Innovation sparks
Customer View: dati e analytics per conoscere a fondo i clienti, fidelizzarli e offrire esperienze personalizzate
Avere una visione completa e aggiornata dei propri clienti, ingrediente fondamentale per poter offrire esperienze personalizzate e costruire relazioni solide. Servono approccio e mindset data-driven, analytics e AI, e naturalmente i dati!
Luciano D'Arcangelo, Senior Manager Customer Intelligence Solutions & Analytics - SAS
Tempo di lettura: 5 min
In un contesto competitivo dove ogni azienda è alla ricerca dei migliori risultati, il rapporto con i clienti e prospect è fondamentale. Avere una customer view unica sul cliente è il sogno - o forse l’ossessione - di tutti i marketer ma è anche un pilastro fondamentale per un business che vuole davvero conoscere i propri clienti e quelli potenziali, arrivare a loro con le giuste proposte e offerte, i canali più adeguati, il servizio o il prodotto “perfetto” (personalizzato e pertinente).
Come si costruisce tale pilastro? È essenziale disporre di informazioni pertinenti e aggiornate, partendo dai dati.
Customer Journey: servono dati e tecnologie
Che sia una semplice campagna e-mail o un customer journey complesso articolato su più canali, è tramite i dati e la loro analisi che è possibile derivarne quantitativamente l’efficacia. Se per un semplice invio di e-mail è possibile basarsi su pochi indicatori – aperture, click – per un journey omnicanale servono sistemi più sofisticati.
Tecnologia a parte, ci sono industry che in modo naturale sono più favorite di altre perché, a prescindere da quanto si è bravi nel lavorare sui sistemi, in determinate aree di business la disponibilità e il dettaglio con cui i dati arrivano in azienda è maggiore rispetto ad altre. Le aziende che mantengono un rapporto diretto con i clienti, per esempio, hanno maggior facilità nel raccogliere un elevato volume di dati significativi sulle loro caratteristiche e comportamenti. Tutto il mondo e-commerce e servizi digitali, inoltre, è favorito nella possibilità di raccogliere dati di dettaglio sui propri clienti e prospect.
Attenzione però, avere una interazione diretta col cliente tramite canali digitali non è garanzia di successo: servono tecnologie di tracciamento comportamentale, sistemi di Advanced Analytics, una Customer Data Platform... meglio se con una strategia molto chiara che tende alla Customer View unica.
La customer view unica sul cliente è un pilastro fondamentale per un business che vuole davvero conoscere i propri clienti e quelli potenziali, arrivare a loro con le giuste proposte e offerte, i canali più adeguati, il servizio o il prodotto “perfetto” (personalizzato e pertinente). Luciano D'Arcangelo Sr. Manager Customer Intelligence Solutions & Analytics SAS
Customer View unica: il sogno o forse l’ossessione di tutti i marketer
La Customer View unica è una rappresentazione aggregata, coerente e aggiornata di tutti i dati che un'azienda possiede relativi ai propri clienti. La realizzazione di una vista unica del cliente è un processo complesso che richiede strumenti e competenze adeguati.
Innanzitutto, come accennato, è necessario avere un'infrastruttura tecnologica in grado di raccogliere e integrare dati provenienti da diverse fonti, come i dati di CRM, i dati di vendita, i dati dei social media e i dati dei dispositivi IoT.
In secondo luogo, è fondamentale avere strumenti e competenze avanzati in ambito di data science e machine learning per analizzare i dati e identificare trend e modelli di comportamento dei clienti.
Infine, serve una cultura aziendale orientata al cliente, che metta al centro le esigenze dei clienti e che promuova la condivisione dei dati tra i diversi reparti aziendali e un software di marketing automation che consenta di automatizzare le attività di marketing in base alle informazioni della visione unica cliente.
Quando si parla di realizzazione della vista unica cliente e campagne di marketing personalizzate, la Customer Data Platform (CDP) è una soluzione tecnologica chiave di supporto alle aziende che offre una serie di funzionalità che facilitano la realizzazione di questi processi, tra cui:
- Raccolta di dati: consentono di raccogliere dati da una varietà di fonti aziendali, come CRM, sistemi di vendita, siti web, social media e dispositivi IoT.
- Integrazione e pulizia dei dati: consentono di integrare e pulire i dati in modo da creare un set di dati coerente, corretto e completo.
- Analisi dei dati: consentono di utilizzare tecniche di data science e machine learning per identificare i modelli di comportamento dei clienti e di generare insight utili per le decisioni di marketing.
- Condivisione dei dati: consentono di condividere i dati dei clienti tra i diversi reparti aziendali per sto permette di creare una visione condivisa del cliente e di migliorare la collaborazione tra i diversi reparti.
