Marketing bazat pe intenții 101: Predicțiile vă pot economisi timp, bani și clienți potențiali

Aflați cum să vă folosiți cercetarea asupra comportamentului cumpărătorului pentru a crea o strategie de marketing câștigătoare.

Aceasta este ultima parte din seria noastră despre marketingul bazat pe intenții. Citiți partea întâi aici și partea a doua aici.

Este timpul pentru intrarea noastră finală în serie și vom lua tot ce am învățat și vom crește cu o putere de zece.

Înțelegi, acum, cine sunt conducătorii tăi și cum au gândit și acționat până acum. Acum, este timpul să ne dăm seama cum vor gândi și acționa în viitor. Aici marketingul bazat pe intenții arată exact de ce este capabil și începe să economisești timp, bani și clienți potențiali.

O strategie de marketing eficientă bazată pe intenții combină algoritmi de predicție și modelarea profilului, care pot fi încorporate cu inteligența artificială (AI) pentru o strategie de marketing automatizată eficientă.

Construirea unei strategii de marketing bazate pe intenții, care să exploateze datele dvs. prin investiții în software

Ai date. Ai tendințe. Acum este timpul să punem toate acestea la lucru.

Știți cine manifestă de obicei interes pentru produsul dvs., ce conținut își dorește și când și comportamentul lor odată ce sunt acolo.

Iată trei pași pentru ca aceste cunoștințe să fie acționabile.

1. Includeți intenția de căutare în conținutul dvs

Pentru a face acest lucru, aveți nevoie de o înțelegere puternică a modului în care funcționează clasamentele Google și ale paginii de rezultate ale motorului de căutare (SERP).

Există două tipuri de interogări de căutare:

• Interogările informaționale (de exemplu, „ce este software-ul ERP”) sunt cel mai bine abordate cu conținut axat pe conștientizare.
• Interogările tranzacționale (de exemplu, „de unde pot cumpăra software ERP”) sunt cel mai bine abordate cu conținut orientat către consumatori mai departe în pâlnie.

Asigurați-vă că produceți conținut diferit care atinge cuvintele cheie pentru ambele tipuri de interogări și etapele canalului pe care le adresează.

2. Folosiți-vă înțelegerea intenției utilizatorului pentru a ghida căutarea clienților potențiali

Dacă ar fi să las aici un link către software-ul pentru galerii de artă, din punct de vedere tehnic aș crea backlink-uri. Ai dat clic pe el, totuși? Cel mai probabil nu. Acest lucru învinge scopul backlink-ului, care este de a vă ghida utilizatorii și căutarea acestora.

Dacă ar fi să arunc un link către software-ul de gestionare a datelor, ați fi mult mai probabil să faceți clic, deoarece este mai relevant pentru acest articol și pentru ceea ce căutați.

Totuși, cum poți aplica backlinking adecvat pentru propria ta strategie de marketing?

Să presupunem că observați că utilizatorii dvs. fac clic înainte și înapoi între două tipuri diferite de software și petrec mult timp pe fiecare, sunt șanse să încerce să înțeleagă mai bine diferențele dintre ele.

Puteți furniza conținut care clarifică care ar fi mai bun pentru ce cazuri de utilizare și apoi puteți face link la ambele tipuri de software. Acest lucru este util atât pentru cititor (deoarece îi ajută să obțină claritate), cât și pentru tine (deoarece ajută la mutarea clienților potențiali mai aproape de conversie).

3. Du-l la următorul nivel cu personalizare

Combinarea software-ului de personalizare cu inteligența artificială concepută pentru a încorpora înțelegerea dvs. a tiparelor comportamentale profunde ale clienților potențiali face diferența între marketingul bazat pe intenții bun și excepțional.

Doar 34% dintre respondenții la un sondaj Gartner din 2018 au spus că folosesc sau pilotează AI în comerțul lor digital.

Deoarece concurenții dvs. nu adoptă încă această tehnologie (deși o vor face), aceasta este șansa dvs. de a trece înaintea jocului, nu numai prin îngrijirea conținutului personalizat, ci făcând acest lucru într-un mod care să producă o rată de conversie mai mare, un ROI mai mare și satisfacție mai mare a clienților. De fapt, 70% dintre respondenți au susținut că inteligența artificială a contribuit la creșterea satisfacției clienților.

Începeți să investiți în software

Până acum în această serie, următorii pași au fost citirea suplimentară și reelaborarea personajelor și a hărților călătoriei clienților.

Acum, este timpul să luați măsuri importante. Este timpul să investești în software-ul care te poate ajuta pe drumul tău predictiv.

Dar în ce să investești? Faceți o întoarcere prin aceste patru tipuri de software, stabiliți-vă bugetul și începeți marketingul cu intenție:

• Software de personalizare
• Software de inteligență artificială
• Software de management al cunoștințelor
• Software de analiză predictivă

METODOLOGIE

Rezultatele prezentate se bazează pe un studiu Gartner realizat pentru a înțelege adoptarea și planurile de investiții ale AI în comerțul digital. Acest studiu a încercat, de asemenea, să înțeleagă valoarea, succesul AI în comerțul digital și provocările sale.

Cercetarea principală a fost efectuată online în perioada 4 iunie - 17 iulie 2018, printre 307 respondenți din America de Nord, America Latină, Europa de Vest și Asia/Pacific.

Organizațiile eligibile acoperă diverse industrii, cu excepția asistenței medicale. Companiile au fost obligate să aibă o abordare tehnologică principală pentru comerțul digital ca „Platformă de comerț personalizată” sau „Soluție software de comerț împachetat” cu unele (>0 USD) venituri generate de canalele digitale în anul fiscal 2017. De asemenea, companiile au fost obligate să utilizeze în prezent sau pilotarea AI în comerțul său digital. Eșantionul reprezintă organizații din SUA/Canada (n=86), Brazilia (n=35), Franța (n=30), Germania (n=31), Marea Britanie (n=30), Australia/Noua Zeelandă (n=30). ), India (n=33) și China (n=32).

Toți respondenții au fost examinați pentru implicarea în deciziile strategice pentru comerțul digital în cadrul organizației lor. Au fost aplicate cote pentru țări, industrii și venituri la nivel de întreprindere din canalele digitale pentru anul fiscal 2017.

Inteligența artificială: AI este o combinație de tehnologii avansate care schimbă comportamentele fără a fi programate în mod explicit, pe baza datelor colectate, a analizei utilizării și a altor observații. Învățarea automată este o categorie de tehnologie cheie care conduce AI și include tehnici precum regresia liniară, arborele de decizie, rețelele bayesiene și rețelele neuronale profunde.

Studiul a fost dezvoltat în colaborare de către analiștii Gartner și echipa principală de cercetare care urmăresc Tehnologii și experiențe comerciale.

Disclaimer: „Rezultatele nu reprezintă constatări „globale” sau piața în ansamblu, ci reflectă sentimentul respondenților și al companiilor chestionate.