Machine Learning: 3 modi per migliorare la personalizzazione

Come marketer, il tuo lavoro dovrebbe essere focalizzato non solo su come sopravvivere alla concorrenza, ma anche e soprattutto, su come distinguerti e diventare uno dei leader di mercato.

Per diventare un leader di mercato è necessario puntare efficacemente sulla personalizzazione e, per farlo su larga scala concentrandoti su un mercato globale, è necessaria l’automazione. Ed è qui che entra in gioco il machine learning.

È necessario creare una presenza digitale che contribuisca a migliorare il coinvolgimento dei tuoi clienti, sensibilizzare il marchio e rafforzare gli obiettivi aziendali. Fondamentale è lavorare sulla tua strategia content e  sviluppare le capacità di CRM, così come mettere in atto diversi strumenti per automatizzare le tue attività di marketing.

 Il tuo obiettivo finale dovrebbe essere quello di indirizzare i contenuti che offri, ai tuoi clienti e potenziali clienti, in base a ciò che conosci di loro e a ciò che ritieni possano aver bisogno.

Customer Intelligence

Nella ricerca di PWC intitolata “Financial Services Technology 2020 and Beyond: Embracing disruptment” è stato osservato che la customer intelligence sarà il principale fattore predittivo di crescita dei ricavi e dei profitti. La personalizzazione è il risultato della tua customer intelligence che ti garantirà la possibilità di arrivare a monitorare i tuoi clienti con un numero ampio di promozioni, e questo si tradurrà anche in un’enorme riduzione di media buying.

La personalizzazione è un’attività fondamentale per intraprendere un marketing efficace. Una volta che sei in grado di personalizzare il percorso dei tuoi potenziali clienti, puoi aumentare il loro coinvolgimento e la fedeltà a lungo termine.

Puoi prendere spunto dal modo in cui Netflix fornisce consigli sui film, i suggerimenti musicali di Spotify e promozioni speciali su Amazon per comprendere davvero l’effetto che i contenuti personalizzati stanno avendo e che, non solo sta diventando la norma ma è ormai anche un’aspettativa dei consumatori. Tutte queste grandi aziende tecnologiche sono in grado di svolgere questo oneroso compito integrando l’apprendimento automatico, che sta rapidamente diventando uno strumento essenziale e indispensabile nella personalizzazione dei contenuti.

Per farlo, è necessario individuare i punti essenziali nel percorso del cliente che sono ottimali per aggiungere un messaggio personalizzato. Il contesto è sempre stato la fonte delle differenze tra i clienti che di solito innescano la necessità di contenuti specifici.

Un report del 2019 “Magic Quadrant for Personalization Engines” di Gartner mostra che l’adozione di strumenti di personalizzazione è aumentata del 28% dal 2016.

Poiché la personalizzazione è predittiva, il machine learning ha iniziato a svolgere un ruolo centrale.

Di seguito troverai sono 3 modi in cui è possibile utilizzare l’apprendimento automatico per migliorare la personalizzazione.

1. Utilizzo di dati demografici protetti

I dati demografici  ti consentono di  avere accesso ai comportamenti e alle preferenze distintive dei tuoi clienti e ciò è possibile con l’apprendimento automatico.

È fondamentale però mantenere i dati al sicuro per evitare furti di dati da parte dei tuoi competitor o peggio da criminali informatici.

Laddove non disponi dei fondi per una VPN a pagamento, puoi sempre iscriverti ai servizi di una VPN gratuita. Ciò ti consente di mascherare il tuo indirizzo I.P. e crittografare tutto il traffico che aiuterà con i geo-block e contribuirà a tenere i dati demografici protetti e alla massima privacy online.

2. Chi è il tuo pubblico sui social media?

La personalizzazione cross-channel è una fonte di informazioni molto vantaggiosa perché il canale social media preferito da un cliente è una strada per scoprire quanto sia friendly il cliente con il contatto mobile. È anche un canale per accumulare dati demografici per il semplice fatto che età e gruppi social diversi preferiscono piattaforme di social media diverse.

Ad esempio, la Gen Z è nota per avere una preferenza per Instagram e Snapchat, mentre la Gen X e i millennial sono più legati a a Facebook.

