Вы когда-нибудь задумывались о том, как автоматизация может повлиять на телекомпанию?
Если вы этого не сделали, мы сделали это за вас.
Мы - телекомпания, и наши клиенты делают все возможное о том, как, когда и где они потребляют контент, поэтому, если мы не удовлетворяем их потребности, они прервут разговор или перейдут к новинке конкурента.
Мы поняли, что нам нужно переосмыслить наши цели, приоритеты продвижения и критерии успеха, если мы хотим хоть какую-то возможность расширить нашу базу подписчиков и стимулировать рост.
Вот три стратегических изменения, которые помогли нам стремиться к росту и обеспечивать его рост. Вот как вы тоже можете:
1. Выберите показатель развития, а затем привлеките к ответственности всю рекламу.
Dish Network - это бизнес. Люди могут выбирать, как они хотят участвовать с нами: офлайн, онлайн, сотовая связь или любое из вышеперечисленных. Это означает, что нам нужно было перенести цифровой и офлайн, чтобы наша реклама была более эффективной, а наши каналы - мощнее.
Нам нужно было объединить цифровой и офлайн, чтобы весь наш маркетинг был эффективным и действенным.
При этом мы столкнулись с двумя препятствиями: обеспечение того, чтобы мы без особых усилий связывали наши онлайн- и офлайн-точки взаимодействия и действия по конверсии, а также создание системы для использования информации для определения возможностей получения максимальной отдачи от наших инвестиций.
Мы используем данные нашего колл-центра для информирования о наших инвестициях в электронную рекламу и маркетинг. Мы находим ценность даже тогда, когда они могут начать цикл покупки. И мы знаем, что более половины наших новых подписчиков будут общаться с нами по телефону.
Мы интегрировали данные о конверсии звонков в исследования, чтобы наша электронная реклама могла усерднее работать над поиском лучших мобильных перспектив, поскольку телефонная реклама способствует более высокому коэффициенту конверсии. Кроме того, мы упрощаем пользователям возможность звонить нам по клику в Google с помощью расширений "номера телефонов" в поисковой рекламе. По этой причине одна треть конверсий нашей поисковой рекламы теперь происходит за счет телефонных номеров.
2. Используйте CLV, чтобы привлечь клиентов
Мы понимаем, что не все клиенты будут одинаковыми. Некоторые из них в 5 раз более ценны, чем в среднем, а некоторые имеют более высокие показатели истощения. Другим людям нужна более крупная поддержка. Знание ценностей и атрибутов отличительных сегментов и обращение с ними имеют решающее значение для нашего успеха.
Но у нас не всегда получалось правильно. Лишь недавно мы изменили подход к оценке жизненной ценности клиента (CLV) для нашей рекламы и рекламных тактик, особенно в цифровом формате. Мы узнали, что у нас не может быть маркетингового плана, основанного на каналах, включая электронные, радио или телевидение. Нам была нужна омниканальная рекламная стратегия, ориентированная на цифровые технологии, которая помогла бы нам привлечь внимание и выделить наших клиентов.
Самым первым шагом было убедиться, что мы понимаем особенности клиентов, а затем мы использовали эти данные для информирования наших рекламных и маркетинговых стратегий. В качестве примера, если мы знаем, что определенные признаки тесно связаны с CLV, мы передаем эти данные обратно в Google Рекламу, чтобы он мог оптимизировать для привлечения большего числа этих ценных пользователей.
Результаты говорят сами за себя: рентабельность наших операций увеличилась на 43% с тех пор, как в этом году мы начали использовать стратегию целевой рентабельности затрат на рекламу.
3. Позвольте машинному обучению (ML) направлять ваши инвестиции.
Машинное обучение сыграло важную роль в демонстрации, а также в помощи нам в масштабировании. Автоматизация маркетинга позволяет нам быть умнее и избавляет от догадок.
Автоматизация маркетинга при нашей подготовке облегчает догадки и позволяет нам стать умнее.
Например, мы использовали ручное назначение ставок по ключевым словам в поиске Google. Благодаря машинному обучению в Google Smart Bidding мы готовы делать ставки на конверсии. Мы можем объединить наши инвестиции в цифровые медиа и офлайн-данные для повышения производительности. Такой подход привел к 15-кратному увеличению трафика, а также к 60-процентному увеличению коэффициента конверсии.
Машинное обучение также помогает нам быстрее получать информацию. Раньше мы хотели подождать, пока кампания не будет завершена, иногда прежде, чем мы сможем подсчитать результаты и превратить их в маркетинговые действия. Однако вместе с машинным обучением мы можем получить информацию за один день. Мы можем предсказать результаты до того, как они произойдут. В качестве примера мы можем использовать аналитику операций, чтобы спрогнозировать рентабельность инвестиций, чтобы получить кампанию, которая находится в стадии разработки. Тогда мы могли бы увеличить или уменьшить наши необходимые инвестиции.
Машинное обучение также помогает нам находить и привлекать клиентов, чем если бы мы все еще делали все вручную. Мы понимаем качества людей, поэтому можем спрогнозировать пакет программ для них и автоматически адаптировать наш маркетинг к их потребностям. Благодаря машинному обучению персонализация и масштабная актуальность стали реальностью.