Perché e come attivare una strategia di customer analytics
Quando ho avuto la piacevole opportunità di lanciare Fluency con Filippo Ferri, sapevo bene di avventurarmi molto spesso in un ginepraio. Preparare il terreno per trasformare un'azienda grazie ad un utilizzo migliore dei dati non è cosa semplice. Si tratta di plasmare il futuro di un'azienda partendo dalla sua cultura, dalle persone e dalla spinta interna ed esterna che subisce.
Sembra una vita fa quando ripetevamo come un mantra nei workshop che il cliente contemporaneo è cambiato rispetto a 2 o a 5 anni fa. Oggi è cambiato radicalmente per davvero. Il COVID-19 ha accelerato un processo di consapevolezza digitale e fruizione dei media già in atto.
Nel bene o nel male che sia, il digitale ha avuto un impatto profondo sui comportamenti e le abitudini delle persone, anche rispetto al processo di acquisto. Oggi è possibile raggiungere un’azienda in modi differenti, attraverso canali online e offline: si possono leggere recensioni, valutare proposte concorrenti e procedere all’acquisto in ogni momento della giornata, da qualsiasi device.
La progettazione della customer experience oggi è “digital-frist”.
Per questo motivo, il customer journey si arricchisce di nuovi momenti e touchpoint, destinati a moltiplicarsi ogni giorno di più attraverso i nuovi media. Un concetto nuovo, presentato da Google, parla di micromomenti del cliente-utente online: si passa dalla volontà di conoscere, a quella di fare, andare e, solo al momento giusto, acquistare.
Ad ogni momento corrisponde un’esigenza diversa e il brand deve offrire contenuti coerenti. Per offrire un’esperienza di valore e creare soddisfazione nel cliente tutti questi momenti devono essere affrontati dal brand, in modo consapevole. Non solamente il marketing ma l’intera azienda deve diventare cliente-centrica. Se una volta si partiva dal prodotto offerto sul mercato e dalle condizioni per massimizzare i profitti, ora è necessario sovvertire la struttura. Si parte dalle esigenze e richieste del cliente per preparare un’offerta adeguata.
Per raggiungere questo obiettivo, è fondamentale avere una conoscenza approfondita dei propri clienti: i customer data giocano un ruolo fondamentale. Ma i dati riescono a offrire conoscenza solamente se ben raccolti, analizzati ed utilizzati: serve la giusta tecnologia e serve un approccio strategico consapevole.
A questo livello lavorano le customer analytics. Solamente a partire dagli analytics è possibile ottenere una conoscenza approfondita del cliente e metterla in relazione con gli obiettivi di business.
Customer analytics: migliorare la customer experience e non solo…
La digitalizzazione e gli strumenti messi a disposizione dalla tecnologia oggi permettono di ottenere grandi quantità di dati ed informazioni sui clienti.
Ogni decisione, acquisto e transazione, viene tracciata, così come le abitudini di navigazione, i tempi trascorsi sul website e le richieste di informazioni all’azienda. Tutte queste informazioni, insieme ai dati anagrafici, costruiscono dei veri e propri profili di persone in carne ed ossa che potrebbero diventare clienti.
L’obiettivo base di ogni azienda è ottenere clienti, trovandone di nuovi e fidelizzando chi ha già acquistato: i dati sono un elemento fondamentale. Aiutano a capire in profondità come il cliente si relaziona con il brand e cosa vorrebbe trovare. Ma i dati sono solamente il punto di partenza. Ciò che serve è un’analisi dettagliata di queste informazioni per creare dei segmenti, individuare aspetti ricorrenti e formulare ipotesi coerenti sulla propensione futura all’acquisto.
Per fare questo servono le customer analytics.
The impact of customer analytics on corporate performance is significant—and clearly underestimated. Fonte: Why customer analytics matter - McKinsey.
Attraverso le customer analytics è possibile attivare un’analisi sistematica e costante delle informazioni e del comportamento dei clienti, per costruire un’offerta attraente e soddisfacente.
I customer analytics individuano pattern e costruiscono modelli per orientare le scelte dell’azienda nel futuro.
