Per i marketer esperti di dati, c'è una nuova parola chiave: Intento

In associazione con Google

Il percorso di un cliente è unico come le sue impronte digitali, il che spiega perché gli esperti di marketing stanno sfruttando la tecnologia per analizzare, classificare e raggiungere i clienti in base alle azioni che intraprendono prima di convertire.

Nel passato pre-digitale, il percorso di un acquirente era prevedibilmente lineare; ora può comportare numerose ricerche e visite al sito, attraversando diversi dispositivi. Il percorso tortuoso che i clienti intraprendono, procedendo attraverso la ricerca e la considerazione fino all'orlo della conversione, non termina quando viene effettuato un acquisto, ma continua attraverso la fedeltà e potenziali acquisti ripetuti.

Comprendendo il percorso unico del cliente per diversi segmenti, gli esperti di marketing possono ottenere informazioni dettagliate sul comportamento dei loro più preziosi. Ora ci sono strumenti e tecnologie, come l'apprendimento automatico e l'attribuzione basata sui dati, che consentono ai professionisti del marketing di concentrarsi sui clienti che hanno il più alto valore potenziale di vita (LTV), rafforzando il coinvolgimento continuo dei clienti e, in definitiva, aumentando il business.

Successo alla vita

Poiché i consumatori utilizzano una raccolta in continua espansione di punti di contatto, i marchi devono trovare il modo di calcolare quali attività di marketing e in quali combinazioni generano rendimenti. Non è più sufficiente per i marketer misurare il proprio impatto come hanno fatto tradizionalmente: isolare e valutare alcune variabili chiave dopo una campagna. Né è sufficiente monitorare semplicemente l'attività dell'ultimo clic, attribuendo le conversioni all'attività più recente di un cliente.

Credito immagine: Kheng Ho Toh

Con l'accesso alla tecnologia di analisi, i marchi possono riallocare i budget di marketing, utilizzando dati in tempo reale sull'efficacia delle prestazioni di alcune attività di marketing rispetto ad altre. Gli esperti di marketing possono anche testare diversi scenari per individuare l'importo ideale da investire in determinati canali lungo il percorso del cliente.

Capire che aspetto hanno quei clienti ad alta priorità richiede la padronanza dell'LTV, una misurazione lungimirante del valore complessivo che un cliente genererà durante la relazione con un marchio. Quando gli esperti di marketing si concentrano su LTV, possono identificare i clienti che portano più affari a lungo termine e quindi spendere più dollari di marketing per raggiungerli. In un recente sondaggio su 1.419 dirigenti di marketing, condotto da MIT Technology Review Insights in associazione con Google, l'89% dei principali esperti di marketing utilizza metriche strategiche come entrate lorde, quota di mercato o LTV per misurare l'efficacia delle proprie campagne*. In effetti, LTV è la metrica più utilizzata dal 51% dei principali marketer.

Sembri un cliente di alto valore? Se lo fai, in base a ciò che so che fanno i miei clienti di alto valore, allora posso commercializzarti in base al rendimento che offri, afferma Allison Hartsoe, fondatrice e CEO di Ambition Data, una società di consulenza di analisi dei dati.

Papyrus, il rivenditore di articoli di cancelleria e biglietti di auguri, è una società che punta su LTV. Collaborando con Google, l'azienda ha riconosciuto che i membri del suo programma fedeltà Perks lo erano 66 per cento in più di valore rispetto ad altri clienti, afferma Sean Downey, vicepresidente delle piattaforme di Google. Espandendo il proprio marketing su quei clienti, Papyrus ha aumentato di dieci volte i profitti in tre mesi. Utilizzando LTV, Papyrus ha stabilito che i clienti di Perks erano i più spendenti e gli acquirenti più frequenti, afferma Downey. Il programma Perks ha anche consentito una migliore segmentazione. Papyrus è stata in grado di contattare i membri scaduti con offerte speciali e messaggi personalizzati per favorire un ulteriore coinvolgimento.

Far girare il motore dati

Sembri un cliente di alto valore? Se lo fai, in base a ciò che so che fanno i miei clienti di alto valore, allora posso commercializzarti in base al rendimento che offri.

L'apprendimento automatico consente ai marchi di estrarre informazioni da dati voluminosi, valutando l'efficacia, misurata dai comportamenti dei clienti, di diversi percorsi. L'apprendimento automatico funziona velocemente, aggiornando continuamente il suo modello. È anche uno studio veloce; Hartsoe cita una casa editrice in grado di fornire una stima LTV utilizzando solo due giorni dall'interazione iniziale di un cliente.

L'attribuzione basata sui dati (DDA) utilizza l'apprendimento automatico per calcolare il contributo di ogni azione del cliente lungo il percorso di conversione. Esamina come le persone trovano un'attività e decidono di diventarne clienti, quindi assegna credito alle conversioni, secondo Downey. Ciò aiuta i team di marketing a determinare quali annunci, parole chiave e campagne influenzeranno più direttamente gli obiettivi aziendali.

