Case: Donuz – Como dobrar a conversão de trials em clientes com automação de marketing

Muitas empresas oferecem um período gratuito de teste do seu produto (trial) para que os potenciais clientes experimentem a ferramenta antes da compra. Porém, é comum que exista uma dificuldade de transformar esses trials em clientes. Quando essa conversão não acontece, muitas oportunidades para geração de novas vendas são "desperdiçadas", pois quem passa por um período de trial em geral está muito próximo da compra.

Quando a Donuz, desenvolvedora de um software para gestão de programas de fidelidade para pequenas empresas de varejo e serviços ao consumidor, contratou o RD Station, seu principal objetivo era gerar Leads qualificados e então transformá-los em novos clientes para a empresa.

Eles investiram na criação de um portal de conteúdos sobre aumento de receita a partir do relacionamento com clientes – o Portal Fidelize Seu Cliente, em que se trabalhou a geração de Leads com a publicação de eBooks sobre fidelização e vendas. Além disso, criaram fluxos de automação para enviar informações aos usuários que iniciassem o teste gratuito do software.

Embora a empresa tenha conseguido aumentar suas métricas de visitas ao site e de novos Leads gerados, o objetivo de transformar estes Leads em vendas ainda não estava superando as metas da empresa.

Organização dos Fluxos de Automação pelas etapas do funil

Em contato com a equipe de atendimento da Resultados Digitais, foi decidido que os fluxos de automação que haviam sido criados pela empresa para nutrir os Leads gerados pelo portal seriam revisados para que pudessem ser otimizados.

De acordo com a metodologia que utilizamos, os fluxos existentes foram divididos pelas etapas do funil de vendas. Dependendo da conversão realizada (usada como gatilho para a entrada no fluxo), os Leads receberiam conteúdos relevantes para o seu momento na jornada de compra. Em outras palavras, quem está no comecinho do processo é nutrido com conteúdos iniciais para educação, enquanto Leads mais próximos da compra podem receber comunicações com foco maior no produto da Donuz.

Isso pode ser demonstrado pelo esquema abaixo:

Funil_de_vendas

 Automação de Marketing focada para converter Trials em Clientes

Paralelo a isso, foi criado um novo fluxo para aproveitar melhor os Leads aquecidos que estivessem passando pelo período de trial (teste gratuito) da plataforma.

Aproveitando o prazo de 7 dias para teste em que esses Leads estão “aquecidos”, foi implementado um fluxo de nutrição com envios automáticos de email durante esse período. São enviados 3 emails e mais 2 posteriores para aqueles Leads que não chegaram a converter-se em clientes:


Fluxodeautomacao

Para esta etapa de teste da plataforma, foram trazidos emails mais comerciais, com foco na venda do produto, voltados para os Leads que já tinham conhecimento do seus problemas e buscavam soluções de mercado. Veja o exemplo abaixo:

Donuz_e-mail

Assim, o foco da nutrição foi não somente chamar os clientes para uma conversa com os vendedores, mas também para convencê-los do valor do software, com o envio de cases e apresentação dos recursos a serem contratados.

 Resultados

Em um mês a Donuz dobrou sua taxa de conversão direta, duplicando a conversão de Leads que testaram a plataforma em novos clientes (de 10 para 20% dos trials).

Embora neste período tenha sido mantido o número de novos Leads gerados, dobrou-se a receita da empresa com um melhor aproveitamento dos Leads em sua base.

“Usar o RD Station foi essencial para automatizarmos as ações de relacionamento com nossos Leads e clientes. A partir do momento que intensificamos a criação de conteúdo de qualidade e o envio semanal destes conteúdos para nossos Leads e clientes, começamos a melhorar nosso resultados de vendas e em poucos meses triplicamos nossas vendas”, afirma Everson Costa, CEO da Donuz.

Resumo do case: Fluxo de automação focado para BoFu / dobro da receita sem gerar mais Leads

Funcionalidades envolvidas: Email Marketing / Automação de marketing

Segmento da empresa: Software e Clound

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