دليل تسويق المحتوى الذي ينشئه المستخدم المستند إلى البيانات

نعلم جميعًا أهمية استخدام البيانات في تسويق المحتوى ، ولكن مجرد قول "استخدام البيانات" أمر عام.

ما هي المقاييس التي تهم فعليًا B2C ومسوقي التجارة الإلكترونية لتشكيل وتحسين استراتيجية تسويق المحتوى؟

تأتي الأفكار الأكثر تأثيرًا من عملائك: المراجعات والصور والأسئلة والأجوبة وتفاعلات الوسائط الاجتماعية والتعليقات المباشرة الأخرى.

حتى الآن ، كان من الصعب تطبيق البيانات فعليًا للحصول على وجبات سريعة قابلة للتنفيذ من محتوى العملاء ، ولكن مع التقدم في علم البيانات ، هناك الآن طرق مثيرة للتعمق في ما يقوله عملاؤك.

ما هي إستراتيجية تسويق المحتوى التي ينشئها المستخدمون والتي تعتمد على البيانات ، ولماذا تعتبر مهمة؟ تابع القراءة لمعرفة ذلك…

ما سبب أهمية المحتوى الذي ينشئه المستخدمون؟

لا يمكن للمتسوقين عبر الإنترنت لمس العناصر التي يتصفحونها فعليًا ، لذلك يلجأون إلى مراجعات المنتجات وصور العملاء وأشكال أخرى من المحتوى الذي ينشئه المستخدم لإبلاغ قرارات الشراء الخاصة بهم.

ماذا يحدث عندما تتعارض البيانات مع المحتوى الذي ينشئه المستخدمون

تخبرنا البيانات بثلاثة أشياء عن المحتوى الذي ينشئه المستخدمون:

1) يريد المتسوقون المحتوى الذي ينشئه المستخدمون.

هناك الكثير من الإحصائيات حول عدد العملاء الذين قالوا إنهم قرأوا المراجعات ، ولكن يتم الإبلاغ عن هذه البيانات ذاتيًا وغالبًا ما يتم جمعها في الاستطلاعات.

للحصول على فهم دقيق للتأثير الحقيقي لـ UGC ، قمنا بتحليل عدد زوار أكثر من 200000 متجر للتجارة الإلكترونية كانوا يشاركون بنشاط في مراجعات العملاء وتقييمات النجوم وصور العملاء.

الموجودات؟

في بعض الصناعات مثل الإلكترونيات ، يتفاعل أكثر من 40٪ من زوار الموقع مع المحتوى الذي ينشئه المستخدمون.

وهؤلاء هم زوار الموقع فقط - عندما تنظر إلى المتسوقين الذين ينتهي بهم الأمر بالشراء ، فإن الأرقام تكون مذهلة أكثر.

في المتوسط ​​، يتفاعل 55٪ من العملاء مع المحتوى الذي ينشئه المستخدمون قبل الشراء.

لذا ، فإن العديد من الأشخاص الذين يزورون موقعك سيتفاعلون مع المحتوى الذي ينشئه المستخدمون ، ولكن من المؤكد تقريبًا أن الأشخاص الذين يقومون بالشراء قد فعلوا ذلك.

2) المحتوى الذي ينشئه المستخدمون يستحق الكثير بحيث لا يمكن تجاهله.

يمكنك أن ترى في الرسم البياني أدناه أن المتسوقين عبر الصناعات تزداد احتمالية شرائهم بمقدار الضعف عندما يرون المحتوى الذي ينشئه المستخدمون.

متوسط ​​الارتفاع في معدل تحويل التجارة الإلكترونية من إضافة محتوى من إنشاء المستخدمين إلى موقعك هو 161٪.

صناعة الملابس والإكسسوارات لها التأثير الأكبر بنسبة 207٪ ، وصناعة الإلكترونيات لها أقل تأثير بنسبة 81٪ - لا يزال ضعف معدل التحويل تقريبًا!

3) قيمة المحتوى الذي ينشئه المستخدمون لا يمكن إنكارها ، لكنك بحاجة إلى البيانات لتحقيق أقصى استفادة منها.

هناك العديد من الطرق للاستفادة من المحتوى الذي ينشئه المستخدمون في التسويق ، مثل تضمين آراء العملاء في الإعلانات الاجتماعية.

وتدرك العلامات التجارية الذكية أنه لم يعد كافيًا جمع آراء العملاء فقط أو أن تأمل أن يقوم عملاؤك بوضع علامة عليك على Instagram عندما يلتقطون صورة مع منتجك.

هذا هو المكان الذي يأتي فيه تسويق المحتوى الذي ينشئه المستخدم المستند إلى البيانات.

فيما يلي نظرة على كيفية تغيير البيانات الضخمة والتعلم الآلي ومعالجة اللغة الطبيعية الطريقة التي نحقق بها القيمة من محتوى العملاء.

رؤى البيانات الضخمة لتحسين النتائج

تُظهر البيانات أن المستهلكين يبحثون عن محتوى من إنشاء المستخدمين مثل التعليقات والصور والأسئلة والأجوبة كجزء من تجربة التسوق عبر الإنترنت.

لكن من الصعب على شركات التجارة الإلكترونية أن ترى بالضبط ميزات المحتوى الذي ينشئه عملاؤهم التي يستفيد منها عملاؤهم بشكل أكبر ، وتلك التي تحقق لهم أكبر قيمة.

