El director de marketing de Dish Network, Jay Roth, nos explica cómo ha sido posible impulsar el crecimiento de la empresa gracias a la transformación del marketing digital.
Formamos parte del sector audiovisual. Nuestros clientes deciden cómo, cuándo y dónde consumen los contenidos, por lo que, si no cubrimos sus necesidades, nos dejan de ver o recurren a otra marca de la competencia.
Nos dimos cuenta de que necesitábamos volver a plantearnos nuestros objetivos, las prioridades en cuanto al marketing y nuestras formas de medir el éxito si queríamos ampliar nuestra base de suscriptores y potenciar un crecimiento rentable.
Para lograr el crecimiento, nos centramos en tres cambios estratégicos. Te explicamos cómo puedes ponerlos en práctica.
1. Establecer una única métrica de crecimiento y que todo el marketing gire en torno a ella
Dish Network es una empresa omnicanal. Los usuarios eligen la forma de interactuar con nosotros: online, offline, a través del móvil o todas ellas. Para que nuestro marketing fuera más eficaz, era necesario agrupar las opciones offline y las digitales en lugar de centrarnos en los diferentes canales por separado.
Para que nuestro marketing fuera más eficaz, era necesario agrupar las opciones offline y las digitales.
Para conseguirlo, tuvimos que enfrentarnos a dos retos importantes: asegurarnos de que los puntos de contacto online y offline y las acciones de conversión se podían vincular sin problemas, y crear un sistema que, a través de los datos, pudiera detectar cómo sacar el máximo partido a nuestra inversión.
Una de las estrategias más exclusivas de nuestra empresa es tener en cuenta los datos de nuestros centros de atención telefónicos al plantear la inversión en marketing digital. Creemos que es muy importante sacar el máximo partido a los centros de atención telefónicos para captar nuevos clientes, aunque sepamos que muchos de ellos comienzan su ciclo de compra en medios digitales. También sabemos que, antes de registrarse, más de la mitad de nuestros suscriptores nuevos interactúan con nosotros a través del teléfono.
El marketing telefónico suele lograr mayores tasas de conversión, por lo que integramos los datos de conversión de llamadas en la búsqueda de pago de forma que el marketing digital funcionase mejor y conseguir con él más oportunidades de venta a través del teléfono. Con las extensiones de llamada en los anuncios de búsqueda conseguimos que los clientes nos pudieran contactar de una forma más fácil y rápida con un solo clic desde Google. Actualmente, las extensiones de llamada suponen un tercio de las conversiones conseguidas mediante los anuncios de búsqueda.
2. Tener en cuenta el valor del tiempo de vida del cliente (CLV) para llegar a los clientes de alto valor
Somos conscientes de que cada cliente es distinto: el valor de algunos es cinco veces superior que el de la media, la tasa de abandono de otros es muy elevada, y también los hay que necesitan una asistencia técnica inmejorable. Para que nuestra estrategia funcione, ha sido crucial conocer todos los atributos y el valor de estos segmentos únicos, así como gestionarlos de forma distinta.
No siempre hemos tenido este punto de vista; el cambio de perspectiva sobre el valor del tiempo de vida del cliente (CLV) en nuestras estrategias de marketing, concretamente en el ámbito digital, lo realizamos hace poco tiempo. Nos dimos cuenta de que no servía de nada tener un plan de marketing clásico que se basara en los canales lineales, como la televisión, la radio o los medios digitales. Teníamos que encontrar una estrategia de marketing omnicanal y que se centrara en los medios digitales para poder identificar y llegar a nuestros clientes de alto valor.
No siempre hemos tenido este punto de vista; el cambio de perspectiva sobre el valor del tiempo de vida del cliente, lo realizamos hace poco tiempo.
Lo primero que hicimos fue asegurarnos de que conocíamos los atributos de los clientes de alto valor para después basar nuestras estrategias de marketing en esos datos. Por ejemplo, si sabemos que algunas señales concretas están estrechamente relacionadas con el CLV, transferimos esos datos a Google Ads para que se optimice la estrategia y podamos llegar a una mayor cantidad de clientes de alto valor.
Los resultados hablan por sí mismos: la rentabilidad de nuestras campañas de rendimiento se ha incrementado en un 43 % desde que a principios de año comenzáramos a utilizar una estrategia de puja de retorno de la inversión publicitaria objetivo.
3. Tener en cuenta el machine learning a la hora de invertir
El machine learning ha sido crucial para saber qué es lo que funciona y lo que no, y para ayudarnos a mejorar. La automatización del marketing reduce la incertidumbre cuando llevamos a cabo la planificación y nos permite sacar el máximo partido a cada inversión.
La automatización del marketing reduce la incertidumbre cuando llevamos a cabo la planificación y nos permite sacar el máximo partido a cada inversión.
Por ejemplo, solíamos recurrir a las pujas manuales por palabras clave específicas en la Búsqueda de Google. Actualmente, gracias al machine learning de Smart Bidding de Google, podemos pujar para conseguir conversiones reales. También nos permite conectar los datos offline con nuestras inversiones en medios digitales para mejorar el rendimiento. Desde que adoptamos este nuevo planteamiento, las conversiones se han multiplicado por 15 y la tasa de conversión ha aumentado en un 60 %.1
Con el machine learning, además, conseguimos información valiosa mucho más rápido. Antes era necesario esperar a que terminase la campaña, algo que podía ser cuestión de meses, para conseguir los datos y aplicarlos a nuestras acciones de marketing. Con el machine learning, podemos conseguir la misma información en una sola tarde. Podemos predecir los resultados antes de tenerlos. Por ejemplo, podemos utilizar los datos de rendimiento en tiempo real para prever el retorno de la inversión máximo de una campaña durante su periodo de publicación. De esta forma, podemos incrementar o reducir la inversión como corresponda.
Gracias al machine learning también tenemos más posibilidades de encontrar muchos más clientes de alto valor y llegar a ellos como si siguiésemos utilizando los sistemas manuales. Conocemos mejor las características de los clientes y podemos predecir cuál será el mejor paquete de programación para ellos, al tiempo que nos ayuda a personalizar de forma automática nuestro marketing en función de sus necesidades. Gracias al machine learning, la personalización y la relevancia a gran escala se han convertido en realidad.
