Jaki problem to rozwiązuje
Każdy dostaje wszystko: prospekt enterprise i student, który pobrał jeden PDF, dostają te same wysyłki, w tym samym języku, z tą samą ofertą. Dane do segmentacji albo nie istnieją, są niewiarygodne, albo siedzą w polach, których nikt nie ujednolicił - więc segmentacja zostaje życzeniem, a wyniki zostają przeciętne, bo przeciętne to jest to, co zarabia nieukierunkowany przekaz.
Jak pracujemy
Segmentacja umiera bez danych, więc zaczynamy od nich: których właściwości potrzebuje model - branża, wielkość, język, rola, zachowanie - które są wypełnione i wiarygodne oraz jak luki zostaną uzupełnione strategią formularzy, wzbogacaniem lub wnioskowaniem z zachowania. Potem definiujemy z zespołem marketingu model segmentów: na tyle mało, żeby obsłużyć je porządnie, na tyle odrębnych, żeby uzasadnić różne traktowanie.
Wdrożenie idzie w HubSpot: aktywne listy, które utrzymują się same, gdy kontakty się zmieniają, tokeny personalizacji z wartościami zapasowymi, żeby nikt nie dostał maila zaadresowanego do pustego miejsca, oraz reguły smart content adaptujące sekcje maili i stron według członkostwa w liście lub języka tam, gdzie przypadek użycia uzasadnia złożoność.
Celowo budujemy personalizację tylko tam, gdzie masz treść, żeby ją zasilić - model segmentacji większy niż Twoja zdolność produkcji treści to tylko ładniejszy sposób na wysłanie wszystkim tego samego.
Deliverables
- Audyt gotowości danych właściwości krytycznych dla segmentacji
- Model segmentów uzgodniony z zespołem marketingu
- Samoutrzymujące się aktywne listy per segment
- Tokeny personalizacji z przetestowanymi wartościami zapasowymi
- Reguły smart content dla wariantów maili i stron
- Playbook rozbudowy segmentów i wariantów