In questo case study vedremo come sia possibile creare delle automazioni altamente personalizzate e segmentate che accompagnino gli utenti dalla conversione alla riconversione nel loro intero life time.

Queste automazioni sono molto differenti da email broadcast in quanto sono specifiche per la situazione di ogni utente.

Utilizzeremo un ecommerce come esempio proprio perché è il tipo di business che necessita transazioni costanti per essere profittevole e quindi un singolo utente può trovarsi ad avere un solo ordine come 10.

Al tempo stesso sappiamo come il numero di utenti con una sola transazione è generalmente altissima rispetto agli utenti che tornano da noi.

Non avere un processo per riconvertire un utente che ha appena comprato da noi è pura follia in un ecommerce.

Infatti, se il 90% dei nostri clienti ha comprato da noi solo 1 volta come vedo succedere molto spesso, capiremo che se riuscissimo a far comprare una seconda volta i nostri clienti raddoppieremmo il fatturato del nostro business.

Potrebbe valer la pena addirittura proporre una scontistica che ci fa andare a breakeven se sappiamo che dopo X numero di ordini l’utente si fedelizzerà e tornerà spontaneamente.

Queste psicologia, che adatto agli upsell e alle riconversioni, l’ho maturata mentre lavoravo a Gameloft, il “dipartimento” mobile di ubisoft.

Nel mio team il funnel per la riconversione di un singolo utente era veramente aggressivo per due ragioni:

1. vendendo prodotti digitali non c’è costo nel dare anche un’offerta al 99% di sconto;
2. i nostri data scientist avevano trovato che dopo 3 micro-transaction di qualsiasi valore i nostri utenti perdevano la resistenza mentale all’acquisto e quindi erano più propensi a spendere.

Non potendo dare noi sconti al 99% possiamo però adattare ogni sconto alla situazione specifica del nostro utente.

Come sappiamo, inviare uno sconto a tutti è sbagliato e non porta guadagno nel lungo periodo.

Utilizzare invece sconti per spingere gli utenti ad aumentare il loro basket medio invece è profittevole.

Ti mostrerò come fare durante questo case study.

FUNNEL MEGAFONO

Per funnel megafono intendiamo un funnel che prende gli utenti che hanno appena effettuato una transazione e li fa procedere nella value ladder di cui parlavamo nelle lezioni precedenti.

Nel caso di un ecommerce la value ladder non deve essere per forza un’offerta più grande, ma può essere anche solo una nuova transazione.

Quello che vogliamo infatti fare è aumentare il valore medio per cliente (Average Revenue Per Paying User) che può crescere sia aumentando il numero delle transazioni che il costo medio di ogni transazione.

Per fare ciò è possibile sviluppare delle automazioni a catena che permettono appunto di trascinare l’utente verso la prossima transazione.

Anche in questo caso, l’email marketing è quasi sempre il canale migliore in quanto abbiamo già l’email dei nostri clienti e il costo di comunicazione è pari a 0.

Anche se non sono un amante di Mailchimp, ho usato i tool che avevo a disposizione e ho sviluppato 5 automazioni che seguissero l’utente dalla “nascita alla sua morte”.

1. Welcome Email Automation (activation)
2. First Purchase Automation (re-conversion + action)
3. Second Purchase Automation (re-conversion + action)
4. Best Customer Automation (reward + retention)
5. User Reactivation Automation (resurrection) <-- importante!

Oltre a queste 5 automazioni che sono fatte apposta per aumentare il valore creato dall’utente, un feedback loop è stato aggiunto per farci raccontare dall’utente stesso la sua esperienza.

Ci sono per l'appunto dei punti particolari del nostro funnel in cui vogliamo avere un feedback dai nostri utenti per dare loro la possibilità di dirci che abbiamo fatto schifo!

Hai capito bene.

È infatti provato che il 96% dei clienti che non sono felici del nostro servizio non sono non ce lo diranno mai, ma non torneranno più e lo diranno a 9-15 dei loro conoscenti.

Non ti lascia allibito questo dato?

