Panduan Pemasaran Konten Buatan Pengguna Berdasarkan Data

Kita semua tahu pentingnya menggunakan data dalam pemasaran konten, tetapi hanya mengatakan "menggunakan data" itu luas.

Metrik mana yang benar-benar penting bagi pemasar B2C dan eCommerce untuk membentuk dan mengoptimalkan strategi pemasaran konten?

Wawasan yang paling berdampak datang dari pelanggan Anda: Ulasan, foto, Tanya Jawab, interaksi media sosial, dan umpan balik langsung lainnya.

Sampai sekarang, sulit untuk benar-benar menerapkan data untuk mendapatkan hasil yang dapat ditindaklanjuti dari konten pelanggan, tetapi dengan kemajuan dalam ilmu data, sekarang ada cara menarik untuk mempelajari lebih dalam apa yang dikatakan pelanggan Anda.

Apa yang dimaksud dengan strategi pemasaran konten buatan pengguna berbasis data, dan mengapa itu penting? Baca terus untuk mengetahui…

Mengapa UGC begitu penting?

Pembeli online tidak dapat secara fisik menyentuh item yang mereka jelajahi, jadi mereka beralih ke ulasan produk, foto pelanggan, dan bentuk konten buatan pengguna lainnya untuk menginformasikan keputusan pembelian mereka.

Apa yang Terjadi Saat Data & UGC Bertabrakan

Data memberi tahu kita 3 hal tentang UGC:

1) Pembeli menginginkan UGC.

Ada banyak statistik di luar sana tentang berapa banyak pelanggan yang mengatakan bahwa mereka membaca ulasan, tetapi data ini dilaporkan sendiri dan sering dikumpulkan dalam survei.

Untuk mendapatkan pemahaman yang akurat tentang dampak nyata UGC, kami menganalisis berapa banyak pengunjung ke lebih dari 200.000 toko eCommerce yang secara aktif terlibat dengan ulasan pelanggan, peringkat bintang, dan foto pelanggan.

Temuan?

Di beberapa industri seperti elektronik, lebih dari 40% pengunjung situs terlibat dengan UGC.

Dan ini hanya pengunjung situs web — ketika Anda melihat pembeli yang akhirnya membeli, jumlahnya bahkan lebih mengejutkan.

Rata-rata, 55% pelanggan terlibat dengan UGC sebelum melakukan pembelian.

Jadi, banyak orang yang mengunjungi situs Anda akan terlibat dengan UGC, tetapi mereka yang akhirnya membeli hampir pasti memilikinya.

2) UGC terlalu berharga untuk diabaikan.

Anda dapat melihat pada grafik di bawah bahwa pembeli di seluruh industri memiliki kemungkinan dua kali lebih besar untuk membeli ketika mereka melihat UGC.

Peningkatan rata-rata dalam rasio konversi eCommerce dari menambahkan konten buatan pengguna ke situs Anda adalah 161%.

Industri pakaian dan aksesori memiliki dampak tertinggi dengan 207%, dan industri elektronik memiliki dampak terendah dengan 81% — masih hampir dua kali lipat tingkat konversi!

3) Nilai UGC tidak dapat disangkal, tetapi Anda memerlukan data untuk memanfaatkannya sebaik mungkin.

Ada banyak cara untuk memanfaatkan UGC dalam pemasaran, seperti menyertakan ulasan pelanggan dalam iklan sosial.

Dan merek pintar memahami bahwa tidak cukup lagi hanya mengumpulkan ulasan pelanggan atau berharap pelanggan Anda akan menandai Anda di Instagram ketika mereka mengambil foto dengan produk Anda.

Di sinilah pemasaran konten buatan pengguna berbasis data masuk.

Berikut ini lihat bagaimana data besar, pembelajaran mesin, dan pemrosesan bahasa alami mengubah cara kami mendorong nilai dari konten pelanggan.

Wawasan data besar untuk mengoptimalkan hasil

Data menunjukkan bahwa konsumen mencari konten buatan pengguna seperti ulasan, foto, dan Tanya Jawab sebagai bagian dari pengalaman belanja online mereka.

Tetapi merupakan tantangan bagi bisnis eCommerce untuk melihat dengan tepat fitur UGC mana yang paling banyak digunakan oleh pelanggan mereka, dan mana yang paling memberi nilai bagi mereka.

Pembelajaran mesin untuk mengoptimalkan koleksi konten pelanggan

Konsumen dibanjiri dengan pesan merek — dan seperti yang kita ketahui, mereka mengabaikan sebagian besar panggilan untuk perhatian mereka.