3. Rilevare i comportamenti del consumatore

Oltre ai dati demografici e a quale social media appartiene il tuo pubblico, un’altra fonte di informazioni che consente la comprensione del singolo consumatore, è applicare il machine learning per una conoscenza completa del comportamento online del consumatore. Il percorso di navigazione del tuo potenziale consumatore può rivelare molto sulla persona.

Avrai una visione molto utile delle sue preferenza, la quantità di tempo che trascorre a navigare nelle pagine del tuo sito, ad esempio, può essere un indizio rivelatore del grado di priorità e una fonte di dati preziosi. Raccogliere tutte queste preziose informazioni manualmente diventa complicato, mentre l’apprendimento automatico può facilmente dare un senso a un comportamento che può sembrare in qualche modo “irregolare”.

L’apprendimento automatico è in grado di articolare le ripetute visite al sito e fornire un profilo approfondito e informato del cliente e di ciò che sta cercando o a cui è interessato.

È molto importante che tu sappia che per riuscire a integrare il machine learning per migliorare la personalizzazione, devi anche cercare di personalizzare i contenuti su tutti i canali. Ciò garantirà che i tuoi clienti si sentano personalmente coinvolti in tempo reale e ovunque si trovino.

Le pagine dei prodotti sul tuo sito devono essere personalizzate in base alle preferenze di ciascun individuo. Distribuisci pubblicità predittiva sulla piattaforma di social media preferita dal consumatore.

Sfrutta anche l’opportunità di offerta delle email creando un archivio di contenuti personalizzati (potrebbe essere più facile lavorare su contenuti ottimizzati in un’email piuttosto che su una pagina web).

L’integrazione dell’apprendimento automatico come un’applicazione dell’intelligenza dell’artificiale ti offre l’opportunità di migliorare la personalizzazione su vasta scala.

 

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Fonte: Search Engine Watch

Collegare Google Analytics e Google Ads: un connubio vincente – Part 1

Il percorso del cliente nel processo di acquisto è cambiato. Non è più lineare. Gli utenti stanno diventando sempre più esigenti e la sfida di ogni marketer è quella di anticiparne le intenzioni e soddisfarne le aspettative sempre più elevate e rendere le esperienze pertinenti e personalizzate.

Google ha realizzato una guida interessante che illustra best practice e soluzioni che possono aiutare le aziende a ottimizzare i propri sforzi di marketing e far crescere la propria attività.

In particolare, il focus di questa guida è il collegamento di Google Analytics e Google Ads che aiuta a ottimizzare le offerte e adattare il messaggio per il proprio pubblico. E perché mai oggi è così importante?

Perché oggi, il tradizionale concetto della canalizzazione di marketing è ormai superato. Mentre la canalizzazione, rappresentata da un imbuto, mostrava come il cliente restringesse gradualmente la ricerca dei prodotti lungo il percorso di acquisto, oggi lo standard è cambiato. A essere precisi, non esiste più un percorso standard. I percorsi dei clienti oggi assomigliano di più a una clessidra o a una piramide.
Secondo uno studio condotto da Google e Verto Analytics, non esistono due percorsi che si assomigliano. “I progressi fatti nella tecnologia digitale e l’ubiquità dei dispositivi mobili hanno dato maggior controllo ai clienti. Questi dispositivi sono sempre a portata di mano e ci consentono di trovare proprio le informazioni che vogliamo, subito e in modo semplice. Per questo motivo i consumatori svolgono ricerche approfondite prima di effettuare acquisti. Ma la ricerca non si limita all’acquisto di articoli ingombranti e costosi“,  ha commentato Jonathan Meltzer Directore Ads Marketing e Platforms di Google.

E aggiunge: “Negli ultimi due anni, le ricerche da dispositivi mobili comprendenti i termini “il migliore auricolare” sono aumentate di oltre il 130%. Poiché i clienti sono sempre più esigenti, i migliori professionisti del marketing stanno cercando modi per anticiparne le intenzioni e soddisfarne le aspettative sempre più elevate. I brand in crescita stanno acquisendo una comprensione sempre più profonda del percorso del cliente odierno, che non è lineare ed è accelerato, e utilizzano le conoscenze acquisite per rendere le esperienze pertinenti e personalizzate“.

