Un approccio incanalato nei bot di Messenger per la generazione di lead (con metriche reali)

Un approccio basato sull'imbuto ai bot di Messenger per la generazione di lead

Test. Il testing è una delle cose principali a cui ho dedicato le mie energie nell’ultimo anno. Verifica delle ipotesi. Testare i concetti. Testare gli incrementi del prodotto.

Incrementalismo è fondamentale ogni volta che stai costruendo qualcosa che ancora non esiste.

Quando abbiamo avviato Visualbots, uno strumento chatbot per la lead generation, le ipotesi da testare erano molteplici. Il settore era ancora agli inizi e gli esperti di marketing non erano abituati a strumenti come i nostri. E non sapevamo quali strategie di progettazione e ottimizzazione dei bot avrebbero funzionato di più.

Ma eravamo sicuri che ci fosse un presupposto chiave del prodotto da testare:

“I robot di Messenger possono essere utilizzati per la generazione di lead e fornire risultati migliori rispetto ai due principali prodotti sostitutivi (vale a dire le pagine di destinazione e annunci principali)?"

Per dimostrare questa ipotesi, abbiamo lavorato con decine di early adopter in diversi settori spendendo decine di migliaia di euro, seguendo questo processo: abbiamo trasformato una landing page esistente in un chatbot, abbiamo eseguito campagne pubblicitarie Facebook sul bot e abbiamo misurato le performance dell'intero funnel, con l'obiettivo finale di raggiungere un tasso di conversione target (vedi uno dei primi esempi di seguito).

Questo ci ha permesso di farlo raccogliere molti dati e generare competenze su come funziona la canalizzazione dei bot di lead generation su Messenger. E sto scrivendo questo articolo per condividere alcune delle lezioni che abbiamo imparato sui tre punti seguenti:

1. L'imbuto del bot di Messenger
2. I KPI del bot di Messenger
3. Ottimizzazione dei KPI dei bot di Messenger

Godetevi l'articolo.

L'imbuto del bot di Messenger

Come ogni attività di acquisizione di utenti, il flusso di messaggistica può essere rappresentato come un imbuto, composto da 3 passaggi principali:

1. Acquisizione
2. Attivazione
3. Conversione

1. Acquisizione (= l'annuncio)

L'acquisizione si riferisce al canale di marketing utilizzato per inviare traffico al bot.

Nel nostro caso è costituito dal Annuncio clic su Messenger di Facebook utilizzato per indirizzare il traffico verso la chat di Messenger.

2. Attivazione (= il messaggio di benvenuto)

L'attivazione si riferisce alla prima azione significativa compiuta dall'utente che inizia a chattare con il bot. Nel nostro caso consiste nell'interazione con il messaggio di benvenuto del bot.

Il messaggio di benvenuto è la prima cosa che un utente vede quando incontra il bot di Messenger dall'annuncio.

Tecnicamente fa parte dell'annuncio stesso, ma lo analizziamo sempre separatamente, dato che ha le sue caratteristiche e tecniche di ottimizzazione.

3. Conversione (= il corpo del bot)

La conversione si riferisce al raggiungimento dell'obiettivo del bot.

Nel nostro caso, trattandosi di lead generation, tipicamente consiste nel raccogliere una email, dopo aver risposto a più domande di qualificazione contenute nel “corpo del bot”.

I KPI del bot di Messenger

Ogni passaggio della canalizzazione del bot ha il proprio KPI. I principali che esaminiamo sono:

1. costo per clic
2. tasso di conversione del messaggio di benvenuto
3. tasso di conversione del piombo

Di seguito puoi trovare maggiori dettagli su ciascun KPI.

1. KPI di acquisizione (= costo per clic)

Il KPI principale che utilizziamo è costo per clic (PCC). Indica quanto costa un clic che invia traffico all'annuncio.

Questo KPI dipende quasi totalmente dalla configurazione dell'annuncio stesso, quindi il contenuto effettivo del bot non ha molta importanza in questo caso.

Il formula è la seguente:

costo per clic = importo speso/clic

Un ragionevole intervallo di valori poiché la metrica è compresa tra 0.20€ e 0.40€.

Abbiamo visto casi in cui il prezzo era molto più basso, che normalmente si traduceva in una qualità dei lead molto bassa, o più alto, portando a volte a tassi di conversione migliori lungo la canalizzazione che compensavano il costo più elevato di acquisizione del traffico.

2. KPI di attivazione (= tasso di conversione del messaggio di benvenuto)

Il principale KPI che utilizziamo è il tasso di conversione del messaggio di benvenuto. Indica quante persone che hanno visto il messaggio di benvenuto hanno effettivamente interagito con esso, avviando la conversazione con il bot.

Questo KPI dipende principalmente dalla coerenza tra il testo/immagine dell'annuncio e il contenuto del messaggio di benvenuto e dal modo in cui il messaggio stesso è scritto (ad esempio, brevi domande retoriche normalmente funzionano meglio).