Se l’85% dei clienti oggi riconosce grande valore ed importanza all’esperienza con il brand, andando oltre al prodotto e al prezzo, capire come migliorare l’esperienza cliente è fondamentale per la crescita aziendale. Ma ogni cliente è differente e ha desideri ed esigenze differenti: per questo motivo i dati non bastano, servono delle elaborazioni più avanzate, servono i customer analytics.
Centrato sulle persone e predittivo.
Questo è il futuro del marketing e delle vendite guidato dai dati. Contatta un nostro specialista.
6 Fasi per applicare un’efficace strategia di customer analytics
L’efficacia delle customer analytics si ottiene attraverso la creazione di un sistema di analisi costante delle informazioni ottenute e di costruzione di pattern di comportamento e modelli predittivi.
Le metriche da monitorare e il sistema di analytics scelto dipendono dagli obiettivi aziendali ma è comunque destinato a trasformarsi nel tempo, in base al cambiamento dei clienti.
È molto importante costruire una struttura salda ma anche flessibile e resilente, capace di trasformarsi grazie ad un monitoraggio costante dei dati ottenuti. L’obiettivo rimane sempre attrarre i clienti e fidelizzare quelli ritenuti più interessanti.
A partire da questo presupposto deve prendere forma l’intera struttura. Non tutti i dati sono importanti allo stesso modo e solo attraverso la giusta integrazione tra le informazioni si può ottenere la conoscenza che ci si aspetta.
L’approccio strategico alle customer analytics appare quindi fondamentale. Per costruire un sistema efficace dal punto di vista degli obiettivi di business ci sono almeno 6 step da seguire:
Conoscere l’obiettivo
Tracciare le metriche
Analisi dei dati
Ottimizzare il modello
Attuare
Automatizzare
1. Conoscere l’obiettivo
Il punto di partenza quando si lavora con i dati e si vuole ottenere una conoscenza scientifica ed impattante sono gli obiettivi.
Può sembrare un’ovvietà ma molto spesso le aziende raccolgono una mole importante di dati ed informazioni senza capirne il reale valore strategico.
Che cosa si vuole conoscere alla luce dei propri obiettivi?
Quali informazioni diventano determinanti in questa direzione?
Per chiarire meglio questo punto, può essere utile formulare una serie di domande rispetto all’obiettivo stabilito. Se l’obiettivo ad esempio è la crescita dei profitti ottenuti attraverso cross-selling, le informazioni utili riguarderanno:
I clienti che hanno risposto positivamente al cross-selling
Quali prodotti sono stati coinvolti nell’acquisto più frequentemente
Le modalità e i tempi dell’acquisto
I touchpoint attivati ed i canali utilizzati online
Se sono clienti sensibili alle promozioni
Che uso fanno del prodotto
Le risposte a queste domande delineano anche le informazioni utili da ottenere e i pattern che possono essere monitorati.
Con i tool oggi a disposizione, probabilmente ogni azienda può ottenere molte più informazioni sul cliente. È fondamentale capire che va fatta subito una selezione, per non creare confusione e per non disperdere inutilmente energie.
2. Tracciare le metriche
Dai dati ottenuti è necessario individuare le metriche da monitorare perché si ritiene abbiano un interesse strategico importante. Solamente attraverso il tracciamento delle metriche si può verificare dove l’azienda sta performando meglio e se la direzione scelta è effettivamente la migliore. I dati, accurati e settoriali, devono essere messi in comunicazione per generare conoscenza. Hanno bisogno di una dimensione spaziale e temporale, per comprenderne il valore.
Molto utili possono essere le dashboard che riescono a raccogliere in una sola schermata diverse metriche e parametri. Con una grafica semplice ed intuitiva, le dashboard sono degli strumenti fondamentali per avere un feedback complessivo ed immediato sulle metriche ritenute determinanti.
