As 5 Regras de marketing automatizado que deve seguir

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 do processo de consumo.

Isto parece muito, mas os mesmos avanços tecnológicos que deram todo este poder aos clientes cada vez mais exigentes, também podem ajudar a sua marca.

O machine learning é uma ferramenta que ajuda no seu trabalho de atender às expectativas das pessoas. Serve para criar campanhas de marketing automatizadas em larga escala, levando a mensagem certa ao consumidor certo, no lugar certo e na hora certa, agradando às pessoas na medida correta e gerando os resultados esperados pelos anunciantes.

Segundo os dados de centenas de marcas que usam machine learning para aprimorar as suas estratégias de marketing, os melhores resultados são obtidos por quem segue cinco regras fundamentais para ter sucesso nesta era do marketing automatizado.

1. Otimize para ter crescimento, e não eficiência

O machine learning só funciona para aquilo que o fazemos otimizar. Se algumas marcas são obcecadas por eficiência, ou por medir cada dado separadamente, as que têm melhor desempenho procuram crescimento lucrativo e têm uma visão holística do marketing.

Um exemplo é a HomeAway. Quando se focou no lucro a longo prazo, em vez do ROI a curto prazo, a empresa conseguiu crescer dramaticamente e ainda aumentou a receita de 2017 em 115% sobre o ano anterior.

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 a funcionar em conjunto. Acompanhou os sinais de intenção de quem procurou palavras-chave ligadas ao sistema financeiro no Google para engajar essas mesmas pessoas no YouTube. Assim, a marca melhorou significativamente a sua campanha na plataforma de vídeo, e também aumentou em 245% as buscas pela marca no Google.

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 se focarem nos clientes mais valiosos a longo prazo - ou seja, estão automaticamente a atingir pessoas com maior "customer lifetime value" (CLV).

Existem dados recentes de empresas de turismo que descobriram que os melhores clientes nem sempre são os que reservam as viagens mais caras, mas sim os que viajam com maior frequência. Por isso, a sector focasse nesses clientes de alto valor, em vez de dar importância ao ROI de curto prazo.

Usando machine learning, as marcas lucram mais com clientes com quem têm maior probabilidade de fazer mais negócios e ao longo do tempo.

3. Ganhe mais com os clientes que você já tem

Os melhores profissionais focam-se 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 a pensar comprar e antecipam-se ao anunciar-lhe justamente aquele produto. 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 de ter lançado 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.

4. Melhore suas peças criativas

Num mundo em que o marketing digital é cada vez mais 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, alguns 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, desde os jogos à moda dos anos 90. Eles usaram a ferramenta Youtube Director Mix para criar peças variadas para cada uma dessas principais categorias.

No final, 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 má, os 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 adoptar 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 fabulosa taxa de conversão, lançou um Progressive Web App e viu suas conversões aumentarem em 76%. Pois é...

Moral do Artigo

Os profissionais de topo, costumam ser melhores que os demais em todas essas cinco regras. Já pensou em competir com um marketeer que se foca em maximizar os lucros no lugar da eficiência, que se foca em adquirir os melhores clientes, que ganha mais dinheiro para cada cliente adquirido, cujo website converte melhor e que tem conteudos melhores e mais atraentes?

No mercado da web em que toda a gente persegue o seu lugar ao sol, que hipoteses terá você contra profissionais de topo?