Conquistare la fedeltà del cliente è più facile “a dirsi che a farsi”. Come analytics e intelligenza artificiale possono supportare questo obiettivo
La fedeltà dei clienti è uno degli asset più importanti per qualsiasi azienda: sappiamo che i clienti fedeli sono più propensi a spendere di più, parlano meglio dei nostri prodotti agli altri e sono meno sensibili a dinamiche di prezzo. Per restare competitivi diventa fondamentale che le aziende adottino strategie efficaci per conquistare e fidelizzare i propri clienti.
Gli ultimi trend di mercato hanno evidenziato come Analytics e Intelligenza Artificiale possano offrire un valido supporto al raggiungimento di questo obiettivo (come accennato, a patto che alla base ci siano i dati).
Una volta raccolti e organizzati i dati, gli Analytics permettono di:
- comprendere i bisogni e le preferenze dei clienti così da poter offrire loro un'esperienza unica e personalizzata;
- analizzare i comportamenti dei clienti per capire come e dove migliorare la Customer Experience;
- monitorare i percorsi di acquisto per identificare i punti di attrito e di conseguenza migliorare l'efficienza del processo di vendita.
L’Intelligenza artificiale può essere utilizzata a supporto per automatizzare le attività, prendere decisioni e migliorare la fedeltà dei clienti, come ad esempio:
- personalizzazione della Customer Experience: si ricorre all’AI per farci suggerire quali prodotti o servizi consigliare ai clienti, o per creare offerte personalizzate.
- previsione del comportamento dei clienti: l'AI consente di prevedere e anticipare il comportamento dei clienti, come ad esempio il rischio di abbandono o il potenziale di up-selling. Prendendo così misure preventive per ridurre il churn e aumentare le vendite.
- automatizzazione delle attività: l'AI può essere utilizzata per automatizzare attività ripetitive, come ad esempio classificando automaticamente i reclami in base al contenuto per instradarli al dipartimento competente.
La chiave di volta sta nel mettere a fattor comune i benefici di entrambi gli approcci per creare strategie di fidelizzazione più efficaci. Ad esempio, con gli Analytics potrei identificare i clienti più propensi all'abbandono, lasciando poi all'AI il compito di creare un’offerta personalizzata per provare a trattenere questi clienti.
Tuttavia, è bene ricordare che per un dialogo personalizzato con i propri clienti, le aziende devono trovare un equilibrio tra le esigenze di personalizzazione e le aspettative dei consumatori in termini di privacy e rilevanza. In questo senso, il primo passo è costruire un rapporto di fiducia con il cliente, in modo da guadagnare la sua disponibilità a condividere dati personali (per esempio attraverso una comunicazione trasparente che spieghi quali dati vengono raccolti e come vengono utilizzati).
Una volta ottenuto il consenso del cliente, è importante raccogliere e analizzare i dati in modo etico, rispettando la sua privacy (ad esempio, utilizzare i dati solo per scopi specifici e previsti e anonimizzarli). Bisogna assicurarsi che i messaggi personalizzati siano rilevanti per le esigenze del cliente, che significa utilizzare i dati raccolti per creare messaggi che siano pertinenti ai suoi interessi, al suo comportamento d'acquisto e alle sue preferenze. Infine, occorre utilizzare i canali giusti, ovvero quelli che il cliente preferisce utilizzare; ad esempio, utilizzare l'e-mail per comunicazioni informative, i social media per comunicazioni interattive e gli SMS per comunicazioni urgenti.
La personalizzazione delle comunicazioni di marketing è un obiettivo ambizioso, ma non impossibile da raggiungere e in grado di assicurare numerosi vantaggi alle aziende come il miglioramento dei tassi di conversione, la riduzione dei costi di marketing e l’aumento del coinvolgimento e della fidelizzazione dei clienti.
2 febbraio 2024
Articoli consigliati
-
Innovation SparksLe Model Card di SAS: una bussola per la trasparenza e l’eccellenza nei modelli di Intelligenza ArtificialeIntegrate nella piattaforma SAS Viya, le Model Card di SAS sono concepite per documentare e chiarire ogni aspetto dei modelli di intelligenza artificiale e machine learning.
-
What's HotUna realtà dell’AI oltre l’hype per il settore sanitario e il mondo Life Science. Le previsioni di SAS per il 2025.Industrie farmaceutiche e mondo della sanità compiono passi decisi verso l’innovazione dell’AI e la digital transformation.
-
Innovation sparksToyota Financial Services e il Supporto Avanzato di SASCarla Sanarica, IT CRM and Data Analytics Manager, descrive l'ambizioso percorso di trasformazione digitale di Toyota Financial Services e l'importanza della scelta di un partner tecnologico affidabile e collaborativo.
-
Innovation sparksAI e innovazione dei dati: come l’intelligenza artificiale cambia i processi e protegge le informazioniNaica Tedesco, Senior Manager di Target Reply con anni di esperienza nella consulenza strategica dei dati, condivide una visione pragmatica sull’AI, in cui il potenziale innovativo si bilancia con la necessità di garantire sicurezza e privacy.