Pourquoi Product Analytics est la clé manquante de votre personnalisation marketing

Lorsque la télévision analogique régnait en maître, les câblodistributeurs faisaient la promotion de leur nouvelle gamme d'émissions avec des stratégies publicitaires simples : choisissez une heure et une date auxquelles le public désigné (défini par l'âge, le sexe et la région) regarderait la télévision, puis lancez la promotion.

Lorsque le marketing est passé au numérique, bon nombre de ces mêmes tactiques ont été transférées. Tout comme les câblodistributeurs, les spécialistes du marketing ont mené des campagnes basées sur de larges données démographiques telles que l'âge et la région, ou des informations au niveau de la surface telles que les visites de pages et les clics sur les annonces.

Ce type de marketing est la norme depuis des décennies. Mais ce que les perturbateurs numériques comme Netflix ont réalisé, c'est qu'il existe un moyen beaucoup plus efficace de construire des campagnes d'audience : avec des données comportementales de première partie.

Les données comportementales sont des données sur les comportements des clients : où un client a trouvé de la valeur dans le produit numérique, à quoi ressemble son parcours client holistique et quelle activité le motive à revenir au produit au fil du temps. Les données comportementales de première partie proviennent directement de l'application ou du site Web de l'entreprise et sont envoyées à une solution d'analyse de produits, où les équipes numériques peuvent explorer les données pour trouver ces informations clés sur les clients. En d'autres termes, vous ne dépendez pas d'un service tiers pour obtenir des informations sur ce que les clients apprécient.

En concevant des campagnes autour des informations sur les clients plutôt que sur des données démographiques, des entreprises comme Netflix ont bouleversé des secteurs entiers. Au lieu de cibler un large groupe démographique, Netflix fait des recommandations basées sur un comportement démontré, comme les émissions précédentes regardées. Personnaliser l'expérience client en déterminant : « Puisque vous avez terminé ces trois émissions, vous apprécierez probablement celle-ci aussi » est beaucoup plus efficace que les tentatives de personnalisation édulcorées qui supposent : « Puisque vous appartenez à cette tranche d'âge, vous aimerez peut-être ce spectacle."

Ce niveau de personnalisation atteint par Netflix, similaire aux stratégies publicitaires et aux recommandations de contenu utilisées par Amazon et Spotify également, peut sembler hors de portée pour la plupart des spécialistes du marketing. Mais en fait, c'est tout à fait possible. La clé est de s'éloigner de la dépendance à l'égard des données de tiers et des informations démographiques. Au lieu de cela, les spécialistes du marketing doivent adopter l'analyse des produits comme moyen d'accéder aux données comportementales de première partie et de vraiment comprendre quelles offres motivent les clients.

L'accès aux données tierces évolue

Outre les informations plus complètes que les spécialistes du marketing peuvent obtenir à partir des données comportementales de première partie, il existe une autre raison pour laquelle ils doivent s'éloigner des données de tiers : Google et Apple ont récemment mis en place des protections de la vie privée pour les clients, ce qui empêche le suivi par des tiers des visites de sites Web. , les téléchargements d'applications et les clics sur les annonces. Google a annoncé qu'il mettrait fin à la vente d'annonces basées sur le suivi des données des utilisateurs sur les sites Web. De même, le dernier iOS d'Apple nécessitera la mise en œuvre d'un consentement "opt-in" avant de suivre les utilisateurs.

En d'autres termes, lorsqu'il s'agit de diffuser des publicités ou des campagnes de reciblage, les spécialistes du marketing doivent exploiter les données dont ils disposent - des données de première partie sur les messages ou les fonctionnalités auxquels différents publics répondent - plutôt que de s'appuyer sur un service de suivi tiers.

Et bien que le suivi par des tiers ait pu aider les spécialistes du marketing à comprendre d'où proviennent leurs clients, il s'agit d'une autre lacune que l'analyse des produits peut combler. Les solutions d'analyse de produits comme Amplitude utilisent la résolution d'identité pour créer une image complète du parcours client. Cela signifie que si un client visite le site Web, mais voit plus tard une publicité, puis visite la page Instagram de l'entreprise, puis convertit plus tard et ouvre un compte, Amplitude peut fusionner ces parcours utilisateur anonymisés en un seul, montrant comment un client engagé avec la marque à partir de trois flux différents, qui ont tous contribué à la conversion finale. Dans d'autres plates-formes d'analyse, ce client unique semblerait être trois clients différents, et il ne serait pas clair comment chaque canal et interaction a contribué à la conversion.

Compte tenu des mises à jour du partage de données et des lacunes dans les informations fournies, les tiers ne peuvent pas être vos seules sources d'informations sur les clients. L'exploitation des données de première partie avec l'analyse des produits est le meilleur moyen d'obtenir une vue complète du parcours client et d'utiliser ces informations pour produire des résultats.

Comment l'équipe marketing actuelle utilise l'analyse des produits pour comprendre les clients et informer les campagnes

Prenez Current, une banque qui bouscule son domaine en mettant l'expérience client au premier plan. En tant que banque challenger natif du numérique, Current maintient ses équipes concentrées sur la compréhension du comportement des clients et l'obtention de résultats centrés sur le client.

