02 Nov Ridurre i costi con Lead Scoring e Performance Math
Nel mondo del commercio elettronico, ogni secondo conta e ogni euro speso in pubblicità deve generare il massimo ritorno possibile. Qui entra in gioco il Lead Scoring, uno strumento strategico che permette di trasformare lead anonimi in potenziali clienti altamente qualificati. Non si tratta solo di classificare i lead, quanto piuttosto di ottimizzare il budget pubblicitario e indirizzare gli sforzi di marketing verso chi è veramente pronto a comprare. Immaginate di poter canalizzare risorse e campagne su un pubblico selezionato, aumentando esponenzialmente le probabilità di conversione.
A supporto del Lead Scoring, c’è un alleato poco conosciuto ma incredibilmente potente: il Performance Math. Questa tecnica matematica offre un approccio analitico ai dati, consentendo di effettuare calcoli complessi con semplici operazioni. Con Performance Math, è possibile segmentare il pubblico in modo altamente specifico e implementare personalizzazioni di marketing che parlano direttamente ai bisogni e alle preferenze dei consumatori.
Ma come funziona esattamente il Lead Scoring? Assegna e sottrae punti ai contatti nel vostro database, in base a vari fattori, tra cui il livello di interazione con il brand, le attività sul sito web e le caratteristiche demografiche. Questo processo automatizzato identifica i lead più promettenti e concentra gli sforzi su quelli che sono a un passo dalla conversione, massimizzando così le opportunità di vendita. In un’era in cui il marketing deve essere sempre più mirato e misurabile, il Lead Scoring e il Performance Math rappresentano la combinazione vincente per il successo commerciale.
Perché classificare e segmentare i clienti è cruciale?
Sebbene le attività di marketing digitale siano efficienti per generare un gran numero di nuovi contatti, la vera sfida sta nella qualità di questi lead e nell’impatto che avranno sul nostro business. I risultati dipendono fortemente dalla qualità del lead, poiché quelli di alta qualità sono più propensi a generare vendite. D’altra parte, i contatti generici richiedono tempo ed energie preziose senza portare risultati significativi.
Pertanto, il Lead Scoring dovrebbe essere sviluppato in collaborazione tra i reparti di marketing e vendite. Alcune azioni chiave possono includere:
- apertura di una mail;
- cliccare su un collegamento;
- visita di una pagina;
- iscrizione a una lista tramite un modulo;
- scaricare un ebook o un white paper;
- visualizzazione di un video.
Per analizzare i dati della propria audience in modo efficace, è importante considerare quattro tipi di dati che possono migliorare la segmentazione del business:
- dati transazionali;
- dati comportamentali;
- dati contestuali;
- dati demografici.
Dall’acquisizione alla conversione: consigli e best practice
La segmentazione e la profilazione degli utenti in base alle azioni che compiono consentono di migliorare l’esperienza dell’utente e le interazioni. Tuttavia, la profondità della profilazione dovrebbe essere adattata alla quantità di traffico disponibile. Ad esempio, un negozio online con poche visite mensili non richiede una profilazione avanzata, ma con la crescita del traffico, è possibile realizzare una profilazione più dettagliata.
Esempio di profilazione per ecommerce ad alto traffico
La profilazione degli utenti può variare notevolmente in base alle azioni che svolgono. Oltre alla profilazione per cluster, è possibile utilizzare le “Custom Value” per personalizzare ulteriormente l’esperienza dell’utente. Le Custom Value sono valori associati al nostro ecommerce e sono fondamentali per creare valori specifici basati su cluster di utenti. Ad esempio:
- settore farmaceutico: patologie, integratori, allergie, tipo di pelle;
- settore moda: taglia, colore, sesso, vestibilità;
- settore lenti a contatto: durata, tipologia di lenti, gradazione, utilizzo;
- Questi valori custom possono essere ulteriormente personalizzati in base al settore merceologico e alle esigenze specifiche dei clienti. Le possibilità di personalizzazione sono infinite e dipendono dalla qualità del traffico e dalla diversità degli utenti.
I valori di Custom Value possono andare ancora di più in profondità sia in base al traffico che in base ai segmenti.
Matrice RFM e miglioramento delle conversioni
La matrice RFM (Recency, Frequency, Monetary) è uno strumento che suddivide gli utenti in segmenti in base a tre aspetti chiave: recency (recente attività), frequenza (frequenza di acquisto) e monetaria (spesa complessiva). È importante anche considerare la latenza d’acquisto, ovvero quanto tempo è trascorso dall’ultimo acquisto di un utente. Questa metrica può influenzare le strategie di fidelizzazione.
La matrice RFM offre una panoramica dettagliata degli utenti, consentendo di sviluppare strategie di marketing mirate:
- abbonamento: offrire opzioni di abbonamento per garantire un reddito mensile ricorrente;
- acquisti ripetuti: utilizzare programmi di abbonamento per aumentare il valore a vita del cliente e la fidelizzazione;
- personalizzazione web: adattare il contenuto del sito in base agli acquisti passati;
- live di valore: offrire eventi live esclusivi per gli utenti interessati;
- ottimizzare il Lead Scoring con Performance Math.
La combinazione del Lead Scoring e della Performance Math permette di ottimizzare le campagne di marketing e ridurre i costi pubblicitari. Ad esempio, è possibile utilizzare il Performance Math per calcolare il punteggio degli utenti in base a metriche come l’open rate delle email e il click-through rate (CTOR). Questi punteggi possono poi essere utilizzati per segmentare gli utenti e inviare comunicazioni mirate.
Tra i vantaggi nell’utilizzo del Lead Scoring e come migliorare le prestazioni:
- creazione di audience personalizzate per la pubblicità;
- costi pubblicitari più bassi grazie al targeting mirato;
- invio di comunicazioni specifiche agli utenti interessati;
- miglioramento delle conversioni e della ritenzione;
Lead Scoring e la Performance Math sono strumenti potenti per ottimizzare le campagne di marketing, migliorare l’efficienza e ridurre i costi pubblicitari, consentendo alle aziende di concentrarsi sui clienti più promettenti e meglio qualificati. La personalizzazione e l’attenzione all’utente saranno sempre più importanti per il successo futuro nel mercato digitale.
Per applicare il Performance Math al Lead Scoring dobbiamo innanzitutto calcolare lo score per singolo utente o segmento di utenti in base a delle azioni specifiche che gli utenti realizzano, come ad esempio l’apertura di più email o il click su vari link di quella mail. Il Performance Math andrebbe in profondità e agirebbe in modo attivo sulle varie automazioni e andrebbe a calcolare non solo lo score per utente, ma, a livello matematico, ti andrebbe a calcolare quanto quell’utente possa essere ingaggiato.
In definitiva, l’utilizzo combinato del Lead Scoring e della Performance Math consente al brand di identificare e coinvolgere utenti altamente qualificati, massimizzando il rendimento delle campagne di marketing digitale e ottimizzando i costi pubblicitari. L’attenzione alla segmentazione mirata e al coinvolgimento degli utenti sarà fondamentale per il successo futuro nel mercato del marketing digitale.