التعلم الآلي لتحسين جمع محتوى العملاء

المستهلكون غارقون في رسائل العلامة التجارية - وكما نعلم ، فإنهم يغرقون في معظم الدعوات لجذب انتباههم.

يتمثل جزء كبير من استراتيجية تسويق المحتوى التي ينشئها المستخدم في الحصول على المحتوى في المقام الأول ، والطريقة الأكثر شيوعًا التي تطلب فيها المتاجر من العملاء التعليقات أو الصور هي من خلال البريد الإلكتروني بعد الشراء.

هذا يعني أنك بحاجة إلى أن تكون ذكيًا ولباقًا بشأن كيفية ووقت طلب محتوى العميل.

من خلال تحليل 4.5 مليون رسالة بريد إلكتروني بعد الشراء ، وجدنا أنه في جميع المجالات تتم كتابة معظم المراجعات يوم السبت في الساعة 8 صباحًا ، وأقلها مكتوبة يوم الخميس في الساعة 3 مساءً.

من خلال هذه المعرفة ، يمكن لخوارزميات التعلم الآلي تحسين طلبات ما بعد الشراء للمتاجر تلقائيًا للتأكد من أن العلامات التجارية تحقق أقصى استفادة من "الطلب".

[غرد "كيف تطلب المحتوى لا يقل أهمية عن السؤال"]

يمكن لخوارزميات التعلم الآلي أيضًا اختيار الصياغة المثالية لطلبك بحيث يزيد احتمال فتح العملاء لبريدك الإلكتروني.

لتوضيح مدى الاختلاف الذي يمكن أن تحدثه الاختلافات الصغيرة ، درسنا كيف تؤثر التغييرات في سطر موضوع رسائل البريد الإلكتروني بعد الشراء على استجابة العملاء.

بعد كل شيء ، فإن سطر الموضوع هو أول شيء يراه العميل ، وفي صندوق الوارد المكتظ ، تحدث التغييرات الطفيفة فرقًا كبيرًا.

نظرنا إلى صيغ سطر الموضوع الأكثر شيوعًا ثم عزلنا المتغيرات المستخدمة بشكل متكرر ، مثل:

في هذا الفيديو القصير ، ألق نظرة على كيفية تأثير سطور الموضوع المختلفة على معدلات الاستجابة اعتمادًا على صناعة متجرك:

اقرأ التقرير الكامل.

معالجة اللغة الطبيعية للحصول على رؤية أذكى للمشاعر

نظرًا لأن الشركات تزيد من جهودها لزيادة جمع المحتوى الذي ينشئه المستخدم ، فإنها غالبًا ما تحصل على عدد كبير جدًا من مراجعات العملاء لإدارتها يدويًا وتحتاج إلى طريقة موثوقة لأتمتة إدارة المراجعة.

إنه لأمر رائع أن يتواصل العملاء بنشاط مع العلامات التجارية ويتركون تعليقاتهم ، لكن الحجم الهائل لمحتوى UGC الذي يتم إنشاؤه على أساس يومي يمكن أن يكون هائلاً.

يحب العملاء مشاركة تجاربهم. تعد المراجعات الطويلة والمفصلة ذات قيمة فائقة للمتسوقين الذين يحاولون تحديد ما إذا كانوا يريدون الشراء أم لا ، ويمكن أن تكون مربحة للغاية للعلامات التجارية.

تساعد معالجة اللغة الطبيعية الشركات في الحصول على أهم البيانات من مراجعاتها.

على سبيل المثال ، قد تحتوي مراجعة الخمس نجوم على طلبات مهمة لتحسين وقت التسليم ، بينما قد تحتوي المراجعة ذات النجمة الواحدة بالخطأ على أنها "مراجعة سلبية" على الكثير من التفاصيل المفيدة التي يمكن أن تحث العملاء على الشراء.

يلاحظ تحليل المشاعر هذه التناقضات حتى تتمكن من الحصول على أقصى قيمة من محتوى العميل الخاص بك.

غالبًا ما تكون المراجعات مختلطة - فمن النادر أن تكون تجربة العميل إيجابية تمامًا أو سلبية تمامًا ، وتعكس المراجعات ذلك. العديد من المراجعات طويلة وتحتوي على جمل قليلة تعبر عن مشاعر متفاوتة حول منتج معين.

هذا يجعل من الصعب على صاحب المتجر إدارة آراء العملاء ، كما أنه يجعل من الصعب على العميل المحتمل اتخاذ قرار شراء مستنير.

يتيح لك اكتشاف المشاعر فهم أهم النقاط المستخلصة من المراجعات عن طريق استخلاص العبارات الرئيسية من النص وتجميعها حسب الموضوع.

لنفترض أن أحد العملاء ترك مراجعة حول وقت التسليم وعميلًا آخر ترك تعليقًا عن وقت الشحن.

تدرك معالجة اللغة الطبيعية أن هذه المراجعات تدور حول نفس الموضوع وتجمعها معًا. طريقة التحليل القديمة لن تجعل هذا الاتصال.

استنتاج

المد والجزر يتغير. تسويق المحتوى المعتمد على البيانات هو المستقبل ، ونحن نقدم لك الأدوات التي تحتاجها للبقاء في صدارة المنافسة.

يركز Yotpo على أحدث الأبحاث والابتكارات التي تمنح الشركات القدرة على جمع واستخدام UGC في التسويق وكذلك قياس النتائج وتعديل الحملات وفقًا لأهداف محددة.