"Il s'agit de comprendre notre public", a déclaré Adam Hadi, vice-président du marketing de Current. « Nous devons comprendre pourquoi un client a besoin des services que nous fournissons et comment nous y parvenons. La recherche qualitative est extrêmement importante, mais les données sont l'épine dorsale.

À cette fin, l'équipe marketing de Current exploite les données comportementales sur l'engagement des produits pour planifier leurs campagnes.

Ils utilisent Amplitude pour rechercher les fonctionnalités et les messages qui génèrent le plus d'engagement au sein de l'application, puis ils utilisent ces données comportementales pour informer exactement les publicités qu'ils diffusent, les publics qu'ils ciblent et les messages qu'ils écrivent. Ils peuvent cibler un segment d'audience qui a démontré un engagement élevé avec une fonctionnalité d'application particulière et s'assurer finalement que leur budget publicitaire est dépensé efficacement en envoyant le bon message à la bonne personne au bon moment. Ils peuvent également planifier des campagnes marketing autour des fonctionnalités qui ont le plus réussi à fidéliser la clientèle.

Les spécialistes du marketing d'entreprises comme Current ont adopté l'état d'esprit numérique. Ils reconnaissent que la clé pour générer des résultats commerciaux réside dans la compréhension du comportement des clients. L'analyse des produits, avec sa connaissance approfondie de l'activité numérique, en révèle bien plus sur les motivations des clients que de simples mesures Web ou des enquêtes auprès des clients.

Les informations comportementales alimentent la personnalisation du marketing

L'analyse des produits vous aide à comprendre ce que les comportements des utilisateurs disent de leur intention. Une fois que vous savez pourquoi quelqu'un entreprend une action, vous pouvez configurer votre marketing pour qu'il corresponde à ses besoins uniques en matière de produits.

Chez Amplitude, nous avons vu des clients placer leurs analyses de produits au premier plan des efforts de marketing.

• Reciblage : les spécialistes du marketing peuvent encourager les utilisateurs à revenir sur le site du produit ou de l'entreprise en fonction de leurs actions uniques. Par exemple, vous pouvez utiliser Amplitude Recommend pour envoyer automatiquement des segments comportementaux dans Amplitude aux réseaux publicitaires, aux outils d'automatisation du marketing et aux moteurs de personnalisation pour le reciblage. Vous pouvez définir des cohortes comportementales en fonction des actions qu'elles ont entreprises ou qu'elles n'ont pas encore terminées. En créant des cohortes, telles que des clients qui ne paient pas encore, vous pouvez cibler un public plus spécifique avec vos publicités.
• Moments aha : Lorsque les clients atteignent leur moment aha dans votre produit, envoyez un e-mail ou utilisez la messagerie intégrée à l'application pour encourager une utilisation ultérieure. Dans des produits comme les applications de fitness ou de méditation, ce moment aha peut se produire lorsque les clients terminent leur première routine d'exercice complète lors d'un essai gratuit. C'est le moment de tendre la main au client avec un abonnement ou une offre spéciale.
• Personnalisez l'expérience client : les attentes des clients n'ont jamais été aussi élevées, mais pour de nombreuses entreprises, la personnalisation peut être difficile à gérer. La collecte de données complexes et une personnalisation significative semblent être des tâches écrasantes pour les équipes techniques et les spécialistes du marketing. Amplitude Recommend fournit des informations en libre-service qui permettent aux équipes de trouver le bon message pour livrer les bons utilisateurs au bon moment.

Ensuite, en utilisant des analyses de produits comme Amplitude, vous pouvez mesurer la façon dont les clients réagissent à vos efforts de marketing ciblés. Vous pouvez segmenter les clients par campagne, canal ou comportement et voir quelles méthodes produisent le plus d'engagement au fil du temps. Les campagnes marketing qui se traduisent par une valeur client à vie plus élevée peuvent être priorisées pour les campagnes futures.

Product Analytics : la base des recommandations personnalisées

Le marketing basé sur des hypothèses générales sur les clients peut sembler être la voie la plus facile, mais cela ne fait que créer plus de difficultés sur la route.

Sans un public cible clair, vous dépenserez probablement plus d'argent que nécessaire pour atteindre des clients potentiels qui correspondent à votre profil de client idéal. Sans oublier que vous risquez également de perdre la fidélité de vos clients en jetant un large filet alors que vous pourriez créer une expérience plus personnalisée.

Alors que l'analyse des produits constitue la base dont vous avez besoin pour comprendre le comportement de vos clients, l'exploitation de ces données pour une expérience client personnalisée fera passer ces informations au niveau supérieur. Avec Recommend, un nouveau produit d'Amplitude, vous pouvez personnaliser l'expérience produit pour faire avancer vos efforts marketing.

Vous pouvez créer des cohortes basées sur tous les événements que vos clients ont effectués dans le passé, tels que l'ajout au panier ou le démarrage d'un abonnement, pour déclencher des conditions de marketing basées sur l'engagement. À partir de là, alimenté par le système AutoML d'Amplitude, vous pouvez créer le bon assortiment de recommandations, du contenu aux produits en passant par la messagerie.

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