Seguici su
in:tech
7 Aprile, 2020 @ 12:30

Marketing Automation: quali soluzioni per un tempo difficile

di Forbes.it

Staff

La redazione di Forbes.Leggi di più dell'autore
chiudi

di Andrea Marcante – managing director intech

Secondo alcuni analisti, uno degli effetti generati dall’attuale pandemia di Covid sarà l’accelerazione dei processi di digitalizzazione, in particolare di marketing automation. Questo si renderà necessario per reggere i contraccolpi economici.

Le soluzioni che si possono trovare iniziano a essere numerose ma è utile mettere un po’ di ordine nel discorso, partendo da alcune considerazioni attuali.

Come conseguenza delle dovute restrizioni di movimento, c’è uno spostamento immediato di interesse per il canale digitale e quindi, chi già possedeva un canale e-commerce, registra un aumento di vendite tra il 20% e il 30% .

Questo interesse però non riguarda solo la vendita ma, in generale, la comunicazione che cresce in misura ancora più rilevante. A conferma di questo, i potenziali clienti non si aspettano che venga sospesa la pubblicità anzi, si attendono che sia più mirata.

Ecco quindi che le soluzioni di marketing automation acquistano importanza sia per spingere le vendite ma, ancora prima, per indirizzare la giusta comunicazione.

Nell’articolo spiegheremo come queste soluzioni interessano anche una strategia di medio-lungo termine che non si esaurisce, dunque, con l’emergenza.

Vediamo ora perché le soluzioni assumono questa importanza e, per capirlo, diamo una prima definizione: per marketing automation si intende la capacità di gestire automaticamente processi di marketing e campagne di advertising attraverso diversi canali.

Spesso si dà una lettura riduttiva dell’automazione associandola ad azioni automatiche di direct marketing, ovvero l’invio di email a clienti o lead già acquisiti – il cosiddetto lower funnel – ma  in realtà l’automazione è applicabile a tutti i livelli del marketing funnel.

Importante diventa valutare le piattaforme in uso e l’integrazione delle stesse perché la marketing automation risponde ad almeno due domande di business fondamentali:

  1. Come posso rendere efficienti le mie campagne in termini di costo?
  2. Come posso accrescere l’engagement e dei clienti e conseguentemente (e non è necessariamente conseguente) il conversion rate?

“Mappare” sulla customer journey, significa far scattare delle azioni a seconda dello stato in cui si trova il cliente o il prospect.       

Conoscere gli interessi pregressi di un cliente, oppure del target da cui presumo arrivi il mio attuale utente che non è ancora nella customer base, permette la personalizzazione dei contenuti della propria landing page, o delle pagine, durante la navigazione sul sito.

Questo si ottiene con un buon livello di configurazione dei sistemi di analisi del proprio sito o della propria app, rispetto alla customer base, che associando i cookie indica preferenze precedentemente raccolte – se già cliente – come ad esempio le ricerche di prodotti o acquisti.

Un’altra azione concreta è l’invio di una email di follow up, magari proponendo uno sconto, se il cliente abbandona il carrello.

 

Nel caso di un prospect, posso proporre una personalizzazione di contenuto a partire dalla landing page perché, l’utente, arriva da una campagna che è stata targettizzata su una specifica audience: quindi la regola sarà determinata dalla possibilità di recepire l’informazione di target dalla campagna.

 Queste azioni abbastanza note richiedono, per essere efficaci, di avere una serie di tool integrati ed è importante avere un sistema di analitica ben configurato che consenta di tracciare correttamente la provenienza dell’utente, il percorso e i comportamenti sul sito e sulle  app. 

Sarebbe inoltre utile che la customer base sia gestita da un CRM che, anche nelle versioni più basiche, ha un sistema di collezionamento [1] dei dati utenti con un modello unico e consistente.

Questo permette anche di clusterizzare – ovvero raggruppare – i clienti secondo alcuni parametri come la frequenza di acquisto o il valore, e consenta funzioni di automazioni dell’invio delle email in base a questi criteri.

Le email possono proporre quanto un utente ha cercato sul sito, oppure riproporre prodotti simili a quello di un carrello abbandonato.

(Getty Images)

 Se a CRM e un sistema di analitica si aggiunge uno strumento di test e personalizzazione, è possibile non solo inviare email ma anche personalizzare automaticamente il contenuto in base a regole simili a quelle delle azioni di mailing.

