如何使受众细分真正个性化

已发表: 2015-10-27

金属活字实词

使用内容营销的公司已经知道,您拥有的门控内容越多,您获得的内容转换就越多。 事实上,在我们最近在 BrightInfo 进行的一项研究中,我们发现,门禁与免费内容的比例每增加 10%,您的转化率就会增加 3.9%。 (这项研究的更多数据将收录在即将出版的电子书中。)这对您的业务可能意味着巨大的不同。

但是这里有一个隐藏的问题:公司现在拥​​有的内容比用于推广它的优质在线房地产要多得多。 所以最大的问题是:如何将正确的内容提供给正确的人?

聪明的答案是:通过将某些内容项与某些受众相匹配。 当这在组级别上完成时,它被称为分段。 当这在个人层面上完成时,它被称为个性化

定义“细分”和“个性化”

pascal public domain 1.0 的 88-365 照相亭 细分和个性化是在线营销的两个不同方面——有些人可能会说,是不同的世代。 他们可以一起帮助营销人员通过匿名网站流量提供非常有效的参与度——因为他们将受众细分转化为真正的个人客户体验。

细分是对一群人的一些了解——通常是他们的倾向或行为源自在某种程度上同质的群体中观察到的行为、平均数和均值。 营销人员使用规则设置将人们聚集到这些组中。 它对已知的线索最有效——因为你很可能对这些人有所了解。 但即使是匿名网站流量,也肯定比一刀切的大众广告要好,而且它给人一种营销人员正在积极做某事的感觉。 这些都是好东西。 使用细分的公司表示,它可以将转化率提高多达 30%。

将角色放在显微镜下

个性化意味着了解特定个人的某​​些信息,通常涉及实时推断有关他或她的兴趣的一些有意义的信息。 这不可能手动完成,但自动化使之成为可能,即使对于匿名站点流量也是如此。 但这也意味着营销人员必须放弃对算法的一些控制——这不是一件容易的事。

我们在 BrightInfo 的数据显示,使用内容个性化的公司可将转化率提高多达 80%。 使它更有效的是大多数人 (57%) 对在网站上提供个人信息感到满意,只要这是为了他们的利益并且以负责任的方式使用。

难道我们不能相处并将两者结合起来吗?

好吧,我们当然可以。 以下是如何处理您的内容:

您可能已经在使用营销角色。 例如,如果您是一家抵押贷款银行,您很可能要与首次购房者、房地产投资者和希望重新抵押的人打交道。 让我们使用这三个买家角色,知道显然可以有更多。

现在,您有了自己的内容池——通常是每周一篇博客文章和 10-20 个门控内容项目:您的电子书、网络研讨会等。假设您的内容团队有 11 个这样的项目。

通过仅使用规则设置细分,我们将为每个角色或每个页面选择一个特定的内容项。

通过使用内容个性化,我们会让算法根据文本相关性、用户行为和转化率来决定。 对于接收者来说,这将是一对一的体验。

区别于众议院

问题是,如果您仅使用细分,我们将决定为每个角色提供哪些特定内容项目,而不管访问者想要阅读或观看什么。 了解当今买家旅程的碎片化程度,对于潜在客户而言,这不是理想的产品。 如果您使用个性化,算法会根据买家的行为做出这些选择,而不会询问您想要推销什么。 阅读相关内容对潜在客户有好处,但不如阅读您希望潜在客户阅读的相关内容。 此外,营销人员知道在非线性营销漏斗时代对潜在客户进行归因有多么困难,所以他们喜欢掌握第一接触归因。

但也许最重要的是:通过结合细分和个性化,我们可以提供动态体验,而不是静态体验。

如何实际连接细分和个性化

回到抵押贷款银行:如果您可以为您的算法提供一些关于如何优化其内容提供的指导方针会怎样? 那不是很神奇吗? 好吧,这是如何做到的:

  1. 确保您有足够的内容来回答每个买家角色的兴趣。 多少才够? 每个角色 5-7 个内容项就足够了。 确保它们涵盖从“只看”漏斗顶部前景到漏斗中部“投资回报率是多少?”的范围。 引导,一直到“我准备购买但必须在两个供应商之间做出决定”底部漏斗准备关闭的引导。
  2. 如果每个阶段的每个角色都没有足够的内容,那就忙着写吧。 由于我们的营销人员只有 11 人,我们进行了一些内容制作规划,并牢记所有三个角色,以确保新内容为每个角色提供 360 度、多阶段的解决方案。
  3. 现在我们内容丰富了——欢呼! – 让我们为每个角色分配六个内容项。
  4. 让我们仔细检查我们的内容篮是否准备就绪并与这三个角色保持一致。
  5. 最后,是时候配置算法以从该列表中选择最佳内容,并且仅从该列表中选择

就是这样! 现在,潜在客户将参与最相关的内容……从您希望他们阅读的内容池中。 因此,您可以在不忘记您的角色的情况下倾听他们的在线行为,并在个人基础上提供动态、个性化的体验。

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买家角色工具包
(“88/365 Photobooth”图像由 Pascal 在 Creative Commons Universal (CC0 1.0) Public Domain Dedication 下使用)