O guia para o marketing de conteúdo gerado pelo usuário orientado a dados
Publicados: 2022-06-03Todos nós sabemos a importância de usar dados no marketing de conteúdo, mas apenas dizer “use dados” é amplo.
Quais métricas realmente importam para os profissionais de marketing B2C e de comércio eletrônico para formar e otimizar uma estratégia de marketing de conteúdo?
Os insights mais impactantes vêm de seus clientes: comentários, fotos, perguntas e respostas, interações de mídia social e outros comentários diretos.
Até agora, era difícil aplicar dados para obter informações acionáveis do conteúdo do cliente, mas com os avanços na ciência de dados, agora existem maneiras interessantes de se aprofundar no que seus clientes estão dizendo.
O que é uma estratégia de marketing de conteúdo gerada pelo usuário orientada por dados e por que isso importa? Leia mais para descobrir…
Por que o CGU é tão importante?
Os compradores on-line não podem tocar fisicamente nos itens pelos quais estão navegando, então eles recorrem a avaliações de produtos, fotos de clientes e outras formas de conteúdo gerado pelo usuário para informar suas decisões de compra.
O que acontece quando dados e UGC colidem
Os dados nos dizem 3 coisas sobre o UGC:
1) Os compradores querem UGC.
Existem muitas estatísticas sobre quantos clientes dizem que leem avaliações, mas esses dados são auto-relatados e geralmente coletados em pesquisas.
Para obter uma compreensão precisa do impacto real do UGC, analisamos quantos visitantes de mais de 200.000 lojas de comércio eletrônico estavam envolvidos ativamente com avaliações de clientes, classificações de estrelas e fotos de clientes.
As evidências?
Em alguns setores, como eletrônicos, mais de 40% dos visitantes do site se envolvem com o UGC.
E isso são apenas os visitantes do site – quando você olha para os compradores que acabam comprando, os números são ainda mais impressionantes.
Em média, 55% dos clientes interagem com o UGC antes de fazer uma compra.
Portanto, muitas pessoas que visitam seu site se envolvem com o UGC, mas as que acabam comprando quase certamente o fazem.
2) O UGC vale muito para ser ignorado.
Você pode ver no gráfico abaixo que os compradores de todos os setores têm cerca de duas vezes mais chances de comprar quando veem o UGC.
O aumento médio na taxa de conversão de comércio eletrônico ao adicionar conteúdo gerado pelo usuário ao seu site é de 161%.
A indústria de vestuário e acessórios tem o maior impacto com 207%, e a indústria de eletrônicos tem o menor impacto com 81% – ainda quase o dobro da taxa de conversão!
3) O valor do UGC é inegável, mas você precisa de dados para aproveitá-lo ao máximo.
Há muitas maneiras de alavancar o UGC no marketing, como incluir avaliações de clientes em anúncios sociais.
E as marcas inteligentes entendem que não basta mais apenas coletar avaliações de clientes ou esperar que seus clientes marquem você no Instagram quando tirarem uma foto com seu produto.
É aí que entra o marketing de conteúdo gerado pelo usuário orientado por dados.
Veja como big data, aprendizado de máquina e processamento de linguagem natural estão mudando a maneira como geramos valor a partir do conteúdo do cliente.
Insights de big data para otimizar os resultados
Os dados mostram que os consumidores procuram conteúdo gerado pelo usuário, como avaliações, fotos e perguntas e respostas, como parte de sua experiência de compra online.
Mas é um desafio para as empresas de comércio eletrônico ver exatamente quais recursos de UGC seus clientes estão aproveitando mais e quais estão trazendo mais valor.
As empresas agora podem ver facilmente quais tipos de conteúdo gerado pelo usuário estão aumentando as vendas e o tráfego e onde podem otimizar para aumentar a conversão.
Quer aprender mais? Confira o painel.
Aprendizado de máquina para otimizar a coleta de conteúdo do cliente
Os consumidores são inundados com mensagens de marca – e como sabemos, eles estão abafando a maioria dos pedidos de atenção.
Uma grande parte de qualquer estratégia de marketing de conteúdo gerada pelo usuário é realmente obter o conteúdo em primeiro lugar, e a maneira mais comum de as lojas pedirem avaliações ou fotos aos clientes é por meio de um e-mail pós-compra.

