Nel primo articolo della nostra serie “Search 2020” abbiamo discusso della trasformazione che il marketing sui motori di ricerca ha subito negli ultimi due anni e abbiamo presentato le competenze fondamentali che i professionisti del marketing devono padroneggiare per avere successo nel panorama odierno. È ora giunto il momento di approfondire una di queste aree: come allineare la propria strategia aziendale all’algoritmo. Per raggiungere questo obiettivo, i professionisti del marketing dovranno migliorare la propria comprensione della pianificazione strategica e, allo stesso tempo, acquisire competenze tecniche nell’ambito della modellazione e dell’integrazione dei dati. Alla fine, le aziende troveranno molto più facile individuare i clienti rilevanti e concentrarsi sulla massimizzazione del valore a lungo termine anziché sulle vendite a breve termine.

Oggi, la maggior parte delle campagne Search viene gestita, in tutto o in parte, tramite algoritmi e apprendimento automatico. Ciò comprende ogni aspetto, dalla definizione delle offerte alla pubblicazione degli annunci, fino alla stesura dei testi pubblicitari. Data la natura del marketing Search, si tratta di un’evoluzione naturale. Come previsto nel 1949 da Norbert Wiener, forse il primo a teorizzare l’intelligenza artificiale:

Se c'è qualcosa che possiamo fare in modo chiaro e comprensibile, possiamo farlo con una macchina.

Ma nemmeno la macchina più intelligente è (ancora) in grado di indovinare l’obiettivo che vuoi raggiungere, né di capire appieno se lo ha raggiunto. Un algoritmo di apprendimento automatico è come un cane. Gli chiedi di fare qualcosa, lui cerca di seguire il tuo comando e tu gli dai un premio se l’azione corrisponde a ciò che volevi che facesse (leggi di più qui). È compito del marketer decidere quando dare il “premio”, in altre parole, inviare i segnali giusti all’algoritmo quando produce il risultato desiderato.

In questo articolo tratteremo gli aspetti che gli esperti di marketing sui motori di ricerca dovrebbero prendere in considerazione quando definiscono una strategia di offerta in linea con l'obiettivo aziendale generale. Il risultato finale sarà quello di insegnare all'algoritmo quali sono gli obiettivi verso cui deve ottimizzare. Tuttavia, prima di poter iniziare a premiare un comportamento “corretto”, dobbiamo capire noi stessi cosa significhi effettivamente “corretto”.

Chi è importante per te?

Definizione delle priorità strategiche

Anche la soluzione tecnicamente più avanzata vale solo quanto la strategia che la sostiene, quindi gli esperti di marketing devono concentrarsi su ciò che conta davvero. Alcune aziende potrebbero adottare una visione a breve termine, ma la strategia di marketing ideale è quella che privilegia il valore a lungo termine rispetto alla crescita a breve termine.

Una vendita non è solo una vendita. La prima volta che un cliente prova un prodotto rappresenta l’occasione più importante e unica per instaurare un rapporto a lungo termine. Gli esperti di marketing dovrebbero puntare ad aumentare il valore del ciclo di vita dei propri clienti piuttosto che le vendite di questo trimestre. Come afferma Nicolas Darveau-Garneau, Chief Search Evangelist di Google:

Una visione a breve termine porta a risultati a breve termine.

I professionisti del marketing sui motori di ricerca devono inoltre tenere conto del fatto che gli algoritmi hanno ancora difficoltà a ottimizzare in funzione di più di un risultato. Ad esempio, trovare un equilibrio tra efficienza (ROI) e crescita (volume delle vendite). Mentre gli analisti umani bilanciano naturalmente gli obiettivi, l’algoritmo necessita di direttive chiare. È quindi importante che i professionisti del marketing stabiliscano una gerarchia degli obiettivi. Ciò diventa sempre più importante man mano che i professionisti del marketing adottano lo Smart Bidding di Google, dove è possibile selezionare un solo obiettivo. (Per maggiori dettagli sulle diverse strategie di Smart Bidding, consigliamo questo articolo).

