Come far decollare il tasso di conversione con l’IA
Come far decollare il tasso di conversione con l’IA

29 Mag , 2018

“La metà dei soldi spesi in pubblicità sono soldi buttati, il problema è capire quale sia la metà giusta”
John Wanamaker

 

Quest’affermazione, molto popolare tra i pubblicitari, sintetizza in poche parole la difficoltà nel calcolare il ritorno sugli investimenti pubblicitari nei media tradizionali. Con le nuove tecnologie invece, siamo in grado di raccogliere dati precisi su qualsiasi azione i nostri utenti/clienti compiano nel web, a condizione però di aver impostato correttamente – e non è affatto un’operazione semplice – tutti i parametri e gli indicatori necessari.

Il Conversion Rate Optimization (o CRO) è un’insieme di tecniche e strumenti volti a migliorare (ottimizzare) il tasso di conversione (la percentuale di casi che raggiungono l’obiettivo rispetto alla totalità dei casi) associato a un determinato obiettivo: senza la corretta individuazione degli obiettivi è impossibile misurare le performance digitali.

Che cosa è il CRO- far decolare il tasso di conversioneMisurare il tasso di conversione

Se vogliamo misurare il tasso di conversione di una landing page creata ad hoc con l’obiettivo di far iscrivere gli utenti alla nostra newsletter, il calcolo è molto semplice:

Numero iscritti al form inserito nella landing page / numero totale utenti che hanno visitato la pagina   x  100

Ipotizziamo che 100 utenti hanno visitato la pagina e 5 di loro si sono alla newsletter: il  tasso di conversione (o conversion rate) è pari al 5%.

Mentre in passato la preoccupazione principale dei marketers era quella di massimizzare il divisore (il numero dei destinatari del messaggio), negli ultimi tempi ci si inizia a concentrare anche sul dividendo, ovvero sulle tecniche per aumentare le conversioni.

Può risultare più complicato quando dobbiamo misurare il tasso di conversione relativo alla vendita di un determinato prodotto. In questo caso molte aziende creano un codice sconto associato a una campagna di marketing per individuare con semplicità da quale canale provenga l’acquisto. Ma se non vogliamo ricorrere a questo metodo, grazie a Google Analytics (e ad altri numerosi tool simili), siamo in grado di risalire esattamente al percorso effettuato dall’utente fino all’acquisto. In questo modo possiamo suddividere le vendite in base alla pagina o al canale di provenienza dell’utente.

Inutile ribadire quanto sia migliorata la misurabilità dei risultati rispetto ai media tradizionali.

 

Come ottimizzare il tasso di conversione

Le nuove tecnologie nel marketing ci forniscono una miriade di possibilità per ottimizzare il tasso di conversione. La personalizzazione del rapporto, che una volta era possibile solo nel negozietto sotto casa, oggi è appannaggio anche delle grandi multinazionali. Il marketing one to one grazie agli sviluppi dell’IA è ormai alla portata di tutti.

Secondo il 94% dei senior manager la personalizzazione del rapporto è fondamentale per la fidelizzazione del cliente. Dall’altra parte, l’ 86% degli utenti ritiene che la personalizzazione influenzi le proprie decisioni d’acquisto[1].

Quando visitiamo Amazon o ascoltiamo musica su You Tube, il software ci riconosce e ci propone i “prodotti” che più si avvicinano al nostro gusto, o rispetto ai quali abbiamo mostrato interesse in passato. I case studies dimostrano che la personalizzazione onsite ha un effetto potentissimo sul tasso di conversione. Possiamo mandare e-mail a chi da molti giorni non visita il nostro sito, oppure offrire uno sconto speciale a coloro che hanno visitato la pagina di un determinato prodotto. Si può progettare una “finestra” con una promozione che compare solo nel momento in cui l’utente sta per abbandonare il sito senza aver effettuato nessun acquisto. Le possibilità sono quasi infinite.

Nell’e-commerce sono in uso da tempo tecniche di machine learning volte ad aumentare il conversion rate. Sostanzialmente si tratta dei classici motori di raccomandazione che permettono di individuare le esigenze dell’utente, in modo da fornirgli “raccomandazioni” (suggerimenti) d’acquisto personalizzati.

Secondo uno studio che prende in considerazione milioni di transazioni online, i motori di raccomandazione incidono profondamente (per il 35%) sul fatturato del gigante Amazon.

Negli ultimi anni si sta sviluppando anche un nuovo filone: quello dei contenuti dinamici. Grazie all’IA oggi è possibile personalizzare, in base ai dati o al comportamento dell’utente, non solo il contenuto di una landing page (una Call to action, un banner o una e-mail), ma anche lo stesso design.

Per offrire all’utente un’esperienza che sia più personalizzata e contestuale oggi è possibile incrociare i dati di navigazione e comportamento sul sito web con dati personali dell’utente provenienti da altri ambiti, come i social network.

La ricerca citata in precedenza ci segnala però che il 74% degli utenti sono frustrati quando i suggerimenti sono errati o imprecisi.

Per massimizzare il tasso di conversione le aziende devono offrire all’utente quello di cui ha bisogno nel momento preciso del bisogno, ad esempio analizzando il suo carrello prima del pagamento della spesa: “Ehi, stai comprando le fragole ma hai dimenticato la panna!”

La grande sfida dei nostri giorni è quindi quella di far vivere all’utente un’esperienza di navigazione unica e personalizzata in base ai suoi gusti, interessi e comportamenti concreti.

 

[1] I risultati sono emersi da una ricerca condotta da Venture Beat. Potete approfondire qui.