Il Lead Scoring è un processo fondamentale per attribuire un punteggio a ciascun potenziale cliente, basato sul valore che esso rappresenta per il marchio. Questo punteggio, riflesso della qualità del lead, viene determinato in base a criteri come il profilo demografico, professionale e le interazioni con il marchio, nonché le azioni compiute dagli utenti a vantaggio del nostro business. Mentre la lead generation aiuta a ottenere nuovi potenziali clienti, il lead scoring permette di classificarli in base alla loro priorità, distinguendo chi è veramente interessato all’acquisto da chi è ancora nella fase di ricerca e valutazione del prodotto o servizio.
Connesso a questo strumento, ce n’è un altro, per la verità poco conosciuto, ma che risulta utilissimo per fare marketing basato sulle prestazioni, che consente di eseguire calcoli dettagliati su dati personalizzati relativi ai contatti.
Sto parlando del Performace Math, una tecnica che attraverso operazioni matematiche fondamentali come l’addizione, la sottrazione, la moltiplicazione e la divisione, consente una suddivisione dei segmenti di utenti e, di conseguenza, una personalizzazione più profonda delle interazioni e delle azioni di marketing.
Esso si combina perfettamente con il lead scoring il quale è un processo che consiste nell’assegnare/togliere dei punti ai contatti nel database (lead), in base al grado di interazione con l’azienda, con il sito web oppure in base a caratteristiche demografiche.
L’obiettivo del lead scoring è quello di aiutarti a selezionare in automatico i lead più interessanti, cioè più vicini all’acquisto, per consentirti di svolgere delle attività a loro dedicate. Il lead scoring ci aiuta a selezionare i lead più “caldi”, ovvero a capire quali sono i contatti pronti all’acquisto e quali invece hanno ancora bisogno di informazioni o incentivi per diventare clienti.
Dare un punteggio ai lead è importante soprattutto per le aziende che hanno un buon numero di contatti e hanno la necessità di dare una priorità e differenziare il proprio marketing in base al “tipo” di lead/prospect. Il performance math grazie alle proprie funzionalità di integrazione permette di combinarsi perfettamente con il lead scoring per avere dei dati sempre più qualitativi e profilati in base alle interazioni che gli utenti hanno compiuto all’interno del nostro sito web o ecommerce.
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:
- L’apertura di una mail.
- Fare clic su un collegamento.
- La visita di una pagina.
- L’iscrizione a una lista tramite un modulo.
- Scarica un ebook o un white paper.
- La 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 e-commerce 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 e-commerce 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 personalizzati 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. Di seguito propongo uno schema riassuntivo che permette di andare in profondità:
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.
Come migliorare le conversioni tramite la Matrice RFM
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.
Vantaggi dell’utilizzo del Lead Scoring e come migliorare le prestazioni
L’uso combinato del lead scoring e della performance math offre numerosi vantaggi:
- Identificazione dei veri fan e degli utenti caldi.
- 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.
- In sintesi, il 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 qualificati. La personalizzazione e l’attenzione all’utente saranno sempre più importanti per il successo futuro nel mercato digitale.
Utilizzo del Lead Scoring e della Performance Math nella pianificazione delle campagne di advertisement
Un esempio pratico dell’applicazione di lead scoring e performance math in una strategia di marketing digitale coinvolge un noto brand di cosmetici durante il lancio di un nuovo prodotto. In questa fase di pre-lancio, l’obiettivo è identificare i “true fan” e gli utenti “warm” o “hot” per il business. Il ruolo del performance math risulta essere estremamente strategico perché permette di eseguire calcoli su campi personalizzati di contatto e offerta numerici o basati sulla data. Con questa azione, puoi modificare il valore di un campo esistente utilizzando la funzione matematica di addizione, sottrazione, moltiplicazione o divisione.
Potresti volerlo utilizzare per calcolare il numero di appuntamenti o interazioni di un cliente, un totale parziale o le date di scadenza. Questo aspetto strategico risulta essere fondamentale per andare a segmentare ancora più in profondità l’interazione e le azioni degli utenti. Molti sottovalutano questo aspetto del performance math che dovrebbe essere collegato e connesso al lead scoring per avere dati veramente accurati.