Una volta definito l’obiettivo preciso della vostra strategia di marketing sui motori di ricerca e stabilito su cosa volete ottimizzare, il passo successivo consiste nel capire a chi debbano rivolgersi le vostre attività di marketing. In passato, i professionisti del marketing si concentravano sull’identificazione dell’intento dell’utente attraverso ciò che veniva cercato, ovvero le parole chiave inserite dall’utente. Tuttavia, da quando Google Smart Bidding ha reso possibile l’offerta a livello di query, i professionisti del marketing possono dedicare le proprie energie a definire chi debbano essere esattamente i loro clienti.

Identificazione dei clienti rilevanti

Individuare chi genera valore per la propria azienda è un’arte che i professionisti del marketing devono padroneggiare. Il modo migliore per elaborare una strategia a lungo termine è investire nei clienti più rilevanti.

Se un'azienda non si concentra sulla ricerca di clienti mirati e si limita a cercare di massimizzare le vendite a breve termine, si ritroverà ad aver speso molto per clienti che probabilmente non utilizzeranno più il suo servizio. Un cliente mirato ha molte più probabilità di essere un cliente soddisfatto, e i clienti soddisfatti tornano. È ciò che chiamiamo " marketing incentrato sul cliente" .

Per realizzare una campagna di marketing incentrata sul cliente, i professionisti del marketing devono individuare:

1. Chi sono i loro clienti più importanti?

2. Quali sono i punti in comune tra loro?

Quali siano esattamente questi punti in comune dipenderà quasi esclusivamente da ciascuna azienda, e i professionisti del marketing devono ancora una volta avvalersi della loro conoscenza del business per orientarsi nella loro analisi. Non c’è davvero alcun limite al tipo di fattori che potrebbero potenzialmente determinare il valore di un cliente, pertanto i professionisti del marketing devono mantenere un buon livello di concentrazione per evitare la “paralisi da analisi”.

In linea generale, ci sono tre tipi di dati che gli esperti di marketing devono prendere in considerazione:

• Valore nel corso della vita del cliente: il valore complessivo (vendite) generato da un cliente a partire dal primo acquisto.
• Attributi: caratteristiche statiche, quali dati demografici, dati relativi ai dispositivi e alla posizione.
• Comportamento: il comportamento degli utenti prima e dopo le conversioni.

La misurazione del valore del ciclo di vita di un cliente e del suo comportamento richiede ai professionisti del marketing di raccogliere dati nel corso di molteplici interazioni con l’utente, il che comporta la necessità di ottenere il consenso. Le aziende potrebbero trovarsi a dover operare con un quadro incompleto, poiché è probabile che solo una parte degli utenti acconsenta all’utilizzo dei propri dati per scopi di marketing. I professionisti del marketing devono quindi costruire i propri modelli di dati estrapolando le informazioni ricavate dai dati di alta qualità per applicarle agli utenti che si trovano nel loro “punto cieco”. Per un approfondimento sui dati degli utenti e sul consenso, leggi il nostro articolo sul blog: Che cos’è, in fondo, un utente?

Per i professionisti del marketing in grado di identificare i propri clienti più rilevanti, il passo successivo consiste nel definire i criteri per un’acquisizione clienti di successo, in particolare stabilendo obiettivi e budget adeguati per i diversi gruppi di clienti.

Definizione dei criteri di successo

Come già accennato, l’algoritmo è in grado di comprendere cosa si intenda per “successo” solo se glielo indicano i professionisti del marketing. Uno dei modi in cui questi ultimi possono farlo è segmentare gli utenti o i tipi di interazione in “Value Buckets”. Un “Value Bucket” è un raggruppamento di utenti che condividono caratteristiche comuni e un valore atteso nel corso della loro vita utile. In questo modo, sarà possibile indicare all’algoritmo sia chi è un cliente di alto valore, sia chi invece è suscettibile di contribuire in misura minima all’attività aziendale. Ciò ci consentirà di fissare obiettivi più specifici per ciascun segmento, migliorando di conseguenza l’efficienza dei nostri investimenti.

Tuttavia, il marketing non opera nel vuoto. Poiché gli annunci di ricerca vengono mostrati prevalentemente a utenti che hanno già un intento di acquisto, a questo canale può essere attribuito un merito eccessivo rispetto ad altri media. Gli obiettivi e l’allocazione del budget devono tenere conto di questo effetto per armonizzare gli investimenti e massimizzare le prestazioni cross-channel. Pertanto, è opportuno utilizzare le informazioni ricavate dall’attribuzione basata sul percorso, dagli studi di incrementabilità e dai modelli di media mix per inviare segnali più realistici all’algoritmo. Per un approfondimento sull’attribuzione e l’incrementabilità, consulta il nostro precedente post sull’argomento.