Abbiamo dunque almeno tre piattaforme da integrare: analitica, CRM e sistema di personalizzazione.

Questo avviene tramite un layer di connettori definito EBS (Enterprise Bus Services): questo layer può essere acquistato come soluzione proprietaria su certe piattaforme, ad esempio   MuleSoft nella stack Salesforce, oppure può essere configurato a partire da progetti già ben testati come CRMint, per integrare la stack Google Marketing Platform con Salesforce o altri CRM.

World Wide Web copie 30 anni

Sin qui abbiamo valutato azioni di lower funnel sul sito o via email ma, sappiamo bene, che la customer journey parte ben prima e quindi possiamo applicare la marketing automation anche alle azioni di advertising che precedono l’atterraggio al sito.

Search Ads di Google, ad esempio, già integra nel motore di gestione delle campagne degli automatismi per ottimizzarle in base agli obiettivi definiti.

Questa automazione può essere notevolmente migliorata introducendo parametri che non sono direttamente gestibili dalle funzionalità di un tool.

Un grande classico è la correlazione di variabili meteo con la propensione all’acquisto di determinati prodotti: le condizioni di temperatura percepita rispetto agli integratori per le case farmaceutiche, l’umidità e alcuni prodotti di bellezza come creme per la pelle o shampoo, o ancora la combinazione di diverse variabili meteo per vestiti e accessori.

In questo campo abbiamo sviluppato una soluzione ad hoc che permette di acquisire queste variabili esterne geolocalizzate e di ottimizzare di conseguenza il bidding, ovvero l’offerta, di campagne search.      

Questo porta a una resa maggiore dell’investimento e, nella nostra esperienza, abbiamo già osservato delle ottimizzazioni importanti sullo spending e dei miglioramenti interessanti rispetto a lead generation e acquisti.     

Non si tratta semplicemente di un sistema di stop & go degli annunci – che comunque può essere una strategia in alcuni casi – ma di un regolatore del bidding (aumentare o diminuire) e di un erogatore di messaggi di advertising personalizzati.

Peraltro, il campo di applicazione non è solo il meteo, ma riguarda qualsiasi variabile per la quale si evidenzi una correlazione con il prodotto interessato, come la disponibilità di prodotto rispetto a località specifiche oppure la presenza di notizie che influiscano sulla performance di prodotto.

Ci stiamo dunque spostando su un gradino di middle se non di upper funnel. Inoltre, abbiamo introdotto un elemento di sofisticazione perché non lavoriamo su “semplici” regole deterministiche (se l’utente vede questo contenuto, fai questo) ma utilizziamo modellazioni tipiche del machine learning per estrarre informazione e correlazione tra dati e attivare automaticamente le soluzioni di advertising più performanti.

E – nota ulteriore – introduciamo delle informazioni come: la disponibilità o meno di un prodotto, la conoscenza di eventuali acquisti del cliente in negozio o la presenza sul territorio di negozi fisici che completano una visione omnicanale del customer journey, considerando insieme elementi online e offline.

Tutto ciò è possibile se i dati e tool a disposizione del cliente sono in ordine. Attenzione, però, non è necessario avere una intera stack tecnologica che comprenda CRM, sistemi di analitica, sistemi di gestione della delivery, DMP, CDP (Customer Data Platform) e altro ancora. Nell’ottica di un percorso di maturazione tecnologica e digitale, il percorso che consigliamo ai clienti è in primis un assessment di quanto hanno già a disposizione e un piano di pulizia e integrazione di dati e tecnologie presenti.

Successivamente proponiamo eventuali linee evolutive, secondo tempistiche e azioni ben scandite. Quindi è possibile prevedere un percorso progressivo che permetta rapidamente di rendere i dati non solo insight, ma anche base per l’automazione di attività.

Nel presente dramma del Covid c’è tuttavia un tempo opportuno, da un lato per consolidare il rapporto con chi è già cliente e dall’altro, con l’aumento esponenziale dell’online, per raccogliere e valorizzare un numero notevole di informazioni che potranno ulteriormente servire quando si tornerà a una nuova normalità.

Comunicare correttamente e al tempo giusto con la clientela, è la base di un rapporto di fiducia che resterà solido anche quando si tornerà a canali di relazione non solo digitali.

Vuoi ricevere le notizie di Forbes direttamente nel tuo Inbox? Iscriviti alla nostra newsletter!