Le aziende stanno utilizzando sempre più gli analytics per migliorare il modo in cui commercializzano prodotti e servizi e quindi fare marketing.
Al centro di questo sforzo è c’è l’analisi dei dati dei clienti, che consente ai marketer di estrapolare i dati sul comportamento dei clienti e di utilizzarli per prendere decisioni aziendali basate sulla segmentazione del mercato e l’analisi predittiva.
L’analisi può influenzare il marketing diretto, la selezione dei siti e la gestione dei rapporti con i clienti e, in definitiva, può essere utilizzata per migliorare notevolmente l’esperienza dei clienti.
I consumatori ora utilizzano la tecnologia per coinvolgere i fornitori in modi completamente nuovi, fornendo volontariamente informazioni circa le proprie abitudini, modelli e preferenze di acquisto in cerca di un servizio migliore e più personalizzato.
Il marketing, quindi, ora ha tutto ciò che serve per fornire prodotti e servizi che soddisfino la generazione di clienti più esigente di sempre.
Sia in ambito B2B che B2C oggi i marketer acquisiscono dati identitari, quantitativi, descrittivi e qualitativi.
L’aspetto dell’identità copre i dettagli di identificazione di base come nome, sesso, età, social media e informazioni di contatto.
I dati quantitativi consentono ai marketer di capire come si comportano i clienti e tracciano l’attività misurabile tra un cliente e un fornitore, ad esempio transazioni, comunicazioni, interazioni online e social.
I dati descrittivi delineano chi è il cliente al di là degli aspetti base dell’identità, e includono i dettagli familiari come stato civile e informazioni su stile di vita, hobby e professione, mentre i dati qualitativi comprendono le informazioni attitudinali basate sull’esperienza del cliente, opinioni sui prodotti e servizi, motivazione all’acquisto di un prodotto come posizione, prezzo e qualità. La profondità dei dati che i clienti sono disposti a condividere è molto più ampia di quanto non sia mai stata.
Fare marketing non vuol dire solo puntare ai clienti
Profondità dei dati significa che le aziende possono individuare e puntare ai clienti, incentivarli e creare valore sia a breve che a lungo termine.
Quando il focus è in primo luogo sull’esperienza del cliente, questo si traduce in un’esperienza d’acquisto memorabile e genera necessariamente coinvolgimento.
In passato i marketer potevano trovarsi a faticare per trovare il modo di adattare l’analisi dei dati ai piani marketing, e per estensione alla strategia aziendale.
Questo avveniva perché i dati erano insufficienti e non esistevano tecnologie in grado di rendere l’esperienza del cliente continua, e reciprocamente vantaggiosa.
Le attività di data mining, modellazione, profilazione e integrazione dei dati di oggi hanno reso l’analisi molto più accessibile.
Sei best practice per usare gli analytics
Tutti i dati generati aprono ogni genere di possibilità che i marketer possono sfruttare. È necessario pensare agli obiettivi finali, concentrarsi sull’esperienza del cliente come percorso per arrivare a loro: le analytics dei clienti possono potenzialmente fornire ottimi risultati.
In merito, Christoph Müller-Dott, Managing Director Central Southern and Eastern Europe, Orange Business Services ci sintetizza alcune best practice per utilizzare le analytics dei clienti per migliorare il marketing.
Uno. Le impronte digitali dei clienti oggi sono più grandi che mai. Per questo, è bene centralizzare le fonti di dati dei clienti se sono frammentate. Se si dispone di sistemi di point-of-sale, piattaforme di e-commerce, applicazioni mobile e interazioni con i clienti sui social, è possibile mettere tutto insieme per semplificare i dati raccolti.
Due. Bisogna ricordare che in ultima analisi la cosa importante non sono i dati, bensì il processo decisionale che i dati rendono possibile. Le aziende intelligenti avranno successo grazie a intuizioni che migliorano il processo decisionale. Non bisogna lasciarsi sopraffare dai dati, bensì sfruttarli come parte di obiettivi strategici più ampi e creare una visione top-down del comportamento e della motivazione del cliente.
Tre. “Commercio conversazionale” è diventata una delle espressioni più utilizzate nell’era digitale, ed è cruciale per offrire una migliore esperienza al cliente. Le comunicazioni omnichannel con i clienti migliorano aumentando il numero di campi che le aziende ottengono sui clienti, inclusi quelli potenziali: questo consente una maggiore personalizzazione e un coinvolgimento continuo. Più un fornitore rende unica la relazione digitale, più engagement i marketer possono aspettarsi. Inoltre, espandendo il numero di campi dati raccolti, si possono allargare anche le analytics.
Quattro. Vale la pena considerare come i dati e le analytics possono far incontrare il personale di vendita ai clienti e ai prospect. Il potere che l’analisi dei dati offre ai marketer li mette in grado di selezionare i venditori o gli account manager migliori per ogni determinata categoria demografica, contribuendo a incrementare i tassi di chiusura di nuovi contratti, migliorando la soddisfazione del cliente e ripetiamolo, migliorando l’esperienza dei clienti.
Cinque. È importante capire come scovare e poi colmare eventuali lacune che esistono tra ciò che i consumatori desiderano e ciò che i concorrenti già offrono. I dati disponibili possono aiutare a misurare ciò che i clienti vogliono veramente e a confrontarlo con le offerte, i punti di forza e di debolezza della concorrenza.
Sei. Diventare granulare: l’analisi dei dati consente di perfezionare l’offerta di prodotti e servizi, ma anche il pubblico. Oggi i marketer possono raccogliere molto di più delle informazioni base su chi risponde alle loro campagne e tattiche di marketing. Il messaggio può quindi essere personalizzato in modo più specifico, così da raggiungere in futuro anche i clienti e prospect più distanti.
Questi sono sei esempi pratici di come le aziende, i marketer, i Chief marketing officer e i CIO possono utilizzare tutti questi dati, analizzarli per renderli utili e intraprendere passi avanti per trasformarli in benefici aziendali strategici tangibili.
