Personalizzazione
Che cos'è e perché è importante
La personalizzazione si avvale di dati e analytics per adattare i messaggi di marketing e la customer experience. Analizzando le preferenze, i dati demografici e i comportamenti, le aziende possono realizzare comunicazioni e offerte ad hoc per rispondere alle esigenze individuali. Il risultato è che i clienti hanno la sensazione che i brand si rivolgano direttamente a loro.
Come si è evoluta la personalizzazione
La personalizzazione esiste fin da quando i primi commercianti adattarono i loro servizi alle esigenze dei singoli clienti. Nell'Ottocento, i calzolai utilizzavano delle schede informative sui clienti per realizzare scarpe su misura in base a dimensioni esatte, preferenze e abitudini di spesa. Questo tocco personale svanì con la produzione di massa introdotta dalla rivoluzione industriale. Anche con l'avvento di internet la personalizzazione è rimasta limitata, e il marketing trattava tutti i clienti allo stesso modo.
L'esperienza dei clienti è cambiata con l'avvento di aziende online come Amazon. Tali aziende hanno aperto la strada alla personalizzazione sul web offrendo raccomandazioni sui prodotti tramite la funzione “i clienti che hanno comprato quest'articolo hanno acquistato anche...”. Questo ha dato il via all'era dei motori di raccomandazione.
Le aziende hanno iniziato a suddividere i clienti in segmenti sulla base dei prodotti acquistati e a proporre tali prodotti ad altri acquirenti. La segmentazione è stata il punto di partenza per la creazione di tecniche di personalizzazione efficaci.
La Personalizzazione nel mondo di oggi
La personalizzazione è la chiave di volta per creare esperienze clienti eccezionali. Scopri di più grazie a queste risorse.
Bilanciare Personalizzazione e Privacy
I progressi tecnologici, tra cui l'AI e il machine learning, consentono di raccogliere molti più dati sui clienti rispetto al passato. Se la personalizzazione è importante per offrire esperienze ibride – sia digitali che materiali –, c’è un altro elemento che lo è altrettanto: la privacy.
Tanto nel caso di una violazione della sicurezza, quanto nell'uso delle informazioni personali da parte delle autorità, i consumatori sono sempre più diffidenti riguardo al trattamento dei loro dati.
I professionisti del marketing devono trovare un equilibrio tra l'offerta di contenuti su misura per migliorare il coinvolgimento dei clienti e la garanzia della privacy per costruire la fiducia e la fedeltà dei consumatori.
Chi utilizza la Personalizzazione?
Come funziona la Personalizzazione
La personalizzazione è ottenuta principalmente mediante l'uso di algoritmi avanzati, AI e machine learning. Anche se la complessità degli algoritmi varia da elementari ad avanzati, tutti offrono un certo livello di diversificazione. Con gli algoritmi elementari è possibile proporre a un cliente i nuovi prodotti e gli articoli più venduti. Gli algoritmi di personalizzazione più avanzati, invece, sono in grado di identificare i bisogni specifici di quel cliente e consigliare articoli mirati.
Netflix, ad esempio, utilizza un algoritmo che analizza in tempo reale i programmi che un utente vede e poi consiglia altri programmi in base ai suoi dati di visualizzazione. Gli alberi decisionali lo guidano lungo percorsi diversi per scoprire altri programmi relativi ai suoi interessi conosciuti.
Esistono diversi approcci alla personalizzazione. Ecco cinque modalità in cui viene solitamente utilizzata.
Contestualizzazione
La contestualizzazione si focalizza sulla raccolta di dati comportamentali (come acquisti precedenti, visualizzazioni di pagina o clic) per fornire offerte o raccomandazioni personalizzate. Ad esempio, una persona visita il sito web di una compagnia aerea per controllare i prezzi dei biglietti per Las Vegas. Più tardi, la compagnia invia un'e-mail per ricordare di prenotare quel volo o di consultarne altri.
Iper-personalizzazione
L'iper-personalizzazione sfrutta i dati in tempo reale, gli advanced analytics e il machine learning per elaborare enormi quantità di dati sui clienti. Grazie all'uso di dati aggiornati istantaneamente, questa tecnica porta la personalizzazione a un livello più alto. Di conseguenza, le offerte possono essere adeguate in tempo reale man mano che il cliente naviga attraverso il sito web di un'azienda, fornendogli così un'esperienza del cliente potenziata.
Interazioni in tempo reale lungo tutto il customer journey
La personalizzazione offre dei vantaggi in tutte le fasi del percorso cliente. Può essere utilizzata, ad esempio, anche in attività di retention, come l'assistenza clienti. Le capacità di decision-making in real-time consentono di offrire esperienze personalizzate istantaneamente, ad esempio suggerendo l'azione successiva da intraprendere agli operatori del call center durante l’interazione con il cliente.
Programmi di customer loyalty
I programmi di fidelizzazione sono un ottimo sistema per accrescere il coinvolgimento e la soddisfazione dei clienti, oltre a creare una percezione positiva del brand. Affinché siano efficaci, è essenziale personalizzarli attraverso tecniche quali decisioni in tempo reale, analisi predittive, integrazione dei dati dei clienti e monitoraggio del customer journey. Solo così è possibile offrire premi e incentivi realmente mirati e rilevanti.
Ad Personalization
Gli annunci personalizzati permettono ai brand di fornire pubblicità mirate in base alle preferenze e ai comportamenti individuali. La personalizzazione degli annunci si ottiene attraverso gli advanced analytics, l'AI e i processi decisionali in tempo reale. I dati di marketing e pubblicitari vengono integrati da varie fonti, per creare profili dettagliati dei clienti e garantire la pubblicazione tempestiva di annunci rilevanti su più canali, inclusi siti web, applicazioni mobili e social media. Tra le piattaforme pubblicitarie ben note figurano Google Ads e Facebook Ads.
Passi successivi
SAS® Customer Intelligence 360 offre alle aziende un approccio al marketing intelligente e mirato. Grazie a una ricca serie di funzionalità per la pianificazione adattiva, l'attivazione del percorso cliente e il decision making in tempo reale, SAS consente ai brand di trasformare i dati in informazioni di business e quindi in azione.
