Al giorno d’oggi non è più possibile prevedere il comportamento dei consumatori durante il percorso di acquisto. Probabilmente non è neanche più necessario, perché è inevitabilmente complesso e articolato, caratterizzato da innumerevoli interazioni fra diversi canali, online e offline, e device.
È invece cruciale sapere in che fase del purchase journey si trovano i consumatori, per comprendere quali possono portare più valore e quali azioni di conversione influenzano meglio i risultati di business.
L’integrazione dei dati, la misurazione avanzata e l’intelligenza artificiale diventano alleati imprescindibili per i brand che vogliano identificare efficacemente lead di qualità e trasformare questi contatti in vendite.
eCampus e Mavriq sono aziende italiane che hanno colto la sfida e le opportunità della lead generation oggi. Di seguito racconteranno le loro esperienze per ispirarti ad aprire la strada a un futuro di successi.
eCampus: tracciare meglio per investire meglio
Per eCampus, ateneo online del Gruppo Polidori, l’evoluzione delle normative sulla privacy ha reso complesso tracciare accuratamente le conversioni online e offline, e comprenderne il valore per il business.
L’organizzazione utilizzava l’identificatore di clic di Google per attribuire le conversioni alle campagne pubblicitarie, ma era sempre più complesso collegare le vendite all’interazione con l’advertising online come in passato.
Francesca Nardi, Responsabile Direzione Web Marketing del Gruppo, racconta: “Abbiamo capito che era fondamentale trovare una soluzione più precisa per tracciare il percorso degli utenti e ottimizzare le nostre strategie di marketing”.
Per rispondere a questa sfida, l’ateneo ha adottato Enhanced Conversions for Leads. Questo strumento, grazie all'utilizzo dei dati forniti dagli utenti, come gli indirizzi email, consente una migliore e accurata attribuzione delle conversioni offline alle campagne Google Ads, nel rispetto della privacy. Inoltre offre una visione dettagliata delle loro azioni, dal primo contatto con l'annuncio fino alla conversione finale.
Tutto ciò consente di adottare strategie di offerta più efficaci.
“Abbiamo così potuto ottimizzare i messaggi pubblicitari e migliorare la personalizzazione delle strategie, mirando con maggiore efficienza ai lead più rilevanti.” Spiega Nardi: “La qualità dei potenziali clienti è migliorata del 17% rispetto all’anno precedente.
In un settore come l'education, dove le decisioni di acquisto sono spesso complesse e influenzate da molteplici interazioni, è fondamentale disporre di un sistema che attribuisca correttamente ogni lead a una specifica azione di marketing. Perciò eCampus ha in piano di testare nuove soluzioni che permettano di migliorare ulteriormente questo aspetto.
Mavriq: costruire un modello predittivo per incrementare la profittabilità
Mavriq è un gruppo internazionale che opera nel mercato della comparazione e intermediazione online di prodotti e servizi finanziari, assicurativi e di utilities, con brand come Segugio.it in Italia e Rastreator.com in Spagna. In questo campo risulta complesso stimare il valore corretto di un lead, come la probabilità di conversione di una richiesta di mutuo o di prestito.
Nicoletta Papucci, CMO di Mavriq, spiega che ciò avviene perché i prodotti di finanziamento hanno un ciclo di vita molto lungo e un tasso di conversione non particolarmente alto.
In passato Mavriq effettuava la valutazione utilizzando le informazioni raccolte tramite form online, come per esempio il valore e la durata di un mutuo, la geografia del richiedente, o il device da cui effettuava la ricerca. Per poter definire offerte ancora più precise per l'acquisizione di nuovi clienti e per la gestione di quelli esistenti, Mavriq ha cercato un nuovo approccio
Oggi utilizza una serie di modelli predittivi, alimentati dall’intelligenza artificiale. Questi integrano dati di prima parte, come quelli del CRM e le informazioni sui potenziali clienti raccolte al telefono durante la consulenza gratuita volta a suggerire il prodotto di finanziamento, energia o telco migliore per il cliente. Questo permette a Mavriq di stimare i contatti di maggiore qualità e trovare più efficacemente l’equilibrio ottimale tra volume e profittabilità dei contatti.
Papucci racconta: “Recentemente con un nuovo modello studiato per le cessioni del quinto siamo riusciti a migliorare la stima, calcolata come distanza dal valore corretto, di quasi 15 volte integrando anche le informazioni raccolte durante la consulenza.”
Questi segnali più accurati consentono di incrementare la precisione e personalizzazione delle campagne pubblicitarie, per aumentarne il profitto. Nei nostri siti stranieri, come Rastreator.com o LeLynx.fr, dove non avevamo ancora implementato modelli predittivi, stimiamo un incremento fino al 15% di ritorno sull’investimento, nonostante un aumento della spesa di oltre il 50%.
Il team di Mavriq ha intenzione di potenziare i suoi modelli predittivi con dati navigazionali e informazioni riguardanti la disponibilità del call center nel prendere in carico i contatti.
“Vogliamo andare oltre”, racconta Papucci. “Il nostro obiettivo finale è avere un unico modello predittivo che riesca a stimare il lifetime value del cliente attraverso i nostri vari siti e servizi, ma dovremo ancora lavorare un po’ per ottenerlo”.
