Messenger机器人的漏斗驱动方法，用于潜在客户的生成（具有真实指标）

用于潜在客户开发的 Messenger 机器人的漏斗驱动方法

测试。测试是我过去一年投入精力的主要事情之一。测试假设。测试概念。测试产品增量。

渐进主义 每当您构建尚不存在的东西时，这是关键。

当我们启动 Visualbots（一种用于潜在客户开发的聊天机器人工具）时，需要测试的假设有很多。该行业仍处于起步阶段，营销人员还不习惯像我们这样的工具。我们不知道哪种机器人设计和优化策略最有效。

但我们确信有一个关键的产品假设需要测试：

“Messenger 机器人能否用于开发潜在客户并提供比两种主要替代产品（即 登陆页面 和引导广告）？”

为了证明这一假设，我们与不同行业的数十个早期采用者合作，花费了数万欧元，如下 这个过程: 我们将现有的登陆页面转变为聊天机器人，在机器人上运行 Facebook 广告活动，并测量了整个渠道的性能，最终目标是实现目标转化率（请参阅下面的第一个示例之一）。

这使我们能够 收集大量数据并生成有关潜在客户生成机器人渠道如何在 Messenger 上运作的专业知识。 我写这篇文章是为了分享我们在以下三点上学到的一些教训：

1. Messenger 机器人漏斗
2. Messenger 机器人 KPI
3. 优化 Messenger 机器人 KPI

欣赏这篇文章。

Messenger 机器人漏斗

对于每个用户获取活动，消息流可以表示为一个漏斗，其中包含 3 个主要步骤：

1. 获得
2. 活化
3. 转化

1. 获取（= 广告）

获取是指用于向机器人发送流量的营销渠道。

在我们的例子中，它是由 Facebook 点击即时通讯广告 用于增加 Messenger 聊天的流量。

2. 激活（=欢迎消息）

激活是指用户开始与机器人聊天时完成的第一个有意义的操作。在我们的例子中，它包括与机器人的欢迎消息的交互。

欢迎讯息 是用户在广告中遇到 Messenger 机器人时看到的第一件事。

从技术上讲，它是广告本身的一部分，但我们总是单独分析它，因为它有自己的特点和优化技术。

3. 转换（=机器人主体）

转化是指达到机器人的目标。

在我们的例子中，由于我们谈论的是潜在客户生成，因此它通常包括在回答“机器人主体”中包含的多个资格问题后收集一封电子邮件。

Messenger 机器人 KPI

机器人漏斗的每个步骤都有自己的 KPI。我们主要关注的是：

1. 每次点击费用
2. 欢迎留言转化率
3. 潜在客户转换率

您可以在下面找到有关每个 KPI 的更多详细信息。

1. 获取 KPI（= 每次点击成本）

我们使用的主要 KPI 是 每次点击费用 （中国共产党）。它表示一次点击向广告发送流量的成本。

该 KPI 几乎完全取决于广告设置本身，因此机器人的实际内容在这里并不重要。

公式 如下：

每次点击费用=花费金额/点击次数

一个合理的 值范围 因为该指标介于 0.20 欧元和 0.40 欧元.

我们见过价格低得多的情况，这通常会导致潜在客户质量非常低，或者更高，有时会导致漏斗中更好的转化率，从而补偿较高的流量获取成本。

2. 激活KPI（=欢迎留言转化率）

我们使用的主要 KPI 是 欢迎留言转化率。它表明有多少人看到了欢迎消息并实际与之互动，发起了与机器人的对话。

该 KPI 主要取决于广告文字/图像与欢迎信息内容之间的一致性以及信息本身的编写方式（例如，简短的反问句通常效果更好）。

公式 如下：

欢迎留言转化率 = 对话启动次数/链接点击次数

“对话开始”指标是指人们开始向您的业务发送消息的次数。它包括与新用户以及以前参与过的用户的对话（在这个意义上不同于 Facebook 的定义） 消息传递对话已开始).

“链接点击”指标是指引导用户打开聊天的点击次数（与定义的方式相同） 通过Facebook）。我们更喜欢使用此指标，而不是正常点击，这样我们就可以排除人们点击不链接到聊天的广告部分（例如页面名称）的影响。

一个合理的 值范围 因为该指标介于 25%和50%。

3.转化KPI（=潜在客户转化率）

我们使用的主要 KPI 是 潜在客户转换率。它表明有多少人开始与机器人交互最终留下了他们更宝贵的个人信息（例如电子邮件或电话号码），这些信息通常在渠道的末尾被询问。

该 KPI 取决于整个渠道的结构、流程的长度以及询问个人信息的方式。

公式 如下：

潜在客户转化率=潜在客户/开始的对话

“潜在客户”的概念因公司而异，但通常可以定义为回答漏斗中最重要的资格问题的用户。

此外，定义该指标的范围确实很困难，因为它根据行业的不同而有很大差异。

一个合理的 值范围 对于中长资格漏斗（即超过六个问题）介于 25% 和 50%.