Una volta definiti la strategia, le informazioni sugli utenti e gli obiettivi e i budget, è il momento di insegnare all’algoritmo quali sono gli aspetti che deve ottimizzare.

Insegnare l'algoritmo

Esistono due modi per indicare all'algoritmo chi sono i tuoi clienti più rilevanti:

1. Segmentazione per fasce di valore: segmenta i tuoi clienti in diverse fasce di valore utilizzando le impostazioni della campagna e definisci obiettivi, offerte e/o budget diversi in base al loro valore stimato nel corso del ciclo di vita.

2. Caricamenti delle conversioni personalizzate: utilizza il monitoraggio delle conversioni offline per adeguare il valore di conversione in base al valore stimato nel corso del ciclo di vita.

La segmentazione per fasce di valore è una soluzione elegante grazie alla sua semplicità e alla facilità di implementazione. È quindi probabile che diventi il metodo di riferimento per la maggior parte dei professionisti del marketing. Se utilizzi obiettivi e/o budget diversi per campagne con targeting diverso (parole chiave, località, dispositivo ecc.), stai già applicando la segmentazione per fasce di valore. Tuttavia, questo rappresenta solo una minima parte di ciò che è possibile fare: i professionisti del marketing che possiedono una profonda comprensione di come utilizzare i raggruppamenti di parole chiave, l’impostazione degli obiettivi e le strategie di offerta possono creare strutture di account progettate per massimizzare il valore a lungo termine.

Questo metodo, da solo, presenta tuttavia diverse limitazioni, poiché 1) consente la segmentazione degli utenti solo utilizzando gli identificatori disponibili al momento della query e 2) la segmentazione è limitata alle impostazioni della piattaforma. Ciò non tiene conto dell’utilizzo dei dati relativi al comportamento degli utenti come segnali per l’algoritmo, oltre a rendere difficile la modifica continua delle impostazioni.

Al contrario, la funzione “Caricamento delle conversioni personalizzate” è ideale per i professionisti del marketing alla ricerca di una soluzione più dinamica. Utilizzando il monitoraggio delle conversioni offline per adeguare i valori di conversione, anziché modificare le impostazioni dell’account, i professionisti del marketing ottengono una libertà molto maggiore in termini di segnali che possono fornire all’algoritmo. Possono infatti integrare i dati relativi al comportamento degli utenti nella stima del valore di conversione anche se tali dati si riferiscono a eventi avvenuti giorni, settimane o persino mesi dopo che l’utente ha cliccato su un annuncio.

Gli upload di conversione personalizzati possono inoltre gestire modelli di dati molto più complessi, oltre a combinare dinamicamente i dati del CRM. Questo metodo funziona con modelli di previsione non lineari, come le reti neurali e le foreste casuali, rendendolo estremamente flessibile e potenzialmente molto preciso. Disporre di uno strumento così potente consentirà ai professionisti del marketing di insegnare davvero all’algoritmo chi sono i loro clienti più rilevanti.

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Considerazioni finali

Insegnare all’algoritmo come ottimizzare i risultati in base ai clienti rilevanti non è facile e gli esperti di marketing hanno ragione a sentirsi scoraggiati. Tuttavia, per stare al passo con l’evoluzione del settore, gli esperti di marketing devono iniziare a lavorare in modo più strategico con i segnali che forniscono all’algoritmo e acquisire le competenze necessarie per raggiungere questo obiettivo. Roma non è stata costruita in un giorno, ma ricordate:

Se non puoi volare, allora corri; se non puoi correre, allora cammina; se non puoi camminare, allora striscia, ma qualunque cosa tu faccia, devi continuare ad andare avanti.

Nel prossimo articolo della nostra serie “Search 2020”, ci concentreremo sul ruolo del professionista del marketing di ricerca all’interno dell’organizzazione e sulla necessità che questi assuma un ventaglio più ampio di responsabilità. Leggilo online il 19/02/2020.