Utrzymanie klientów będących uczestnikami programu lojalnościowego może pomóc Ci zatrzymać najbardziej wartościowych klientów dzięki optymalizacji kampanii pod kątem docierania do uczestników programu lojalnościowego i ponownego ich angażowania. Dowiedz się więcej o utrzymaniu klientów w przypadku uczestników programu lojalnościowego.
Aby jak najlepiej wykorzystać funkcję utrzymania klientów w przypadku uczestników programu lojalnościowego, możesz stosować pewne sprawdzone metody. Z tego artykułu dowiesz się, jak ulepszyć pomiary, podstawy danych i optymalizację tego ustawienia.
Na tej stronie
- Sprawdzone metody pomiarów
- Sprawdzone metody w zakresie podstaw użycia danych
- Sprawdzone metody dotyczące optymalizacji
Sprawdzone metody pomiarów
- Skup się na odpowiednich danych: podobnie jak w przypadku wszystkich kampanii Performance Max, zalecamy skupienie się na wartości konwersji. Są to główne wskaźniki skuteczności. Pokazują bezpośredni wpływ kampanii na wygenerowaną wartość.
- Przeprowadzaj rygorystyczne testy: aby przeprowadzać bieżące analizy, korzystaj z raportów Google Ads do monitorowania zmian skuteczności, takich jak współczynniki uczestników programu lojalnościowego i ROAS, przed wdrożeniem celu lojalnościowego i po jego wdrożeniu. Prowadź testy przez odpowiedni czas (co najmniej 6–8 tygodni), aby umożliwić optymalizację i zebranie wystarczającej ilości danych o skuteczności.
Sprawdzone metody w zakresie podstaw użycia danych
- Zarządzanie szczegółami programu lojalnościowego: aby wdrożyć program lojalnościowy i zacząć nim zarządzać, użyj Google Merchant Center do wprowadzenia podstawowych informacji o programie, takich jak nazwa, opis, adres URL rejestracji oraz zestawienie poziomów i korzyści. Następnie zintegruj korzyści, dodając ceny dla uczestników do pliku danych o produktach i konfigurując dostawę dla uczestników. Aby zapewnić dokładne wyświetlanie korzyści i przejść proces weryfikacji Google, musisz zachować pełną spójność między aktualnymi informacjami o programie lojalnościowym w witrynie a danymi przesłanymi w pliku danych, zwłaszcza gdy korzystasz z atrybutu [loyalty_program].
- Korzystaj z wysokiej jakości danych własnych: listy kierowania na listę klientów są niezbędne. Aby zasilać rozwiązania Google oparte na AI i zapewniać dokładne kierowanie, musisz przesyłać i regularnie odświeżać listy kierowania na listę klientów zawierające uczestników programu lojalnościowego. Aby zwiększyć współczynniki dopasowania, podaj wiele kluczy dopasowania (np. wiele adresów e-mail, numerów telefonów, kodów pocztowych). Upewnij się, że listy spełniają minimalne wymagania, czyli zwykle zawierają ponad 100 użytkowników. W przypadku odbiorców z programu lojalnościowego dokładnie oznaczaj listy odbiorców za pomocą typów klientów (np. poziom 1 programu lojalnościowego, poziom 2 programu lojalnościowego), aby dostarczać AI od Google informacji na potrzeby określania stawek i optymalizacji. Aby zadbać o skuteczność, upewnij się, że poziom wybrany w Google Ads odpowiada poziomom zdefiniowanym w Google Merchant Center. Możesz też zintegrować źródła danych i używać list odbiorców GA4 oraz Menedżera danych Google Ads do ulepszonej segmentacji klientów.
- Poznaj konsekwencje dla prywatności: polityka prywatności Google ma zastosowanie do celu dotyczącego utrzymania klientów i innych reklam spersonalizowanych. W raportach dotyczących użytkowników, którzy zrezygnowali z personalizacji, zobaczysz etykietę „Nieznany”. Dotyczy to użytkowników iOS, których dotyczy ATT, oraz tych, którzy zrezygnowali z personalizacji reklam Google.
- Opracuj trwałą strategię dotyczącą danych własnych i pomiarów: korzystaj z narzędzi takich jak listy odbiorców GA4 i Menedżer danych Google Ads. Te rozwiązania zapewniają prostotę i trwałość, ponieważ umożliwiają łatwe łączenie własnych danych o klientach z różnych platform (np. Shopify). Dzięki temu zwiększysz dokładność i skuteczność kierowania kampanii związanych z cyklem życia klienta, co pomoże Ci identyfikować najbardziej wartościowych klientów i do nich docierać.
Sprawdzone metody dotyczące optymalizacji
- Ustawienie wartości strategicznej: jeśli nie masz dostępu do danych o wartości od początku śledzenia lojalnych klientów, zalecamy rozpoczęcie od wysokiego mnożnika i dostosowywanie go w miarę testowania. Unikaj arbitralnie niskich wartości, ponieważ utrudnia to optymalizację inteligentnego określania stawek i może zniekształcać wyniki skuteczności.
- Struktura kampanii (konkretne wydarzenia a kampanie zawsze aktualne): w przypadku wydarzeń ograniczonych czasowo lub kampanii skupionych na konkretnych zasobach reklamowych związanych z lojalnością rozważ skonfigurowanie nowej kampanii, aby zmaksymalizować widoczność i wpływ. W przypadku zawsze aktywnych, stałych korzyści związanych z lojalnością dotychczasowe kampanie mogą nadal działać bez zmian.
- Bieżąca optymalizacja: monitoruj skuteczność i zwiększaj lub zmniejszaj wartości związane z lojalnością, aby osiągać cele biznesowe.
- Zwiększ budżet, aby pozyskiwać wartościowych klientów: pozyskiwanie i utrzymywanie wartościowych klientów może być kosztowne, ale może przynieść zwrot z inwestycji. Ograniczenia budżetu mogą zmniejszać możliwości kampanii w zakresie docierania do odpowiednich odbiorców i maksymalizowania skuteczności.
- Korzystaj z App Connect: jeśli Twoja firma ma aplikację, zdecydowanie zalecamy kierowanie do niej lojalnych klientów. Możesz to osiągnąć, wdrażając precyzyjne linki i optymalizując stawki pod kątem konwersji w aplikacji.
- Interoperacyjność: utrzymanie klientów w przypadku uczestników programu lojalnościowego może skutecznie uzupełniać ustawienia takie jak pozyskiwanie klientów, co pozwala na tworzenie całościowej strategii dotyczącej cyklu życia klienta w ramach jednej kampanii. Unikaj jednak łączenia sprzecznych ustawień optymalizacji, które nie mogą współistnieć. Na przykład utrzymanie klientów będących uczestnikami programu lojalnościowego jest niezgodne z ustawieniami „Tylko nowy klient” i „Tylko utrzymanie”, ponieważ jedna kampania nie może być optymalizowana jednocześnie pod kątem pozyskiwania i wykluczania utrzymania.
Powiązane artykuły
Ta strona może zawierać treści przetłumaczone przy użyciu technologii AI. Tłumaczenia wygenerowane przez AI mogą zawierać błędy.