Retargeting personalizzato, 3 esempi evoluti

Il retargeting è una parte non trascurabile delle attività di marketing basate sull’internet retail. Il senso generale di attività di questo tipo è quello di continuare una conversazione già iniziata con l’utente, tipicamente dopo una prima visita al sito o una qualunque interazione online.
Le occasioni di retargeting sono potenzialmente infinite – basta un view o un click – e sono alla portata di tutti. Sul piano strategico, tuttavia, si lavora ancora troppo poco. Si tratta di un momento delicato: da un lato non bisogna sprecare quanto si è investito per attrarre l’attenzione delle persone, dall’altro è importante fare attenzione a non bruciare una potenziale opportunità (tipicamente agendo in maniera poco elegante o con eccessiva pressione).

Pensiamo a modelli di business basati sulla vendita di prodotti per l’uso quotidiano, per esempio per la cura e l’igiene personale. E’ evidente a chiunque che l’aver cercato una certa marca di shampoo online non sia una ragione sufficiente per inseguire un utente con banner su tutti i canali.

Adagiarsi sul retargeting di un pixel in molti casi è controproducente perché, oltre a peggiorare la percezione del brand, abbassa i click through rate di qualunque formato pubblicitario e i punteggi di qualità degli account.

Immaginiamo quindi un mondo senza banner invadenti.

Immaginiamo un retargeting personalizzato ed intelligente, che si basa su segmenti e obiettivi.

Ecco 3 esempi.

Recupero del Carrello abbandonato con sconto personalizzato

Partiamo da un esempio semplice già ampiamente sperimentato in letteratura: il recupero del carrello abbandonato per email. Si tratta di una comunicazione – più o meno ingaggiante – che viene recapitata nella inbox, tendenzialmente dopo 24 ore, dall’interruzione di un acquisto su un ecommerce.

Questo di per sé è un retagergeting personalizzato, perché l‘email è indirizzata specificamente a una persona e mostra le immagini del prodotto desiderato. Tuttavia, il più delle volte queste email non tengono conto della storia delle persone, ma sono dei semplici trigger. Una differenziazione importante dovrebbe essere fatta sul ciclo di vita del lead o cliente: un utente di tipo hero, che ha quindi effettuato un volume di spesa alto e frequente, non è certamente uguale a un utente nuovo. La personalizzazione dell’incentivo alla conversione, qualora ce ne sia uno, potrebbe a quel punto essere messa in evidenza con le opportune differenze.

Questo è l’esempio di Dollar Shave Club, che punta sulla membership e non solo sul prodotto.

 

 

Retargeting personalizzato su utenti inattivi

Abbiamo detto che la marketing automation riconosce l’utente e che il retargeting non deve essere fatto necessariamente sull’ultimo prodotto visto o cliccato. In alcuni formati di advertising per esempio, come i caroselli di Facebook, si potrebbe immaginare una personalizzazione basata su segmenti invece che su correlazioni manuali. Grazie all’intelligenza artificiale potete proporre prodotti che sono piaciuti a utenti simili tra loro. E’ quello per esempio che realizza Amazon attraverso i suoi algoritmi, ma non è il solo a poterlo fare.

Il retargeting a quel punto diviene è un vero servizio per l’utente e non è più vissuto come un invadente tentativo di concludere la vendita. Un approccio di questo tipo può avere molto successo nel caso di utenti inattivi da molto tempo, che vanno quindi stimolati, se non con il classico incentivo, anche con proposte interessante e in linea con il loro profilo (personalizzate e rilevanti). Se nel primo esempio l’obiettivo era quello di spingere alla chiusura di un bisogno espresso, in questo caso si tenta di anticipare un’esigenza latente.

Retargeting personalizzato di Up-Sell e Cross-Sell

Il retargeting deve tenere conto della storia e delle abitudini di acquisto di ogni persona. Si possono impostare delle strategie basate su dati di tipo RFM (incrociate con i cicli di vita dei prodotti) per creare campagne di retargeting che intervengono al momento in cui si prevede un riacquisto, anticipando quindi eventuali necessità (per esempio proponendo sconti su una soglia di quantità appena superiore all’ultimo acquisto, oppure proponendo una formula in abbonamento se possibile).

Ma come è possibile intervenire quando la storia del cliente è lunga e complessa? Quando sono stati acquistati molti prodotti a distanza ravvicinata e di tipologie differenti? Come si sceglie su cosa puntare?

Una piattaforma di marketing automation, basata su segmenti è in grado di scegliere al tuo posto cosa proporre a chi, sollevandoti dall’incombenza di dovere stabilire a priori chi riceverà cosa sulla base dell’ultimo acquisto.

Troppo difficile? No, è solo che non lo hai mai fatto!! 🙂