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Relatório exclusivo da Forrester sobre IA em marketing
Esta publicação mostra aos operadores como desbloquear um potencial significativo de reativação e impulsionar um maior envolvimento e receita, concentrando-se nos 1% dos jogadores de lotaria inativos.
Um jogador que não está ativo há um ano torna-se «inativo» e é segmentado neste grupo de jogadores.
A Optimove Insights analisou várias marcas de iGaming com uma base total de clientes de 5 341 332 jogadores e descobriu que aproximadamente 60% dos jogadores estão inativos.
Isto destaca o papel crítico da segmentação na identificação e segmentação dos jogadores mais propensos a retornar e reengajar-se, permitindo que os profissionais de marketing se concentrem onde terão o impacto mais significativo.
O gráfico abaixo ilustra a correlação entre a segmentação de clientes e as taxas de reativação ao atribuir aos jogadores de lotaria uma pontuação final de potencial de reativação alto, moderado e baixo. Embora apenas 1% dos clientes inativos se enquadrem no segmento de «Potencial de reativação alto», eles têm a maior taxa de reativação de 0,71% entre todos os segmentos — 35 vezes maior do que a taxa dos não depositantes, tornando-os os jogadores de lotaria mais valiosos e mais fáceis de reengajar.
Por exemplo, se um operador tiver 2 milhões de jogadores de lotaria na sua base de dados, 1,2 milhões estarão inativos. De acordo com esta pesquisa, os 8.520 jogadores de lotaria no segmento de alto potencial de reativação são os mais propensos a se reengajar, por isso é melhor direcionar a eles campanhas de marketing personalizadas.
Embora o segmento «Alto» produza o melhor retorno sobre o investimento (ROI) de marketing, os operadores também devem priorizar o segmento «Moderado» com esforços personalizados. A automação deve continuar para todos os segmentos para garantir um amplo alcance e comunicação contínua, mas mais tempo e recursos devem ser dedicados aos jogadores de lotaria inativos de maior valor para obter o máximo impacto.
Reativar jogadores de lotaria que estão inativos há mais de um ano requer uma estratégia focada. A Optimove Insights utilizou o modelo RFM (Recência, Frequência, Valor Monetário) para segmentar os jogadores com base nestes três atributos-chave. Este método foi selecionado para atingir eficazmente os jogadores de lotaria inativos, uma vez que está correlacionado com as taxas de reativação. Aqui está o processo de trabalho:
O objetivo era classificar os jogadores de lotaria inativos em três grupos distintos — potencial de reativação alto, moderado e baixo — com base no comportamento passado e nos hábitos de jogo. Essa segmentação garante que os esforços de marketing sejam focalizados nos jogadores mais propensos a retornar, maximizando o impacto da reativação e otimizando a alocação de recursos.
Ao aplicar este sistema de pontuação, os operadores podem identificar o 1% dos jogadores de lotaria inativos com maior potencial de reativação e adaptar as estratégias de envolvimento em conformidade.
A segmentação estratégica dos jogadores de lotaria inativos pode aumentar significativamente as taxas de reativação, ajudando os operadores a concentrar os esforços onde terão maior impacto. Ao identificar e direcionar o 1% mais valioso dos jogadores de lotaria inativos, o reengajamento torna-se mais simples e lucrativo.
Lembre-se: o 1% superior não é apenas um número, é um potencial inexplorado de crescimento!
Para obter mais informações sobre como reengajar jogadores de lotaria inativos, contacte-nos para solicitar uma demonstração.
Relatório exclusivo da Forrester sobre IA em marketing
Neste relatório exclusivo da Forrester, saiba como os profissionais de marketing globais utilizam IA e Positionless Marketing para otimizar fluxos de trabalho e aumentar a relevância.
Roni é gerente de operações de marketing na equipa de marketing da Optimove.
Como gerente de operações de marketing, Roni é especialista em análise de dados para apoiar equipas internas e estratégia de marketing, geração de leads digitais para impulsionar e otimizar novas oportunidades e operações baseadas em IA que aumentam a eficiência e o desempenho do marketing. Roni é formada em Psicologia e Administração pela Reichman University (IDC Herzliya).