La buona notizia è che, se faremo un buon lavoro nel chiedere a loro se sono soddisfatti e risolvere i problemi di chi non lo è stato, l’81% di loro saranno favorevoli a tornare come clienti.

Acquisire un nuovo cliente è infatti 7 volte più costoso di riconvertirne uno esistente e i clienti esistenti spendono in media il 33% in più rispetto a un nuovo cliente.

Quindi dobbiamo assolutamente concentrarci sui nostri clienti dal momento stesso che lo sono diventati.

Inoltre, un cliente insoddisfatto che viene aiutato a risolvere il suo problema diventerà molto più fedele di uno cliente che ha avuto una buona esperienza ma non ha interagito con noi.

Per fare ciò useremo appunto le varie automazioni con in più alcune email di feedback in punti chiave del funnel.

##AUTOMAZIONI Il focus principale delle automazioni era di mandare la giusta email al momento giusto e all’utente giusto.

Per capire quel è il momento giusto consiglio sempre di analizzare il tempo medio impiegato da un utente a riconvertire.

In questo case study avevamo infatti scoperto che chi tornava spontaneamente lo faceva dopo 30 giorni.

Questo significa che se dopo 35 giorni non vedi tornare l’utente allora probabilmente non tornerà più.

Da questo momento in poi dobbiamo fare tutto quello che è in nostro potere per far tornare l’utente.

Vediamo appunto come abbiamo fatto con le automazioni.

5 automazioni:

1. Welcome Email Automation: educare e convertire utenti in clienti;
2. First Purchase Automation: ringraziare clienti, ottenere un feedback e proporre un secondo ordine;
3. Second Purchase Automation: ringraziare clienti per aver comprato ancora e spingerli verso la terza conversione;
4. Best Customer Automation: premiare clienti che hanno raggiunto determinati standard di acquisto;
5. User Reactivation Automation: riattivare clienti che hanno smesso di comprare e/o capire la ragione (feedback).

Quello che ti voglio far notare con questo screenshot è quanto bene funzionino queste automazioni.

Non è tanto l’open rate della welcome series, ma quello della User reactiovation series ad essere interessante.

Quelli infatti sono utenti che non hanno acquistato da noi tra i 35 e i 75 giorni.

Molti li potrebbero dare per morti, invece siamo riusciti a riattivarli con un 43% open rate e quasi 10% CTR.

Ricordati che in media l’open rate di una campagna email è del 15-20% e il CTR del 1-3%.

Schema del flusso:

Fra poco ti mostrerò il formato di ogni automazioni.

In molte di loro userò un tipo di formato simile a questo:

Welcome Email Automation (4 + 2 Email Format)

Cosa intendiamo per 4+2 formato?

Intendiamo che l’automazione che tutti ricevono sarà composta da 4 email e, solo per gli utenti che non hanno effettuato un ordine, manderemo 2 email promozionali per cercare di convertirli.

Infatti ogni automazione stoppa l’altra automaticamente.

Per ottenere questo risultato ci basta cambiare le condizioni di invio di ogni email.

Le prime 4 email della welcome email automation verranno inviate a tutti e quindi non vogliamo inserire nessuna condizione di invio.

Le ultime due email invece verranno inviate solo a condizione che l’utente non abbia mai comprato prima.

Nel momento stesso che comprano vengono automaticamente inseriti nell’automazione per chi ha comprato 1 volta sola attraverso le condizioni.

Come puoi vedere, se order total non è 1 allora non viene inviato nulla.

Invece, se order total è 2 allora scatta automaticamente la second order automation.

Capito il concetto? Allo stesso tempo ogni email dentro un’automazione viene inviata dopo determinati giorni da quella precedente.

Se scrivo per esempio Day J + 3 significa che sono passati 3 giorni da quando l’evento J è scattato, ovvero da quando l’utente si è iscritto alla newsletter nell’esempio sotto.

Ora che è tutto chiaro andiamo avanti con la spiegazione delle singole automazioni.

