Εισαγωγή

Η αυτοματοποίηση μάρκετινγκ έχει γίνει όλο και πιο σημαντική για τις εταιρείες τα τελευταία χρόνια. Εξορθολογίζει τις διαδικασίες και καθιστά το μάρκετινγκ πιο αποτελεσματικό.

Σύμφωνα με Salesforce Η αυτοματοποίηση μάρκετινγκ είναι η εφαρμογή της τεχνολογίας για τον εξορθολογισμό του μάρκετινγκ και την αποτελεσματικότερη λειτουργία του. Αυτό περιλαμβάνει τη χρήση λογισμικού για την παραγωγή μολύβδου, την προώθηση μολύβδου, την αξιολόγηση μολύβδου και άλλα.

Έρευνα από Tendenz δείχνει ότι περισσότεροι από 90% των κορυφαίων εμπόρων συμφωνούν ότι η αυτοματοποίηση μάρκετινγκ είναι πολύ σημαντική. Βοηθά τις εταιρείες να αναπτυχθούν ταχύτερα.

Εν ολίγοις, η αυτοματοποίηση μάρκετινγκ έχει γίνει απαραίτητη για το σύγχρονο μάρκετινγκ. Εξασφαλίζει μεγαλύτερη αποτελεσματικότητα, καλύτερα αποτελέσματα και ταχύτερη ανάπτυξη.

Μη καθορισμός σαφών στόχων

Είναι πολύ σημαντικό να θέσετε σαφείς και μετρήσιμους στόχους για την αυτοματοποίηση μάρκετινγκ. Χωρίς σαφείς στόχους, είναι αδύνατο να μετρήσετε και να προσαρμόσετε την αποτελεσματικότητα των εκστρατειών σας. Μερικοί συνηθισμένοι ασαφείς στόχοι είναι οι εξής:

"Δημιουργία περισσότερων leads" - Αυτό είναι πολύ ασαφές, πρέπει να είστε συγκεκριμένοι για το πόσοι περισσότεροι leads και σε ποιο χρονικό διάστημα.[1]

"Αύξηση της μετατροπής" - Και πάλι, λείπουν συγκεκριμένες πληροφορίες σχετικά με το πόσο υψηλότερο και πότε θα πρέπει να επιτευχθεί αυτό.[2]

"Κάνοντας το εμπορικό σήμα γνωστό" - Αυτό είναι πολύ δύσκολο να μετρηθεί χωρίς τον καθορισμό συγκεκριμένων KPI.

Βεβαιωθείτε πάντα ότι οι στόχοι μάρκετινγκ σας είναι διατυπωμένοι SMART: Συγκεκριμένοι, μετρήσιμοι, αποδεκτοί, ρεαλιστικοί και χρονικά περιορισμένοι. Μόνο τότε μπορείτε να παρακολουθείτε σωστά την πρόοδο και να προσαρμόζετε όπου χρειάζεται.

Ανεπαρκής τμηματοποίηση

Η τμηματοποίηση είναι ζωτικής σημασίας για την αποτελεσματική αυτοματοποίηση μάρκετινγκ. Αν δεν τμηματοποιήσετε σωστά το κοινό-στόχο σας, οι πιθανότητες είναι ότι τα μηνύματά σας θα είναι άσχετα και θα αγνοηθούν. Η καλή τμηματοποίηση σας βοηθά να στέλνετε σχετικά μηνύματα στους σωστούς ανθρώπους τη σωστή στιγμή. Σας παρέχει επίσης χρήσιμες πληροφορίες για το κοινό σας.

Κακά παραδείγματα τμηματοποίησης είναι η αποστολή του ίδιου ενημερωτικού δελτίου σε όλους τους συνδρομητές σας ή η στόχευση μιας προώθησης σε όλους τους πελάτες, ανεξάρτητα από τα ενδιαφέροντα ή το ιστορικό αγορών τους. Αντ' αυτού, είναι καλύτερο να τμηματοποιείτε το κοινό σας με βάση τα δημογραφικά στοιχεία, τα ενδιαφέροντα, τη συμπεριφορά και άλλα. Στη συνέχεια, στείλτε στοχευμένα μηνύματα σε κάθε τμήμα για μια πιο εξατομικευμένη εμπειρία.

Για παράδειγμα, με καλή τμηματοποίηση, μπορείτε να στέλνετε σε νέους γονείς προσφορές για βρεφικά είδη ή σε λάτρεις της τεχνολογίας περιεχόμενο σχετικά με τα τελευταία gadgets. Αυτό εξασφαλίζει μεγαλύτερη δέσμευση και μετατροπή. Φροντίστε λοιπόν να μην είστε πολύ γενικοί, αλλά να προσαρμόζετε τα μηνύματά σας στις ανάγκες συγκεκριμένων ομάδων.

