Un cambio di paradigma: il People-based Marketing

Tradizionalmente i marketers utilizzano i cookie per targetizzare prospect e clienti. I cookies e i pixel permettono infatti di recuperare molte informazioni della visita di un utente in un sito, che poi vengono utilizzate per creare campagne di marketing (e remarketing) con contenuti rilevanti rispetto alla suddetta visita. I cookie ed i pixel tracciano tuttavia i dispositivi e non gli utenti stessi, limitando di fatto l’efficacia delle campagne e delle iniziative commerciali, con il rischio di risultare fuori contesto, ridondanti, addirittura fastidiose.

Siamo inoltre ben consapevoli delle trasformazioni in atto nel mondo digitale attraversato dalla cookieless revolution: la necessità per gli inserzionisti di accedere ad un sempre maggiore volume di dati sul comportamento degli utenti si scontra con i grandi cambiamenti che sconvolgono l’online advertising, la programmata e già in atto dismissione dei cookies di terza parte, e la recente illiceità del trattamento dati di Universal Analytics minano una componente fondamentale del funzionamento delle piattaforme di erogazione dei contenuti pubblicitari. 

In questo scenario abbiamo riconosciuto il People-based marketing come una strategia adatta a colmare il limite dei cookie e che garantisce brand exposure cross-channel evoluta, fornendo agli utenti e ai clienti un’esperienza coerente, significativa ed integrata.

Per farlo è necessario un approccio olistico ai dati che, utilizzando i first-party data del customer relationship management (CRM), permetta la creazione di profili utenti con informazioni riguardo alle loro preferenze, comportamenti, abitudini di acquisto e canali di comunicazione preferiti in modo da strutturare una strategia di marketing personalizzata e non più di massa.

In Storeis abbiamo quindi definito una metodologia di data analysis che dia significatività ai customer data storici raccolti come base per la costruzione di profili utenti che guidino la strategia di marketing on ed off-site.

Processo e roadmap

Attraverso un processo condiviso con il cliente di RFM Analysis studiamo il dato storico per individuare i tratti caratteristici dei clienti, e portare quindi alla luce importanti fattori che supportino la segmentazione che è necessaria per i successivi step, come ad esempio il customer lifetime value (dato da frequency e monetary value) e la retention (data dalla recency, che a sua volta è un indicatore per l’engagement). 

Utilizzando gli insights derivati dalla RFM Analysis sviluppiamo quindi un identikit delle Buyer Personas del business (una rappresentazione dei clienti ideali, basata su dati reali) e procediamo ad analizzare i contenuti esistenti del sito web, mappandoli per comprenderne la rilevanza e porli in una relazione diretta con i profili precedentemente identificati, da cui classifichiamo, prioritizziamo e strutturiamo due tipologie distinte di Customer Journey, ovvero il percorso che il cliente (o prospect) attraversa tramite multipli canali, touchpoints e che guida la sua esperienza con il brand:

• Journey cross-personas: con punti di contatto e percorsi comuni a più buyer personas identificate a monte
• Journey ad-personas: altamente personalizzati, che esaltano ogni singolo passaggio per costruire una brand experience ingaggiante e potenziare la retention.

Benefit e risultati

I benefici di questa strategia sono stati misurati su diversi settori, e hanno visto applicazioni eterogenee – dal miglioramento dei contenuti brand, alla crescita delle performance dell’email marketing, fino ad una diversa e più personalizzata strategia di campaign management – con risultati misurati tra il 2021 e l’anno corrente:

SETTORE FASHION-SPORT

Per il cliente è stata messa a terra un’attività di revisione delle customer journeys basata su RFM e Content Relevance analysis che ha contribuito ad una crescita overall del Conversion Rate su editorial ed automated email del 41%, ha portato ad un +24,8% del traffico al sito e una crescita del 95,5% delle Revenue dovuta all’aumento dell’AOV (ossia dell’ Average Order Value) ottenuto grazie alla migliore segmentazione del target e alle journey ad-personas, su un periodo di analisi di 6 mesi (set-21 – mar-22 vs PP).

SETTORE CYCLING

La Cycling Industry ha vissuto una crescita incredibile dall’inizio della pandemia nel 2020, che ha richiesto un’evoluzione digitale delle aziende per restare rilevanti e capitalizzare la domanda incrementale. Storeis vanta una collaborazione con diversi brand di altissimo profilo nel settore, che hanno colto l’importanza del People-based Marketing. Abbiamo operato su diverse lunghezze nel settore, tra cui:

1. Lo sviluppo di survey ad-hoc per raccogliere insights e conferme sulle analisi effettuate sui database clienti che hanno poi permesso di sviluppare una content strategy cross-personas e customer journeys automatizzate tramite HubSpot e re-ingaggiare dormant users, focalizzando la strategia del marchio sui profili alto spendenti

2. La creazione di audience ad-hoc sulle piattaforme di online advertising e lo studio di un piano di lancio per un nuovo prodotto hanno contribuito a generare:

• una crescita del 50% del traffico sul sito del brand YoY
• oltre 1,3 mln di views da utenti altamente profilati sul video di lancio YouTube
• +40% di ricerche brand nel periodo di lancio vs. media annuale

3. Un processo condiviso di data design e RFM analysis approfondito, basato sul dataset di clienti e incrociato con il catalogo prodotti di un marchio internazionale leader nei cycling accessories, ha invece evidenziato come il 91% degli utenti fossero One-time Buyers, con livelli di retention in progressiva contrazione che stavano nuocendo alla crescita dell’ecommerce; ha inoltre messo in luce come le marcate differenze tra i diversi comportamenti d’acquisto degli utenti su base geografica, stagionale e di categoria non fossero pienamente considerate nella costruzione della strategia di email marketing.

SETTORE LUXURY FURNITURE

La peculiarità del progetto è stata quella di avere due principali core target – ovvero B2C e B2B – con customer journey e shopping behaviour differenziati, ma con alcuni tratti in comune, in mercati altamente competitivi come gli Stati Uniti.

A valle di una prima analisi del pubblico e degli insight raccolti dal Cliente, abbiamo realizzato un processo condiviso di costruzione delle buyer personas, che ha permesso di realizzare una Ad Content Strategy modulare e differenziata per le diverse brand personas. Unendo la strategia ad un’attività di content production e progettazione grafica, il progetto ha guidato la messa a terra delle attività di digital advertising, andando a colpire in maniera più mirata ed efficiente le audiences individuate e riducendo la dispersione di budget su profili out-of-scope e touchpoints inadatti a raggiungere gli obiettivi di business.