Il formula è la seguente:

tasso di conversione del messaggio di benvenuto = conversazioni avviate/ clic sui link

La metrica "Conversazioni avviate" si riferisce al numero di volte in cui le persone hanno iniziato a inviare messaggi alla tua attività. Include conversazioni con nuovi utenti così come con quelli precedentemente coinvolti (in questo senso è diverso dalla definizione di Facebook di Conversazioni di messaggistica avviate).

La metrica “Clic sui link” si riferisce al numero di clic che hanno portato gli utenti ad aprire la chat (allo stesso modo in cui viene definita da Facebook). Preferiamo utilizzare questa metrica, piuttosto che i clic normali, in modo da poter escludere l'effetto delle persone che fanno clic su parti dell'annuncio che non si collegano alla chat, come il nome della pagina.

Un ragionevole intervallo di valori poiché la metrica è compresa tra 25% e 50%.

3. KPI di conversione (= tasso di conversione dei lead)

Il principale KPI che utilizziamo è il tasso di conversione del piombo. Indica quante persone che hanno iniziato a interagire con il bot alla fine hanno lasciato le loro informazioni personali più preziose (ad esempio un'e-mail o un numero di telefono), che in genere vengono chieste alla fine della canalizzazione.

Questo KPI dipende da come è strutturato l'intero funnel, dalla lunghezza del flusso e dal modo in cui vengono richieste le informazioni personali.

Il formula è la seguente:

tasso di conversione dei lead = lead/conversazioni avviate

Il concetto di “Lead” varia molto da azienda ad azienda, ma normalmente può essere definito come un utente che risponde alla domanda di qualificazione più importante nel funnel.

Anche definire un intervallo per questa metrica è davvero difficile, poiché varia molto a seconda del settore.

Un ragionevole intervallo di valori per un funnel di qualificazione medio-lungo (ovvero con più di sei domande) è compreso tra 25% e 50%.

Ma può facilmente salire oltre il 75% in caso di funnel davvero performanti.

Ottimizzazione dei KPI dei bot di Messenger

Prima di entrare nei dettagli tecnici su come migliorare i KPI di cui sopra, c'è un concetto principale da tenere a mente quando si crea e si ottimizza un bot Messenger creato per scopi di acquisizione dei clienti:

Devi effettuare l' creare coerente esperienze da annuncio a robot.

L'annuncio e il bot devono essere concepiti insieme, poiché non è possibile iniziare a migliorare il bot se l'annuncio non è coerente con esso. Riceveresti semplicemente traffico scarso per il quale non sarai in grado di ottimizzare.

Lo abbiamo imparato nel modo più duro, quando i primi test non stavano producendo i risultati attesi. E il primo segnale è stato davvero basso tasso di conversione del messaggio di benvenuto (vale a dire, solo poche persone che hanno interagito con l'annuncio di Facebook hanno iniziato a interagire con il bot).

Per capire i motivi per cui stava accadendo, abbiamo fatto più test UX con i robot, chiedendo agli utenti di passare attraverso l'intero imbuto e dirci cosa si aspettavano, passo dopo passo. È emerso chiaramente che la prima ragione per cui le persone hanno abbandonato è che ciò che hanno ricevuto nella chat non era quello che si aspettavano.

E questo è successo perché chi faceva l'annuncio (il tester) era diverso da chi creava il bot (noi).

Fu allora che capimmo che, prima ancora di costruire il bot, dovevamo pensare a tutto l'imbuto insieme, a partire dall'annuncio (e di conseguenza abbiamo deciso di progettare annunci insieme al bot, utilizzando questo fantastico strumento per modelli pubblicitari).

Detto questo, ora possiamo entrare più nel dettaglio su cosa guardare quando si migliorano i diversi passaggi del funnel.

1. Ottimizzazione del KPI di acquisizione (= costo per clic)

Queste sono le domande chiave che ci poniamo quando l'annuncio non funziona come previsto (ad esempio, il CPC è costantemente al di fuori dell'intervallo previsto).

• Stai utilizzando le campagne obiettive di Messaggi (ottimizzazione a livello di campagna)?

Nei nostri test, hanno dimostrato di avere prestazioni costantemente migliori rispetto ad altre campagne, comprese le campagne di conversione.

• Stai utilizzando il pubblico giusto (ottimizzazione a livello di set di annunci)?

Ciò ha rivelato di avere un impatto enorme sul rendimento dell'annuncio, come accade in qualsiasi altro tipo di campagne di Facebook. L'unico aspetto degno di nota qui è che una buona tecnica di ottimizzazione è la seguente: dopo che è stato raccolto un buon numero di conversazioni, è possibile creare pubblico simile per indirizzare persone simili a quelle che hanno già chattato con il tuo bot. E questo funziona abbastanza bene.

• Stai utilizzando un invito all'azione (CTA) a basso sforzo (ottimizzazione a livello di annuncio)?

