Case de sucesso: como o lookalike do CRM contribui com a taxa de conversão de campanhas

Case de sucesso: como o lookalike do CRM contribui com a taxa de conversão de campanhas
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Você conhece a estratégia de lookalike?

Atualmente, a maior parte das empresas possuem dados proprietários provenientes de seu site e CRM. Essas audiências – que chamamos de 1st party – geram excelentes resultados em campanhas. Porém, em determinadas estratégias de topo de funil, é fundamental expandir o volume para impactar novos usuários que possam fazer parte dessa base no futuro.

Diante disso, as empresas nos perguntam constantemente como ampliar os volumes de suas audiências sem perder a qualificação, baseando-se em seus dados proprietários para montar uma estratégia que tenha como premissa os seus segmentos de sucesso.

Aqui na Tail, temos o foco em expandir as audiências dos nossos clientes de forma qualificada, usando como base para nossas estratégias:

– a criação de novas audiências;

– o desenho de personas;

– o mapeamento de novas áreas do site;

– novas segmentações de CRM.

Porém, quando estamos falando de clusters 1st party que já apresentaram resultados interessantes, a estratégia mais vencedora é a criação de Lookalikes.

O Lookalike é um algoritmo que procura perfis semelhantes baseando-se em um cluster vencedor que tenha seu potencial máximo já explorado, expandindo assim esse volume em até 10 vezes.

Recentemente tivemos a oportunidade de desenvolver essa estratégia junto a uma das principais editoras do país.

A editora, tem um público leal a seus produtos e, ao categorizar seus consumidores de acordo com a profundidade de sua relação, conseguiu potencializá-los na busca pela expansão de seus resultados.

O objetivo da campanha era aumentar a base de assinantes de um determinado produto utilizando a própria audiência das suas propriedades. Eles então, definiram alguns clusters prioritários:

– Pessoas que já interagiram com alguma campanha direcionada a assinatura do produto;

– Pessoas que já foram assinantes no passado;

– Personas baseadas nos hábitos de navegação nas propriedades da editora.

Com a estratégia desenhada, o time especializado em entregar campanhas com alta performance e qualidade no cliente, colocou a campanha no ar por 60 dias no próprio inventário da editora, que é altamente qualificado.

Já durante a campanha, os resultados foram expressivos, e ao final da veiculação, o cliente teve a consolidação da eficiência da estratégia.

Como resultado de um trabalho inteligente por meio dos dados, as personas criadas baseadas nos hábitos de navegação responderam de maneira super positiva ao apelo da campanha, o que gerou 29% mais impressões para o perfil Loyal e 14% para o perfil Brand Lover, proporcionando um aumento de 10% nas conversões de ambas as personas. 

Após os excelentes resultados das personas acima, a editora gerou Look Alikes para expandir os volumes da campanha baseado em audiências eficientes. Os resultados foram ainda mais expressivos: a editora obteve 17% a mais de conversões por meio dessas audiências LAL.

Outro ponto de destaque da campanha foi o processo de otimização do funil. Através de audiências retarget, a editora apresentou mais criativos direcionados à conversão para as pessoas que já haviam sido impactadas pelo menos 1 vez, evitando assim uma repetição daquilo que já foi comunicado para cada usuário e incentivando a evolução no funil de conversão. Como resultado, essa estratégia gerou 51% no aumento da conversão da campanha.

Como vimos acima, esses resultados são frutos de um trabalho muito próximo entre portal de conteúdo e plataforma de tecnologia. Notamos que estratégias que partem dos resultados de audiências proprietárias são um caminho mais eficiente para alcançar excelentes resultados.

E você, como está trabalhando a escalabilidade de suas ações a partir dos dados proprietários? Quer saber mais sobre o assunto? Entre em contato com a Tail e saiba como criar uma estratégia de sucesso!