但如果漏斗性能非常高，它可以轻松飙升至 75% 以上。

优化 Messenger 机器人 KPI

在我们探讨如何改善上述KPI的技术性之前，在创建和优化为满足客户需求而构建的Messenger机器人时，需要牢记一个主要概念：

您需要 创造一致 广告到机器人的体验。

广告和机器人需要一起构思，因为如果广告与机器人不一致，您就无法开始改进机器人。您只会收到无法优化的不良流量。

当最初的测试没有产生预期的结果时，我们已经以艰难的方式学会了这一点。 它的第一个信号是 欢迎消息转换率低 （即只有少数与 Facebook 广告互动的人开始与机器人互动）。

为了了解发生这种情况的原因，我们对这些漫游器进行了多个UX测试，要求用户逐步检查整个程序，并告诉我们他们的期望。 显然，人们掉线的第一个原因是他们在聊天中收到的不是他们所期望的。

发生这种情况是因为制作广告的人（测试人员）与创建机器人的人（我们）不同。

那是当我们了解到，甚至在构建机器人之前，我们都需要一起思考整个漏斗， 从广告开始 （因此，我们表示与机器人一起设计广告 - 使用这个超酷的工具 广告样机).

话虽如此，我们现在可以更详细地了解改进漏斗的不同步骤时要注意的事项。

1.优化获取KPI（=每次点击成本）

当广告效果未达到预期（即每次点击费用始终超出预期范围）时，我们会问自己这些关键问题。

• 您是否正在使用Messages目标广告系列（广告系列一级的优化）？

在我们的测试中，与其他广告系列（包括转化广告系列）相比，它们的效果始终如一。

• 您使用的是正确的受众群体（广告系列一级的优化）吗？

与其他类型的Facebook广告系列一样，这也显示出对广告效果的巨大影响。 这里唯一值得一提的是，以下是一种好的优化技术：在收集了大量的对话之后，您可以创建 相似的观众 定位与已与您的机器人聊天的人类似的人。这效果非常好。

• 您是否正在使用省力的号召性用语（CTA）（广告级优化）？

在我们的测试中，暗示用户高潜在努力的 CTA（例如“发送消息”）比低努力的 CTA（例如“了解更多”）表现更差。

2.优化激活KPI（=欢迎消息转换率）

当欢迎信息未达到预期效果（即转化率始终低于 25%）时，我们会问自己这些关键问题。

• 您的欢迎信息内容与广告文字和图片一致吗？

正如之前所强调的，机器人获取活动失败的主要原因是广告和机器人体验没有结合在一起考虑。将广告内容与欢迎信息内容保持一致。

• 您是在问一个省力的问题吗？

欢迎消息角色本质上是要求用户选择与机器人的对话。 因此，您要尽可能减少摩擦。 消息的表达方式具有很大的影响。 作为 迈克尔 突出显示 他的文章，不费吹灰之力就要求工作良好，尤其是如果它们采用以下形式 修辞问题。例如“你想开始吗？”或“您想获得免费的优惠券代码吗？”。

3.优化转化KPI（=潜在客户转化率）

由于每个公司的领导力概念不同，因此很难总结如何优化该 KPI 的经验教训。当潜在客户转化率未达到预期效果（即转化率始终低于 25%）时，在阅读我们向自己提出的关键问题时，请记住这一点。

• 对话是否建立了足够的信任，让用户留下其联系方式？

在进行测试时，我们意识到了一些我们之前没有预料到的事情。我们最初的设计假设是，较短的机器人比较长的机器人表现得更好，因为用户会经历更少的步骤。

但是，这些简短的漫游器的表现不如预期，删除问题会产生更糟的结果。 当我们运行UX测试时，我们开始收到如下注释：

“感觉问题还不够多，无法提供电子邮件地址”

“这如何为我提供如此有限数量的信息的个人报价？”

矛盾的是，用户在认为机器人可靠并决定提供个人详细信息之前，似乎预计会出现很多问题。换句话说：

问题建立信任

事实上，潜在客户生成机器人的机器人漏斗看起来更像是您在下面看到的漏斗。

• 您在解释为什么要索取个人信息吗？

在您索要电子邮件或电话号码之前，最好先解释一下为什么您需要此类信息以及用户提交信息后会发生什么，包括何时、由谁联系以及出于何种原因联系他们（例如“我们将向您发送定制报价”、“我们将为您预订公寓参观”）。

• 您是否提供激励措施？

鼓励用户留下自己的个人信息（例如免费报价，样本或高质量内容）是一种很好的做法。 这可以在广告级别已经允许，并在欢迎消息中强调，但最终应该在潜在客户转换级别获得产品收益。

这些是我们去年在将 Messenger 机器人视为漏斗并以数据驱动的方式对其进行优化时学到的一些经验教训（一些进一步的见解） 相关信息).

我希望这对您也有帮助。

旅途愉快，
  -  利维奥

14/12/2018

> 免责声明： 这篇文章是在最初撰写一年后发表的。与此同时，Visualbots 项目已经停止，我的生活和聊天机器人领域的许多事情都发生了变化。我分享这篇文章是希望在一年多的活动中收集的见解仍然对 Messenger 营销社区有用。

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Messenger机器人的漏斗驱动方法，用于潜在客户的生成（具有真实指标） 最初发表于 聊天机器人杂志 在媒体上，人们通过突出和回应这个故事继续谈话。

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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