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.
Mostro qui un esempio concreto:
In questo caso specifico nella sezione “ Math Operation” andremo ad inserire tutti i dati del segmento di utenti che hanno compiuto quell’azione specifica, mentre nella sezione “ADD” noi possiamo andare a settare per addizione, se un utente ha compiuto un’azione che a noi risulta essere conveniente, mentre se un utente o segmento di utenti ha compiuto un’azione che per noi risulta essere meno conveniente aggiungeremo il “LESS” e questa operazione può essere fatta per andare ancora di più in profondità e convertire al meglio i nostri utenti.
La matrix sequence
Il brand ha creato una sequenza di quattro email con obiettivi ben definiti:
Prima email:
- Inizia con un’introduzione accattivante al marchio ed evidenzia la leva differenziante del brand.
Seconda E-mail:
- Proposta di valore unico (UVP). Presenta una proposta di valore unica (UVP) con un video in cui il fondatore del brand spiega come migliorare l’esperienza dell’utente.
Terza e-mail:
- Social Proof e Recensioni. Condivide testimonianze e recensioni positive da parte dei clienti.
- Sottolinea cosa gli altri dicono del brand.
Quarta e-mail: Origine del nuovo prodotto. Qui possiamo far riferimento a vari aspetti come:
- Racconta la storia di come è nato il nuovo prodotto.
- Condivide l’ispirazione dietro al suo sviluppo.
Quinta e-mail: Sondaggio e Feedback degli Utenti
- Invita gli utenti a partecipare a un sondaggio.
- Raccogli feedback e opinioni degli utenti interessati.
- Assegnazione di Punteggi con il Lead Scoring
Per applicare il lead scoring in modo dettagliato, sono stati definiti KPI specifici per identificare gli utenti estremamente interessati al lancio. Questi punteggi si basano su azioni specifiche degli utenti all’interno della sequenza di e-mail. Alcuni esempi di punti assegnati:
- Tasso di apertura (OR): 1 punto
- Tasso di apertura click-through (CTOR): 2 punti
- Tasso di Conversione (CR): 3 punti
- Alla fine della sequenza, ogni utente avrà accumulato un punteggio basato su OR, CTOR e CR.
Personalizzazione delle comunicazioni
Una volta assegnato il punteggio, è possibile creare un pubblico personalizzato e conversioni personalizzate per comunicare in modo mirato con gli utenti di maggiore interesse. Questo significa personalizzare le comunicazioni e l’esperienza dell’utente solo per coloro che hanno dimostrato un reale interesse.
Utilizzo degli score per il retargeting
Il brand può quindi sfruttare le custom audience per il retargeting tramite advertising.
Questo permette di mostrare annunci mirati solo agli utenti qualificati, riducendo il costo complessivo della pubblicità.
Approfondimento su utenti di maggiore interesse
Per gli utenti più qualificati, il brand può implementare strategie avanzate, come:
Realizzare eventi live esclusivi solo per i “veri fan”.
- Eseguire il retargeting tramite advertising e il remarketing tramite e-mail per rafforzare l’interesse.
- Beneficiare di costi pubblicitari più bassi, poiché si colpiscono solo utenti altamente qualificati.
- Inviare e-mail e automazioni specifiche solo agli utenti interessati, escludendo il “cold traffic”.
- Coinvolgere ulteriormente gli utenti in target con eventi live e contenuti di valore.
- Automazione con bot e coinvolgimento degli utenti
Per coinvolgere ulteriormente gli utenti in target, il brand può anche sfruttare l’automazione tramite bot, ad esempio attraverso strumenti come Manychat. È possibile creare un funnel in cui gli utenti interessati partecipano a sondaggi o eventi in tempo reale. Queste azioni possono migliorare ulteriormente il tasso di apertura delle e-mail e il tasso di clic, contribuendo a migliorare la consegna delle e-mail.
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.
