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.
![Luciano D'Arcangelo Luciano D'Arcangelo](https://www.sas.com/it_it/news/leading-art-innovation/innovation-sparks/customer-view-dati-analytics-per-offrire-esperienze-personalizzate/_jcr_content/par/styledcontainer_copy/par/styledcontainer_1029/par/image.img.jpg/1617203224853.jpg)
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.
![](https://www.sas.com/it_it/news/leading-art-innovation/innovation-sparks/customer-view-dati-analytics-per-offrire-esperienze-personalizzate/_jcr_content/par/styledcontainer_copy/par/image_copy_copy_copy.img.png/1706544567917.png)
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.
![Gli analytics aiutano a comprendere i fenomeni Gli analytics aiutano a comprendere i fenomeni](https://www.sas.com/it_it/news/leading-art-innovation/innovation-sparks/customer-view-dati-analytics-per-offrire-esperienze-personalizzate/_jcr_content/par/styledcontainer_copy/par/styledcontainer_copy/par/image_copy.img.jpg/1531944843695.jpg)
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.
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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
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