I cinque capisaldi della trasformazione digitale: il pubblico

Edward Jonkers
/ Novembre 2019 / Content Marketing

Oggi, troppo spesso i consumatori si trovano ad affrontare annunci che non corrispondono alle loro esigenze. I messaggi di marketing possono avere un targeting scadente o tempistiche non corrette, mostrare prodotti che i consumatori non vogliono o vessare gli utenti per convincerli a comprare oggetti che hanno già acquistato.

In un mondo in cui la tecnologia ha dato alle persone più possibilità di scelta e un maggiore controllo su ciò a cui rivolgere la propria attenzione, questo approccio è sempre più inefficace. L'attività di marketing deve essere consapevole e rispettosa del pubblico, altrimenti sarà probabilmente ignorata.

Conoscere il pubblico

Ma come fare ad assicurarsi che l'attività di marketing risponda alle esigenze del pubblico? In questo caso, la pertinenza è fondamentale e, come la maggior parte dei professionisti del marketing sa, i dati sono la chiave per comprendere se un messaggio pubblicitario è pertinente per l'utente. Con i dati giusti, puoi andare oltre il marketing di massa e iniziare a generare interazioni a elevato rendimento con i singoli consumatori.

Il marketing basato sui dati non è una nuova idea, ma molte aziende hanno ancora difficoltà a implementare la strategia. Uno dei motivi è il pericolo di essere sopraffatti dal volume di informazioni a disposizione e dal numero di opzioni disponibili per l'attivazione dei dati.

Per contrastare questo fenomeno, è meglio organizzare i dati all'interno di una struttura di tipo Osserva-Pensa-Agisci-Cura (See, Think, Do, Care), che può aiutare a identificare le diverse fasi dell'intenzione nel percorso del cliente.

Migliorare le informazioni sul pubblico

Oltre ai tuoi dati personali, puoi anche utilizzare i segnali del pubblico di Google per garantire un'esperienza pubblicitaria pertinente. I dati sono ricavati da sette prodotti di Google, tutti con più di un miliardo di utenti, e includono dati demografici e indicatori in-market per aiutare a identificare i tre elementi al centro di un percorso del cliente pertinente:

  • L'utente giusto
  • Il momento giusto
  • Il messaggio giusto

Questi segnali del pubblico sono subito disponibili all'uso e rappresentano un ottimo modo per iniziare se sei ancora in fase di raccolta e analisi dei dati dei clienti.

Casi di successo dei segnali del pubblico

Negli ultimi mesi, diversi brand hanno ottenuto ottimi risultati concentrandosi sulle informazioni sul pubblico.

Ad esempio, Jotex, azienda di e-commerce leader nel settore della vendita di arredamento e decorazioni per la casa, ha testato l'utilizzo dei segnali del pubblico relativi a eventi importanti, come matrimoni e nascite, per rivolgere il proprio messaggio pubblicitario ai consumatori in tali momenti. Inoltre, ha utilizzato il remarketing per creare un dialogo regolare con i segmenti di pubblico più coinvolti, come i visitatori di ritorno e i clienti esistenti.

Grazie a una maggiore attenzione riposta sulla persona giusta e sul momento giusto, l'azienda è riuscita a creare il messaggio più adeguato, registrando così un aumento del 10% dell'acquisizione di nuovi clienti, una crescita del 22% delle entrate e un incremento del 45% del ricordo dell'annuncio.

Per la catena di vendita al dettaglio HEMA, il targeting in-market, per intenzione e per interesse ha offerto l'opportunità di raggiungere i clienti nei momenti importanti, come la preparazione di una festa e i preparativi per l'arrivo di un nuovo bambino.

Utilizzando i segnali del pubblico di Google, è riuscita a pubblicare la creatività dinamica giusta per il cliente giusto, nel momento più opportuno, ottenendo un ritorno sull'investimento omnicanale pari al 453% e un aumento del 20% del tasso di conversione rispetto alle normali campagne.

Allo stesso modo, la compagnia aerea olandese KLM voleva utilizzare i propri dati per creare esperienze migliori per i clienti.

I cinque capisaldi della trasformazione digitale: il pubblico

A tal fine, KLM ha prima compilato le sue varie origini dati online e offline per ottenere un quadro chiaro dell'intero percorso del cliente e poi si è affidata al machine learning per prevedere l'intenzione degli utenti su larga scala.

Con le informazioni fornite dal suo modello predittivo, l'azienda è stata poi in grado di mostrare messaggi personalizzati, ottenendo una riduzione del costo per prenotazione pari al 40% e una percentuale di clic di 1,4 volte quella del gruppo di controllo.

Think with Innovators: YouTube Edition. Paola Saggese, Media Director Southern Europe e CEE in Unilever