Δεν υπάρχουν δοκιμές A/B

Οι δοκιμές A/B αποτελούν κρίσιμο μέρος της αποτελεσματικής αυτοματοποίησης μάρκετινγκ. Δοκιμάζοντας διαφορετικές εκδόσεις της καμπάνιας σας μεταξύ τους, μπορείτε να μετρήσετε με ακρίβεια ποια από αυτές αποδίδει καλύτερα. Δυστυχώς, πολλές εταιρείες παραλείπουν αυτό το σημαντικό βήμα.

Η εκτέλεση δοκιμών A/B είναι απαραίτητη για τη βελτιστοποίηση της αποτελεσματικότητας των εκστρατειών σας. Για παράδειγμα, μπορείτε να δοκιμάσετε διαφορετικές γραμμές θέματος, εικόνες ή κλήσεις-δράσεις για να δείτε ποιος συνδυασμός παράγει τις περισσότερες μετατροπές ή έσοδα. Χωρίς δοκιμές A/B, παραμένετε στο σκοτάδι σχετικά με το τι λειτουργεί και τι όχι. Χάνετε ευκαιρίες για να ανεβάσετε τα αποτελέσματα της αυτοματοποίησης μάρκετινγκ στο επόμενο επίπεδο. [1]

Συχνά βλέπουμε εταιρείες να ξεκινούν καμπάνιες χωρίς να δοκιμάζουν διαφορετικές παραλλαγές. Προχωρούν κατευθείαν στην πρώτη τους ιδέα, χωρίς να ελέγχουν αν άλλες προσεγγίσεις θα λειτουργούσαν καλύτερα. Αυτή είναι μια χαμένη ευκαιρία. Πάρτε, για παράδειγμα, καμπάνιες ηλεκτρονικού ταχυδρομείου που θα μπορούσαν να έχουν δοκιμάσει διαφορετικές παραλλαγές της γραμμής θέματος, ή διαφημίσεις στα μέσα κοινωνικής δικτύωσης χωρίς διαχωριστική δοκιμή των εικόνων. Με το να μην εφαρμόζετε δοκιμές A/B, χάνετε πολύτιμες γνώσεις.

Καμία ανάλυση δεδομένων

Η ανάλυση δεδομένων είναι ζωτικής σημασίας για την αποτελεσματική αυτοματοποίηση μάρκετινγκ. Χωρίς την κατάλληλη ανάλυση των δεδομένων σας, δεν θα γνωρίζετε ποιες καμπάνιες αποδίδουν καλά και ποιες όχι. Μπορεί επίσης να χάσετε τάσεις και ιδέες που μπορούν να βελτιώσουν τις εκστρατείες σας.

Πολλές εταιρείες προχωρούν στα τυφλά στήνοντας καμπάνιες χωρίς πρώτα να αναλύσουν τα ιστορικά τους δεδομένα. Για παράδειγμα, δεν εξετάζουν τα ποσοστά μετατροπής διαφορετικών εκστρατειών από το παρελθόν για να δουν ποιες από αυτές ήταν πιο αποτελεσματικές. Ούτε τμηματοποιούν σωστά το κοινό-στόχο τους με βάση τη συμπεριφορά και τα χαρακτηριστικά του. Ως αποτέλεσμα, οι καμπάνιες δεν φτάνουν στους σωστούς ανθρώπους ή χάνονται ευκαιρίες.

Ένα παράδειγμα είναι μια καμπάνια που στοχεύει στη δημιουργία leads, χωρίς πρώτα να εξεταστεί ποιες σελίδες προορισμού και ποιες κλήσεις προς δράση δημιούργησαν τους περισσότερους leads στο παρελθόν. Αν δεν το αναλύσετε αυτό, χάνετε ευκαιρίες βελτιστοποίησης της καμπάνιας σας.

Εν ολίγοις, αφιερώστε πάντα χρόνο για να αναλύσετε τα ιστορικά σας δεδομένα πριν ξεκινήσετε μια νέα εκστρατεία αυτοματοποίησης μάρκετινγκ. Με αυτόν τον τρόπο, μπορείτε να ρυθμίσετε την καμπάνια σας με βάση γεγονότα αντί για υποθέσεις και θα έχετε καλύτερα αποτελέσματα.

Πηγή: https://www.sender.net/blog/marketing-automation-strategies/