Ghidul de marketing de conținut bazat pe date, generat de utilizatori

Știm cu toții importanța utilizării datelor în marketingul de conținut, dar doar a spune „utilizați datele” este larg.

Ce valori contează de fapt pentru B2C și comerțul electronic pentru formarea și optimizarea unei strategii de marketing de conținut?

Cele mai importante informații vin de la clienții dvs.: recenzii, fotografii, întrebări și răspunsuri, interacțiuni cu rețelele sociale și alte feedback-uri directe.

Până acum, a fost dificil să aplici efectiv datele pentru a obține concluzii utile din conținutul clienților, dar odată cu progresele în știința datelor, există acum modalități interesante de a aprofunda ceea ce spun clienții tăi.

Ce este o strategie de marketing de conținut bazată pe date și generată de utilizatori și de ce contează? Citiți mai departe pentru a afla...

De ce este atât de important UGC?

Cumpărătorii online nu pot atinge fizic articolele prin care răsfoiesc, așa că apelează la recenzii de produse, fotografii ale clienților și alte forme de conținut generat de utilizatori pentru a-și informa deciziile de cumpărare.

Ce se întâmplă când datele și UGC se ciocnesc

Datele ne spun 3 lucruri despre UGC:

1) Cumpărătorii vor UGC.

Există o mulțime de statistici despre câți clienți spun că citesc recenzii, dar aceste date sunt auto-raportate și adesea colectate în sondaje.

Pentru a înțelege cu exactitate impactul real al UGC, am analizat câți vizitatori ai peste 200.000 de magazine de comerț electronic s-au implicat în mod activ cu recenziile clienților, evaluările cu stele și fotografiile clienților.

Descoperirile?

În unele industrii, cum ar fi electronica, mai mult de 40% dintre vizitatorii site-ului interacționează cu UGC.

Și aceștia sunt doar vizitatorii site-ului - când te uiți la cumpărătorii care ajung să cumpere, cifrele sunt și mai uimitoare.

În medie, 55% dintre clienți interacționează cu UGC înainte de a face o achiziție.

Deci, mulți oameni care vă vizitează site-ul se vor implica cu UGC, dar cei care ajung să cumpere aproape sigur că au făcut-o.

2) UGC valorează prea mult pentru a fi ignorat.

Puteți vedea în graficul de mai jos că cumpărătorii din diverse industrii au de aproximativ două ori mai multe șanse să cumpere atunci când văd UGC.

Creșterea medie a ratei de conversie a comerțului electronic prin adăugarea de conținut generat de utilizatori pe site-ul dvs. este de 161%.

Industria de îmbrăcăminte și accesorii are cel mai mare impact cu 207%, iar industria electronică are cel mai scăzut impact cu 81% - încă aproape dublu față de rata de conversie!

3) Valoarea UGC este incontestabilă, dar aveți nevoie de date pentru a profita la maximum de ea.

Există multe modalități de a folosi UGC în marketing, cum ar fi includerea recenziilor clienților în reclamele sociale.

Și mărcile inteligente înțeleg că nu mai este suficient să colectezi doar recenzii ale clienților sau să speri că clienții tăi te vor eticheta pe Instagram atunci când fac o fotografie cu produsul tău.

Aici intervine marketingul de conținut bazat pe date, generat de utilizatori.

Iată o privire asupra modului în care big data, învățarea automată și procesarea limbajului natural schimbă modul în care generăm valoare din conținutul clienților.

Informații mari de date pentru a optimiza rezultatele

Datele arată că consumatorii caută conținut generat de utilizatori, cum ar fi recenzii, fotografii și întrebări și răspunsuri, ca parte a experienței lor de cumpărături online.

Dar este o provocare pentru companiile de comerț electronic să vadă exact care funcții UGC le folosesc clienții lor cel mai mult și care le aduc cea mai mare valoare.

Învățare automată pentru a optimiza colectarea de conținut pentru clienți

Consumatorii sunt inundați de mesajele mărcii și, după cum știm, ei îneacă cele mai multe apeluri pentru atenția lor.

