Создайте карту пути клиента за 4 шага

Мы часто об этом говорим: цель автоматизации маркетинга - повысить актуальность сообщений, отправляемых клиентам и потенциальным клиентам. Когда уместно общение? Когда правильное сообщение отправляется в правильном контексте правильному пользователю .

Таким образом, цель состоит в том, чтобы связаться с получателем точно в нужное время, когда они будут более открыты и восприимчивы к нашим сообщениям. Для этого вам нужно наизнанку узнать их движения, предпочтения и идентичность.

Кто они? Какой (цифровой) путь они используют, чтобы получать информацию, новости или советы? Какие каналы они используют и как? Короче говоря, важно тщательно профилировать и сегментировать вашу базу данных .  

Как работает автоматизация маркетинга?

Зачем создавать карту пути клиента

За последние годы путь к покупке определенно изменился и продолжает развиваться чрезвычайно быстрыми темпами. За очень короткий промежуток времени мы перешли от линейного покупательского поведения к чрезвычайно сложному поведению с помощью десятков каналов связи (мест, где мы потребляем информацию) и устройств (инструментов, через которые к нам поступает информация, таких как настольные компьютеры, мобильные телефоны, смарт-телевизоры или умные часы). ).

Каждая точка соприкосновения между пользователем и брендом известна как точка соприкосновения: для компании крайне важно знать все точки соприкосновения, определять их и управлять ими.

Как нам распутать это и убедиться, что мы отправляем действительно релевантные сообщения? Нам нужно:

• Чтобы перехватить пользователей, которые проявили интерес к покупке определенного продукта своим поведением и предыдущими покупками (профилирование)
• Отправить этим пользователям специальное сообщение (сегментация)

Кажется, это просто, но это не так. Давайте посмотрим на практический пример .

1. Тип электронной торговли: Косметические товары.
2. Реклама: кремы против старения для женщин.
3. Инструмент: информационный бюллетень

Согласно «традиционному» маркетингу, мы можем провести сегментацию по «гендерному признаку: женщины». Это лучше, чем ничего, но этого недостаточно. Сообщение не актуально по следующим причинам:

1. Недостаточная сегрегация: 20-летнюю женщину вряд ли заинтересует антивозрастной продукт, который может быть даже дорогим. Он должен быть дополнительно сегментирован по возрасту, среднему чеку и т. Д.
2. Нецелевое сегментирование: 20-летний мужчина (следовательно, совершенно нецелевой) может нуждаться в подарке своей матери и, таким образом, проявляет интерес к продукту против старения при просмотре веб-сайта.

Поэтому перед тем, как начинать какой-либо проект по автоматизации маркетинга, важно вложить необходимое количество времени и средств в:

1. Определение точек соприкосновения между клиентом и компанией
2. Анализ взаимодействия между пользователем и каждой из этих точек соприкосновения
3. Использование их для постановки целей и KPI для маркетинга
4. Интеграция собранных данных и выполнение профилирования

Узнайте, как улучшить профилирование пользователей>

Как разработать карту пути клиента

1. Определите точки соприкосновения между клиентом и компанией.

Между клиентом и компанией существуют различные точки соприкосновения, а это значит, что их необходимо идентифицировать и тщательно обозначить:

Вообще говоря, каждая компания знает, каковы основные точки соприкосновения со своими пользователями. Однако часто бывает так, что некоторые точки соприкосновения ускользают от них и не управляются должным образом, что приводит к потере возможностей наладить плодотворный диалог с потенциальным клиентом.

2. Установите режим взаимодействия между пользователем и точкой касания.

Хорошо, мы знаем, каковы точки соприкосновения. Но как пользователи ведут себя по отношению к каждому из них?

• Сколько времени они тратят на каждую точку касания?
• Какие действия они совершают?
• Какова цель их взаимодействия?

3. Ставьте цели и ключевые показатели эффективности.

После того, как вы закончите свою карту, важно установить цели и KPI (индикаторы производительности) в зависимости от режима взаимодействия пользователя с каждой отдельной точкой соприкосновения. Например, для веб-сайтов основное внимание уделяется просмотру пользователями и покупкам; для социальных сетей акцент делается на взаимодействиях пользователей / брендов / конкурентов; для оффлайн это касается покупательского поведения и т. д. Итак, чисто в качестве примера:

• Сайт: цель - посещаемость, KPI - посещения
• Социальные сети: цель - вовлеченность, KPI - взаимодействие
• События: цель - осведомленность, KPI - участники
• Рекламные DEM: цель - конверсии, KPI - количество заказов.

И так далее.

Интеграция собранных данных, от сопоставления до профилирования

Отображение точек соприкосновения и постановка целей и ключевых показателей эффективности для каждого из них по-прежнему недостаточно. Мы должны заставить собранные данные «взаимодействовать» друг с другом, чтобы удалить анонимность пользователя и создать уникальное «удостоверение личности».

Что мы знаем о наших пользователях? Прежде всего, у нас есть уникальное удостоверение личности для каждого пользователя, которое позволяет нам отслеживать их поведение в точках соприкосновения с компанией. Теперь можно профилировать каждую личность в базе данных на основе демографических и поведенческих данных.

Есть два основных типа данных, к которым мы получаем доступ: демографические данные (т.е. относящиеся к «статической» информации пользователя) и поведенческие данные.

Демографические данные

Это классическая информация, используемая для создания образа традиционного покупателя. Это включает:

• Имя
• Фамилия
• Эл. адрес
• телефон
• Возраст
• Город / Город

И так далее. Это важная информация при выполнении сегментации на основе географии или личных данных, но она также должна быть интегрирована с информацией о поведении. Как указывалось ранее, 20-летний мужчина, желающий дать своей матери антивозрастной крем, является высокопотенциальным клиентом, которого нельзя было бы перехватить одной лишь демографической сегментацией.

Поведенческие данные

Это данные, собранные путем анализа взаимодействия между пользователем и точками соприкосновения , который точно описывает поведение, интересы и отношения пользователя на основе фактов, а не теоретических данных. Эта информация включает:

1) Частота покупки:

• Постоянный покупатель
• Спорадический покупатель
• VIP покупатель
• Лояльный покупатель

2) Давность, т.е. последняя дата взаимодействия:

• Активный пользователь
• Неактивный
• Потерянный

3) Дата покупки:

• Средний товарный чек
• Средняя корзина для покупок
• Самые покупаемые категории и продукты
• Сезонность
• и т.п.

4) Режим взаимодействия с различными точками касания:

• Каналы (SMS, веб-сайт, электронная почта и т. Д.)
• Устройство (мобильный, настольный, планшет)
• Социальная сеть
• Живой чат
• и т.п.

Возвращаясь к примеру с электронной коммерцией по продаже косметических товаров, теперь мы можем расширить наши цели не только на статические сегменты, экстраполированные с количественными данными (например, женщины старше 60 лет, которые уже купили антивозрастной продукт 6 месяцев назад. ). Мы можем отправлять уникальные сообщения даже 20-летним мужчинам (демографические данные), которые, возможно, видели категорию продуктов против старения и использовали чат, чтобы узнать, какой продукт является лучшим для женщин старше 60 лет (взаимодействие с компанией точки соприкосновения) и постоянные покупатели (частота).