Il target è uno degli elementi principali di una strategia: come costruire le audience basandosi sui dati analitici che abbiamo a disposizione?
Creare una strategia di Search Marketing (ma vale per qualsiasi strategia di comunicazione) significa riflettere seriamente su alcuni elementi strategici: avere una idea realistica delle persone di cui ci interessa l’attenzione; degli obiettivi sostenibili, nel breve, medio e lungo termine; dei contenuti in linea e altri elementi.
In questo articolo mi soffermo sulla costruzione delle personas: ma anzichè tirarle fuori dal cilindro, suggerisco un modo per crearle basandosi sui dati che abbiamo a disposizione.
Cosa sono le Search Personas?
Le Search Personas sono utenti caratterizzati da un comune stato mentale proattivo, ossia che volontariamente si mettono alla ricerca di informazioni. Il loro comune atteggiamento è propenso al confronto tra diverse soluzioni che sono tutte a distanza di un clic, e quindi anche attento ai dettagli, già a partire dagli annunci che trovano.
Queste componenti sono comuni a tutte le Search Personas e dobbiamo tenerne conto perché hanno risvolti operativi importanti, dalla selezione delle parole chiave fino alla creazione delle landing page (pagine di atterraggio), passando per gli annunci.
Il concetto di Search Personas è in uso almeno da un decennio, ed è tipicamente più legato agli ambienti SEO che nel corso del tempo hanno prodotto diversi articoli, soprattutto in area anglosassone.
Anche Google, ovviamente, ha prodotto un bel po’ di letteratura in merito a cosa vogliono le persone quando usano i motori di ricerca: già molto prima dello studio sul messy middle, Google aveva prodotto ad esempio lo studio sui Micro-Moments. Puoi leggere cosa ho scritto al riguardo leggendo l’approfondimento sulle analisi SEO: Search Intent e Keywords Mapping.
Come studiare le Personas a partire dai dati: un esempio pratico per e-commerce
Prendiamo ad esempio il lavoro di analisi che si può fare su un e-commerce. Il progetto si trova in una fase di mezzo: è partito bene, ma ci sono delle incertezze circa la traiettoria da prendere per spiccare il volo.
Dove soffermare l’attenzione? Uno delle tracce da approfondire riguardano la precisazione e ridefinizione del target: individuiamo ad esempio le fasce d’età che hanno un numero significativo di conversioni e tra queste scegliamo quelle con i risultati migliori.
Dopo questa prima selezione, consideriamo anche i dati qualitativi, ovvero i segmenti con il miglior tasso di conversione. Già a questo livello abbiamo alcune informazioni utili sulle Search Personas.
Nel caso di un e-commerce si possono fare anche indagini supplementari approfondendo, per esempio, la relazione esistente tra numero di transazioni ed entrate. Così facendo, potremo stabilire lo scontrino medio per le metriche che ci interessano, non solo in base all’età, ma anche agli altri dati demografici: sesso, località, dispositivo utilizzato.
Nella figura precedente vediamo come le fasce d’età più interessanti, per entrate e numero di transazioni complessive, siano 25-34 anni e 35-44 anni. Pertanto, approfondiamo l’indagine per queste due fasce d’età. Già a prima vista emerge che il tasso di conversione non è lo stesso: per il segmento 35-44 è più alto di un 23%. È già un primo dato su cui riflettere.
Ipotizzando che uno degli obiettivi sia quello di aumentare lo scontrino medio, e quindi creare Search Personas che rispondano a questa esigenza, possiamo fare ulteriori valutazioni a partire da qui. Nella tabella sottostante riporto i dati dell’analisi.
Dalla tabella emergono almeno tre elementi:
- nel profilo 25-34 non c’è praticamente alcuna differenza circa lo scontrino medio, anche se segmentiamo per fonti d’ingresso;
- nel profilo 35-44, invece, si registra una differenza tra il traffico complessivo e quello proveniente da motore di ricerca (+6% sullo scontrino medio);
- il profilo 35-44, inoltre, considerando solo il traffico SEO, ha uno scontrino medio più alto del 15% rispetto al corrispondente del segmento 25-34.
Questo modo di leggere i dati ci consente di vedere distintamente che in alcuni progetti il traffico da motore di ricerca può avere un comportamento diverso e particolarmente interessante.
Volendo fare analisi più articolate, possiamo considerare il genere oltre alla fascia d’età e valutare quindi qual è il segmento più performante per uno specifico obiettivo, per esempio aumentare lo scontrino medio delle transazioni.
In questo caso la differenza tra i vari segmenti è immediatamente visibile e mette in evidenza quale profilo demografico ha uno scontrino medio più alto, cioè le donne tra i 35 e i 44 anni.
Queste informazioni possono essere molto utili per creare Search Personas: in questo progetto, per esempio, valutando tutti i dati principali (transazioni, tassi di conversione e scontrino medio) il profilo di cliente tipo è una donna nella fascia d’età 35-44.
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