Hur optimera incentive marketing?

Alla som någon gång genomfört, eller funderat på att genomföra, en incentive marketing-kampanj har frågat sig samma sak: vilket incentive funkar egentligen bäst?

Det korta, och lite tråkiga svaret på frågan, är att det inte finns något universellt bästa incitament. Samma incentive kan vara en succé i ett sammanhang och ett totalt misslyckande i ett annat.

Det som komplicerar saken ytterligare är att det dessutom finns flera aspekter som påverkar vad som är ett bra incentive och vad som är ett dåligt. I första hand handlar det ofta om tre saker:

1.         Målgrupp

En student, en småbarnsförälder och en B2B-beslutsfattare motiveras av helt olika saker.

2.         Timing

Ett erbjudande som känns oemotståndligt i november kan kännas helt irrelevant i februari.

3.         Kanal

Ett incitament som funkar i ett nyhetsbrev kanske inte alls presterar i sociala medier och vice versa.

Hitta ert svar på frågan

För att lyckas besvara frågan behöver man alltså göra sin analys och som alla growth marketers vet är det då viktigt att testa sig fram, istället för att lägga tid på att gissa vad som “borde” fungera.

Agera systematiskt och ta reda på vad som faktiskt fungerar. Det gör du genom att skapa flera varianter av samma erbjudande. Det är först då du börjar bygga verklig kunskap om din målgrupp.

För att hitta svaret på vilket incentive som passar behöver du:

·       Testa parallellt

·       Mäta resultatet

·       Optimera baserat på data

Du som är van att jobba med growth marketing är såklart väl bekant med denna process, men vet också att det finns en pusselbit som är helt avgörande för att lyckas – verktyget.

Verktyget som möjliggör Incentive-kampanjen

För att kunna jobba så i praktiken krävs det också rätt förutsättningar. Med verktyg som UpUp blir det enkelt att testa olika typer av incitament mot olika målgrupper, utan att skapa manuellt merarbete.

Du kan snabbt sätta upp flera varianter, leverera digitala belöningar direkt i flödet och bara betala för det som faktiskt används. Det gör att du kan arbeta mer systematiskt med dina experiment – och skala det som fungerar.