In questa prima parte del post, descriveremo:

a) le soluzioni che aiutano i team a ottenere questi risultati e realizzare la crescita delle attività;

b) come il collegamento tra Google Analytics e Google Ads aiuti a ottimizzare le offerte e adattare il messaggio;
al pubblico

Nella seconda parte (stay tuned) parleremo di:

a) come le funzionalità di machine learning e cross-device in Google Analytics e Google Ads  aiutano i team a lavorare in modo più intelligente;

b) come ricevere gli approfondimenti di cui hai bisogno per trasformare le sfide di marketing odierne in opportunità di riuscita.

1. Nuove Sfide, Nuove Soluzioni

Nello studio realizzato con Verto Analytics, Google ha studiato il comportamento degli utenti che effettuano ricerche prima di acquistare: leggono recensioni, confrontano prodotti dei competitor in diverse piattaforme ed eseguono numerosi passaggi. Google conclude che oggi l’utente è sempre più curioso e che, comportamenti di questo tipo, sono diventati la norma.

Non solo, analizzando i dati relativi ai flussi di clic di più di mille utenti di un panel che avevano acconsentito alla pubblicità personalizzata ha scoperto che non esistono due percorsi degli utenti identici. A dire il vero, i percorsi assumono forme diverse anche nella stessa categoria di acquisto.
Ad esempio, se un utente impiega una settimana nel leggere recensioni, confrontare brand e prodotti, un altro utente potrebbe impiegarci un mese facendo più passaggi e ricerche più accurate, come il confronto dei prezzi su piattaforme apposite ecc.

Tutto questo rappresenta sicuramente una sfida per i professionisti del marketing. Ed è qui che arriva in aiuto la tecnologia.

L’analisi con Tecnologia Integrata

Analizzare le metriche di marketing critiche e in maniera approfondita il rendimento aiuta i marketer ad anticipare le intenzioni dei consumatori e offrire la giusta esperienza al momento giusto. Non ha senso parlare ai clienti in termini vaghi: è necessario personalizzare il proprio messaggio.
Secondo lo studio di Google condotto in collaborazione con Greenberg Strategy, l’88% dei consumatori preferisce i brand che forniscono informazioni utili in ogni fase del loro percorso, dalla ricerca all’acquisto. Nonostante questa chiara preferenza, solo il 47% dei brand personalizza le informazioni e le fornisce durante il percorso del cliente.
In che modo si possono identificare le conoscenze degli utenti rispetto a ciò di cui hanno bisogno e agire in base a esse per creare esperienze utente accattivanti?
Integrando soluzioni per analisi dati e pubblicità. In questo modo i team di marketing possono vedere l’intero percorso del cliente e lavorare per migliorarlo. Possono ricevere rapidamente gli approfondimenti e applicarli senza intoppi mentre creano un’esperienza rilevante rispetto alle esigenze dei clienti. È la tecnologia giusta a facilitare questo tipo di esperienza.

2. Google Analytics e Google Ads: un connubio vincente

Collegare Google Analytics e Google Ads: un connubio vincente-aroundigital

Google Analytics ti aiuta a comprendere meglio i clienti e il modo in cui interagiscono con il tuo sito, i contenuti e i prodotti. Analytics ti offre potenti spunti e la possibilità di impiegarli rapidamente grazie alla sua integrazione con Google Ads.
Google Ads ti aiuta a creare annunci per promuovere i tuoi prodotti o servizi, per poi mostrarli agli utenti che potrebbero acquistare da te attraverso la Ricerca Google, YouTube e la rete di siti partner e app di Google.
L’integrazione tra Google Analytics e Google Ads ti permette di avere una chiara visione di come i tuoi annunci generano conversioni e adattare rapidamente la creatività e le offerte. Puoi anche utilizzare i due prodotti in sinergia, in modo
da individuare i segmenti di clienti più importanti per te, per poi coinvolgerli con messaggi personalizzati.