Welcome Email Automation (4 + 2 Email Format)

• Day J: [azione] Utenti si iscrive
• Day J: Welcome email automation - Email 1 (introduci la community e prometti un regalo)
• Day J+1: Welcome email automation - Email 2 (regalo: libro PDF di ricette)
• Day J+3: Welcome email automation - Email 3 (esplora l'e-commerce)
• Day J+4: Welcome email automation - Email 4 (spiega il modo migliore per usare il tuo ecommerce. Es: 3 modi per risparmiare)
• Day J+6: Welcome email automation - Email 5 [solo per non-clienti] (offri uno sconto per 24h)
• Day J+7: Welcome email automation - Email 6 [solo per non-clienti] (ricorda lo sconto)

First Purchase Automation (3 + 3 Email Format)

• Day X: [azione] utente compra per la prima volta
• Day X: First purchase automation - Email 1 (ringrazia l’utente e mostra come faccia parte di una comunità speciale, ovvero i nostri clienti)
• Day X+4: First purchase automation - Email 2 (chiedi un feedback sul primo ordine <— IMPORTANTE!!)
• Day X+20: First purchase automation - Email 3 (proponi prodotti in relazione ai gusti del consumatore)
• Day X+35: First purchase automation - Email 4 [per clienti con 1 ordine] (annuncia il loro diritto a ricevere uno sconto che daremo domani e valido per 48h)
• Day X+36: First purchase automation - Email 5 [per clienti con 1 ordine] (invia lo sconto valido per 48 ore)
• Day X+38: First purchase automation - Email 6 [per clienti con 1 ordine] (ricorda la scadenza dello sconto)

Second Purchase Automation (3 Email Format)

• Day Y: [azione] utente compra per la seconda volta
• Day Y: Second purchase automation - Email 1 (ringrazia e ricorda della free delivery per ordini sopra i 100 dollari)
• Day Y+4: Second purchase automation - Email 2 (chiedi di dare un rating alla nostra pagina facebook)
• Day Y+20: Second purchase automation - Email 3 (racconta una storia riguardo un’offerta particolare che aprirai alla fine dell'email)

Best Customer Automation (4 Email Format)

• Day Z: [azione] utente compra 3+ volte
• Day Z: Best customer automation - Email 1 (ringrazia per l'ordine)
• Day Z+14: Best customer automation - Bonus Email 1 (bonus se il primo criterio è raggiunto)
• Day Z+14: Best customer automation - Bonus Email 2 (bonus se il secondo criterio è raggiunto)
• Day Z+14: Best customer automation - Bonus Email 3 (bonus se il secondo criterio è raggiunto)

User Reactivation Automation (1 + 1 + 1 + 1 Email Format)

• Day Y or Z +45: [azione] No acquisto? User reactivation automation - Email 1
• Day X(or Y or Z)+55: [azione] No acquisto? User reactivation automation - Email 2
• Day X(or Y or Z)+75: [azione] No acquisto? User reactivation automation - Email 3 (sconto)
• Day X(or Y or Z)+90: [azione] No acquisto? User reactivation automation - Email 4 (survey: chiedi cosa è andato storto e come sia possibile migliorare il servizio)

Ora vediamo appunto qualche consiglio e qualche punto forte dei contenuti di queste email.

Welcome Email Automation (4 + 2 Email Format)

In questo caso l’utente riceveva lo sconto solo dopo essere entrato nella welcome automation e non aver acquistato dopo le nostre prime 3 email.

Lo sconto durava solo 24 ore e quindi creava urgency.

Molto importante ricordare sempre all’utente che sta per terminare il suo sconto.

Infatti l’urgency si alza parecchio quando mancano 2 ore al termine dell’offerta.

First Purchase Automation (3 + 3 Email Format)

Ora si inizia a fare sul serio. Questa automazione è importantissima perché è proprio dove molti utenti si fermavano, ovvero il primo acquisto.

Proprio per questo abbiamo inserito un sondaggio che veniva inviato dopo 10 giorni dal primo acquisto per trovare chi non era soddisfatto.

Ti ricordi le statistiche della soddisfazione di un utente? Il 91% di chi non è soddisfatto non tornerà più, non si lamenterà con te, ma lo farà sapere a 9-15 suoi conoscenti.

