Marketing basé sur l'intention 101 : les prédictions peuvent vous faire gagner du temps, de l'argent et des prospects

Apprenez à utiliser vos recherches sur le comportement des acheteurs pour créer une stratégie marketing gagnante.

Ceci est le dernier épisode de notre série sur le marketing basé sur l'intention. Lisez la première partie ici et la deuxième ici.

Il est temps pour notre dernière entrée en série, et nous allons prendre tout ce que nous avons appris et le monter par une puissance de dix.

Vous comprenez, maintenant, qui sont vos prospects et comment ils ont pensé et agi jusqu'à présent. Maintenant, il est temps de comprendre comment ils vont penser et agir à l'avenir. C'est là que le marketing basé sur l'intention montre exactement ce dont il est capable et commence à vous faire économiser du temps, de l'argent et des prospects.

Une stratégie de marketing efficace basée sur l'intention combine des algorithmes de prédiction et une modélisation de profil, qui peuvent être intégrés à l'intelligence artificielle (IA) pour une stratégie de marketing automatisée efficace.

Construire une stratégie marketing basée sur l'intention qui exploite vos données avec des investissements logiciels

Vous avez des données. Vous avez des tendances. Il est maintenant temps de mettre tout cela au travail.

Vous savez qui s'intéresse généralement à votre produit, quel contenu ils recherchent et quand, et leur comportement une fois qu'ils sont là.

Voici trois étapes pour rendre ces connaissances exploitables.

1. Tenez compte de l'intention de recherche dans votre contenu

Pour ce faire, vous devez bien comprendre le fonctionnement des classements de Google et des pages de résultats des moteurs de recherche (SERP).

Il existe deux types de requêtes de recherche :

• Les requêtes d'information (par exemple, "qu'est-ce qu'un logiciel ERP") sont mieux traitées avec un contenu axé sur la sensibilisation.
• Les requêtes transactionnelles (par exemple, "où puis-je acheter un logiciel ERP") sont mieux traitées avec un contenu destiné aux consommateurs plus loin dans l'entonnoir.

Assurez-vous de produire un contenu différent qui correspond à des mots-clés pour ces deux types de requêtes et aux étapes de l'entonnoir qu'ils traitent.

2. Utilisez votre compréhension de l'intention de l'utilisateur pour guider la recherche de vos prospects

Si je devais déposer ici un lien vers un logiciel de galerie d'art, je créerais techniquement des backlinks. Avez-vous cliqué dessus, cependant? Préférablement pas. Cela va à l'encontre du but du backlinking, qui est de guider vos utilisateurs et leur recherche.

Si je devais déposer un lien vers un logiciel de gestion de données, vous seriez beaucoup plus susceptible de cliquer car il est plus pertinent pour cet article et ce que vous recherchez.

Comment pouvez-vous appliquer un bon backlinking à votre propre stratégie marketing ?

Supposons que vous remarquiez que vos utilisateurs cliquent entre deux types de logiciels différents et passent beaucoup de temps sur chacun d'eux, il y a de fortes chances qu'ils essaient de mieux comprendre les différences entre eux.

Vous pouvez fournir un contenu qui clarifie ce qui serait le mieux pour quels cas d'utilisation, puis établir un lien vers les deux types de logiciels. Ceci est utile à la fois pour le lecteur (car cela les aide à gagner en clarté) et pour vous (car cela aide à rapprocher les prospects de la conversion).

3. Passez au niveau supérieur avec la personnalisation

La combinaison d'un logiciel de personnalisation avec une IA conçue pour intégrer votre compréhension des modèles comportementaux profonds de vos prospects fait la différence entre un bon et un marketing exceptionnel basé sur l'intention.

Seuls 34 % des répondants à une enquête Gartner de 2018 ont déclaré utiliser ou piloter l'IA dans leur commerce numérique.

Parce que vos concurrents n'adoptent pas encore cette technologie (bien qu'ils le feront), c'est votre chance de prendre une longueur d'avance, non seulement en organisant du contenu personnalisé, mais en le faisant d'une manière qui génère un taux de conversion plus élevé, un retour sur investissement plus élevé et plus grande satisfaction de la clientèle. En fait, 70 % des personnes interrogées ont affirmé que l'IA avait contribué à accroître la satisfaction des clients.

Commencez à investir dans les logiciels

Jusqu'à présent dans cette série, vos prochaines étapes ont consisté à lire et à retravailler vos personas et vos cartes de parcours client.

Maintenant, il est temps de passer à l'action. Il est temps d'investir dans un logiciel qui peut vous aider tout au long de votre parcours prédictif.

Mais dans quoi investir ? Parcourez ces quatre types de logiciels, déterminez votre budget et commencez à commercialiser avec intention :

• Logiciel de personnalisation
• Logiciel d'intelligence artificielle
• Logiciel de gestion des connaissances
• Logiciel d'analyse prédictive

MÉTHODOLOGIE

Les résultats présentés sont basés sur une étude Gartner menée pour comprendre les plans d'adoption et d'investissement de l'IA dans le commerce numérique. Cette étude visait également à comprendre la valeur, le succès de l'IA dans le commerce numérique et ses défis.

La recherche principale a été menée en ligne du 4 juin au 17 juillet 2018 auprès de 307 répondants en Amérique du Nord, en Amérique latine, en Europe occidentale et en Asie/Pacifique.

Les organisations éligibles couvrent divers secteurs, à l'exception de la santé. Les entreprises devaient avoir une approche technologique principale pour le commerce numérique en tant que «plate-forme de commerce personnalisée» ou «solution logicielle de commerce packagée» avec des revenus (> 0 USD) générés par les canaux numériques au cours de l'exercice 2017. Les entreprises devaient également utiliser actuellement ou piloter l'IA dans son commerce numérique. L'échantillon représente des organisations aux États-Unis/Canada (n=86), au Brésil (n=35), en France (n=30), en Allemagne (n=31), au Royaume-Uni (n=30), en Australie/Nouvelle-Zélande (n=30 ), Inde (n=33) et Chine (n=32).

Tous les répondants ont été sélectionnés pour leur implication dans les décisions stratégiques pour le commerce numérique au sein de leur organisation. Des quotas ont été appliqués pour les pays, les industries et les revenus à l'échelle de l'entreprise provenant des canaux numériques pour l'exercice 2017.

Intelligence artificielle : l'IA est une combinaison de technologies avancées qui modifient les comportements sans être explicitement programmées, sur la base des données collectées, de l'analyse de l'utilisation et d'autres observations. L'apprentissage automatique est une catégorie technologique clé qui pilote l'IA et comprend des techniques telles que la régression linéaire, l'arbre de décision, les réseaux bayésiens et les réseaux de neurones profonds.

L'étude a été développée en collaboration par les analystes de Gartner et l'équipe de recherche principale qui suit Commerce Technologies & Experiences.

Clause de non-responsabilité : "Les résultats ne représentent pas les conclusions "globales" ou le marché dans son ensemble, mais reflètent le sentiment des répondants et des entreprises interrogées.