Nel panorama competitivo attuale, le aziende devono costantemente affinare le loro strategie di marketing per massimizzare l'efficienza e ottenere risultati tangibili. La lead generation, ossia il processo di attirare e convertire potenziali clienti, è al centro di queste strategie in molti settori. Per ottimizzare questo processo, è essenziale avere ben chiaro l’intero ciclo di vendita e utilizzare strumenti avanzati che permettano di identificare i lead più promettenti in modo rapido ed efficace.
Nei contesti altamente transazionali, come il settore creditizio, anche la velocità è essenziale. Una richiesta di prestito valutata con uno scoring non predittivo può richiedere mesi, un lasso di tempo insostenibile poiché il cliente cercherà sicuramente alternative più rapide.
Il lead scoring non predittivo è un'operazione semplice: si assegna un punteggio a ogni interazione, come 5 punti per un'email lasciata, 30 punti per l'iscrizione a una newsletter, e così via. Tuttavia, questa metodologia si limita a sommare punteggi, senza offrire elementi predittivi.
L'adozione di tecnologie avanzate, come il lead scoring predittivo, è invece ottimale per migliorare le strategie di acquisizione e conversione. Questa tecnica utilizza algoritmi di machine learning per analizzare dati storici e identificare i lead con il più alto potenziale di conversione. In questo modo, le aziende possono allocare le risorse in modo più efficiente e migliorare significativamente le performance delle campagne pubblicitarie.
Un grande potenziale per il lead scoring predittivo risiede nello sfruttare i dati ottenuti dalle esperienze combinate dei clienti. Immaginate una concessionaria auto: un cliente richiede informazioni online, effettua un test drive in sede, raccoglie ulteriori informazioni digitali e infine conclude l'acquisto in un punto vendita fisico. È essenziale raccogliere dati da tutti i touchpoint e assicurarsi che la chiave di riconciliazione, come l'email, venga catturata ovunque. In questo modo lo scoring predittivo può aggiornarsi dinamicamente man mano che l'utente interagisce o meno con i vari touchpoint, in base al peso che l’algoritmo ha dato a ognuna delle interazioni.
Il valore attribuito attiverà poi una serie di azioni: campagne di retargeting, chat, flussi di email automatiche, ecc.
Di seguito, esploreremo tre casi d'uso del lead scoring predittivo: la gestione delle campagne pubblicitarie, l'ottimizzazione della user experience e il miglioramento delle capacità di reporting. Ogni sezione illustrerà come questa tecnologia può essere implementata per ottenere risultati tangibili e misurabili, migliorando l'efficacia complessiva delle iniziative di marketing.
Caso d'uso: Lead Scoring Predittivo e Campagne Adv
Supponiamo che l'utente sia nella fase di ricerca su Google e YouTube e visualizzi alcuni annunci. Come si alimentano queste campagne nelle prime fasi? L'approccio tradizionale prevede di impostare un Costo Per Acquisizione target, dichiarando la disponibilità a pagare, ad esempio, €100 per ogni lead. Quando avviene la conversione sul sito, la campagna segnala il successo, ma in realtà si tratta di una stima, una scommessa, piuttosto che una vera e propria valutazione della qualità dei lead generati.
Un'evoluzione a questo approccio è rappresentata dal Value Bidding, dove, tramite le conversioni offline, si riassegna un valore più accurato alla conversione. Tuttavia, questo metodo richiede di attendere la conclusione del ciclo di vendita, limitando la capacità di ottimizzazione in tempo reale.
Il lead scoring predittivo, basato su dati storici solidi, permette invece di attribuire un valore ai lead già dalle prime interazioni nel funnel. In questo modo, le campagne possono essere ottimizzate fin da subito, riducendo i costi e migliorando l'efficienza delle campagne automatiche.
Caso d'uso: Lead Scoring Predittivo e User Experience
Immaginiamo di implementare un sistema di lead scoring predittivo per creare una customer experience dinamica, personalizzata in base al valore dell'utente. Il valore predittivo viene passato al data layer e quindi al frontend del sito. Quando un utente, riconosciuto tramite un ID univoco, naviga o ritorna sul sito, possiamo mostrargli contenuti personalizzati come pop-up con sconti esclusivi. Questa strategia si rivela particolarmente efficace perché viene attivata su utenti che il modello predittivo identifica come ad alto potenziale.
Caso d'uso: Lead Scoring Predittivo e Reporting
Un sistema di lead scoring predittivo migliora significativamente anche la capacità di reporting, in quanto consente di analizzare le prestazioni delle campagne in modo più stratificato, offrendo insights dettagliati sulla qualità dei lead generati dai diversi canali.
Importare lo scoring in Google Ads come metrica permette di valutare il lead scoring medio dei canali utilizzati, aiutando a ottimizzare il mix dei canali di marketing. Inoltre, lo scoring può essere convertito in dimensioni, ossia in fasce (alta, media, bassa) e utilizzato come segmento per ulteriori analisi e ottimizzazioni. Questo approccio consente una visione più completa e integrata delle performance di marketing, migliorando la capacità decisionale e strategica.
Per chi si occupa intensivamente di lead generation, è fondamentale raccogliere dati di alta qualità e sviluppare strategie differenziate in base al tipo di lead. Il lead scoring predittivo facilita l'automazione di questo processo, sia sotto forma di metrica che di dimensione.
Conclusione
Spesso i sistemi di Lead Scoring Predittivo falliscono perché le soluzioni preconfezionate non riescono ad adattarsi adeguatamente alle specificità dei singoli business. Sebbene i modelli rappresentino una base solida, secondo la nostra esperienza è il fine-tuning a fare la differenza, rendendo le previsioni veramente affidabili.
In ByTek, ci affidiamo alla nostra piattaforma di marketing, la Bytek Prediction Platform, e siamo convinti che i marketer, per sfruttare al meglio l'intelligenza artificiale, debbano seguire tre principi fondamentali:
- Integrazione Senza Soluzioni di Continuità: È essenziale integrare efficacemente i segnali di scoring in tutti i sistemi aziendali. Se questi segnali restano confinati nei report, non apportano alcun valore strategico alle nostre iniziative.
- Composability sul Cloud Data Warehouse dell'Azienda: Non è sostenibile avere un sistema di lead scoring con un proprio database separato, che diventa solo l'ennesimo strumento frammentato. L'azienda deve disporre di un database unificato e olistico che raccolga tutte le informazioni rilevanti. Il predictive marketing data hub che si sceglie deve integrarsi nativamente con questo database, garantendo così la raccolta di tutti i dati cruciali e fornendo il miglior scoring possibile.
- Modelli di Machine Learning Interni: Il data hub di marketing deve offrire una configurabilità adeguata per adattarsi alle specifiche esigenze aziendali. Un sistema troppo rigido non risponderebbe efficacemente alle necessità uniche di ogni azienda.
Questi principi sono alla base della nostra strategia e riteniamo siano fondamentali per qualsiasi organizzazione che intenda massimizzare l'efficacia della lead generation attraverso l'intelligenza artificiale.