3. Analisi dei dati
Dopo aver determinato gli obiettivi da perseguire e aver individuato le metriche più adatte da monitorare, si passa all’analisi vera e propria dei dati. Analizzare grandi quantità di dati ed informazioni è un’operazione complessa, spesso affidata a tool specialistici molto sofisticati. Questi strumenti garantiscono precisione e affidabilità, ma è necessario non dimenticare il ruolo della riflessione umana e della dimensione strategica anche in questa fase.
Quando si fa riferimento all’analisi dei dati ci si riferisce a tre fasi ben distinte:
a) Visualizzazione
b) Pulizia e preparazione
c) Costruzione di modelli descrittivi o predittivi
La prima fase di visualizzazione è fondamentale per individuare i pattern e per sottolineare le prime evidenze emerse.
Grafici, rappresentazioni colorate e forme nette sono gli strumenti più importanti in questa fase. La prima visione generale può offrire spunti genuini ed immediati che un’analisi approfondita potrebbe sacrificare.
La seconda fase di analisi va più in profondità, esplorando il dato ed elaborandolo. Fondamentale anche la pulizia delle informazioni: rumori di fondo, imprecisioni nella raccolta, informazioni non necessarie vanno eliminate per non compromettere la scientificità del risultato. Per la creazione di un modello efficace è necessario utilizzare dati certi e coerenti.
Nell’ultima fase, i modelli che verranno elaborati saranno di natura descrittiva o predittiva. I primi descrivono attraverso i dati e gli analytics la situazione attuale, nei punti di forza e nelle difficoltà. Conoscere il presente per costruire e correggere il futuro.
Ma questo approccio non è del tutto affidabile: il futuro infatti potrebbe riservare qualcosa di diverso e ricalcare il presente può non essere la scelta più saggia.
I modelli predittivi invece, attraverso l’AI (Artificial Intelligence), utilizzano i dati a disposizione e le variazioni storiche per predire in modo scientifico lo scenario futuro ed indirizzare così le scelte.
4. Ottimizzare il modello
Il lavoro di raccolta ed elaborazione dei dati ha condotto alla costruzione di un modello.
Ora è il momento di valutare la solidità del modello, in tutte le variabili, e capire se può essere ottimizzato.
Come detto in precedenza, i modelli giocano un ruolo fondamentale ma non hanno un valore eterno. Le variabili potrebbero cambiare in modo molto repentino, compromettendo la struttura e l’affidabilità delle proiezioni.
Un monitoraggio costante ed attento dei dati dovrebbe rassicurare da questo punto di vista, ma la realtà presenta sempre nuove variabili ed aspetti imprevisti dalla teoria.
Per questo, il modello deve essere testato sul campo, per verificarne l’efficacia in situazioni reali, con dati nascosti, “sporchi” e pochi chiari. È un momento molto delicato, in cui si passa dalla teoria alla pratica.
In questa fase è importante verificare anche la giusta classificazione dei clienti, secondo i parametri fissati dal modello: errori semplici di questo genere possono invalidare i processi stabiliti e bloccare l’intero funzionamento.
5. Attuare
Mettere in pratica il modello ottimizzato è il momento più delicato in assoluto. In questa fase, si cominciano a raccogliere i primi dati sul funzionamento effettivo e si cominciano a registrare i cambiamenti attesi. Un buon modello è capace di evolvere nel tempo e di rispondere a nuove condizioni esterne in modo tempestivo.
L’azienda in questa fase deve comunque mantenere un monitoraggio costante e deve individuare le variazioni più rilevanti per il modello: nuovi profili cliente, variazioni nei segmenti di pubblico o nelle classificazioni stabilite in precedenza. Tutto deve essere controllato con grande attenzione nel momento dell’attuazione del modello.
6. Automatizzare
Ogni modello e ogni sistema di customer analytics è progettato sin dall’inizio per arrivare a questo momento: l’automazione dei processi.
Dati, tecniche, flussi: tutto ciò che ha dimostrato di funzionare bene può essere automatizzato per costruire una ciclicità e per risparmiare tempo e denaro. Pensare di utilizzare un sistema di customer analytics in modalità “manuale” è troppo ambizioso e rischioso.
