Nel marketing digitale siamo abituati a parlare di funnel con le sue fasi Awareness-Consideration-Conversion.
Ok, mettiamolo un attimo da parte.
A descrivere meglio il processo d’acquisto ci pensa il nuovo framework Messy Middle, proposto da Google, dando una diversa rilevanza ad aspetti che hanno poi risvolti pratici significativi.
- L’utente deve essere esposto con continuità ad un messaggio comunicativo, l’awareness non è semplicemente un fase “alta” della customer journey.
- Mentre esplora, l’utente valuta, in un loop continuo. Dobbiamo essere sempre presenti come opzione d’acquisto nei momenti più rilevanti e questo è possibile con il machine learning.
- L’esperienza d’acquisto deve essere semplice e veloce per finalizzare il risultato.
Vediamo come passare dalla teoria alla pratica e non solo per quel che riguarda l’advertising, perché Messy Middle vuol dire anche tenere conto delle sinergie che hanno le diverse materie del digital marketing (adv, seo, analytics, content, ux, cro, user research, ecc.).
Perché è importante la grafica del Messy Middle?
Facciamo prima un rapido step back. Il funnel Awareness-Consideration-Conversion è una variante del modello AIDA, che è stato (ed è in realtà tuttora) il framework teorico per eccellenza su cui si basa la pubblicità da più di 100 anni, tanto che:
Our brief history shows how each generation builds on the models that came before, stretching all the way back to AIDA.
Il funnel Awareness-Consideration-Conversion raggruppa 2 fasi prestandosi meglio ad una rappresentazione universale e si adatta maggiormente agli strumenti di misurazione digitale. Come si potrebbero misurare con KPI diversi “interest” e “desire”? Già la fase chiamata “consideration” è stata fonte di ambiguità e ancora oggi non ha dei KPI davvero universali, figuriamoci a doversi districare fra KPI di interesse e KPI di desiderio. Di funnel, sul web, c’è comunque l’imbarazzo della scelta. Con più o meno step e diverse sfumature o varianti sul modello originale. Per citarne alcuni: upper-middle e lower funnel, tofu-mofu-bofu, modello ASPC, see-think-do-care.
E il Messy Middle? Bene, anche il Messy Middle a ben pensarci è una modalità diversa di interpretare e soprattutto graficare AIDA.
Ho sottolineato che questo framework è una variante grafica, non a caso. A mio avviso, la sua peculiarità più interessante è proprio quella, perché scardinando la rappresentazione ad imbuto, rende immediatamente, a livello visivo, questo concetto:
There are no typical journeys. Instead there is a confusing web of touchpoints that we likened to spaghetti, not least because it was clear that this would be a real mess to clean up.
Chi ha a che fare con l’analisi dei dati e con i lunghissimi conversion path che si possono trovare su analytics la può considerare alla stregua della scoperta dell’acqua calda.
The messy middle is a complex space for marketers, where customers are won or lost but, from the consumer perspective, people are doing what they’ve always done.
Eppure, ancora oggi, molti marketer hanno difficoltà a staccarsi dal concetto dell’imbuto, per cui una una fase ne segue un’altra e così via.
Come la semantica delle parole, anche quella grafica ha una sua importanza ed è in grado di condizionare il modo in cui noi percepiamo e decodifichiamo il mondo che ci circonda.
Per questo considero questa rivisitazione grafica così interessante. Se riuscisse ad affermarsi, ritengo che il Messy Middle potrebbe essere finalmente in grado di liberarci da uno schema mentale fuorviante e potenzialmente dannoso per le strategie di marketing.
Il branding non è un momento
In primo luogo, trovo fantastica la rappresentazione dell’awareness come elemento circolare che racchiude il tutto.
Exposure is your awareness of the brands and products in a category. exposure is not a stage, or a phase, or a step. It’s an always-on, constantly changing backdrop that remains present throughout the duration of the decision-making process.
Concetto tutt’altro che banale. L’awareness, detta altrimenti branding, non può limitarsi a essere considerata come una fase che sta a cappello di una customer journey.
Come indicato nell’estratto, per creare vera awareness serve che l’utente venga esposto con continuità al brand o al singolo prodotto, perché resti impresso nella sua mente. Non essendo il budget infinito, non deve necessariamente esserci una campagna di marketing always-on, ma non può essere nemmeno solo un “una tantum” iniziale.
Trovo quindi particolarmente calzante la rappresentazione come cerchio attorno alla customer journey piuttosto che come primo gradino di una scala rovesciata. Il cervello associa così il concetto di pervasività che deve avere un’azione di branding per essere efficace.
Essere presenti quando inizia il processo d’acquisto
Altra cosa molto interessante è separare il concetto di awareness o consideration da quello di trigger.
In many cases an interconnected set of internal and external factors — feelings and memories, ads, and reminders — are responsible for triggering an active purchase state.
