Adesso alcune strategie di engagement sui nostri visitatori.

Quelle più classiche sono strategie, come ad esempio il carrello abbandonato o l'impostazione di funnel in base al numero di acquisti funnel intesi come email, ma anche come altri strumenti di automazione, come possono essere le notifiche push é è possiamo poi andare a impostare anche dei tunnel di mail di North Riding.

Quindi se abbiamo un processo decisionale molto lungo e non riusciamo a fare in modo che l'utente acquisti alla prima visita ideale è quello di raccogliere la sua mail e avvia poi un processo in cui de attraverso le comunicazioni mail andiamo a scaldarlo.

Naturalmente in queste comunicazioni dovremo raccontargli qualcosa che sia per lui di interesse e per fare questo dovremo raccogliere dei dati sull'utente dovremmo conoscerlo.

Abbiamo poi le campagne di remarketing notifiche push, ma anche gli sms sono una strategia di engagement.

Come strutturare queste strategie? La chiave in questo caso è quella della profilazione della conoscenza del nostro utente.

Più noi riusciamo a conoscerlo piu' le comunicazioni che manderemo saranno per lui interessanti.

La profilazione può essere fatta in diversi modi.

Possiamo profilare per interessi, possiamo profilare per numero di acquisti, per il valore degli acquisti oppure per i dati personali.

Alcune di queste cose le chiediamo in fase di registrazione e altre invece le desumo.

Siamo da il suo comportamento e dai suoi acquisti, quindi si parla di profilazione esplicita e implicita.

Più noi riusciamo a segmentare e ad analizzare i nostri clienti piu' efficace saranno le strategie di engagement.

Vediamo adesso un esempio di strategia di engagement multicanale, quindi su più canali di marketing che abbiamo utilizzato.

In questo caso è un e-commerce che vende prodotti professionali per capelli, quindi abbiamo un target ben preciso.

Ma questi visitatori sono visitatori molto affezionati ai brand, per cui chi mi acquista quel brand? Io so quasi per certo che anche la volta successiva sarà interessato a quel brand.

Per cui che cosa abbiamo fatto? Abbiamo impostato delle campagne di remarketing suddivise per brand, incrociando poi il brand con la fase é il momento in cui si trova l'utente, ad esempio in questo screen vedete la campagna remarketing legata al brand OLAP l'ex.

La stessa campagna ce l'abbiamo per il cliente che ha aggiunto il prodotto al carrello ma non ha acquistato, ma anche per L'utente che ha solo visto la pagina prodotto e non ha aggiunto al carrello e la comunicazione che facciamo in queste due campagne è molto diversa, perché in un caso faremo leva su aggiungi il prodotto al carrello dall'altra parte.

Invece faremo leva sul concludi il tuo acquisto, ti manca solo uno step e andando a segmentare in questo modo i risultati sono molto migliori, perché l'utente vede qualcosa che si aspetta.

Questo ragionamento possiamo farlo nel momento in cui abbiamo già dei dati da elaborare.

Chiaramente se abbiamo pochi visitatori e pochi clienti non possiamo andare così nel dettaglio, ma questo esempio vi permette di capire il concetto di segmentazione.

In questo caso abbiamo incrociato segmentazione per brand con segmentazione sulla fase di acquisto del cliente.

É la stessa cosa abbiamo fatto sulle campagne display, quindi abbiamo creato dei segmenti di utenti che hanno visitato quelle pagine prodotto di quel brand e utenti che invece hanno quel prodotto nel carrello.

E anche qui, navigando su il, i circuiti pubblicitari di Google vedranno la stessa pubblicità che noi proponiamo sui canali social.

Sullo stesso e-commerce abbiamo poi implementato una strategia di engagement per i nuovi clienti, quindi quelli che hanno lasciato il loro indirizzo mail per ottenere un incentivo che in questo caso è uno sconto in euro, ma poi si sono dimenticati, quindi non hanno proseguito con l'acquisto.

Succede nella maggior parte delle volte che l'utente si iscriva, ma in realtà in quel momento non era interessato.

Si è iscritto per valutare il nostro e-commerce in un momento futuro, ma quando è il momento di acquistare l'utente, che cosa farà? Andrà a cercare tutti gli e-commerce che vendono quel prodotto e sceglierà quello che gli propone le migliori condizioni in quel momento.

Cosa possiamo fare per evitare cio'? Ricordargli periodicamente che noi esistiamo? Quindi in questo caso abbiamo impostato un panel di quattro mail automatiche nei primi trenta giorni e successivamente, se non acquista in questi trenta giorni è un altro fan nel di tre mail dai quarantacinque ai sessanta giorni.

In questo modo ci diamo un tempo di due mesi di sessanta giorni per fare in modo che questo utente acquisti da noi, dopodiché finisce nel segmento cosiddetto dei clienti dormienti.

Altre azioni di engagement sempre sullo stesso e-commerce, sono la classica media, il carrello abbandonato dove in questo caso gli andiamo proprio a far vedere quali sono i prodotti che ha lasciato nel carrello e l'utilizzo dei prodotti raccomandati.

Uno degli strumenti molto utili nel momento in cui iniziate a raccogliere una quantità di dati consistenti è la matrice per FM matrice fm è una segmentazione avanzata dei vostri utenti che va ad incrociare il dato relativo al numero di acquisti fatti, dall'utente alla frequenza degli acquisti che ha fatto e alla sua spesa complessiva, quindi al valore del singolo utente.

Questi segmenti vengono poi intrecciati tra loro, quindi io posso sapere chi ha acquistato due volte e ha speso più di cinquecento euro piuttosto che posso sapere chi non acquista da sei mesi e ha speso trenta euro.

Quindi in base al mio pubblico, in base alle abitudini di acquisto, posso creare dei segmenti super personalizzati e andare poi a utilizzare questi segmenti per le mie comunicazioni.

L'efficacia di questo strumento è sta proprio nel fatto che utilizzando questi segmenti super profilati io riesco a fare delle comunicazioni molto interessanti per i miei visitatori.

Uno dei tool che vi posso consigliare per fare analisi FM è FM cube, che a me piace molto perché ha un'interfaccia marketing friendly e quindi con poche azioni si riescono davvero a creare i nostri segmenti e poi sia anche la possibilità di esportarli e utilizzarli nel nostro tool di marketing automation o email marketing.

Quella che vedete qui è la dashboard iniziale, la panoramica dei nostri utenti in cui tutte le fasce sono personalizzabili.

Quindi dove vedete utenti ibernati che in questo caso io considerato ibernati? Chi ha fatto acquisti più di un anno fa? Se il vostro tempo medio di acquisto è di ventiquattro mesi, quel dato potrete andare a modificarlo, quindi va settata poi sulla base del vostro target di riferimento figo.