Le guide du marketing de contenu généré par les utilisateurs basé sur les données

Nous connaissons tous l'importance de l'utilisation des données dans le marketing de contenu, mais le simple fait de dire « utiliser les données » est large.

Quelles mesures importent réellement aux spécialistes du marketing B2C et du commerce électronique pour former et optimiser une stratégie de marketing de contenu ?

Les informations les plus percutantes proviennent de vos clients : avis, photos, questions-réponses, interactions sur les réseaux sociaux et autres commentaires directs.

Jusqu'à présent, il était difficile d'appliquer des données pour obtenir des résultats exploitables à partir du contenu client, mais avec les progrès de la science des données, il existe désormais des moyens passionnants d'approfondir ce que disent vos clients.

Qu'est-ce qu'une stratégie de marketing de contenu généré par les utilisateurs et basée sur les données, et pourquoi est-ce important ? Continuez à lire pour le découvrir…

Pourquoi le CGU est-il si important ?

Les acheteurs en ligne ne peuvent pas toucher physiquement les articles qu'ils parcourent, ils se tournent donc vers les avis sur les produits, les photos des clients et d'autres formes de contenu généré par les utilisateurs pour éclairer leurs décisions d'achat.

Que se passe-t-il lorsque les données et l'UGC entrent en collision

Les données nous disent 3 choses sur l'UGC :

1) Les acheteurs veulent UGC.

Il existe de nombreuses statistiques sur le nombre de clients qui déclarent lire des avis, mais ces données sont autodéclarées et souvent collectées dans le cadre d'enquêtes.

Pour obtenir une compréhension précise de l'impact réel de l'UGC, nous avons analysé le nombre de visiteurs de plus de 200 000 magasins de commerce électronique qui interagissaient activement avec les avis des clients, les notes par étoiles et les photos des clients.

Les résultats?

Dans certaines industries telles que l'électronique, plus de 40 % des visiteurs du site interagissent avec UGC.

Et ce ne sont que des visiteurs de sites Web - lorsque vous regardez les acheteurs qui finissent par acheter, les chiffres sont encore plus stupéfiants.

En moyenne, 55 % des clients interagissent avec UGC avant d'effectuer un achat.

Ainsi, de nombreuses personnes qui visitent votre site s'engageront avec UGC, mais celles qui finissent par acheter l'ont presque certainement fait.

2) L'UGC vaut trop pour être ignoré.

Vous pouvez voir dans le graphique ci-dessous que les acheteurs de tous les secteurs sont environ deux fois plus susceptibles d'acheter lorsqu'ils voient UGC.

L'augmentation moyenne du taux de conversion du commerce électronique résultant de l'ajout de contenu généré par les utilisateurs à votre site est de 161 %.

L'industrie de l'habillement et des accessoires a l'impact le plus élevé avec 207 %, et l'industrie de l'électronique a l'impact le plus faible avec 81 % - toujours près du double du taux de conversion !

3) La valeur de l'UGC est indéniable, mais vous avez besoin de données pour en tirer le meilleur parti.

Il existe de nombreuses façons d'exploiter l'UGC dans le marketing, comme l'inclusion des avis des clients dans les publicités sociales.

Et les marques intelligentes comprennent qu'il ne suffit plus de recueillir uniquement des avis clients ou d'espérer que vos clients vous taguent sur Instagram lorsqu'ils prennent une photo avec votre produit.

C'est là qu'intervient le marketing de contenu généré par les utilisateurs et basé sur les données.

Voici un aperçu de la façon dont le Big Data, l'apprentissage automatique et le traitement du langage naturel changent la façon dont nous créons de la valeur à partir du contenu client.

Informations sur les mégadonnées pour optimiser les résultats

Les données montrent que les consommateurs recherchent du contenu généré par les utilisateurs comme des critiques, des photos et des questions-réponses dans le cadre de leur expérience d'achat en ligne.

Mais c'est un défi pour les entreprises de commerce électronique de voir exactement quelles fonctionnalités UGC leurs clients utilisent le plus et lesquelles leur apportent le plus de valeur.

Apprentissage automatique pour optimiser la collecte de contenu client

Les consommateurs sont inondés de messages de marque - et comme nous le savons, ils noient la plupart des appels à leur attention.