I dati e le informazioni sono fondamentali per migliorare il flusso di lavoro e per ottimizzare gli investimenti, per questo è fondamentale automatizzare. Attraverso l’automazione è anche possibile individuare immediatamente ogni piccolo errore ed intervenire con la correzione.
Ma l’automazione ha un ruolo ben preciso: automatizzando possono essere messi a sistema i pattern individuati e vengono attivati i trigger.
Un trigger è un evento, un’azione che si scatena in automatico al raggiungimento di un determinato parametro, fissato in precedenza.
Nella marketing automation giocano un ruolo fondamentale. L’attivazione di una speciale offerta quando i dati ne confermano l’efficacia e il momento giusto, l’aggiornamento automatico dello status di un cliente al superamento di una soglia: questi processi possono essere stabiliti a monte e automatizzati.
In questo modo, l’azienda risparmia tempo e risorse dedicate al monitoraggio della situazione. Inoltre, l’automazione è uno strumento fondamentale per offrire al cliente la risposta giusta nel momento più indicato. Non si aspetta più la richiesta del cliente per proporre una soluzione.
Con un approccio proattivo, si utilizzano i parametri monitorati dagli analytics per anticipare la richiesta attraverso l’offerta ideale per quel momento.
Perchè le customer analytics?
La struttura sopra descritta è fondamentale per lo sviluppo di una strategia di customer analytics seria e fondata.
I vantaggi per l’azienda e per il cliente sono notevoli ma può essere utile sottolineare 3 aspetti in cui l’impatto delle customer analytics può essere molto profondo ed immediato.
Come primo aspetto, è necessario sottolineare che le customer analytics dicono molto del cliente ma anche dell’azienda e del suo modo di relazionarsi con l’esterno. Attraverso queste informazioni, sarà molto più semplice prendere decisioni cliente-centriche in modo scientifico.
Ma le customer analytics possono anche concentrarsi su aspetti particolari ed individuare difficoltà anche molto sottili.
Un utilizzo molto interessante riguarda i segnali di insoddisfazione del cliente. Indirizzare le analitiche in questo senso, monitorando dei parametri e dei comportamenti cruciali, può aiutare a ridurre sensibilmente il tasso di abbandono dei clienti.
Nel momento in cui si verificano alcune circostanze, magari attraverso un trigger, è possibile intervenire per accrescere la soddisfazione del cliente ed evitare l’abbandono.
Un altro aspetto interessante riguarda l’engagement.
I dati a disposizione degli strumenti di analisi permettono una comunicazione personalizzata con il cliente, con momenti ed offerte interamente dedicate. Questo comporta un naturale accrescimento dell’engagement e un miglioramento della customer experience.
Questi sono solamente alcuni dei benefici più rilevanti che una strategia di customer analytics può portare all’azienda e al suo rapporto con il cliente. Ogni brand può utilizzare questa struttura nel modo più vicino alle sue esigenze e può sfruttare i dati e le informazioni ottenute in quella direzione.
I settori e le aziende più coinvolte
Le customer analytics offrono grandi vantaggi in tutti i settori e comparti, perché lavorano sulla richiesta del cliente particolare e sul rapporto con l’azienda. Ci sono però dei reparti e delle aziende che possono trarne vantaggi enormi.
Per quanto riguarda le aziende, sicuramente il settore retail offre grandi potenzialità. La vendita al dettaglio è legata a doppio filo al rapporto con il cliente e alla sua soddisfazione, soprattutto in un momento storico in cui i colossi del web dirigono il mercato. Lavorare sulla conoscenza sistematica del cliente è una grande opportunità.
Anche il settore finanziario vede delle grandi possibilità: lavorando sulle proiezioni e previsioni future, conoscere il cliente in modo approfondito mostra importanti vantaggi. Molto interessante anche applicare le customer analytics per il monitoraggio di comportamenti a rischio.
Un altro settore è sicuramente quello della user experience: i designer devono creare dei prodotti che rispondano alle richieste e ai desideri, più o meno consapevoli dei clienti.
Colori, forme, dimensioni, tutti queste valutazioni possono essere molto influenzate da una conoscenza metodica ed approfondita del cliente.
