Come anticipare le esigenze dei clienti con il machine learning per spingere la crescita del brand

Recentemente una recensione di uno spazzolino da denti su YouTube è stata visualizzata ben  21 milioni di volte. Non ti sembra possibile? È vero. Ed è la prova che, per i consumatori di oggi qualsiasi acquisto, che si tratti di un’auto sportiva o di uno spazzolino da denti, merita una ricerca approfondita. È anche il motivo per cui il percorso del consumatore è oggi più complesso che mai. L’esplosione di dispositivi e canali sembra aver diviso settorialmente la nostra comprensione del consumatore in compartimenti stagni, rendendo più difficile dare un senso alla miriade di punti di contatto digitali nel customer journey. Detto questo, la sfida per i brand è quella di presentarsi in questi momenti e influenzare il comportamento di acquisto.  Le aziende iniziano finalmente ad adattare il loro talento, i processi e gli strumenti per affrontare questi livelli di complessità senza precedenti, ma è una delle principali sfide che i marketer sostengono di affrontare al momento. E se ti dicessimo che potresti anticipare i consumatori e risolvere i loro problemi prima e durante il percorso di acquisto? Siamo sull’orlo di una nuova era, nella quale l’esplosione di dati e touchpoint digitali può essere effettivamente una buona cosa. Grazie alle scoperte nel machine learning, siamo in grado di elaborare, modellare e comprendere profondamente i singoli momenti che contano nel customer journey, nonché il loro ruolo di ogni azione durante l’intero percorso dell’utente. Questo vuol dire, in pratica, che puoi usare la tecnologia per capire ciò che conta per le persone oltre il singolo momento sui cui in genere ci si concentra per realizzare le strategie di marketing digitale. Come? Attraverso una formula – basata sugli stessi input necessari all’apprendimento automatico per risolvere qualsiasi problema – che può aiutarti ad anticipare meglio le esigenze dei clienti, raggiungerli nei momenti che influenzeranno il loro processo decisionale e guidare la crescita del brand nel futuro.

Stabilire un obiettivo basato sulla crescita del business

Gli algoritmi di machine learning possono aiutarti a trovare e coinvolgere clienti di alto valore che promuoveranno la crescita del tuo marchio.

Concentrandosi sul giusto obiettivo di misurazione, il team può ora affermare con sicurezza che gli investimenti digitali stanno funzionando. In effetti, il marketing digitale è attualmente il driver numero uno delle reclute arruolate per l’U.S. Navy.

Collega i dati giusti al giusto problema

Con le giuste informazioni sui clienti, gli algoritmi di apprendimento automatico possono aiutarti a trovare e coinvolgere clienti di alto valore che guideranno la crescita del tuo marchio e ti aiuteranno a evitare di investire per operazioni rivolti a clienti che invece non saranno interessati. Ma cosa si intende con le “giuste” intenzioni dei clienti? Devi superare i dati demografici e andare più in profondità rispetto al comportamento dei tuoi clienti ad alto valore. Esplorando i dati sulla segmentazione e utilizzando la comprensione comportamentale profonda per alimentare l’apprendimento automatico, non è più necessario scavare in una pila infinita di dati per creare segmenti preziosi. Puoi scoprire rapidamente nuovi segmenti di pubblico ad alto potenziale e ridurre i costi di marketing. Il fornitore televisivo statunitense Dish Network è un brand che sta riscuotendo un grande successo negli Stati Uniti. Il team di marketing voleva che l’apprendimento automatico aiutasse a stimolare il customer lifetime value (CLV). Ma prima c’era l’esigenza di capire che caratteristiche avevano i clienti con CLV elevato. La società conosceva le caratteristiche dei clienti che valevano cinque volte di più rispetto all’abbonato medio; sapevano chi aveva tassi di attrito più alti; e hanno capito che le persone passavano dall’online all’offline continuamente. Più della metà di tutti gli abbonamenti arriva attraverso il call center, anche quando il customer journey iniziava con una ricerca online. Il successo significava essere in grado di trattare questi segmenti in modo diverso, ma non c’era modo fattibile per farlo manualmente. Il team ha collegato i dati di conversione offline a Google Ads, il che ha consentito all’apprendimento automatico di comprendere gli attributi degli utenti con CLV elevato e di trovare utenti simili su vasta scala. Da allora, la redditività delle campagne di performance di Dish Network è aumentata di un impressionante 43%.

Automatizza tutto il percorso del cliente

Con l’apprendimento automatico, non è più necessario connettere manualmente l’intenzione del cliente all’azione di marketing. I brand possono anticipare le esigenze dei consumatori e offrire esperienze veramente autentiche e di supporto. La tecnologia è progettata per imparare e migliorare nel tempo. Ciò significa scomporre i silos organizzativi e multimediali all’interno delle organizzazioni, in modo che l’apprendimento automatico possa aiutarti a vedere, riconoscere e costruire modelli lungo l’intero percorso del cliente. Per Jenny Craig , l’apprendimento automatico è stato un vero e proprio cambiamento, ad esempio. Tradizionalmente, il marchio concentrava le sue attività di marketing su persone che erano già alla ricerca di un piano di perdita di peso. Ma ora, usando l’apprendimento automatico, il team è in grado di raggiungere le persone in qualsiasi momento del processo di ricerca, anche quando stanno iniziando a considerare opzioni di stile di vita più salutari.

Siamo in grado di comprendere meglio le preferenze, i comportamenti e le esigenze [dei consumatori] e di progettare programmi di marketing redditizi che guidano i risultati di business a cui teniamo.