A volte è quando si corre il più veloce che è necessario rallentare e porre alcune domande critiche relative ai clienti
È un buon momento per fare alcune domande.
Se sei come la maggior parte dei marketer digitali, sei abbastanza impegnato a pianificare ed eseguire campagne e magari persino a eseguire alcuni test A / B. Ma a volte è quando si corre il più veloce che è necessario rallentare e porre alcune domande critiche relative ai clienti.
In questo post, condivido tre domande che dovresti chiedere nel 2019 per assicurarti che ti stia completamente connettendo con i tuoi potenziali clienti e clienti, e persino anticipando le loro esigenze e problemi prima che si presentino. In tal modo è possibile impedire a più di loro di dirigersi verso un concorrente.
Domanda 1: In che modo la mia messaggistica può connettersi meglio con i miei clienti?
Pensaci dalla prospettiva di quando sei il cliente. All'inizio del tuo viaggio di interazione con un marchio, speri che:
- Comunicare con una "voce" e un messaggio coerenti.
- Ricorda le tue precedenti interazioni con loro.
- Cura di offrire valore prima di aver effettuato un acquisto.
Quindi, se e quando deciderai di acquistare qualcosa da loro, vorrai che il marchio dimostri di apprezzarti come cliente. Vorrete anche che rispondano prontamente, con cortesia e completamente a qualsiasi problema che potreste avere.
Iniziamo con come presentare una "voce" coerente ai tuoi clienti.
Utilizza messaggi e messaggi coerenti
Inizia incontrando le principali parti interessate nella tua organizzazione per concordare il "volto di un marchio" che desideri presentare al mondo (nella tua proposta di valore, descrizioni di prodotti o servizi, copia e tono). Dopo averli elaborati, gestili da alcune persone esterne alla tua organizzazione per ottenere un riscontro oggettivo. Quindi apportare eventuali aggiornamenti necessari in base a questo feedback.
Dal momento che un numero crescente di potenziali clienti desidera capire il motivo per cui si è in affari, in primo luogo, si dovrebbe quindi elaborare la propria storia di origine del marchio e la dichiarazione di scopo. Se quello che ti viene in mente evoca una forte risposta emotiva, sei sulla buona strada. Quindi scrivi queste cose. Se produrrai anche uno o più video di marca, scrivi anche script per questi.
Quindi, crea un documento "voce e personalità del marchio". Il Content Marketing Institute condivide come farlo in cinque fasi. Questo chiarirà le linee guida del tuo marchio, le linee guida vocali e di messaggistica per i team di copywriting e creativi.
Infine, chiedi al proprietario del tuo marchio o a un analista di esperienza del cliente di controllare le comunicazioni dei tuoi clienti di volta in volta per assicurarti di non inviare messaggi "off brand".
Migliora la memoria del tuo cliente
Costruire un ricordo di ogni cliente non è difficile come si potrebbe pensare. Inizia con le basi, come:
- Ricordando il precedente sito Web e i visitatori della pagina di destinazione con il cookie delle sessioni e il monitoraggio di tutte le interazioni che si verificano sia all'interno che tra le sessioni.
- Catturare un "indice cliente" (di solito un indirizzo email o un numero di cellulare) il prima possibile. Il modo più semplice per farlo è attraverso i dialoghi di chat e le pagine di lead generation.
- Utilizzare strumenti di terze parti per aggiungere dati come codici postali, maniglie dei social media, hobby, ecc. A ciascun cliente.
- Segmentare i tuoi potenziali clienti e clienti in base ai dati demografici e psicografici che puoi associare a ciascuno di essi.
Ricorda di chiedere il permesso di continuare la conversazione. Durante le finestre di dialogo della chat, ad esempio, chiedi al visitatore se è possibile inviare una nota successiva con dettagli sui prodotti o servizi discussi, altri contenuti pertinenti e / o suggerire i passaggi successivi.
Lega tutte le interazioni con i visitatori a questi indici dei clienti, quindi inserisci tutti questi dati nel tuo database dei potenziali clienti e nel CRM. Nel corso del tempo, raccoglierai dati sufficienti per fungere da "dati seme" per l'analisi predittiva.
Questo mi porta alla seconda e alla terza domanda che dovresti porre, che sono cugini stretti.
Domanda 2: Come posso personalizzare al meglio la mia esperienza cliente?
McDonald's ha appena speso $ 300 milioni USD per acquistare Dynamic Yield, una società con sede in Israele specializzata in analisi predittiva. Dynamic Yield offre soluzioni per la gestione dei dati, raccomandazioni, messaggistica comportamentale e personalizzazione, tra le altre cose. Ma il fondamento di tutti questi strumenti sono i dati dei clienti che utilizzano – come trovano le correlazioni tra le varie azioni dei clienti, nel tempo, in modo che possano prevedere futuri intenti e comportamenti.
Diciamo, per esempio, che guidi attraverso il tuo McDonald's locale in una giornata fredda, e nelle tue ultime sei visite, hai ordinato un Quarter Pounder con formaggio e senza cipolle e sottaceti. Il "cervello" del sistema di ordinazione di McDonald potrebbe:
- Esegui la scansione della tua targa e riconoscerti come cliente abituale
- Dì, 'Bentornato a McDonald's! Vuoi iniziare con il tuo solito ordine? '(E adattare di conseguenza il resto della conversazione)
- Suggerire un paio di bevande calde (che hanno margini di profitto più elevati rispetto agli alimenti) per scaldarsi. Queste bevande sarebbero adattate alle vostre preferenze di gusto.
