La guida al marketing dei contenuti generato dagli utenti basato sui dati

Conosciamo tutti l'importanza di utilizzare i dati nel marketing dei contenuti, ma il solo dire "usa i dati" è ampio.

Quali metriche contano effettivamente per i marketer B2C ed eCommerce per la formazione e l'ottimizzazione di una strategia di content marketing?

Gli approfondimenti di maggior impatto provengono dai tuoi clienti: recensioni, foto, domande e risposte, interazioni sui social media e altri feedback diretti.

Fino ad ora, è stato difficile applicare effettivamente i dati per ottenere risultati attuabili dai contenuti dei clienti, ma con i progressi nella scienza dei dati, ora ci sono modi entusiasmanti per approfondire ciò che dicono i tuoi clienti.

Che cos'è una strategia di marketing dei contenuti generata dagli utenti basata sui dati e perché è importante? Continuate a leggere per scoprirlo…

Perché UGC è così importante?

Gli acquirenti online non possono toccare fisicamente gli articoli che stanno sfogliando, quindi si rivolgono a recensioni di prodotti, foto dei clienti e altre forme di contenuto generato dagli utenti per prendere decisioni di acquisto.

Cosa succede quando dati e UGC si scontrano

I dati ci dicono 3 cose su UGC:

1) Gli acquirenti vogliono UGC.

Ci sono molte statistiche là fuori su quanti clienti dicono di leggere le recensioni, ma questi dati sono auto-riportati e spesso raccolti nei sondaggi.

Per ottenere una comprensione accurata del reale impatto dell'UGC, abbiamo analizzato quanti visitatori di oltre 200.000 negozi di e-commerce sono stati attivamente coinvolti con le recensioni dei clienti, le valutazioni a stelle e le foto dei clienti.

Le scoperte?

In alcuni settori come l'elettronica, oltre il 40% dei visitatori del sito interagisce con UGC.

E questi sono solo i visitatori del sito web: quando guardi gli acquirenti che finiscono per acquistare, i numeri sono ancora più sbalorditivi.

In media, il 55% dei clienti interagisce con UGC prima di effettuare un acquisto.

Quindi, molte persone che visitano il tuo sito si impegneranno con UGC, ma quelle che finiscono per acquistare quasi sicuramente lo fanno.

2) UGC vale troppo per essere ignorato.

Puoi vedere nel grafico sottostante che gli acquirenti di tutti i settori hanno circa il doppio delle probabilità di acquistare quando vedono UGC.

L'aumento medio del tasso di conversione dell'eCommerce derivante dall'aggiunta di contenuti generati dagli utenti al tuo sito è del 161%.

L'industria dell'abbigliamento e degli accessori ha l'impatto più alto con il 207% e l'industria elettronica ha l'impatto più basso con l'81%, ancora quasi il doppio del tasso di conversione!

3) Il valore di UGC è innegabile, ma sono necessari dati per sfruttarlo al meglio.

Esistono molti modi per sfruttare UGC nel marketing, come includere le recensioni dei clienti negli annunci social.

E i marchi intelligenti capiscono che non è più sufficiente raccogliere solo le recensioni dei clienti o sperare che i tuoi clienti ti taggano su Instagram quando scattano una foto con il tuo prodotto.

È qui che entra in gioco il marketing dei contenuti generato dagli utenti basato sui dati.

Ecco come i big data, l'apprendimento automatico e l'elaborazione del linguaggio naturale stanno cambiando il modo in cui otteniamo valore dai contenuti dei clienti.

Insight sui big data per ottimizzare i risultati

I dati mostrano che i consumatori cercano contenuti generati dagli utenti come recensioni, foto e domande e risposte come parte della loro esperienza di acquisto online.

Ma è una sfida per le aziende di e-commerce vedere esattamente quali funzionalità UGC utilizzano maggiormente i loro clienti e quali offrono loro il maggior valore.

Machine learning per ottimizzare la raccolta dei contenuti dei clienti

I consumatori sono inondati di messaggi di marca e, come sappiamo, stanno soffocando la maggior parte delle chiamate alla loro attenzione.

Una parte importante di qualsiasi strategia di marketing dei contenuti generata dagli utenti è in realtà ottenere il contenuto in primo luogo e il modo più comune in cui i negozi chiedono ai clienti recensioni o foto è tramite un'e-mail post-acquisto.

