위의 KPI를 개선하는 방법에 대한 기술을 살펴보기 전에 고객 확보 목적으로 구축 된 메신저 봇을 만들고 최적화 할 때 염두에 두어야 할 주요 개념이 있습니다.
당신은해야 일관되게 만들다 광고 대 봇 경험.
광고와 봇이 일치하지 않으면 봇을 개선 할 방법이 없기 때문에 광고와 봇을 함께 생각해야합니다. 최적화 할 수없는 불량 트래픽 만 받게됩니다.
첫 번째 테스트에서 예상 한 결과가 나오지 않았을 때 우리는 이것을 어려운 방법으로 배웠습니다. 그리고 그것의 첫 번째 신호는 정말 낮은 환영 메시지 전환율 (즉, Facebook 광고와 상호 작용하는 소수의 사람들 만이 봇과 상호 작용하기 시작했습니다).
왜 그런 일이 발생했는지 이해하기 위해 봇을 사용하여 여러 UX 테스트를 수행하여 사용자에게 전체 유입 경로를 살펴보고 예상 한 바를 단계별로 알려주도록 요청했습니다. 사람들이 중단 한 첫 번째 이유는 채팅에서받은 내용이 기대했던 내용이 아니기 때문이라는 것이 분명해졌습니다.
그리고 이것은 광고를하는 사람 (테스터)이 봇을 만든 사람 (우리)과 다르기 때문에 발생했습니다.
그때 우리는 봇을 구축하기 전에 전체 퍼널을 함께 생각해야한다는 것을 이해했습니다. 광고에서 시작 (결과적으로 우리는 봇과 함께 광고를 디자인한다고 언급했습니다. 광고 모형).
하지만 이제는 퍼널의 여러 단계를 개선 할 때 살펴 봐야 할 사항에 대해 자세히 알아볼 수 있습니다.
1. 획득 KPI 최적화 (= 클릭당 비용)
이는 광고가 의도 한대로 작동하지 않을 때 (예 : CPC가 지속적으로 예상 범위를 벗어난 경우) 우리가 스스로에게 묻는 주요 질문입니다.
- 메시지 목표 캠페인 (캠페인 수준 최적화)을 사용하고 있습니까?
테스트에서 전환 캠페인을 포함한 다른 캠페인보다 지속적으로 더 나은 성과를내는 것으로 입증되었습니다.
- 적절한 대상을 사용하고 있습니까 (광고 세트 수준 최적화)?
이것은 다른 유형의 Facebook 캠페인에서 발생하는 것처럼 광고의 성능에 큰 영향을 미치는 것으로 나타났습니다. 여기서 언급 할 가치가있는 유일한 측면은 좋은 최적화 기술은 다음과 같다는 것입니다. 그 후 많은 수의 대화를 수집 한 후 닮은 청중 이미 봇과 채팅 한 사람들과 유사한 사람들을 타겟팅합니다. 그리고 이것은 꽤 잘 작동합니다.
- 적은 노력의 클릭 유도 문안 (CTA) (광고 수준 최적화)을 사용하고 있습니까?
테스트에서 사용자에 대한 잠재적 인 노력 (예 : "메시지 보내기")이 낮은 노력보다 더 나쁜 성과를 나타냈다 (예 : "자세히 알아보기").
2. 활성화 KPI 최적화 (= 환영 메시지 전환율)
다음은 환영 메시지가 의도 한대로 작동하지 않을 때 (즉, 전환율이 지속적으로 25 % 미만인 경우) 우리가 스스로에게 묻는 주요 질문입니다.
- 환영 메시지 내용이 광고 문안 및 이미지와 일치합니까?
앞서 강조한 것처럼 봇 획득 캠페인이 실패하는 주된 이유는 광고와 봇 경험이 함께 생각되지 않았기 때문입니다. 광고의 내용을 환영 메시지 중 하나에 맞 춥니 다.
- 당신은 노력이 적은 질문을하고 있습니까?
환영 메시지 역할은 기본적으로 사용자에게 봇과의 대화를 선택하도록 요청하는 것입니다. 따라서 가능한 한 마찰을 최소화하려고합니다. 그리고 메시지가 표현되는 방식은 큰 영향을 미칩니다. 같이 마이클 하이라이트 그의 기사, 적은 노력은 잘 작동하도록 요청합니다. 특히 수사적 질문. 예를 들면 "시작 하시겠습니까?"가 될 수 있습니다. 또는“무료 쿠폰 코드를 받으시겠습니까?”.
3. 전환 KPI 최적화 (= 리드 전환율)
회사마다 다른 리드의 개념이기 때문에이 KPI를 최적화하는 방법에 대한 교훈을 추상화하기는 어렵습니다. 리드 전환율이 의도 한대로 작동하지 않을 때 (즉, 전환율이 지속적으로 25 % 미만) 우리가 스스로 묻는 주요 질문을 읽을 때 명심하십시오.
- 대화가 사용자가 연락처 정보를 떠날 수있을만큼 충분한 신뢰를 구축하고 있습니까?
테스트를 수행하는 동안 우리는 이전에 예상하지 못했던 것을 깨달았습니다. 처음에는 사용자가 더 적은 단계를 거치기 때문에 짧은 봇이 긴 봇보다 더 나은 성능을 발휘할 것이라는 설계 가정에서 이동했습니다.
그러나 이러한 짧은 봇은 예상대로 작동하지 않았고 질문을 제거하면 더 나쁜 결과가 생성되었습니다. UX 테스트를 실행했을 때 다음과 같은 코멘트를 받기 시작했습니다.
"이메일 주소를 제공하기에 충분한 질문이 아닌 것 같습니다."
"이렇게 제한된 수의 정보가 포함된 개인 인용문을 제공하는 방법은 무엇입니까?
주어진 rmation?”
역설적이게도 사용자는 봇을 신뢰할 수 있다고 생각하고 개인 정보를 제공하기로 결정하기 전에 많은 질문을 예상하는 것처럼 보였습니다. 다시 말해:
질문은 신뢰 구축
실제로 리드 생성 봇의 봇 퍼널은 아래에서 볼 수있는 것과 비슷합니다.
- 개인 정보를 요청하는 이유를 설명하고 있습니까?
이메일이나 전화 번호를 요청하기 전에 항상 그러한 정보가 필요한 이유와 사용자가 정보를 제출 한 후 연락 할시기, 누구 및 이유 (예 : "우리는 맞춤 견적을 보내드릴 것입니다.”,“저희 아파트 방문을 예약 해드립니다.”).
- 인센티브를 제공하고 있습니까?
사용자가 무료 견적, 샘플 또는 고품질 콘텐츠와 같은 개인 정보를 남기도록 인센티브를 제공하는 것이 좋습니다. 이것은 이미 광고 수준에서 허용되고 환영 메시지에서 강조 될 수 있지만 궁극적으로 리드 전환 수준에서 제품 이득을 가져야합니다.