- Applica automaticamente uno sconto fedeltà del 10% al tuo ordine.
Molto carino, eh? E personalizzato, anticipatorio ed efficiente (e la velocità è ovviamente qualcosa che i clienti più veloci apprezzano molto).
Quindi, se non lo hai già fatto, pensa ai casi d'uso sia per i tuoi clienti potenziali che per quelli esistenti. E pensa agli aspetti della loro esperienza che puoi personalizzare in base ai dati che raccogli da loro nel tempo. Questi dati possono rapidamente diventare "grandi" nel tempo, fornendo preziose informazioni su chi sono ora e su cosa vorranno domani.
Domanda 3: Come posso utilizzare l'analisi predittiva per ridurre il tasso di abbandono dei miei clienti?
Nel caso in cui non hai sentito il termine "abbandono", ecco la definizione: il tasso di abbandono del cliente è la percentuale dei tuoi clienti esistenti che ti lasciano in un determinato periodo di tempo, sia che si tratti di ogni mese, trimestre o anno.
Tenere conto ricerca fatta da Frederick Reichheld di Bain & Company, l'inventore del Net Promoter Score. Ha scoperto che aumentare i tassi di fidelizzazione dei clienti solo del 5% ha aumentato i profitti del 25% al 95%. Questa è una leva finanziaria piuttosto alta. Chiaramente, se riesci a trovare un modo per anticipare i salvataggi dei clienti prima che accadano, sarai molto più avanti del gioco.
Quindi, come è possibile scoprire i sintomi di abbandono dei clienti prima e in modo più affidabile? Usando l'ultima analisi di sentimento basata su AI e algoritmi di apprendimento automatico.
Le previsioni includono l'analisi del sentimento
Wilson Raj, Global Customer Intelligence Director della società di analisi SAS, afferma che "i clienti che twittano, bloggano e piacciono le cose su Facebook accumulano simultaneamente un" punteggio di influenza ". Queste" tracce digitali ", a loro volta, possono essere sfruttate per avere una visione completa di quello cliente."
Ciò che questi strumenti di analisi del sentiment stanno davvero cercando di fare è scoprire 'sentimento inacidito' in modo che i brand possano affrontarlo prima che progredisca e alla fine 'rovini' la relazione cliente-marchio. L'ultima generazione di strumenti di analisi è molto abile nel fare proprio questo.
La cosa migliore di queste app per la misurazione delle opinioni: dal momento che misurano il sentimento automaticamente utilizzando algoritmi di text mining e di elaborazione del linguaggio naturale (NLP), sono trasparenti per il cliente. Quindi i risultati che generano sono basati su sentimenti "grezzi", non su risposte razionali.
Questo recente post di Smart Insights menziona molti altri benefici dell'analisi del sentimento nel regno dei social media.
I pronostici utilizzano i dati dei clienti e l'apprendimento automatico
Noi umani – almeno alcuni di noi – amiamo strategizzare e pensare al futuro. Siamo in grado di farlo perché a) i nostri ricordi a lungo termine hanno accumulato abbastanza informazioni ed esperienze, e b) abbiamo imparato da queste esperienze che cosa ha funzionato bene e cosa no. Queste esperienze equivalgono a "big data" e "machine learning" in modelli predittivi.
Al fine di prevedere quale sia la probabilità che i tuoi clienti si dimenano, il tuo modello deve raccogliere dati sia prima che dopo che una persona diventa cliente. Devi raccogliere e tracciare:
- Dati di interazione del sito Web
- Dati di interazione e-mail
- Dati di contatto della chat
- Chiama i dati di contatto
- Dati del canale dei social media
- Dati di contatto di Customer Relationship Management (CRM)
- Qualunque altro dato che hai e senti potrebbe essere rilevante
È ovvio che più tipi di dati raccolgono, più a lungo, più accurate saranno le tue previsioni di probabilità di abbandono.
Non hai abbastanza dati per calcolarlo a livello individuale? Nessun problema. È possibile iniziare con previsioni aggregate basate su segmenti di clienti e prospettive simili ("identici ai clienti"), che è possibile ottenere dai modelli di segmentazione dei clienti.
Dr. Eric Siegel, in questo Articolo di Harvard Business Review, condivide alcune insidie comuni da evitare quando si pianificano gli sforzi di analisi predittiva della propria squadra.
Inizia subito a porre domande chiave ai clienti
A volte chiedere le domande giuste è più importante del pensare di avere tutte le risposte. Tutti i tuoi clienti possono essere soddisfatti al 100%, ottenendo punteggi Net Promoter super-elevati e buzz sui social media. Ma se no, è un buon momento per fare un passo indietro e chiedere a te stesso – e ai tuoi team di marketing e leadership – come utilizzare la personalizzazione, l'analisi predittiva o una messaggistica più chiara e coerente per connettersi meglio con i tuoi potenziali clienti e clienti.
Ponendo le domande giuste e presentando le risposte (e gli aggiornamenti delle esperienze del cliente corrispondenti) come una squadra, è più probabile che si riducano i costosi abbattimenti dei clienti, aumentando al tempo stesso le entrate e la fedeltà dei clienti.