Une grande partie de toute stratégie de marketing de contenu généré par les utilisateurs consiste en fait à obtenir le contenu en premier lieu, et la façon la plus courante dont les magasins demandent aux clients des avis ou des photos est par le biais d'un e-mail post-achat.

Cela signifie que vous devez faire preuve d'intelligence et de tact quant à la manière et au moment où vous demandez le contenu client.

En analysant 4,5 millions d'e-mails post-achat, nous avons constaté que dans tous les secteurs, la plupart des avis sont rédigés le samedi à 8h00 et le moins le jeudi à 15h00.

Forts de ces connaissances, les algorithmes d'apprentissage automatique peuvent optimiser automatiquement les demandes post-achat des magasins pour s'assurer que les marques tirent le meilleur parti de leur « demande ».

[Tweet "La façon dont vous demandez du contenu est tout aussi importante que le moment où vous le demandez."]

Les algorithmes d'apprentissage automatique peuvent également choisir le libellé parfait pour votre demande afin que les clients soient encore plus susceptibles d'ouvrir votre e-mail.

Pour démontrer à quel point de petites variations peuvent faire une différence, nous avons étudié comment les modifications apportées à la ligne d'objet des e-mails post-achat affectent la réponse des clients.

Après tout, la ligne d'objet est la première chose qu'un client voit, et dans une boîte de réception surchargée, de petits changements font toute la différence.

Nous avons examiné les formules de ligne d'objet les plus courantes, puis isolé les variables fréquemment utilisées, telles que :

Dans cette courte vidéo, découvrez comment différentes lignes d'objet affectent les taux de réponse en fonction du secteur d'activité de votre magasin :

Lire le rapport complet.

Traitement du langage naturel pour une meilleure compréhension des sentiments

Alors que les entreprises redoublent d'efforts pour optimiser la collecte de contenu généré par les utilisateurs, elles reçoivent souvent trop d'avis de clients à gérer manuellement et ont besoin d'un moyen fiable d'automatiser la gestion des avis.

C'est formidable que les clients communiquent si activement avec les marques et laissent des commentaires, mais le volume considérable d'UGC créé quotidiennement peut être écrasant.

Les clients aiment partager leurs expériences. Les avis longs et détaillés sont extrêmement précieux pour les acheteurs qui tentent de décider d'acheter ou non , et peuvent être très rentables pour les marques.

Le traitement du langage naturel aide les entreprises à extraire les données les plus importantes de leurs avis.

Par exemple, un avis cinq étoiles peut contenir des demandes importantes d'amélioration du délai de livraison, tandis qu'un avis une étoile considéré par erreur comme un « avis négatif » peut contenir de nombreux détails utiles qui peuvent inciter les clients à acheter.

L'analyse des sentiments détecte ces écarts afin que vous puissiez tirer le meilleur parti de votre contenu client.

Les avis sont souvent mitigés - il est rare qu'une expérience client soit entièrement positive ou entièrement négative, et les avis reflètent cela. De nombreuses critiques sont longues et contiennent quelques phrases qui expriment des sentiments variés à propos d'un produit donné.

Il est donc difficile pour le propriétaire du magasin de gérer les avis des clients, et il est également difficile pour un client potentiel de prendre une décision d'achat éclairée.

La détection des sentiments vous permet de comprendre les points les plus importants des avis en extrayant les phrases clés du texte et en les regroupant par sujet.

Supposons qu'un client laisse un avis sur le délai de livraison et qu'un autre client laisse un avis sur le délai d'expédition.

Le traitement du langage naturel reconnaît que ces avis portent sur le même sujet et les regroupe. Une méthode d'analyse plus ancienne ne ferait pas ce lien.

Conclusion

Les marées changent. Le marketing de contenu basé sur les données est l'avenir, et nous vous donnons les outils dont vous avez besoin pour garder une longueur d'avance sur la concurrence.

Yotpo se concentre sur la recherche et l'innovation de pointe qui donnent aux entreprises le pouvoir de collecter et d'utiliser l'UGC dans le marketing, ainsi que de mesurer les résultats et d'ajuster les campagnes à des objectifs spécifiques.