Come il passaggio all'automazione ha aiutato un'azienda a crescere in modo proficuo

Jay Roth, il CMO di Dish Network, spiega come l'azienda sta crescendo grazie alla decisione di trasformare il suo approccio al marketing digitale.

Lavoriamo nel settore televisivo. I nostri clienti decidono come, quando e dove consumare i contenuti, quindi se non soddisfiamo le loro necessità, disdicono il loro abbonamento o passano alla concorrenza.

Abbiamo capito che, se volevamo creare le opportunità per espandere il numero di iscritti e crescere in modo proficuo, dovevamo rivedere gli obiettivi, le priorità del marketing e le misure per lo sviluppo dell'azienda.

Abbiamo quindi adottato tre nuove strategie che ci hanno aiutato a favorire e a generare la crescita. Ecco come puoi farlo anche tu.

1. Basati su una metrica di crescita per valutare il rendimento di tutto il marketing

Dish Network è un'attività omnicanale. Gli utenti possono scegliere come interagire con noi: offline, online, sui dispositivi mobili o in tutti questi modi. Di conseguenza, abbiamo dovuto unificare le piattaforme digitali e offline per rendere più efficace ed efficiente tutto il nostro marketing, non solo i singoli canali.

Abbiamo dovuto unificare le piattaforme digitali e offline per rendere più efficace ed efficiente tutto il nostro marketing.

Nel farlo, ci siamo trovati di fronte a due difficoltà: unificare perfettamente i touchpoint e le azioni di conversione online e offline e creare un sistema che ci consentisse di utilizzare i dati utili a identificare opportunità per sfruttare al meglio la spesa.

Per prendere decisioni in merito ai nostri investimenti nel marketing digitale abbiamo una soluzione unica: utilizzare i dati dei call center. Per noi è un ottimo modo di acquisire nuovi clienti, anche quando avviano il ciclo di acquisto sul canale digitale. Inoltre, sappiamo che più della metà dei nostri nuovi abbonati interagisce con noi al telefono prima di abbonarsi.

Poiché il marketing telefonico genera tassi di conversione più elevati, abbiamo integrato i dati sulle conversioni di chiamata nella ricerca a pagamento per dare la possibilità al nostro marketing digitale di essere più efficace nel trovare lead telefonici migliori. Inoltre, utilizziamo le estensioni di chiamata negli annunci della rete di ricerca per consentire agli utenti di utilizzare facilmente la funzionalità click-to-call di Google. Di conseguenza, le estensioni di chiamata ora generano un terzo di tutte le conversioni degli annunci della rete di ricerca.

2. Affidati al CLV per raggiungere clienti di elevato valore

Riconosciamo che non tutti i clienti sono uguali. Alcuni hanno un valore cinque volte superiore rispetto alla media e altri hanno punteggi di attrito più elevati. Altri hanno bisogno di maggiore assistenza tecnica. Per conseguire gli attuali risultati, è stato essenziale non solo capire gli attributi e i valori di questi segmenti unici, ma anche trattarli in modo distinto.

Ma non l'abbiamo fatto sempre bene. È stato solo di recente che abbiamo cambiato il nostro approccio al customer lifetime value (CLV) per tutte le tattiche di marketing, ma soprattutto nell'ambito del digitale. Abbiamo capito che non possiamo più avere un piano di marketing tradizionale basato sui canali lineari, come TV, radio o digitale. Abbiamo bisogno di una strategia di marketing omnicanale che privilegi il digitale e che ci aiuti a differenziare e raggiungere i nostri clienti di elevato valore.

Non l'abbiamo fatto sempre bene. È stato solo di recente che abbiamo cambiato il nostro approccio al lifetime value cliente.

Il primo passo è stato quello di assicurarci di aver capito a fondo gli attributi dei clienti di elevato valore, poi abbiamo utilizzato questi dati per definire le nostre strategie di marketing. Ad esempio, se sappiamo che specifici indicatori sono particolarmente correlati al CLV, inviamo questi dati a Google Ads per consentire al programma di ottimizzarli e raggiungere un maggior numero di utenti di elevato valore.

I risultati parlano da soli: la redditività delle nostre campagne orientate al rendimento è aumentata del 43% da quando, all'inizio dell'anno, abbiamo iniziato a utilizzare la strategia di offerta Ritorno sulla spesa pubblicitaria target.

3. Lascia che il machine learning guidi i tuoi investimenti

Il machine learning è stato determinante nell'aiutarci a distinguere le strategie efficaci da quelle inadeguate e nel favorire la nostra crescita. L'automazione del marketing riduce la necessità di basare la pianificazione su semplici congetture e ci consente di spendere ogni dollaro in modo più intelligente.

L'automazione del marketing riduce la necessità di basare la pianificazione su semplici congetture e ci consente di spendere ogni dollaro in modo più intelligente.

Ad esempio, prima facevamo offerte manuali per specifiche parole chiave in Ricerca Google. Ora, con il machine learning in Smart Bidding di Google, riusciamo a fare offerte relative alle effettive conversioni. Per migliorare il rendimento, possiamo anche collegare i dati offline con i nostri investimenti nei media digitali. Questo nuovo approccio ha consentito di incrementare di 15 volte le conversioni e del 60% il tasso di conversione.1

Il machine learning ci aiuta anche a ottenere più rapidamente informazioni. In passato, avremmo dovuto attendere fino al termine di una campagna, a volte mesi, prima di poter valutare i risultati e trasformarli in azioni di marketing. Ma con il machine learning, possiamo ottenere queste stesse informazioni in un pomeriggio. Possiamo prevedere i risultati ancor prima di riceverli. Ad esempio, per una campagna in corso, possiamo utilizzare le informazioni sul rendimento in tempo reale per prevedere il suo ritorno sull'investimento massimo. Poi possiamo aumentare o diminuire i nostri investimenti in base alle esigenze.

Inoltre, il machine learning ci aiuta a identificare e raggiungere molti più clienti di elevato valore rispetto a quando facevamo tutto manualmente. Capiamo meglio le qualità di questi utenti, quindi possiamo prevedere il pacchetto di programmi più adatto a loro e adeguare automaticamente il nostro marketing alle loro esigenze. Grazie al machine learning, la personalizzazione e la pertinenza su larga scala oggi sono diventate realtà.

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