All’interno delle aziende, invece, i reparti più interessati possono essere sicuramente il product management, il marketing e le vendite. In tutti questi reparti, il cliente gioca un ruolo fondamentale.
Quando si parla di punto di vista cliente-centrico sono questi i reparti maggiormente coinvolti nella trasformazione.
Qui, il cliente deve essere al centro di ogni valutazione e decisione e una strategia di customer analytics è la risposta più completa.
La necessità di integrare dati
Le customer analytics possono avere un impatto molto profondo sull’azienda e sulle prospettive di crescita.
Attraverso il monitoraggio e l’analisi costante di alcune metriche è possibile conoscere il cliente in profondità e orientare l’intera azienda in questa direzione.
Le customer analytics sono uno strumento molto specializzato che permette di guardare al brand e al prodotto dal punto di vista esterno, del cliente. Questo rende possibile non solo capire a chi rivolgersi e cosa vendere, ma offre la possibilità di riflettere anche sulle difficoltà e sulle decisioni di coloro che non completano l’acquisto e si rivolgono altrove.
L’approccio cliente-centrico delle customer analytics offre una conoscenza a 360° del cliente, potenziale ed effettivo.
Ma questi enormi benefici sono possibili solamente se tutte le metriche e le informazioni in possesso dell’azienda vengono messe insieme, integrate a fattore comune.
Organizzare l’intera conoscenza del cliente in un unico luogo, permette di individuare scenari strategici e inaspettati, avere il controllo della situazione e di intervenire in modo immediato. Una strategia di customer analytics raggiunge proprio questo obiettivo fondamentale e in grado (oggi) di fare una seria differenza.
I dati interni ai reparti escono dai silos e diventano conoscenza collettiva.
Le decisioni diventano trasversali rispetto alle competenze.
Questo è uno dei più grandi vantaggi portati dalla digitalizzazione nel business: le organizzazioni statiche vengono stravolte, nei ruoli e nel modo di procedere, per dare spazio ad una conoscenza più ampia e condivisa.
Per intraprendere questa trasformazione e per integrare i dati e gli analytics nel portato di conoscenze interne all’azienda, è molto utile l’adozione delle CDP (Customer Data Platform).
Queste piattaforme riescono ad andare oltre la specificità dei tool di analytics per ogni canale e touchpoint, integrando informazioni da fonti diverse, interne ed esterne, e creando comunicazione di qualità.
Customer analytics: una strategia per creare valore
Le aziende oggi sono sempre più in competizione per ottenere l’attenzione dei clienti. Lo scenario è ricco di stimoli e di proposte e trovare uno spazio per essere visibili è sempre più complesso.
Ancora più difficile accompagnare il cliente fino all’acquisto e alla fidelizzazione. Il vantaggio competitivo in questa direzione è l’esperienza offerta: contenuti di qualità, accoglienza e proattività sono gli elementi sui quali focalizzarsi. Ogni cliente, però, ha i suoi particolari desideri che cambiano molto velocemente in relazioni alle proposte e alle aspettative.
Cosa può fare allora un’azienda per individuare le attuali esigenze del cliente? Come comprendere ogni trasformazione nei gusti e nelle aspettative? Come tenere il passo? Attraverso le customer analytics.
Le customer analytics sono lo strumento giusto per segmentare e profilare il pubblico in modo continuo, monitorando e tracciando ogni segnale di cambiamento e modifica.
Oggi, grazie a tool specifici implementati con AI, è possibile avere informazioni particolareggiate in tempo reale e attivare variazioni automatiche.
La tecnologia è un aiuto fondamentale in questa direzione, ma la dimensione strategica non deve essere mai sacrificata.
Per ottenere le giuste risposte bisogna partire dalla domande corrette: quelle intorno agli obiettivi di aziendali.
E tu hai già iniziato ad addentrarti in un utilizzo migliore dei dati?
Non sai dove cominciare o non vedi l’ora di valorizzare i tuoi sforzi?
Oppure non esitare a contattarci per maggiori informazioni.