O mare parte a oricărei strategii de marketing de conținut generată de utilizatori este de fapt obținerea conținutului în primul rând, iar cel mai comun mod în care magazinele solicită clienților recenzii sau fotografii este printr-un e-mail post-cumpărare.

Asta înseamnă că trebuie să fii inteligent și cu tact în ceea ce privește cum și când solicitați conținut pentru clienți.

Analizând 4,5 milioane de e-mailuri post-cumpărare, am constatat că, în toate industriile, cele mai multe recenzii sunt scrise sâmbăta, la ora 8:00, iar cele mai puține sunt scrise joi, la ora 15:00.

Cu aceste cunoștințe, algoritmii de învățare automată pot optimiza automat cererile post-cumpărare ale magazinelor pentru a se asigura că mărcile profită la maximum de „cererea” lor.

[Tweet „Cum ceri conținut este la fel de important ca și când întrebi.”]

Algoritmii de învățare automată pot alege, de asemenea, formularea perfectă pentru solicitarea dvs., astfel încât clienții să aibă și mai multe șanse să vă deschidă e-mailul.

Pentru a demonstra cât de mult pot face variațiile mici, am studiat modul în care modificările la subiectul e-mailurilor post-cumpărare afectează răspunsul clienților.

La urma urmei, subiectul este primul lucru pe care îl vede un client, iar într-o căsuță de e-mail supraaglomerată, micile modificări fac toată diferența.

Am analizat cele mai comune formule ale liniilor de subiect și apoi am izolat variabilele utilizate frecvent, cum ar fi:

În acest scurt videoclip, aruncați o privire asupra modului în care diferitele linii de subiect afectează ratele de răspuns, în funcție de industria magazinului dvs.:

Citiți raportul complet.

Procesarea limbajului natural pentru o perspectivă mai inteligentă a sentimentelor

Pe măsură ce companiile își sporesc eforturile pentru a maximiza colectarea conținutului generat de utilizatori, de multe ori primesc prea multe recenzii ale clienților pentru a le gestiona manual și au nevoie de o modalitate fiabilă de automatizare a gestionării recenziilor.

Este grozav că clienții comunică atât de activ cu mărcile și lasă feedback, dar volumul mare de UGC creat zilnic poate fi copleșitor.

Clienților le place să-și împărtășească experiențele. Recenziile lungi și detaliate sunt foarte valoroase pentru cumpărătorii care încearcă să decidă dacă să cumpere sau nu și pot fi foarte profitabile pentru mărci.

Procesarea limbajului natural ajută companiile să obțină cele mai importante date din recenziile lor.

De exemplu, o recenzie de cinci stele poate conține solicitări importante pentru un timp de livrare îmbunătățit, în timp ce o recenzie de o stea, anulată din greșeală drept „evaluare negativă” poate conține o mulțime de detalii utile care pot incita clienții să cumpere.

Analiza sentimentelor observă aceste discrepanțe, astfel încât să puteți profita la maximum de conținutul clienților.

Recenziile sunt adesea amestecate – este rar ca o experiență a clienților să fie complet pozitivă sau complet negativă, iar recenziile reflectă acest lucru. Multe recenzii sunt lungi și au câteva propoziții care exprimă sentimente diferite despre un anumit produs.

Acest lucru face dificil pentru proprietarul magazinului să gestioneze opiniile clienților și, de asemenea, îngreunează pentru un potențial client să ia o decizie de cumpărare informată.

Detectarea sentimentelor vă permite să înțelegeți cele mai importante concluzii din recenzii, extragând fraze cheie din text și grupându-le după subiect.

Să presupunem că un client lasă o recenzie despre timpul de livrare, iar un alt client lasă o recenzie despre timpul de livrare.

Procesarea limbajului natural recunoaște că aceste recenzii sunt despre același subiect și le grupează împreună. O metodă de analiză mai veche nu ar face această conexiune.

Concluzie

Mareele se schimbă. Marketingul de conținut bazat pe date este viitorul și vă oferim instrumentele de care aveți nevoie pentru a rămâne în fața concurenței.

Yotpo se concentrează pe cercetare și inovare de ultimă oră, care oferă companiilor puterea de a colecta și utiliza UGC în marketing, precum și de a măsura rezultatele și de a ajusta campaniile la obiective specifice.