Isso significa que você precisa ser inteligente e ter tato sobre como e quando solicitar o conteúdo do cliente.
Ao analisar 4,5 milhões de e-mails pós-compra, descobrimos que, em todos os setores, a maioria das avaliações é escrita aos sábados às 8h, e a menor é escrita às quintas-feiras às 15h.
Com esse conhecimento, os algoritmos de aprendizado de máquina podem otimizar automaticamente as solicitações pós-compra das lojas para garantir que as marcas aproveitem ao máximo suas “pedidas”.
[Tweet “Como você pede conteúdo é tão importante quanto quando você pede.”]
Os algoritmos de aprendizado de máquina também podem escolher o texto perfeito para sua solicitação, para que os clientes tenham ainda mais probabilidade de abrir seu e-mail.
Para demonstrar a diferença que pequenas variações podem fazer, estudamos como as alterações na linha de assunto dos e-mails pós-compra afetam a resposta do cliente.
Afinal, a linha de assunto é a primeira coisa que um cliente vê e, em uma caixa de entrada superlotada, pequenas mudanças fazem toda a diferença.
Analisamos as fórmulas de linha de assunto mais comuns e, em seguida, isolamos as variáveis usadas com frequência, como:
- Expressando uma solicitação como uma pergunta ou incluindo o nome da loja:
"Você gostou da sua compra recente de [nome da loja]?"
- Oferecendo cupons ou descontos:
“Ganhe 10% de desconto na sua próxima compra”
- Usando uma palavra maiúscula, ponto de exclamação ou apelando para as emoções dos clientes: “Esperamos que você ADORE sua compra!”
Neste pequeno vídeo, veja como diferentes linhas de assunto afetam as taxas de resposta, dependendo do setor da sua loja:
Leia o relatório completo.
Processamento de linguagem natural para insights de sentimento mais inteligentes
À medida que as empresas aumentam seus esforços para maximizar a coleta de conteúdo gerada pelo usuário, elas geralmente recebem muitas avaliações de clientes para gerenciar manualmente e precisam de uma maneira confiável de automatizar o gerenciamento de avaliações.
É ótimo que os clientes estejam se comunicando tão ativamente com as marcas e deixando feedback, mas o grande volume de UGC criado diariamente pode ser esmagador.
Os clientes adoram compartilhar suas experiências. Avaliações longas e detalhadas são super valiosas para os compradores que tentam decidir se devem ou não comprar e podem ser altamente lucrativas para as marcas.
O processamento de linguagem natural ajuda as empresas a obter os dados mais importantes de suas avaliações.
Por exemplo, uma avaliação de cinco estrelas pode conter solicitações importantes para melhorar o tempo de entrega, enquanto uma avaliação de uma estrela erroneamente descartada como uma “avaliação negativa” pode conter muitos detalhes úteis que podem incitar os clientes a comprar.
A análise de sentimentos detecta essas discrepâncias para que você possa obter o máximo valor do conteúdo do seu cliente.
As avaliações geralmente são mistas – é raro que a experiência do cliente seja totalmente positiva ou totalmente negativa, e as avaliações refletem isso. Muitas resenhas são longas e têm algumas frases que expressam sentimentos variados sobre um determinado produto.
Isso torna difícil para o dono da loja gerenciar as opiniões dos clientes e também dificulta para um cliente em potencial tomar uma decisão de compra informada.
A detecção de sentimentos permite que você entenda as conclusões mais importantes das revisões extraindo frases-chave do texto e agrupando-as por tópico.
Digamos que um cliente deixe um comentário sobre o tempo de entrega e outro cliente deixe um comentário sobre o tempo de envio.
O processamento de linguagem natural reconhece que essas revisões são sobre o mesmo tópico e as agrupa. Um método de análise mais antigo não faria essa conexão.
Conclusão
As marés estão mudando. O marketing de conteúdo orientado a dados é o futuro, e estamos oferecendo as ferramentas necessárias para você ficar à frente da concorrência.
A Yotpo está se concentrando em pesquisa e inovação de ponta que dão às empresas o poder de coletar e usar UGC em marketing, além de medir os resultados e ajustar as campanhas a objetivos específicos.