Il percorso d’acquisto inizia con uno (o più) trigger, molto prima di acquistare. Il trigger è quel il momento in cui l’utente decide che inizierà a cercare un certo tipo di prodotto e non corrisponde alla nostra azione di awareness. Questa può esserne solo una concausa, ma a far scattare davvero il processo sono tanti fattori insieme. Ad esempio le ferie che si avvicinano possono farmi decidere di cercare un viaggio, la scadenza dell’assicurazione di valutare una nuova polizza, un evento mondano può indurmi ad acquistare nuovi capi d’abbigliamento. E tutto questo viene prima che inizi il loop di esplorazione e valutazione.
Ma su questo punto si apre un mondo a parte. In questo contesto, quello che mi preme evidenziare è che il cerchio, ancora una volta, rende bene visivamente è il fatto che maggiore è l’esposizione più sono le probabilità di esserci quando, per una combinazione variabile di motivi, scatta il trigger.
Being present from the first moment of deliberation is table stakes for any brand hoping to emerge triumphant from the messy middle.
Come si trasforma la customer journey nel Messy Middle
E ora veniamo al Messy Middle vero e proprio, con i suoi momenti di esplorazione e valutazione. La ricorsività delle fasi e il loop in cui entra il cliente quando deve decidere se comprare è ben noto a chi si è dilettato a fare analisi di dati.
Nei conversion path di analytics è incredibile quante volte puoi vedere percorsi “brand x2”, “brand x6” o “brand” -> “organic” -> “brand”. Tradotto: persone che entrano sul sito da campagne di brand (quindi tipicamente già vicini alla conversione) poi escono, ci pensano, rientrano sempre da campagne di brand o altri canali, poi ci ripensano e poi finalmente comprano.
Per non parlare dei path infiniti con 12+ touchpoint. La decisione d’acquisto è un processo complicato, pieno di valutazioni e ripensamenti. Pensare di incasellare tutte le journey in pochi cluster lavorabili è un’utopia.
While the endless circulation of the exploration/evaluation loop might frustrate advertisers, it’s important to remember that it often delights consumers. The goal is not to stymie the customer or force them out of the activity they have chosen to pursue, but to provide them with everything they need to feel comfortable making a decision.
Possiamo cercare di accorciare il percorso e influenzarlo, ma non incasellarlo in schemi mentali rigidi. L’utente ci stupirà sempre con i percorsi più impensati (e si tratta solo di quelli che possiamo effettivamente tracciare!). L’utente va lasciato libero di agire, facilitando il reperimento delle informazioni ed emozioni che gli servono, altrimenti andrà da chi lo farà al posto nostro (Amazon docet). Altresì, noi dobbiamo esserci quando è pronto a interagire con noi.
Scomodiamo per un secondo il troppo spesso denigrato retargeting dinamico, che agisce in un momento in cui l’utente si trova già vicino allo stadio che storicamente chiamiamo “conversion”. Quante volte siete stati indecisi su un acquisto poi a forza di rivedere quel prodotto — che in fondo vi piaceva — alla fine vi siete decisi a comprarlo? Il concetto è simile, va solo portato a un livello più indietro della decisione d’acquisto, dove ancora non sono sicuro che voglio proprio acquistare quel brand o quella categoria merceologica in quel momento.
Per vincere la sfida del Messy Middle, dove l’utente esplora le varie opzioni disponibili e valuta la migliore, vanno rispolverate le regole del puro marketing e degli studi comportamentali, con focus sul cosa si comunica e come.
Content is the king, tanto per citare un motto molto caro nel mondo SEO qualche anno fa? Ebbene sì. E non per convincere una macchina (il motore di ricerca), ma per arrivare al cuore del potenziale cliente.
Just being present during initial consideration isn’t enough. With shoppers happy to loop through multiple phases of exploration and evaluation, even the biggest brands need to ensure that they are present and meeting consumer expectations throughout the decision-making process.
Poi chiaramente, sta all’advertising e ai vari canali di marketing proporlo al meglio possibile, cercando di massimizzare i canali dove un’interazione con il brand sia rilevante e significativa. L’advertising, in particolare — essendo, de facto uno dei principali vettori del messaggio — continua ad avere un ruolo chiave.
ADV e Machine Learning
Come può quindi l’advertising districarsi nel continuo loop del Messy Middle?
Use available data to qualify and categorise shoppers who are exploring — data-driven algorithms should eventually make this identification possible at scale.
Possiamo parafrasare così: ci sono talmente tanti touchpoint, talmente tante variabili nella decisione d’acquisto (leggi bias), talmente tante possibilità e dati, che nessuna lavorazione manuale, per quanto segmentata, sarà migliore di quella che può fare la macchina.
Penso che questo sia assolutamente vero. Soprattutto ora che il digitale è diventato un media maturo sono diventati troppi i micro fattori da prendere in considerazione per pensare di mettersi in competizione con la capacità di calcolo real time di un algoritmo. Oltre a non aver nemmeno tutti i dati che ha a disposizione lui (vedi, ad esempio, la storia di ricerca di un utente). Questo è il grosso cambiamento rispetto al passato: sono aumentati a dismisura i dati che possiamo raccogliere (magari prima c’erano ma non sempre potevamo usarli) e il machine learning ha introdotto un sistema efficace per digerirli e apprendere.
