ser peor la valoración que tenemos de esa personalización que el beneficio que se obtiene de ella.

Para resolver esta cuestión, debemos entender cómo se trabaja en la personalización, específicamente en B2B, a la hora de establecer un contexto de comunicación:

  • Acción de reconocer.
  • Acompañarme en el journey.
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El motivo fundamental de la mala reputación de la personalización está en las acciones de poco valor que se construyen para los clientes. No es de recibo bombardear a un cliente que te ofrece su email si no le ofreces algo que él necesite.

El mérito de una buena acción de personalización está en poder ayudar a nuestro potencial cliente o a nuestro cliente actual cuando recurre a nosotros. Para eso debe trabajar la personalización y no para aprovecharnos de la información y los datos personales que un prospect comparte con nosotros.

Que una compañía sepa cómo me llamo, cuál es mi email, en qué zona geográfica resido y tenga acceso a mi LinkedIn no sirve de nada si no intenta comprender cuáles son las necesidades de mi negocio y en qué me pueden ayudar ellos. Es decir, simplemente cómo pueden ser relevantes para mí.

La personalización, por sí misma, como estamos comenzando a entender no sirve de nada (aunque hace muchos años era rocket science personalizar un email). Debe ir emparejada con otro concepto fundamental, el conseguir que ese mensaje dirigido a mí me interese porque me ofrezca valor. Ese es el concepto de relevancia. Según la Real Academia de la Lengua Española, relevante es:

  1. Sobresaliente, destacado.
  2. Importante, significativo.

De nuevo, si lo llevamos al terreno de nuestro ámbito de marketing y ventas B2B, estaríamos hablando de la calidad de estar directamente conectado con alguien o algo que nos importa. Y ese hecho de importarnos es lo que marca la línea divisoria entre aquello que merece la pena, lo que está bien personalizado y aquello que no tendrá el mínimo interés para nuestros prospects. Según Gartner, los compradores B2B son 2,8 veces más propensos a considerar que la experiencia ha sido sencilla cuando el proveedor les orienta con la información que ellos necesitan durante el proceso y la decisión de compra.

En el caso de B2B tenemos una ventaja: no necesitamos la información “como cliente” para saber qué puede ser relevante para nuestro comprador.

Sin disponer de toda la información de ese prospect objetivo, tan solo con entender cómo es ese buyer persona, y con mucha de la información disponible en LinkedIn, podemos trabajar en social selling, podemos usar nuestra propuesta de valor para hacernos relevantes y podemos trabajar en nuestro escaparate digital para atraer a ese potencial cliente. Según ese Gartner, el 71% de los compradores B2B consideran que el sitio web es el punto de contacto más influyente cuando ellos están considerando una decisión de compra. Esto ocurre porque es el punto de interacción donde podemos construir una experiencia totalmente adecuada a nuestro potencial cliente. Podemos utilizar la personalización para crear experiencias completamente adaptadas al viaje del cliente en nuestro sitio web:

  • Ofertas especiales.
  • Proporcionar los servicios de forma más ágil.
  • Pruebas de concepto.
  • Contrarrestar el ataque de nuestros competidores

En definitiva, podemos personalizar, podemos establecer un viaje, podemos preguntar y podemos establecer una conversación con él. En definitiva, utilizar la información para personalizar y ser relevante. Podemos utilizar la personalización para crear experiencias completamente adaptadas al viaje del cliente en nuestro sitio web.

Sin necesidad de realizar un análisis exhaustivo de la tecnología disponible para B2B y, en particular, para personalización, tenemos diferentes ejemplos que nos orientan sobre cómo incorporar productividad al viaje del cliente en nuestro sitio web.

Tenemos ejemplos de tecnologías como Drift o Intercom.

Tenemos ejemplos de tecnologías como Dynamic Yield, Optimizely o Conver.fit.

Tenemos ejemplos de tecnologías como Hotjar y User Testing.

En el caso de la tecnología para personalización para B2B en el sitio web, tenemos un buen ejemplo de su valor en Webeo.

Como conclusión, pensemos en que la personalización puede dejar de tener mala reputación si la utilizamos para lo relevante del negocio de nuestro potencial cliente.

  • Pensemos en cómo la segmentación tiene sentido
  • Prioricemos la propuesta de valor en el viaje
  • Simplifiquemos los procesos
  • Aprendamos del comportamiento de nuestros clientes
  • Ofrezcámosles soluciones adaptadas a sus necesidades
  • Midamos todo lo que sea necesario, pero aprovechemos esa medición
  • Reduzcamos la complejidad
  • Facilitemos cualquier posible obstáculo que se puedan encontrar
  • Seamos relevantes.

Photo by Denys Nevozhai on Unsplash

Resumen
Personalizar es ser Relevante
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Personalizar es ser Relevante
Descripción
Hablábamos hace no mucho del dark funnel y como el disponer de información de valor, evitar forms con data falsa y entender el viaje de nuestro cliente es importante. Por ello, cada vez con mayor criticidad, disponer de esta información nos permite aplicar modelos específicos orientados a cambiar el marketing B2B y a favorecer el día a día del profesional de analítica de datos.
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