Invece, se proviamo a risolvere i problemi di chi non è stato soddisfatto, fino al 70% degli utenti tornerà ad acquistare da noi.

Il sondaggio ha ricevuto un 18% CTR che è fantastico e il customer service contattava chi non era stato soddisfatto personalmente.

In questo modo abbiamo riconvertito moltissimi utenti che si erano fermati al primo ordine.

Cosa intendo con “sconto per segmenti”?

Molto semplice. Invece di mandare uno sconto a tutti quelli che non avessero comprato ancora, mandavamo uno sconto diverso in base al loro acquisto precedente.

Se il primo acquisto era stato di 50 dollari non mandavamo uno sconto per il secondo.

Se il primo acquisto era stato tra i 51 e 99 dollari mandavamo uno sconto di 10 dollari per il secondo per acquisti superiori ai 100 dollari.

Se il loro acquisto era stato superiore ai 100 dollari allora mandavamo uno sconto di 15-20 dollari per acquisti superiori ai 140 dollari.

In questo modo spingevamo un utente ad aumentare il suo basket medio.

Tutto questo veniva inviato dopo che l’utente aveva superato il suo tempo organico di ritorno, quindi probabilmente non sarebbe più tornato.

Second Purchase Automation (3 Email Format)

Vedi come il passare lo sbarramento del primo ordine porta gli utenti ad essere enormemente più attivi anche nell’aprire le email?

Una volta che i nostri utenti sono attivi e che continuano a comprare da noi allora significa che abbiamo fatto centro.

È ora il momento di chiedere un favore.

Chiedendo solo nelle email dirette a chi ha comprato due volte da noi saremo sicuri di contattare chi probabilmente sarà soddisfatto del nostro servizio.

Questo ha portato a un miglioramento dei rating su Facebook del 40%.

Best Customer Automation (4 Email Format)

In questa automazione abbiamo premiato i nostri migliori utenti.

Come?

Abbiamo creato un regalo personalizzato per ogni utente in base alla sua spesa media e allegato il regalo con uno sconto sul prossimo acquisto.

Tutto questo ha continuato a dare energia ai migliori consumatori che ancora oggi costituiscono una grossissima fonte di profitti per l’azienda.

User Reactivation Automation (1 + 1 + 1 + 1 Email Format)

Fondamentale però è stata la riattivazione degli utenti attraverso questa automazione.

Infatti, tutti gli utenti che smettevano di comprare al termine di una delle nostre automazioni per l’acquisto, venivano riattivati da questa serie di email.

Le email venivano inviate dopo 35, 55, 75 e 90 giorni dall’ultimo acquisto.

L’unico modo per fermare questa automazione era effettuare un nuovo acquisto.

Questa email ha ottenuto ottimi open rate e CTR.

L’ultima email è davvero importante.

Dopo 90 giorni che non abbiamo ottenuto risultati è ora di chiedere a loro direttamente il perché.

Questo è il sondaggio soprannominato “why do you hate me?” survey e viene di solito inviato con un oggetto dell’email molto forte per attirare l’attenzione.

Per esempio l'oggetto del sondaggio potrebbe essere: ""cosa ti ho fatto di male?""

Questo sarà il nostro ultimo tentativo automatizzato per riportare i nostri utenti alla vita.

Come puoi vedere, per essere utenti che non comprano da noi da 3 mesi, l’open rate e CTR sono molto buoni.

RISULTATI COMPLESSIVI

Queste email hanno ottenuto un open rate e CTR assolutamente fuori dalla norma per 3 ragioni:

1. erano personalizzate per ogni utente
2. utilizzavano un linguaggio diverso da quello tipico aziendale con cliffhanger e SOS
3. venivano inviate al momento giusto in base al comportamento medio di ogni utente

La percentuale di revenue totali portati dalle email sono passati dal 4.56% al 13.24%.

Il tasso di conversione medio delle email automation ha raggiunto il 6.54%, con open rate tra il 57 e il 41% e CTR intorno al 6% di media.

Ecco alcune statistiche relative agli ordini: Ecommerce conversion rate: +43.59% Ordini: +23.53% Revenue: +54.94%