Marketing basato sugli intenti 101: le previsioni possono farti risparmiare tempo, denaro e lead

Scopri come utilizzare la tua ricerca sul comportamento degli acquirenti per creare una strategia di marketing vincente.

Questa è l'ultima puntata della nostra serie sul marketing basato sugli intenti. Leggi la prima parte qui e la seconda qui.

È tempo per la nostra ultima voce di serie, e prenderemo tutto ciò che abbiamo imparato e lo aumenteremo di una potenza di dieci.

Capisci, ora, chi sono i tuoi contatti e come hanno pensato e come hanno agito finora. Ora è il momento di capire come penseranno e agiranno in futuro. È qui che il marketing basato sugli intenti mostra di cosa è capace e inizia a farti risparmiare tempo, denaro e lead.

Un'efficace strategia di marketing basata sulle intenzioni combina algoritmi di previsione e modellazione del profilo, che possono essere incorporati con l'intelligenza artificiale (AI) per un'efficace strategia di marketing automatizzato.

Costruire una strategia di marketing basata sulle intenzioni che sfrutti i tuoi dati con investimenti in software

Hai dei dati. Hai delle tendenze. Ora è il momento di mettere tutto questo in funzione.

Sai chi mostra in genere interesse per il tuo prodotto, quali contenuti bramano e quando e il loro comportamento una volta che sono lì.

Ecco tre passaggi per rendere fruibile tale conoscenza.

1. Scomponi l'intento di ricerca nei tuoi contenuti

Per fare ciò, è necessaria una profonda comprensione di come funzionano le classifiche delle pagine dei risultati di Google e dei motori di ricerca (SERP).

Esistono due tipi di query di ricerca:

• Le domande informative (ad es. "che cos'è il software ERP") vengono affrontate al meglio con contenuti incentrati sulla consapevolezza.
• Le query transazionali (ad esempio, "dove posso acquistare software ERP") vengono indirizzate al meglio con contenuti orientati ai consumatori più avanti nella canalizzazione.

Assicurati di produrre contenuti diversi che raggiungano le parole chiave per entrambi questi tipi di query e le fasi della canalizzazione che affrontano.

2. Usa la tua comprensione delle intenzioni dell'utente per guidare la ricerca dei tuoi contatti

Se dovessi inserire qui un link al software della galleria d'arte, tecnicamente costruirei backlink. Ci hai cliccato sopra, però? Molto probabilmente no. Questo vanifica lo scopo del backlinking, che è quello di guidare i tuoi utenti e la loro ricerca.

Se dovessi rilasciare un collegamento al software di gestione dei dati, saresti molto più propenso a fare clic poiché è più pertinente a questo articolo e a ciò che stai cercando.

Come puoi applicare un corretto backlinking alla tua strategia di marketing, però?

Diciamo che noti che i tuoi utenti fanno clic avanti e indietro tra due diversi tipi di software e trascorrono molto tempo su ciascuno, è probabile che stiano cercando di comprendere meglio le differenze tra di loro.

È possibile fornire contenuti che chiariscano quale sarebbe meglio per quali casi d'uso e quindi collegarsi a entrambi i tipi di software. Questo è utile sia per il lettore (poiché li aiuta a ottenere chiarezza) che per te (poiché aiuta ad avvicinare i lead alla conversione).

3. Portalo al livello successivo con la personalizzazione

La combinazione del software di personalizzazione con l'intelligenza artificiale progettata per incorporare la tua comprensione dei modelli comportamentali profondi dei tuoi lead fa la differenza tra un marketing basato sugli intenti buono ed eccezionale.

Solo il 34% degli intervistati a un sondaggio Gartner del 2018 ha affermato di utilizzare o sperimentare l'IA nel proprio commercio digitale.

Poiché i tuoi concorrenti non stanno ancora adottando questa tecnologia (anche se lo faranno), questa è la tua occasione per anticipare il gioco, non solo curando contenuti personalizzati, ma facendolo in modo da ottenere un tasso di conversione più elevato, un ROI più elevato e maggiore soddisfazione del cliente. In effetti, il 70% degli intervistati ha affermato che l'IA ha contribuito ad aumentare la soddisfazione dei clienti.

Inizia a investire nel software

Finora in questa serie, i tuoi prossimi passi sono stati la lettura e la rielaborazione aggiuntive delle tue persone e delle mappe del percorso del cliente.

Ora, è il momento di agire in grande. È tempo di investire in software che possano aiutarti lungo il tuo percorso predittivo.

Ma su cosa investire? Fai un giro tra questi quattro tipi di software, calcola il tuo budget e inizia a fare marketing con l'intento:

• Software di personalizzazione
• Software di intelligenza artificiale
• Software per la gestione della conoscenza
• Software di analisi predittiva

METODOLOGIA

I risultati presentati si basano su uno studio Gartner condotto per comprendere i piani di adozione e investimento dell'IA nel commercio digitale. Questo studio ha anche cercato di comprendere il valore, il successo dell'IA nel commercio digitale e le sue sfide.

La ricerca principale è stata condotta online dal 4 giugno al 17 luglio 2018 su 307 intervistati in Nord America, America Latina, Europa occidentale e Asia/Pacifico.

Le organizzazioni qualificate abbracciano vari settori esclusa la sanità. Le aziende dovevano avere un approccio tecnologico primario per il commercio digitale come "Piattaforma di commercio personalizzata" o "Soluzione software per il commercio in pacchetto" con alcune entrate (> $ 0 USD) generate dai canali digitali nell'anno fiscale 2017. Le aziende dovevano anche utilizzare attualmente o pilotare l'IA nel suo commercio digitale. Il campione rappresenta organizzazioni in USA/Canada (n=86), Brasile (n=35), Francia (n=30), Germania (n=31), Regno Unito (n=30), Australia/Nuova Zelanda (n=30 ), India (n=33) e Cina (n=32).

Tutti gli intervistati sono stati selezionati per il coinvolgimento nelle decisioni strategiche per il commercio digitale all'interno della loro organizzazione. Per l'anno fiscale 2017 sono state applicate quote per i paesi, i settori e le entrate a livello aziendale dai canali digitali.

Intelligenza artificiale: l'IA è una combinazione di tecnologie avanzate che modificano i comportamenti senza essere esplicitamente programmati, sulla base dei dati raccolti, dell'analisi dell'utilizzo e di altre osservazioni. L'apprendimento automatico è una categoria tecnologica chiave che guida l'IA e include tecniche come la regressione lineare, l'albero decisionale, le reti bayesiane e le reti neurali profonde.

Lo studio è stato sviluppato in collaborazione da Gartner Analysts e dal Primary Research Team che seguono Commerce Technologies & Experiences.

Dichiarazione di non responsabilità: "I risultati non rappresentano risultati "globali" o il mercato nel suo insieme, ma riflettono il sentimento degli intervistati e delle aziende intervistate.