Profilazione Utenti: Utenti a rischio (di dimenticarsi di voi)

Come ottimizzare il Customer Lifetime Value dei vostri utenti

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Eccoci giunti ad un altro episodio della nostra rubrica: Pillole di Profilazione Utenti

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Capita molto spesso, nell’ambito di qualsiasi tipo di business, che il marketing e le vendite si concentrino unicamente nell’acquisizione di nuovi clienti, non ponendo spesso la giusta attenzione al mantenimento dei clienti che già acquisiti.

Concentrarsi sul recupero di clienti, o utenti registrati, che da alcuni mesi non interagiscono con noi è un’attività particolarmente interessante per tre motivi:

  1. ci permette di incrementare il Customer Lifetime Value
  2. è un’attività con un costo estremamente limitato
  3. può essere facilmente automatizzata, non richiedendoci quindi sforzi organizzativi particolari.

Utenti a rischio: chi sono?

Il segmento degli utenti a rischio è composto da coloro che per un periodo prolungato di tempo – che sarà ovviamente differente a seconda del nostro tipo di business – non interagiscono con il nostro sito o con le nostre comunicazioni commerciali.

Gli utenti a rischio sono quindi coloro che hanno in passato acquistato da noi o si sono semplicemente registrati al nostro sito e che sono poi diventati inattivi. Si tratta di persone che hanno già mostrato interesse per i nostri prodotti o servizi e che hanno quindi un’ottima probabilità di acquistare da noi.

Dovremo quindi lavorare anzitutto per misurare quale sia la rilevanza di questo segmento e per riuscire a ridurre il più possibile la numerosità. Recuperare questi clienti non è spesso difficile ma richiede di intervenire prontamente, pena il passaggio con il tempo di questi utenti a segmenti ancor meno attivi, fino ad essere considerati persi.

Come li identifico?

Tracciare gli utenti a rischio è molto semplice in teoria, purché si abbiano a disposizione i giusti strumenti.

Per identificarli è fondamentale potersi dotare di un sistema di marketing automation avanzato che sia in grado di riconoscere i nostri utenti e che ne possa tracciare tutte le azioni compiute, così da poter effettivamente riconoscere in modo automatico questi utenti e le loro azioni nel tempo.

Cosa molto importante è il fatto che, la piattaforma scelta, verifichi automaticamente e puntualmente i nuovi utenti che durante la giornata sono divenuti a rischio e poter quindi automatizzare il flusso di comunicazioni che puntino a re-ingaggiarli.

Se infatti quest’attività viene fatta una tantum non potremo ottimizzarne la resa e diverrà una dei molti compiti ripetitive compiuti e dal nostro marketing, dal valore aggiunto ridotto a zero.

Come li re-ingaggio?

Re-ingaggiare gli utenti a rischio non è particolarmente complicato…richiede solo qualche buona idea!

Un flusso normale di recupero potrebbe prevedere una serie di comunicazioni utilizzando i diversi canali a nostra disposizione, ad esempio:

  1. Email
  2. SMS
  3. Campagna Social
  4. Web Push Notification

Andremo quindi a creare template di comunicazioni che incentivino agli utenti per tornare a visitare il nostro sito. Queste comunicazioni verranno personalizzate sul singolo utente così da aumentarne rilevanza ed efficacia.

Un passaggio importante sarà poi il riconoscerli quando effettivamente dovessero tornare sul sito e mostrare loro, ad esempio, i coupon che gli abbiamo riservato, personalizzare le varie pagine tenendo conto dei loro gusti passati e suggerendo alcune novità – magari basandosi su interessi o acquisti fatti in passato -.

Si tratta quindi di immaginare delle esperienze di reingaggio complete, che tengano conto di tutti i vari canali a disposizione. Una volta studiata quest’esperienza sarà la nostra piattaforma di automation a occuparsi di personalizzare ciascuna comunicazione e automatizzarne l’invio ogni qualvolta un utente diventi a rischio.

Alcuni esempi

Vediamo insieme un paio di esempi di email che permettano di recuperare questo tipo di utenti. Ricordiamo sempre che, oltre a prodotti suggeriti, potremmo solleticare la curiosità del nostro cliente anche con contenuti per lui particolarmente rilevanti.

Nel caso in cui il nostro sito venda prodotti dall’acquisto ricorrente potremmo basare gli algoritmi di raccomandazione sui prodotti più acquistati in passato dal singolo utente.

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Qualora invece non si tratti di prodotti di consumo potremmo concentrarci, ad esempio, sulle novità relativamente a brand o categoria acquistata l’ultima volta.

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Conclusioni

Si tratta come abbiamo visto di una strategia tanto semplice quanto efficace per recuperare, in modo rapido e costante nel tempo, una serie di utenti che rischieremmo di perdere e che potremmo dover “ricomprare” attraverso i tradizionali canali di acquisizione in futuro.