Sebagian besar dari setiap strategi pemasaran konten yang dibuat pengguna sebenarnya adalah mendapatkan konten di tempat pertama, dan cara paling umum toko meminta ulasan atau foto pelanggan adalah melalui email pasca pembelian.

Itu berarti Anda harus cerdas dan bijaksana tentang bagaimana dan kapan Anda meminta konten pelanggan.

Dengan menganalisis 4,5 juta email pascapembelian, kami menemukan bahwa di semua industri, ulasan terbanyak ditulis pada hari Sabtu pukul 8 pagi, dan paling sedikit ditulis pada hari Kamis pukul 3 sore.

Dengan pengetahuan ini, algoritme pembelajaran mesin dapat secara otomatis mengoptimalkan permintaan pasca-pembelian toko untuk memastikan bahwa merek memanfaatkan "permintaan" mereka secara maksimal.

[Tweet “Bagaimana Anda meminta konten sama pentingnya dengan ketika Anda bertanya.”]

Algoritme pembelajaran mesin juga dapat memilih kata-kata yang sempurna untuk permintaan Anda sehingga pelanggan lebih cenderung membuka email Anda.

Untuk menunjukkan seberapa besar perbedaan yang dapat dibuat oleh variasi kecil, kami mempelajari bagaimana perubahan pada baris subjek email pasca-pembelian memengaruhi respons pelanggan.

Bagaimanapun, baris subjek adalah hal pertama yang dilihat pelanggan, dan di kotak masuk yang penuh sesak, perubahan kecil membuat semua perbedaan.

Kami melihat rumus baris subjek yang paling umum dan kemudian mengisolasi variabel yang sering digunakan, seperti:

Dalam video singkat ini, lihat bagaimana baris subjek yang berbeda memengaruhi tingkat respons tergantung pada industri toko Anda:

Baca laporan lengkapnya.

Pemrosesan bahasa alami untuk wawasan sentimen yang lebih cerdas

Saat bisnis meningkatkan upaya mereka untuk memaksimalkan pengumpulan konten yang dibuat pengguna, mereka sering kali mendapatkan terlalu banyak ulasan pelanggan untuk dikelola secara manual dan memerlukan cara yang andal untuk mengotomatiskan manajemen ulasan.

Sangat bagus bahwa pelanggan sangat aktif berkomunikasi dengan merek dan meninggalkan umpan balik, tetapi volume UGC yang dibuat setiap hari bisa sangat banyak.

Pelanggan senang berbagi pengalaman mereka. Ulasan panjang dan terperinci sangat berharga bagi pembeli yang mencoba memutuskan apakah akan membeli atau tidak , dan bisa sangat menguntungkan bagi merek.

Pemrosesan bahasa alami membantu bisnis mendapatkan data terpenting dari ulasan mereka.

Misalnya, ulasan bintang lima mungkin berisi permintaan penting untuk waktu pengiriman yang lebih baik, sementara ulasan bintang satu yang keliru ditulis sebagai "ulasan negatif" mungkin berisi banyak detail bermanfaat yang dapat mendorong pelanggan untuk membeli.

Analisis sentimen memperhatikan perbedaan ini sehingga Anda bisa mendapatkan nilai maksimal dari konten pelanggan Anda.

Ulasan sering bercampur – jarang sekali pengalaman pelanggan sepenuhnya positif atau sepenuhnya negatif, dan ulasan mencerminkan hal itu. Banyak ulasan yang panjang dan memiliki beberapa kalimat yang mengungkapkan berbagai perasaan tentang produk tertentu.

Hal ini mempersulit pemilik toko untuk mengelola pendapat pelanggan, dan juga mempersulit calon pelanggan untuk membuat keputusan pembelian yang tepat.

Deteksi sentimen memungkinkan Anda untuk memahami takeaways paling penting dari ulasan dengan mengekstrak frase kunci dari teks dan mengelompokkannya berdasarkan topik.

Katakanlah satu pelanggan meninggalkan ulasan tentang waktu pengiriman dan pelanggan lain meninggalkan ulasan tentang waktu pengiriman.

Pemrosesan bahasa alami mengenali bahwa ulasan ini tentang topik yang sama dan mengelompokkannya bersama. Metode analitik yang lebih lama tidak akan membuat koneksi itu.

Kesimpulan

Air pasang sedang berubah. Pemasaran konten berbasis data adalah masa depan, dan kami memberi Anda alat yang Anda butuhkan untuk tetap menjadi yang terdepan dalam persaingan.

Yotpo berfokus pada penelitian dan inovasi mutakhir yang memberi bisnis kekuatan untuk mengumpulkan dan menggunakan UGC dalam pemasaran serta mengukur hasil dan menyesuaikan kampanye dengan tujuan tertentu.