Você que trabalha com marketing sabe o quanto é difícil acompanhar os clientes hoje em dia. Eles fazem pesquisas aprofundadas antes de qualquer compra e esperam que as marcas sejam relevantes e os ajudem em todas as etapas da jornada do consumidor.
Isso parece muito, mas os mesmos avanços tecnológicos que deram todo esse poder para os clientes exigentes também podem ajudar a sua marca.
O machine learning é uma ferramenta que ajuda no seu trabalho de atender às expectativas das pessoas. Ele serve para criar campanhas de marketing automatizadas em larga escala, levando a mensagem certa para o consumidor certo, no lugar certo e na hora certa, agradando as pessoas na medida e gerando os resultados esperados pelos anunciantes.
Depois de trabalhar com centenas de marcas que usam machine learning para aprimorar suas estratégias de marketing, descobrimos que os melhores resultados são obtidos por quem segue cinco regras – e que fazem cinco perguntas – para ter sucesso nessa era do marketing automatizado.
1. Otimize para ter crescimento, e não eficiência
O machine learning só funciona para aquilo que fazemos ele otimizar. Se algumas marcas são obcecadas por eficiência, ou por mensurar cada dado separadamente, as que têm melhor desempenho buscam crescimento lucrativo e têm uma visão holística do marketing.
Um exemplo é a HomeAway. Quando focou no lucro a longo prazo, em vez do ROI de curto prazo, a empresa conseguiu crescer dramaticamente e ainda aumentou a receita de 2017 em 115% sobre o ano anterior.
Além disso, o Google também tem trabalhado com algumas das empresas de serviços financeiros de alta performance que otimizam compras feitas pela internet, por telefone ou pessoalmente, enquanto outras otimizam apenas os pedidos de informações online. A diferença é que, no primeiro caso, o algoritmo de machine learning vai trazer bem mais vendas, e de uma maneira mais eficiente, do que no segundo.
Outro caso são as empresas de serviços financeiros online, como a Betterment. Em vez de focar apenas em search ou apenas em vídeo, a empresa colocou os dois para funcionar juntos. Ela acompanhou os sinais de intenção de quem buscou palavras-chave ligadas ao sistema financeiro no Google para engajar essas mesmas pessoas no YouTube. Assim, a marca melhorou significativamente sua campanha na plataforma de vídeo, e também aumentou em 245% as buscas pela marca no Google (conheça o case em inglês aqui).
2. Conquiste os melhores clientes
Você já deve ter ouvido a regra geral de que 20% dos clientes geram 80% dos lucros. Mas a maioria dos anunciantes conquista novos clientes como se todos fossem iguais. Em vez de investir em pessoas com menor probabilidade de gerar resultados, os melhores profissionais usam o machine learning para focar nos clientes mais valiosos a longo prazo - ou seja, estão automaticamente atingindo pessoas com maior customer lifetime value (CLV).
O Google trabalha de perto com empresas de turismo que descobriram que os melhores clientes nem sempre são os que reservam as viagens mais caras, e sim os que viajam com maior frequência. Por isso, a empresa decidiu focar nesses clientes de alto valor, em vez de dar importância para o ROI de curto prazo. Usando machine learning, a marca lucrou mais com pessoas com quem tinham maior probabilidade de fazer negócios ao longo do tempo.
3. Ganhe mais com os clientes que você já tem
Os melhores profissionais focam em aumentar o CLV dos clientes atuais. Ao ganharem mais ao longo do tempo com cada cliente, as marcas conseguem investir em conquistar mais pessoas. Melhor que isso: eles ganham ainda mais clientes que a concorrência.
Os melhores profissionais aumentam o CLV usando machine learning para aprimorar vendas cruzadas e reduzir perdas. Para as vendas cruzadas, as marcas mapeiam o que o cliente está pensando em comprar e se antecipam ao anunciar justamente aquele produto para ele. Para reduzir as perdas, as marcas identificam clientes de alto valor com risco de deixarem de comprar, e fazem ofertas únicas para aumentar a retenção.
Depois que lançou a primeira campanha de venda cruzada e redução de perdas, a seguradora Allstate aumentou a retenção em 2,4 vezes, e ainda descobriu que as vendas cruzadas eram 4 vezes mais eficientes que readquirir clientes (saiba mais no case em inglês aqui).
4. Melhore suas peças criativas
Em um mundo em que o marketing digital é automatizado, o poder da sua marca, a personalização dos seus anúncios e a conexão emocional que você cria com as pessoas fazem toda a diferença.
Em campanhas de search, o machine learning pode criar centenas de anúncios sob medida para uma única palavra-chave, usando uma ferramenta chamada anúncio de pesquisa responsivo. Ela cria peças únicas a partir de alguns títulos e descrições, automaticamente impactando a pessoa certa da maneira certa.
No YouTube, anunciantes usam o machine learning para personalizar o conteúdo em larga escala. A Frito-Lay identificou as categorias de conteúdo mais populares do YouTube para cada público, de games a moda dos anos 90. Eles usaram a ferramenta Director Mix (conhecida no Brasil como Vogon) para criar peças variadas para cada uma dessas principais categorias. No fim, eles configuraram a campanha para que a peça certa impactasse a pessoa certa na hora certa. Quem decidir assistir a um clipe, por exemplo, pode ser impactado por uma peça que tem a ver com música.
5. Invista nas melhores experiências mobile
Não importa a beleza ou a eficiência do seu anúncio. Se a experiência mobile que você oferecer for ruim, seus clientes não vão converter. E os melhores profissionais entendem o valor de experiências rápidas e sem sustos. Com o marketing automatizado, os algoritmos de lances com machine learning direcionam os clientes automaticamente para sites que convertem melhor. Assim, os sites que não se saem tão bem no mobile ficam para trás.
Vemos as marcas adotando novas tecnologias, como o Progressive Web Apps ou o Accelerated Mobile Pages para aumentar a velocidade e a experiência dos seus sites mobile. Por exemplo, a Alibaba, que já tem uma boa taxa de conversão, lançou um Progressive Web App e viu suas conversões aumentarem em 76%.
Os profissionais de ponta costumam ser melhores que os outros em todas essas cinco regras. Já pensou em competir com um publicitário que foca em maximizar os lucros no lugar da eficiência, que foca em adquirir os melhores clientes, que ganha mais dinheiro para cada cliente adquirido, cujo site converte melhor e que tem peças melhores e mais atraentes?
Em uma concorrência online, qual é a chance de você ganhar de um profissional desses?