Nei nostri test, le CTA che implicavano uno sforzo potenziale elevato per l'utente (ad esempio "Invia messaggio") hanno ottenuto risultati peggiori di quelle a basso impegno (ad esempio "Ulteriori informazioni").

2. Ottimizzazione del KPI di attivazione (= tasso di conversione del messaggio di benvenuto)

Queste sono le domande chiave che ci poniamo quando il messaggio di benvenuto non funziona come previsto (ovvero il tasso di conversione è costantemente inferiore al 25%).

• Il contenuto del messaggio di benvenuto è coerente con il testo e l'immagine dell'annuncio?

Come sottolineato in precedenza, il motivo principale del fallimento delle campagne di acquisizione di bot è che l’esperienza dell’annuncio e del bot non è stata pensata insieme. Allinea il contenuto dell'annuncio con quello del messaggio di benvenuto.

• Stai facendo una domanda a basso sforzo?

Il ruolo del messaggio di benvenuto è essenzialmente di chiedere all'utente di partecipare alla conversazione con il bot. Di conseguenza, si desidera ridurre al minimo l'attrito. E il modo in cui il messaggio è formulato ha un grande impatto. Come michael mette in evidenza in il suo articolo, il minimo sforzo chiede di funzionare bene, soprattutto se si presentano sotto forma di domande retoriche. Gli esempi potrebbero essere "Vuoi iniziare?" oppure “Vuoi ricevere un codice coupon gratuito?”.

3. Ottimizza il KPI di conversione (= tasso di conversione del lead)

Essendo il concetto di lead diverso da azienda ad azienda, è difficile trarre insegnamenti su come ottimizzare questo KPI. Tienilo presente quando leggi le domande chiave che ci poniamo quando il tasso di conversione dei lead non funziona come previsto (ovvero il tasso di conversione costantemente inferiore al 25%).

• La conversazione crea abbastanza fiducia da consentire all'utente di lasciare i propri dettagli di contatto?

Durante lo svolgimento dei nostri test ci siamo resi conto di qualcosa che prima non ci aspettavamo. Inizialmente siamo partiti dal presupposto di progettazione che i bot più corti avrebbero funzionato meglio di quelli più lunghi, poiché gli utenti avrebbero eseguito meno passaggi.

Ma questi brevi robot non funzionavano come previsto e la rimozione delle domande produceva risultati anche peggiori. Quando eseguiamo i test UX abbiamo iniziato a ricevere commenti come il seguente:

"Sembra che non ci siano state abbastanza domande per fornire l'indirizzo email"

"In che modo questo mi fornirà un preventivo personale con un numero così limitato di informazioni fornite?"

Paradossalmente sembrava che gli utenti si aspettassero molte domande prima di poter considerare il bot affidabile e decidere di fornire i propri dati personali. In altre parole:

Le domande creano fiducia

La realtà è infatti che il funnel di un bot di lead generation assomiglia di più a quello che puoi vedere qui sotto.

• Stai spiegando perché stai chiedendo le informazioni personali?

Prima di chiedere una email o un numero di telefono, è sempre buona norma spiegare perché hai bisogno di tali informazioni e cosa accadrà dopo che l'utente le avrà inviate, compreso quando verrà contattato, da chi e per quale motivo (es. “Noi ti invieremo un preventivo personalizzato”, “Prenoteremo per te la visita nei nostri appartamenti”).

• Stai fornendo qualche incentivo?

È buona norma fornire un incentivo all'utente a lasciare i propri dati personali, come un preventivo gratuito, un campione o un contenuto di alta qualità. Ciò può essere consentito già a livello di annuncio ed enfatizzato sul messaggio di benvenuto, ma alla fine dovrebbe ottenere guadagni di prodotto a livello di conversione principale.

Queste sono alcune delle lezioni che abbiamo imparato nell'ultimo anno avvicinandoci ai bot di Messenger come canalizzazioni e ottimizzandoli in modo basato sui dati (alcuni ulteriori approfondimenti qui).

Spero che questo possa essere utile anche a te.

Avere un buon viaggio,
 - Livio

14/12/2018

> Dichiarazione di non responsabilità: questo articolo è stato pubblicato un anno dopo la sua stesura originale. Nel frattempo il progetto Visualbots è stato interrotto e molte cose sono cambiate nella mia vita e nel panorama dei chatbot. Condivido questo articolo nella speranza che gli spunti raccolti in oltre un anno di attività possano essere ancora utili per la comunità del marketing di Messenger.

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Un approccio incanalato nei bot di Messenger per la generazione di lead (con metriche reali) È stato originariamente pubblicato in Rivista di Chatbots Su Media, dove la gente continua la conversazione evidenziando e rispondendo a questa storia.

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• Source: https://chatbotsmagazine.com/a-funnel-driven-approach-to-messenger-bots-for-lead-generation-with-real-metrics-dedb1e87f795?source=rss—-d6dc2c824f17—4