Checkpoint di metà anno: tre strategie di marketing dipendenti dai dati

L'inizio della seconda metà del bilancio è un punto naturale per le imprese per guardare indietro e rivalutare.

In qualsiasi anno, i professionisti del marketing potrebbero guardare indietro agli obiettivi fissati a gennaio e confrontare i dati reali con le proiezioni. Ma a causa degli eventi attuali, molti scopriranno che la metà dell'anno 2020 è tutt'altro che "come pianificato" su più livelli.

Una valutazione di metà anno su cosa ha funzionato e cosa no in questo ambiente operativo soffocato sarà fondamentale, specialmente attraverso i canali digitali che sono stati la principale modalità di vendita nella maggior parte delle regioni per molti mesi.

Hai raggiunto e coinvolto efficacemente i clienti? Ci sono schemi sull'abbandono del carrello? Cosa puoi imparare da questi risultati che informeranno un rimbalzo più forte nella seconda metà?

Sia che tu stia dando la priorità a una strategia di individualizzazione per la tua base esistente o che cerchi nuovi potenziali clienti nella seconda metà dell'anno, l'intelligenza contestuale può aiutare a generare valore reale.

La convalida e l'arricchimento dei dati dei clienti del tuo marchio con informazioni complete di terze parti può fornire una comprensione più profonda e olistica dei clienti esistenti e potenziali.

Sapere di più su preferenze, bisogni, abitudini e comportamenti al di fuori delle interazioni con i marchi noti può aiutare i professionisti del marketing a perfezionare i loro nuovi messaggi e tattiche di acquisizione.

Non sai come iniziare? Considera come l'intelligenza contestuale può aiutarti a raggiungere i tuoi obiettivi nella seconda metà e oltre:

1) Fai crescere il tuo database

Oltre a mantenere soddisfatti i clienti esistenti, l'obiettivo numero uno di quasi tutte le aziende è aumentare la propria base. Questo obiettivo non è sempre facile da raggiungere; implica scoprire e quindi raggiungere potenziali nuovi pubblici.

Il modo più affidabile per farlo è attraverso un'analisi approfondita dei profili dei clienti esistenti e attuali, prima di cercare nuove tasche di consumatori con caratteristiche simili.

Un set di dati robusto e in continua evoluzione può aiutare i professionisti del marketing a fare entrambe le cose.

In primo luogo, le aziende possono approfondire i dati in loro possesso sui loro clienti migliori e più fedeli per comprendere meglio chi sono, comprese abitudini e attributi specifici e dove "vivono" nell'ecosistema.

In secondo luogo, le aziende possono confrontare questo modello di cliente più articolato con vasti volumi di dati sui consumatori di terze parti per aggiungere informazioni contestuali e identificare i potenziali clienti con maggiore precisione.

Si tratta di più di semplici dati; si tratta invece di comprendere i comportamenti correlati dei consumatori.

Ad esempio, utilizzare dove vivono i consumatori, cosa gli piace, quanti secondi trascorrono guardando un particolare tipo di pubblicità o piattaforma online e quindi utilizzare questa intelligenza per trovare profili simili con caratteristiche sovrapposte è l'ideale per la pubblicità del marchio.

È un processo in due fasi di arricchimento costante dei dati di proprietà per costruire un profilo del cliente più tridimensionale e quindi utilizzarlo per fare scelte di migliore qualità sull'acquisizione del cliente. E in definitiva, si tratta di portare i consumatori giusti di fronte al marketing appropriato sulla piattaforma giusta.

2) Capire il cliente 4.0

Potresti pensare di conoscere bene il tuo cliente, ma in realtà hai a che fare solo con un frammento della loro esistenza più ampia. A volte, ciò che non sai su di loro significherà che i tuoi sforzi di marketing non colgono nel segno.

Al giorno d'oggi, gli acquirenti sono inondati di annunci che competono per attirare la loro attenzione e sempre più consumatori hanno una bassa tolleranza per contenuti poco giudicati o irrilevanti. Brendan Witcher, uno dei principali analisti di Forrester, lo illustra bene:

"Se invii un'e-mail a 10 milioni di persone e l'anno scorso hai registrato 1.000 vendite, quest'anno ne hai vendute 1.500, tutti si danno il cinque come, 'Woohoo, aumento del 50% delle vendite!' Tranne che eri irrilevante per 9.998.500 persone. Lo fai 136 volte all'anno, tre e-mail a settimana, quanto pensi che sarà sano il tuo file cliente?"

L'individualizzazione è la chiave, alimentata da dati di terze parti che colmano le lacune. Meno cilecca ha un marchio, più è probabile che attiri nuovi clienti e mantenga la fiducia della loro base di fan esistente.

Questa strategia di intenzione è fondamentale poiché solo il 20% degli acquirenti globali ritiene che le offerte che ricevono dai rivenditori siano sempre pertinenti o personalizzate, secondo l'Oracle Retail Annual Consumer Research Report.

I dati dei clienti di terze parti, provenienti da una vasta gamma di applicazioni, call center e piattaforme social, possono aggiungere nuovi punti di riferimento ai profili dei clienti, contribuendo a modellare e affinare un'impressione più acuta e accurata che può informare un migliore coinvolgimento.

Sapere quando avvengono le transazioni, come reagiscono gli acquirenti a interfacce specifiche e come la stagionalità influisce sui comportamenti può essere fondamentale per aumentare le vendite.

Oltre agli annunci, è possibile coltivare una relazione più personale e redditizia con i clienti esistenti con una valutazione di migliore qualità dei dati accumulati dai programmi di fidelizzazione. Si tratta di fornire esattamente ciò che le persone vogliono e quando lo vogliono.

3) Utilizzare i dati per prendere decisioni aziendali più intelligenti

Un marketing efficace si basa su decisioni aziendali affidabili e anche informazioni più informate sui clienti possono svolgere un ruolo di catalizzatore essenziale.

Dall'ottimizzazione degli assortimenti alla pianificazione del sito, l'intera azienda beneficia di un quadro più completo del cliente e amplia la prospettiva.

Garantire che l'intuizione posseduta sia combinata con i giusti segnali esterni per arricchirla, che si tratti di dati sulla posizione dei clienti raccolti dalle spedizioni di ordini web o tendenze e comportamenti di acquisto generalizzati, fornisce una formula valida su tutta la linea.

In effetti, qualsiasi decisione di vendita al dettaglio, dall'assortimento offerto alle promozioni offerte al momento del pagamento, può essere supportata dall'analisi dei dati di un marketer. Quando questi dati vengono costantemente aggiornati e rivalutati, possono fornire informazioni precise e aggiornate all'azienda.

Stratificando l'intelligenza artificiale e l'apprendimento automatico nel tuo stack tecnologico, puoi raccogliere feedback sull'efficacia pratica delle nuove informazioni sui dati, consentendoti di aggiornare e adattare rapidamente il tuo approccio al dettaglio per ottimizzare il suo disegno di marketing.

I dati non sostituiscono l'esperienza o l'intuizione umana. Una tripletta di analisi descrittiva, prescrittiva e predittiva può essere un vantaggio competitivo quando si tratta di prendere decisioni mirate che guidano la crescita.

Il rafforzamento dei dati di proprietà con informazioni provenienti dall'ambiente più ampio porterà a una dimensione completamente nuova che può rafforzare le strategie di vendita al dettaglio esistenti basate sui dati, aumentando in definitiva il successo nella seconda metà dell'anno e oltre.