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I vantaggi di una strategia Customer Analytics avanzata

I vantaggi di una strategia Customer Analytics avanzata

L'impronta digitale lasciata dai nostri utenti rivela molto sui loro profili, preferenze, bisogni e comportamenti di acquisto, la cui conoscenza è fondamentale per poter comunicare con loro nel modo migliore. 

La buona notizia è che oggi la tecnologia ci permette di immagazzinare un'enorme volume di dati da più fonti, come piattaforme social, siti web, database aziendali, dati pubblici e fonti esterne di terze parti.

Con l'implementazione di una strategia di marketing analitico, basato quindi sull’analisi dei dati, si aprono le porte a tutta una serie di vantaggi competitivi, tra cui:

  • la capacità di progettare prodotti e servizi personalizzati, offerte e sconti in base ai dati raccolti, permettendoci di soddisfare le esigenze specifiche di ogni segmento di clienti;
  • il miglioramento del processo decisionale aziendale, proprio perché l’azienda sarà in grado di identificare elementi cruciali, inizialmente non rilevati all'interno di grandi set di dati, che potranno essere decisivi nelle decisioni commerciali;
  • l’automazione dei processi, con cui si potrà monitorare il business e il mercato, rispondere alle richieste, ai reclami e alle domande dei clienti in tempo reale.

Più granulare e dettagliata è la conoscenza del profilo dei nostri clienti attuali e potenziali, maggiore è il potenziale di personalizzazione. Quindi aumenta l’opportunità di acquisire nuovi clienti e generare nuove vendite.

Come implementare una strategia di Customer Analytics avanzata

All'interno di un processo di Customer Analytics ci sono tre fasi, o tre macro aree di applicazione. Vediamole in dettaglio.

Analisi descrittiva

Questa è la fase in cui si trova la maggior parte delle aziende e dove, attraverso semplici metriche, si può visualizzare un quadro generale di ciò che è successo finora. 

Grazie ai dati storici si può analizzare chi sono e come si sono comportati i nostri lead e clienti. Per esempio, vengono estratte metriche come il tasso di conversione, il valore medio di un ordine e l'importo totale speso nelle transazioni recenti.

Analisi predittiva

Un minor numero di aziende è già in questa fase di implementazione dell'analitica avanzata e utilizza previsioni per prendere decisioni. 

L’analisi predittiva consiste nell'applicazione di algoritmi statistici e di apprendimento automatico per prevedere comportamenti o scenari futuri. Si potrebbe, per esempio, ottenere informazioni sui modi migliori per allocare il media mix o capire la potenziale efficacia di una campagna.

Analisi prescrittiva

La grande minoranza delle organizzazioni si trova a questo punto. In questa fase, tenendo conto di tutte le variabili generate in precedenza, si possono identificare le soluzioni ottimali e automatizzare il processo decisionale. 

Questo tipo di analisi utilizza l'intelligenza artificiale e la capacità di elaborazione dei dati per avanzare proposte, valutare le opzioni possibili e selezionare quella più appropriata, cercando l'efficienza operativa e il massimo rendimento.

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Come applicare la strategia alle fasi del Customer Journey

Le applicazioni di queste tecniche avanzate permettono di trovare risposte alle domande chiave del business. 

Di seguito inquadriamo alcune delle applicazioni più comuni lungo il Customer Journey, per evidenziare come si possono ottimizzare gli sforzi di marketing in ogni fase del funnel che porta all’acquisto.

Fase di reclutamento

 1. Identificazione Dei pain point e delle perdite

In questa fase si attua un’analisi dettagliata dei moduli di reclutamento del sito web per identificare possibili punti di fuga che stanno causando dubbi da parte dell’utente.

 2. Analisi della ricorrenza e delle affinità

Vengono analizzate le caratteristiche degli utenti ‘migliori’, i canali e touchpoint che danno luogo al maggior numero di visite. Questo aiuterà a profilare e conoscere in profondità le caratteristiche degli utenti che sono più legate ai nostri contenuti e, quindi, il tipo di contenuto che riesce a connetterci meglio all’utente.

 3. Classifica dei lead

Assegnare punteggi ai lead aiuta a prevedere non solo quali utenti sono più interessati ai propri prodotti e servizi, ma anche attraverso quali canali è più probabile raggiungerli. In questo modo è possibile individuare ed ottimizzare i touch point (punti di contatto tra azienda e contatto) che offrono le migliori possibilità di generare entrate significative.

 4. Modelli di attribuzione

Un modello di attribuzione è la regola o l'insieme di regole che determina il modo in cui il credito per vendite e le conversioni viene assegnato ai punti di contatto nei percorsi di conversione. (definizione tratta da Guida Analytics)

Si potranno scegliere tra diversi tipi di modelli di attribuzione, che variano in base alla posizione di ogni interazione nel customer journey.

Fase di attivazione

 1. Percorso di conversione

Si analizzano in profondità le sequenze di canali e touchpoint che portano al maggior numero di conversioni. Questo aiuterà a ottimizzare gli investimenti nei vari canali per pianificare una strategia di marketing multicanale efficace ed efficiente.