Non a caso, se prendiamo i principali player — Google e Facebook in primis — negli ultimi anni hanno lavorato fortemente sull’aspetto dell’automazione con prodotti sempre più efficaci, ottenendo risultati eccellenti.
Da un lato è vero che questi strumenti non consentono il pieno controllo possibile attraverso una gestione manuale, ma dall’altra parte, se limitiamo la macchina per paura di perdere il controllo, abbiamo già perso la sfida del Messy Middle.
Come possiamo vincere questa sfida?
Alcuni key points
La scelta inizia con il ricordo: l’esposizione deve essere costante.
- Esposizione
Per aumentare le possibilità di scelta, dobbiamo già essere nella mente del potenziale clienti prima che inizi tutto il processo. Se non possiamo avere campagne di marketing always-on, possiamo scegliere momenti caldi dell’anno per comunicare l’esistenza del brand e del sistema valoriale (brand equity) che gli garantisce un premium price o la sua brand experience come strumento di fidelizzazione, sfruttando contenuti appositamente creati ad hoc, dalla vocazione emozionale.
Su questo punto forse potrebbe tornare buono il framework “Hero, Hub, Help” che si focalizza su un contenuto Hero che può essere spinto in pochissimi momenti all’anno e che ha l’effetto di iniziare a far raccogliere dati alla macchina, in primis sull’esposizione o meno.
- Trigger
Se da un lato non possiamo intervenire sui fattori personali dell’utente, nell’azione di “esposizione”, possiamo cercare di influenzarlo attraverso la comunicazione, ad esempio facendo leva su un bias cognitivo come la scarcity (quantità limitata del prodotto) o sfruttando fattori contestuali, ad esempio scegliendo come timing di campagna, quella in cui c’è una particolare pressione del mercato, come in occasione dei saldi o del cambio di stagione.
Esplorazione: presenza e contenuto per uscire vincitori dalla valutazione
- Esplorazione
Mentre esplora, l’utente valuta, inutile vederle come fasi distinte. Dovremo essere sempre presenti come opzione d’acquisto nei momenti più rilevanti. Per l’advertising è fondamentale sfruttare le potenzialità del machine learning per ottenere questo risultato.
L’uso di campagne “smart” e delle audience messe a disposizione da network, publishers e big player dell’advertising sono pilastri per ottimizzare il budget.
Sulla search, Google ha prodotto smart shopping, smart display, smart bidding di ogni sorta che funzionano molto bene e ora il modello “modern search” che lavora a livello di intento di ricerca e non più di keyword (senza più le secolari segmentazioni ossessivo-compulsivo delle tradizionali campagne search). Facebook ha fatto uscire un prodotto di creatività dinamica su base feed per il prospecting, che mostra agli utenti prodotti che potrebbero interessarlo, non basandosi su dati di navigazione del sito cliente, ma del suo algoritmo interno (e quindi dei suoi dati, quelli di Facebook) ottenendo riscontri più che positivi.
Audience come le “in-market” di Google e altri player sono costruite sulla base di segnali raccolti dai player stessi che indicano un percorso già avviato, così come le audience “lookalike” di Facebook sfruttano segnali e collegamenti che indicano alla piattaforma una determinata propensione.
- Valutazione
La valutazione avviene dentro e fuori dal sito. Dare il maggior numero di informazioni e rassicurazioni possibili nelle pagine di prodotto (foto, dettagli, recensioni) e laddove sia possibile anche nella creatività di comunicazione sarà un plus per uscire vincitori dal processo mentale di valutazione.
L’esperienza d’acquisto deve essere semplice e veloce
- Esperienza
A questo punto, non bisogna dimenticarsi che l’esperienza d’acquisto deve essere intuitiva e veloce. L’utente deve ritrovare facilmente il prodotto che ha finalmente scelto e acquistarlo deve essere una passeggiata.
Sul lato della delivery, non presidiare questo momento vuol dire perdere gli sforzi fatti finora. Campagne search brand e retargeting sono le signore incontrastate.
- Purchase
Allo stesso tempo, non va sottovalutata l’importanza di un’ottima user experience (UX). Senza di essa, non c’è ottimizzazione. Ottimizzare il conversion rate non è solo una questione di ottimizzazione della delivery, come Amazon ha capito molto bene.
Aspetti come la UX e la CRO (Conversion Rate Optimization), ma anche servizio e logistica sono parti integranti di questo processo.
Amo moltissimo l’advertising, è la mia materia principale, ma per vincere il Messy Middle non è tutto. Welcome back… to the future!
Per approfondimenti, qui il paper Decoding Decision di Google.
Questo articolo è stato scritto da Roberta Sanzani, Head of Digital Advertising di Webranking.
