I marketer hanno assegnato un punteggio ai lead e ai clienti per decenni per far progredire i consumatori attraverso i loro funnel di acquisto. Che si tratti di classificare i lead per i team di vendita, definire i segmenti o personalizzare lo shopping online, lo scoring richiede criteri, identificatori e dati.
Fortunatamente, con il boom del digitale, i dati di tutti i tipi non sono mai stati così abbondanti - o più vari. Inoltre, la potenza di elaborazione dei computer è cresciuta a sufficienza per utilizzare tutti questi dati e rendere l'intelligenza artificiale (AI) una parola ed esperienza familiare.
Il vero cambiamento è che i consumatori di oggi si aspettano che i marketer sappiano cosa gli interessa. Raggiungere l'efficienza pubblicitaria che spacca il ROI è come trovare la ricetta perfetta. L'ingrediente segreto non è lo zucchero o altri riempitivi, è l'efficienza pubblicitaria. E i risultati si ottengono combinando i dati comportamentali e di interesse dei consumatori con i dati consensuali, insieme ai dati di terze parti come i dati di budget, autorità, esigenze e tempi (BANT).
Scoring comportamentale: ne vale davvero la pena? La risposta è sì.
Già nel 2012, Marketo ha messo a confronto le entrate e le prestazioni di vendita delle aziende che hanno valutato i lead in base all'idoneità e all'interesse. I risultati sono stati impressionanti. La crescita dei ricavi per le aziende che non utilizzavano alcuno scoring o solo fit scoring non era solo comparabile, ma lo stesso. Il tempo di vendita è stato leggermente migliorato con il fit scoring. Le aziende che hanno valutato i lead usando il fit e l' interest scoring hanno aumentato le entrate del 12% e il tempo di vendita del 17%. Da allora, il quadro è solo più convincente, dato che l'accesso ai dati è cresciuto e i guadagni tecnologici permettono ai marketer di mettere quelle informazioni al lavoro in modi sempre più sofisticati.
Ci sono diversi modi per segnare i lead, ma la maggior parte di essi rientrano in due tipi di punteggio: esplicito o implicito.
Per esempio, i punteggi di adattamento (usati per valutare quanto una prospettiva in arrivo assomigli a un probabile acquirente) sono un tipo esplicito di punteggio. Essi classificano gli attributi generali, come l'età, il sesso, la posizione, il titolo di lavoro, il settore, ecc. e li confrontano con il profilo dell'acquirente ideale del marchio. La domanda che la maggior parte dei metodi di scoring espliciti pone è "sono giusti per noi?
I punteggi di interesse diventano personali e impliciti, perché includono dettagli che possono essere dedotti in base al comportamento online di un individuo. Essi classificano il modo in cui il potenziale cliente si impegna con le vostre campagne e contenuti. Li condividono? Rispondono e ritwittano, scaricano documenti o cliccano sui vostri Facebook o banner pubblicitari? Interagiscono sul loro telefono o su un altro dispositivo? A che ora del giorno? La domanda che viene posta qui è: "Sei giusto per loro?
Rafforza il tuo punteggio aggiungendo Intent per ottenere intuizioni sui tempi
L'aggiunta di criteri di budget, responsabilità, necessità e tempistica (BANT) può raffinare ulteriormente il tuo punteggio. Questo è importante perché per quanto un target possa apprezzare il tuo prodotto o marchio, potrebbe non essere quello su cui si sta concentrando in questo momento. Oppure potrebbe avere altri bisogni che sono più urgenti. I comportamenti che potrebbero essere altamente correlati con le prospettive che si muovono in un ciclo di acquisto, per esempio, potrebbero includere il clic su un banner pubblicitario per una demo, la condivisione di una pagina dettagliata dei prezzi o il download di una guida all'installazione.
Per ogni azienda o campagna, i marketer vorranno identificare i comportamenti specifici che indicano il livello di intento desiderato. Combinando quel punteggio di intento con i punteggi di idoneità e interesse, si possono ottenere informazioni utili che innescano un'attivazione corrispondente. Per esempio, un alto punteggio di adattamento e interesse con un basso punteggio di intenzione d'acquisto potrebbe indicare che sono necessarie più opzioni di offerta o istruzione. La configurazione opposta indicherebbe che il target è pronto ad agire. Questi trigger potrebbero essere una chiamata di vendita diretta, uno sconto del 10% limitato nel tempo o un'opzione di sconto all'ingrosso.
Tre casi d'uso
Targeting e attivazione
Un'azienda di cura della persona utilizza un feed di eventi con elementi di schema di dati grezzi o curati, consegnati quotidianamente, per ottenere ulteriori dati comportamentali sui consumatori che rivisitano il loro sito web per poi attivare esperienze personalizzate.
Cosa hanno fatto con le intuizioni? Il marchio scopre un grande sottogruppo di consumatori che hanno un alto interesse per i saponi sostenibili ma non hanno ancora fatto un acquisto. Il marchio si rivolge a questo sottogruppo con un'esperienza personalizzata in due parti:
- Un esclusivo sconto del 10% sul loro primo acquisto
- Contenuto su come una percentuale dei proventi che il marchio riceve per i prodotti sostenibili va alle organizzazioni non-profit che si concentrano sulla riduzione dei rifiuti.
Sviluppo del prodotto
Un'azienda alimentare utilizza un feed di eventi con elementi di schema di dati grezzi o curati, consegnati quotidianamente, e un punteggio di interesse CPG per indirizzare i consumatori che mostrano interesse nei prodotti vegani, cheto e senza glutine negli Stati Uniti.
Cosa hanno fatto con le intuizioni? In questo caso, i dati hanno giustificato un aumento degli investimenti in nuovi prodotti vegani, keto e senza glutine per soddisfare la crescente domanda.
Acquisizione di clienti
Un marchio utilizza dati curati con feed sincronizzati per capire come i consumatori acquistano una categoria di prodotti attraverso diversi rivenditori per poi ottimizzare il viaggio d'acquisto.
Cosa hanno fatto con le intuizioni? I dati hanno reso semplice l'identificazione dei meno efficaci:
- immagini pubblicitarie, che potrebbero essere rapidamente migliorate, testate e ottimizzate
- esperienze utente online come l'organizzazione del sito e i programmi di supporto online
Approfondimenti operativi
Un marchio di forniture per la casa utilizza dati storici e continui per far progredire la sua analisi predittiva e migliorare i processi della sua catena di approvvigionamento.
Cosa hanno fatto con le intuizioni? I modelli di consumo sono diventati visibili, per esempio:
- I modelli di acquisto precedentemente non rilevati - tra cui il tempo, la stagione, la linea di prodotti e la posizione - hanno permesso al marchio di allocare l'inventario in modo più efficace e soddisfare le preferenze dei consumatori.
I marketer di oggi hanno più opzioni che mai per capire cosa possono rivelare i dati, grazie alla loro formidabile proliferazione e ai progressi tecnologici. La combinazione di ampi dati demografici con i dati di categoria, d'intento e comportamentali dei consumatori può produrre molto più di un "punteggio". Può raccontare una storia, con tanto di eroi, viaggi e "happily-ever-afters": esperienze di campagna personalizzate, viaggi efficaci e incontri felici. Una ricetta sicura per il ROI.
Takeaways
La combinazione di dati espliciti e impliciti produce un punteggio più affidabile. La cura e l'analisi sono importanti. È stato dimostrato che la combinazione di dati comportamentali, sull'idoneità e sull'interesse porta a un aumento delle entrate e del tempo dedicato alla vendita.