 2. Identificazione delle leve di attivazione 

Anche se prevedere le conversioni non è compito semplice, la disponibilità di una grande quantità di dati storici sulla navigazione degli utenti può permettere di identificare i primi comportamenti associati a una futura conversione.

Inoltre, questa tecnica può anche essere applicata per scoprire i fattori relativi al profilo o al comportamento dei visitatori che hanno il maggior impatto sulla conversione. 

customer attraction

 3. Segmentazione strategica

L'applicazione dell'analisi statistica permette di identificare segmenti di clienti con profili/comportamenti di navigazione e/o conversione simili, al fine di creare strategie differenziate per un migliore targeting delle campagne di marketing.

Questi gruppi si formano naturalmente sulla base di una distanza matematica calcolata tra le diverse caratteristiche. I clienti con punteggi simili saranno raggruppati per formare i segmenti a cui si può mirare.

 4. Conversion Rate Optimization (CRO) e relativi Esperimenti

I siti web e le applicazioni mobili sono costituiti da combinazioni di elementi modificabili (posizione o colore di button, design di un banner, prezzi, e così via) che vengono ottimizzati per mezzo di test. I ben noti test A/B e i test multivariati sono una tecnica per testare un'ipotesi in cui più variabili possono essere modificate. L'obiettivo è determinare quale combinazione di variazioni funziona meglio tra tutte le combinazioni possibili.

 5. Sistemi di raccomandazione 

I sistemi di raccomandazione o i motori di raccomandazione cercano di prevedere la "valutazione" o la "preferenza" che un utente darebbe a un prodotto, in base alle valutazioni o agli acquisti di altri utenti che il sistema ritiene simili.

 6. Analisi di collegamento o regole di associazione 

Questi metodi aiutano a guidare il cross-selling, scoprendo relazioni interessanti tra prodotti acquistati simultaneamente. 

Per esempio, la regola {burro, marmellata} ==> {pane a fette} che si potrebbe trovare nei dati di vendita di un supermercato indica che, se un cliente compra burro e marmellata lo stesso giorno, è probabile che compri anche pane a fette. Nel settore bancario, le regole di associazione sono utilizzate per rilevare i modelli associati alle frodi, e l'analisi di collegamento viene eseguita per identificare ulteriori casi di frode.

La sfida qui è identificare il giusto ordine in cui i prodotti dovrebbero essere promossi, i giusti segmenti di clienti e l'intervallo di tempo ottimale tra le campagne. 

Fase di ritenzione

 1. Analisi del cliente secondo recency, frequency e Valore monetario (RFM)

Qualificando e classificando l'intero database dei clienti secondo queste tre variabili (Recency, Frequenza e Valore monetario) e la loro ponderazione appropriata, si può ottenere uno scoring dinamico dei clienti, che permetterà di prendere decisioni in base alle esigenze aziendali.

 2. analisi della rilevanza dei fattori nel processo di acquisto 

Si identificano le variabili, o le tappe di navigazione, che hanno la maggiore influenza sulla generazione di conversioni durante il processo di acquisto. Questo aiuterà ad aumentare il valore medio del cliente e a dare priorità agli sforzi di marketing secondo le variabili più rilevanti per il business.

 3. Identificare le leve di ritenzione lungo il customer journey 

Analizzando il ciclo di vita dei clienti intorno al marchio e agli asset digitali, si possono identificare le leve di fidelizzazione per quei clienti con una maggiore propensione al rinnovo e/o all'acquisto di prodotti di altre categorie.

 4. Calcolare il valore di vita del cliente 

Ci sono varie formule e tecniche con le quali, basandosi sulla storia delle transazioni dei clienti, si può stimare il valore che possono generare per l’azienda. E sulla base di questo, si può ridurre al minimo la spesa per i clienti non redditizi, ottimizzare i canali di acquisizione e cercare di riattivare i clienti più proficui.

 5. analisi di churn o disimpegno del cliente 

Quando un'azienda perde clienti ha bisogno di attrarne di nuovi per rimpiazzare le entrate perse. Questo può essere molto costoso, perché i costi di acquisizione di nuovi clienti sono spesso molto più alti del mantenimento di quelli esistenti. 

L'analitica predittiva aiuta a prevenire il “churn” nella base clienti, identificando i segni di insoddisfazione e identificando quei clienti o segmenti di clienti che sono più a rischio di lasciare il brand. 

Per concludere, è importante dire che l'applicazione di alcune di queste soluzioni, soprattutto quelle orientate allo sviluppo di un modello predittivo o prescrittivo, sebbene si basano sull'applicazione di metodi scientifici, non sempre garantiscono il 100% di efficacia in tutti i casi. La loro implementazione e parametrizzazione infatti può essere considerata una vera e propria arte che, come i buoni vini, migliora nel tempo.

Avere professionisti con la giusta visione del business e la formazione tecnica richiesta aumenta significativamente le possibilità di successo. 

 

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