In linea con il suo ruolo di compagnia aerea di bandiera olandese, KLM definisce come obiettivo della sua strategia di marketing la creazione di una pubblicità a misura di utente, attraverso annunci personalizzati e pertinenti su larga scala. Affidandosi a un approccio basato sui dati, KLM voleva risolvere il problema della proliferazione dei canali frammentati ed elaborare modelli di investimento pubblicitario più efficienti ed efficaci. Attraverso la combinazione dei dati per collegare ogni touchpoint del percorso del cliente, il suo obiettivo era pubblicare annunci più pertinenti e ottimizzare la spesa pubblicitaria.
Obiettivi
Elaborare modelli di investimento pubblicitario più efficienti ed efficaci attraverso i dati
Incrementare la pubblicità pertinente
Estendere i modelli predittivi a tutti i touchpoint del percorso del cliente
Approccio
Combinazione dei dati contestuali per creare un modello predittivo con livelli granulari
Attivazione dei dati in tempo reale
Risultati
Costo per prenotazione ridotto del 40%
Prenotazioni più che raddoppiate a parità di spesa
Percentuale di clic aumentata di 1,4 volte per il gruppo di test rispetto a quello di controllo
KLM ha collaborato con Relay42, la cui piattaforma di gestione dei dati (DMP) consente ai professionisti del marketing di ottenere su larga scala una personalizzazione basata sui dati. La piattaforma DMP di Relay42 combina tutti i touchpoint e le origini dati (incluse le soluzioni di Google), orchestrando i percorsi dei clienti in tempo reale, per poi attivare i dati unificati ai fini di migliorare i risultati in termini di business ed esperienza utente.
Relay42 e KLM hanno creato una configurazione del flusso di dati ponendo al centro la piattaforma DMP. Il sistema di gestione tag di Relay42 permette di monitorare e sincronizzare in Google Analytics 360 tutte le interazioni dei clienti sul sito web e nell'app di KLM, nonché gli indicatori pertinenti di altri canali e origini dati, quali email, social media, sistemi CRM, call center e società consociate.
I dati raccolti tramite i tag di Relay42 e i tag Floodlight di DoubleClick possono anche essere inviati dalla piattaforma DMP a quella di DoubleClick, in modo da poter indirizzare annunci pertinenti ai segmenti di pubblico appropriati.
Per eseguire analisi approfondite, KLM esporta semplicemente i dati non elaborati (da DoubleClick tramite Data Transfer e da Google Analytics 360 attraverso l'integrazione perfetta) a BigQuery. Questo strumento di ricerca può quindi correlare il comportamento sul sito alle impressioni degli annunci, consentendo a Relay42 di attivare i dati e creare modelli predittivi appropriati.
“Siamo convinti che l'integrazione tra i dati e l'innovazione tecnologica sia destinata a rendere la pubblicità più efficiente e pertinente a ogni touchpoint. Con la combinazione delle origini dati, l'utilizzo dei dati proprietari e la loro attivazione in tempo reale, la pubblicità può trasformarsi in una sorta di dialogo personale, un'interazione individuale gratificante, anziché un messaggio push rivolto a più persone.”
- Kevin Duijndam, responsabile marketing multicanale, KLM
Un modello predittivo per migliorare il remarketing sulla Rete Display
KLM ha deciso di testare un nuovo approccio al remarketing. "Il nostro obiettivo è liberarci degli annunci non pertinenti, perché sono semplicemente fastidiosi", spiega Kevin Duijndam, responsabile marketing multicanale della compagnia aerea. "Siamo partiti da questo presupposto: chi vola spesso con noi ci conosce già, pertanto non sarebbe pertinente raccontare nuovamente a questi clienti cosa significa volare con noi. Tuttavia, ci siamo chiesti quando si può affermare con certezza che una persona viaggia "spesso" con la nostra compagnia. Più cercavamo di approfondire questo aspetto, più complesso diventava lo scenario delle regole aziendali, così alla fine ci siamo resi conto che non potevamo concentrarci solo sui frequent flyer, bensì dovevamo utilizzare il machine learning per capire quando gli annunci non sono pertinenti."
KLM ha elaborato una configurazione di investimento in tempo reale per includere i modelli predittivi. In questa configurazione, le interazioni con il sito web e con l'app vengono monitorate nella piattaforma DMP grazie al sistema di gestione tag di Relay42. Il comportamento pertinente dei consumatori può essere inviato in streaming in tempo reale a un motore di previsione sviluppato da KLM in Google Cloud Platform, quindi i risultati vengono ritrasmessi in streaming alla piattaforma DMP, che potrà attivare segmenti basati su regole in funzione dell'esito della previsione. Sincronizzando questo processo con DoubleClick, è possibile pubblicare e indirizzare gli annunci con la massima pertinenza.
Il team ha testato il nuovo modello predittivo per valutare eventuali miglioramenti del rendimento. KLM ha deciso di misurare i risultati in una configurazione A/B all'interno di un periodo di tempo definito, anziché misurare le differenze su base annua o mensile. I confronti di quest'ultimo tipo sono infatti meno affidabili a causa delle rapide variazioni dovute alla stagionalità, alle capacità interne e a fattori esterni derivanti dalla concorrenza.
Incremento del business e risultati positivi a livello di esperienza del cliente
Nel test KLM ha collegato i dati sull'interazione dei clienti, acquisiti dalla piattaforma DMP di Relay42, al proprio modello predittivo per prevedere il grado di pertinenza degli annunci. È stato così possibile decidere in tempo reale se mostrare o meno un annuncio specifico a un utente.
I test A/B hanno dimostrato chiaramente che il nuovo modello ha generato di fatto un incremento significativo delle prenotazioni. Con una riduzione del 40% del costo per prenotazione durante il periodo del test, KLM è riuscita ad aumentare le prenotazioni più del doppio a parità di spesa.
Il test ha generato risultati positivi anche in termini esperienza del cliente. La percentuale di clic per il gruppo di test è risultata di 1,4 volte superiore a quella del gruppo di controllo: ciò indica che il nuovo modello ha raggiunto gli utenti con messaggi ritenuti pertinenti anziché fastidiosi.
Tuttavia, il successo non si limita al miglioramento della strategia di remarketing adottata da KLM per la Rete Display. "L'aspetto ancora più importante è che abbiamo gettato le basi di un flusso di dati IT, per cui ora KLM può fare affidamento sui propri dati in tutti i canali di marketing digitale e applicare i modelli di previsione su larga scala", afferma Kevin. "Questo ci consente una maggiore flessibilità nell'introduzione di altri modelli, ma ci permette anche di estendere questo approccio ad altri canali pubblicitari online, come la rete di ricerca o i video."