Ottimizza le offerte

Quando colleghi Google Analytics e Google Ads, nel tuo account Analytics puoi accedere a una nuova serie di report sugli annunci che ti consentono una comprensione più completa del percorso di conversione di un cliente, sia che si tratti di unacquisto completato o dell’acquisizione di un lead.

Questi report ti aiutano a misurare cosa succede dopo che gli utenti hanno fatto clic sui tuoi annunci. In questo modo puoi capire che cosa funziona e cosa no e prendere provvedimenti per migliorare le tue campagne.

Ad esempio, come suggerisce Google, se in Analytics noti che determinate parole chiave stanno spingendo più utenti a effettuare una conversione, puoi aumentare le offerte per le parole chiave che hanno un rendimento elevato in Google Ads.
Puoi anche esaminare le frequenze di rimbalzo e le metriche sul coinvolgimento del sito per scoprire perché gli utenti non hanno effettuato una conversione, quali sono i punti in cui hanno abbandonato il percorso e perché lo hanno fatto.

Ascolta l’audience

Google Analytics e Google Ads lavorano in sinergia per aiutarti a mostrare annunci personalizzati al tuo pubblico.

Supponi di voler raggiungere gli utenti che hanno abbandonato carrelli di valore elevato e di averli definiti come clienti che hanno aggiunto almeno cinque prodotti al carrello ma non hanno completato un acquisto. Innanzitutto, in Analytics crea un segmento di pubblico basato su tale comportamento, poi crea una campagna di ricerca o display in Google Ads che offra loro una promozione speciale, incoraggiando così una conversione.

Utilizza il machine learning avanzato

Google Analytics utilizza il machine learning per aiutarti a ricavare il massimo dai tuoi dati, a trovare gli approfondimenti più rapidamente e a utilizzarli per agire in modo informato. Puoi persino porre ad Analytics una domanda formulata in modo semplice, ad esempio “Da dove proviene il mio traffico?”oppure “Qual è il tempo medio trascorso su dispositivi mobili per questa paginadi destinazione rispetto al desktop?” e ricevere rapidamente una risposta utile.

Un’altra funzionalità di machine learning di Analytics è costituita dagli elenchi intelligenti, che ti aiutano a trovare e raggiungere i tuoi clienti più importanti. Gli elenchi intelligenti prendono in considerazione una varietà di segnali provenienti dai dati di Analytics (tra cui posizione, dispositivo, browser, referrer, durata dellasessione e profondità della pagina) per creare elenchi dei segmenti di pubblico dei visitatori che hanno maggiori probabilità di generare una conversione nella sessione successiva. La funzionalità ti consente poi di gestire dinamicamente le campagne Google Ads per concentrarti su questi segmenti di pubblico.

3. La collaborazione migliora il rendimento dei media

Per ogni professionista del marketing è importante avere un quadro d’insieme e comprendere l’impatto di ogni impression e conversione. Perottenere questo livello di visibilità, devi collegare Google Analytics e Google Ads.
Dopo aver collegato Google Analytics e Google Ads, sarai in grado di visualizzare dati dettagliati sulle tue campagne pubblicitarie oltre alle metriche del tuo sito e ai dati di conversione in Analytics. Ciò significa che non dovrai più passare da uno di questi due prodotti all’altro per avere una visione completa del percorso del cliente.

Una volta acquisiti questi approfondimenti, potrai creare rapidamente campagne che attingono a questi dati. Per aumentare la visibilità, puoi anche trasferire i dati di coinvolgimento del sito da Analytics a Google Ads e consentire al tuo team di prendere decisioni informate sulle ottimizzazioni della campagna.

Nel prossimo articolo entreremo nel vivo delle best practice per comprendere il tuo pubblico a un livello più profondo, acquisire una conoscenza dettagliata del rendimento delle tue campagne e utilizzare queste informazioni per potenziare le attività di marketing e renderle più intelligenti. Riuscirai anche a valutare attentamente il rendimento delle campagne e adattare di conseguenza l’offerta e la creatività. Di seguito riportiamo alcuni casi d’uso significativi da cui prendere esempio ora che i tuoi account sono collegati.

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Fonte articolo: Google Analytics Ads Guide 2020