Ciò significa che devi essere intelligente e discreto su come e quando richiedi i contenuti dei clienti.

Analizzando 4,5 milioni di e-mail post-acquisto, abbiamo scoperto che in tutti i settori la maggior parte delle recensioni viene scritta il sabato alle 8:00 e il minor numero viene scritta il giovedì alle 15:00.

Con questa conoscenza, gli algoritmi di apprendimento automatico possono ottimizzare automaticamente le richieste post-acquisto dei negozi per garantire che i marchi ottengano il massimo dalla loro "domanda".

[Tweet "Il modo in cui chiedi i contenuti è importante tanto quanto quando lo chiedi."]

Gli algoritmi di apprendimento automatico possono anche scegliere la formulazione perfetta per la tua richiesta in modo che i clienti abbiano ancora più probabilità di aprire la tua e-mail.

Per dimostrare quanta differenza possono fare piccole variazioni, abbiamo studiato in che modo le modifiche alla riga dell'oggetto delle e-mail post-acquisto influiscono sulla risposta del cliente.

Dopotutto, la riga dell'oggetto è la prima cosa che un cliente vede e, in una casella di posta sovraffollata, piccoli cambiamenti fanno la differenza.

Abbiamo esaminato le formule della riga dell'oggetto più comuni e quindi abbiamo isolato le variabili utilizzate di frequente, come ad esempio:

In questo breve video, dai un'occhiata a come le diverse linee tematiche influiscono sui tassi di risposta a seconda del settore del tuo negozio:

Leggi il rapporto completo.

Elaborazione del linguaggio naturale per una visione più intelligente del sentimento

Man mano che le aziende aumentano gli sforzi per massimizzare la raccolta di contenuti generati dagli utenti, spesso ricevono troppe recensioni dei clienti da gestire manualmente e hanno bisogno di un modo affidabile per automatizzare la gestione delle recensioni.

È fantastico che i clienti comunichino così attivamente con i marchi e lascino feedback, ma l'enorme volume di UGC creato quotidianamente può essere travolgente.

I clienti amano condividere le loro esperienze. Le recensioni lunghe e dettagliate sono estremamente preziose per gli acquirenti che cercano di decidere se acquistare o meno e possono essere altamente redditizie per i marchi.

L'elaborazione del linguaggio naturale aiuta le aziende a ottenere i dati più importanti dalle loro recensioni.

Ad esempio, una recensione a cinque stelle può contenere richieste importanti per migliorare i tempi di consegna, mentre una recensione a una stella erroneamente cancellata come "recensione negativa" può contenere molti dettagli utili che possono indurre i clienti ad acquistare.

L'analisi del sentiment rileva queste discrepanze in modo che tu possa ottenere il massimo dai contenuti dei tuoi clienti.

Le recensioni sono spesso contrastanti: è raro che l'esperienza del cliente sia del tutto positiva o del tutto negativa e le recensioni lo riflettono. Molte recensioni sono lunghe e contengono alcune frasi che esprimono sentimenti diversi su un determinato prodotto.

Ciò rende difficile per il proprietario del negozio gestire le opinioni dei clienti e rende anche difficile per un potenziale cliente prendere una decisione di acquisto informata.

Il rilevamento del sentiment ti consente di comprendere gli aspetti più importanti delle recensioni estraendo le frasi chiave dal testo e raggruppandole per argomento.

Diciamo che un cliente lascia una recensione sui tempi di consegna e un altro cliente lascia una recensione sui tempi di spedizione.

L'elaborazione del linguaggio naturale riconosce che queste recensioni riguardano lo stesso argomento e le raggruppa insieme. Un vecchio metodo di analisi non creerebbe quella connessione.

Conclusione

Le maree stanno cambiando. Il marketing dei contenuti basato sui dati è il futuro e ti offriamo gli strumenti di cui hai bisogno per stare al passo con la concorrenza.

Yotpo si sta concentrando su ricerca e innovazione all'avanguardia che offrono alle aziende il potere di raccogliere e utilizzare gli UGC nel marketing, nonché di misurare i risultati e adattare le campagne a obiettivi specifici.