Lead generation e nurturing per il wealth management: come sfruttare l’unione tra IA e digital marketing
L’acquisizione dei clienti può essere una vera e propria sfida per i wealth manager. Non per tutti, ovviamente. Come abbiamo scritto più volte, chi può contare su un ampio parco clienti ha enormi vantaggi competitivi nelle attività di up-selling. Tuttavia, parlando con diversi clienti di dimensioni più contenute, ci siamo resi conto che devono affrontare due grosse sfide.
1. “Pescare fuori dallo stagno”. I clienti di una certa dimensione vengono acquisiti tramite reclutamento diretto di financial advisor. Il numero relativamente ridotto di financial advisor condiziona il bacino stesso dei clienti finali, che in questi casi si può paragonare a uno stagno. Ma la strategia dell’acquisizione diretta di nuovi professionisti è piuttosto onerosa, perché i migliori financial advisor hanno un enorme potere contrattuale. E presenta un limite, essendo spesso l’unica strategia commerciale perseguita.
2. Gestire i clienti “medium size”. Per alcune strutture, gestire contatti sotto una certa soglia – spesso 200-300mila euro di masse – non è economicamente sostenibile. Quindi, li si lascia andare. Ma così facendo si perdono diversi clienti per strada.
Per affrontare queste sfide, in Virtual B abbiamo messo a punto una soluzione di marketing digitale specifica per i wealth manager.
“Pescare fuori dallo stagno” con il digital marketing
Immaginiamo di essere un wealth manager che ha come target la gestione di un patrimonio sopra i 500mila euro. Il primo passo per conquistare l’obiettivo tramite web è studiare un piano editoriale che consenta di catturare l’attenzione del pubblico che interessa.
Aggregando milioni di dati sui risparmiatori/investitori italiani, Virtual B ha individuato le principali Financial Personas. A ciascuna di esse è associato un piano editoriale che, sulla base della nostra esperienza, è quello più efficace.
Individuata la strategia di comunicazione, si passa allo sviluppo del funnel di conversione e dei contenuti digitali con i quali andare a intercettare i potenziali clienti sui canali prescelti, con l’ausilio di strumenti come Google Ads, Programmatic, Meta, Linkedin o altro. Avviata la macchina, gli utenti confluiscono sul sito dell’azienda ed entrano nel funnel di conversione. Man mano che gli utenti si imbattono nelle web properties (ossia, tutto ciò che segnala la presenza sul web tramite siti, social media, blog e via dicendo di una determinata realtà), i motori di analytics imparano dal loro comportamento e questo può far risparmiare soldi alla società in termini di campagne media. Non male.
In breve tempo, e senza dispendio di enormi risorse, è possibile ottenere informazioni attendibili sul costo di acquisizione digitale di un cliente, da mettere a confronto con le strategie tradizionali di acquisizione.
Cosa fare per gestire i clienti “medium size”
Come abbiamo detto, la gestione dei clienti “medium size” può essere onerosa, specialmente nella fase di inserimento dei dati principali degli utenti per lo screening di portafoglio (il cosiddetto “on-boarding”). Tuttavia, seguendo l’esempio di Morgan Stanley, l’ostacolo si può ben superare. Basta aggiungere un ulteriore layer al funnel di conversione con cui l’azienda può eseguire il primo check-up di portafoglio per poi indirizzarlo verso il servizio più in linea con le sue esigenze. Un “layer” che non è altro che l’utilizzo di tecniche di Machine Laearning per profilare al meglio i clienti e riconoscere mancanze o integrazioni da consigliare in un’ottica di miglioramento della strategia di portafoglio di ognuno di loro.
La soluzione di Virtual B
In Virtual B ad esempio abbiamo sviluppato un modello di “raccomandazione” che, partendo dall’analisi dei bisogni degli utenti, individua i migliori prodotti/servizi per i clienti stessi.
Questo iter, oltre a rendere il processo di “scrematura” scalabile, permette di acquisire informazioni importanti con cui:
- aggiornare le Personas e il piano editoriale tramite il quale catturare l’attenzione delle lead;
- ingaggiare in un secondo momento i prospect con contenuti personalizzati;
La nostra soluzione ha diversi vantaggi:
- è personalizzabile in tutti i suoi elementi (contenuti e funnel di acquisizione);
- si implementa in poco tempo;
- migliora nel tempo, grazie al machine learning;
- prevede un modesto investimento iniziale per il set-up.
Noi in Virtual B ci occupiamo di questo e abbiamo già aiutato migliaia di advisor a lavorare meglio. Per una demo dei nostri tool, potete contattarci al link sottostante e scoprire come applicare le logiche del Machine Learning ai vostri processi aziendali.