Rompere gli schemi del marketing con l'apprendimento automatico

• Scarica il rapporto

Tra gli intervistati, il 60% dei principali esperti di marketing ritiene che la DDA sia essenziale per comprendere i percorsi di clienti di alto valore. Più i marketer possono farlo in modo efficace, migliore sarà il ritorno che realizzeranno sul loro investimento di marketing.

Secondo Downey, HomeAway, un mercato di affitti per le vacanze, ha utilizzato DDA per raggiungere obiettivi di crescita ambiziosi. Un approccio alla misurazione in silo e dell'ultimo clic non lo taglierebbe in un settore ultra competitivo. Quindi l'azienda ha modificato la sua strategia mediatica , allineando le metriche e gli obiettivi di business. DDA consente ai team di marketing di HomeAway di ottenere e agire su informazioni in tempo reale sulle intenzioni e sulle interazioni dei clienti. La società ha registrato un aumento del 46% delle prenotazioni di viaggi nel 2017, rispetto all'anno precedente, e un aumento delle entrate del 115%.

Quello che i clienti vogliono dopo

Invece di seguire i clienti nei loro viaggi e cercare di incontrarli lungo il percorso, gli esperti di marketing ora devono prevedere dove stanno andando e aiutarli ad arrivarci. La capacità di guidare e persino modellare la prossima mossa di un cliente apre un nuovo fronte competitivo. Nel sondaggio, il 63% dei principali marketer afferma di ritenere che anticipare le intenzioni dei consumatori porterà a risultati migliori.

Secondo Downey, gli strumenti di marketing manuale come la modellazione probabilistica e il remarketing non sono sufficienti per tenersi al passo con i clienti di oggi, che passano da un canale all'altro mentre cercano i prodotti e i servizi di cui hanno bisogno. Per dare un senso ai segnali delle intenzioni dei clienti, gli esperti di marketing devono fare di più. Devono sapere cosa vogliono i clienti prima di farlo e mettere davanti a loro i contenuti più rilevanti, dice.

Secondo Sherif Mityas, chief experience officer del ristorante, TGI Fridays, la catena di ristoranti casual, utilizza i dati sulle attività digitali, le preferenze e le abitudini dei clienti per valutare e fornire messaggi tempestivi su diverse piattaforme, ottimizzando la strategia di prodotto e la spesa per i media catena. I clienti che hanno scelto di condividere i propri dati attivano eventi personalizzati. Guidati dai dati, i lavoratori del ristorante presentano opzioni, sollecitando un secondo drink o suggerendo un antipasto, che aumenteranno l'importo dell'assegno medio.

Ad esempio, i clienti che compaiono occasionalmente alle 17:00. il mercoledì per condividere il vino con gli amici riceverà un messaggio sull'app del venerdì, poco prima delle 5, che annuncia l'arrivo di un'annata insolita. Analizzando i dettagli del livello di controllo, la catena può dire che oltre il 25% dei consumatori che ricevono messaggi personalizzati visiterà il ristorante ed effettuerà acquisti, senza ricevere uno sconto.

In attesa

Affinché gli insight basati sui dati guidino la strategia di prima linea, l'analisi deve essere diffusa in tutta l'azienda. In passato, la necessità di nuove capacità di marketing ha portato le aziende a continuare ad aggiungere reparti distinti, uno per l'analisi digitale, ad esempio, e un altro dedicato all'esperienza del cliente. Ma l'entità della sfida digitale supera tali distinzioni, poiché unisce anche i canali digitali e offline nel perseguimento di un obiettivo aziendale condiviso.

Sfruttiamo l'analisi predittiva in una varietà di aree di business, afferma Shyam Venugopal, vicepresidente per i media globali e la strategia dei dati dei consumatori di PepsiCo. Come lo rendi più pervasivo in tutto ciò che fai? C'è sempre un'opportunità per ridimensionarlo sempre di più. Affinché le informazioni dettagliate sui clienti permeino l'azienda, ogni team deve incorporare analisti di dati. E i leader di ogni team devono avere il potere di trasformare l'analisi dei dati in decisioni aziendali più intelligenti.

Con il vantaggio di una struttura organizzativa che supporta l'agilità, le aziende possono raggiungere tutti i punti di contatto con i consumatori. Possono sfruttare la tecnologia di apprendimento automatico per attingere alle intenzioni reali e prevederle, superando le aspettative dei clienti. Man mano che gli esperti di marketing diventano sempre più esperti nell'utilizzo di questi tipi di tecnologie, miglioreranno sia il percorso del cliente che i profitti a lungo termine dell'azienda.

* Nel sondaggio, i principali marketer sono stati determinati da aziende che hanno ottenuto un aumento dei ricavi di oltre il 15% in due anni o un

Scopri di più sull'impatto dell'apprendimento automatico sul marketing.

nascondere