Le strategie omnichannel sono una tendenza molto diffusa tra i retailer.
Le App mobile e il sito web aziendale, gli scontrini, le interazioni sui social generano di continuo dati sui comportamenti dell’utente. Informazioni preziose, che i brand moderni sono in grado di utilizzare per innescare eventi e trigger altamente ingaggianti, realizzati attraverso i touchpoint più disparati (terminali POS di ultima generazione, App mobile, speaker domestici…) che offrono maggiori garanzie di convertire l’interesse del consumatore in acquisti. Sì perché la chiave di un marketing efficace, oggi, è la capacità di fornire il messaggio o la promozione giusta alla persona giusta proprio nel momento in cui è più propensa ad “ascoltare” quel che l’azienda vuole comunicare.
È questo, in definitiva, il segreto per una Customer Experience più gratificante e ricca, che getta le basi di un rapporto più duraturo con il cliente. “The money is in the list”, sostengono da tempo i marketer d’Oltreoceano. La frase suona più o meno come “il business dell’azienda è tutto nel database clienti”. Questo significa che i brand oggi devono investire nella conoscenza del cliente, nella sua soddisfazione e, soprattutto, nella sua affezione. I clienti soddisfatti, quelli che si sentono coccolati dall’azienda, più facilmente sono clienti fedeli. E i clienti più fedeli sono anche, e numerose statistiche lo confermano, quelli più propensi a spendere.
Ma come è possibile trasformare un cliente qualunque del nostro database in un cliente fedele? Una buona base di partenza è profilare. Impossibile farlo in modo economico ragionando in termini individuali. Spesso, il primo passo è ragionare per cluster o segmenti.
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Profilare sì perché…
Profilare significa orchestrare al meglio tutte le attività di raccolta ed elaborazione di dati e informazioni che riguardano la base clienti, per suddividere gli individui che la compongono in gruppi o segmenti di comportamento omogenei. La profilazione è il punto di partenza di quel Precision Marketing (marketing mirato) cui oggi aspirano quasi tutti i brand. Il profilo socio-demografico (età, sesso, istruzione…) del consumatore potrà essere arricchito per esempio con i suoi dati psicografici, perché chi ama l’arte e il teatro solitamente ha abitudini d’acquisto diverse da chi ama la musica rock, e chi è diffidente verso le innovazioni acquista in modo completamente diverso da chi passa ore sullo smartphone. Oggi, poi, il profilo del cliente può essere ulteriormente completato con i dati rilevati dalle sue abitudini di navigazione online e dalle interazioni sui social. Fatte salve le tutele sulla privacy che la normativa impone (leggasi GDPR), oggi è proprio su queste sfumature che si gioca la battaglia della conversione. Sì perché le strategie di clusterizzazione premiano. La capacità dell’azienda di fornire a gruppi omogenei di individui una comunicazione e una promozione tarate sulle esigenze e i bisogni puntuali migliora il tasso di conversione e la fidelizzazione. Questo significa che aumenta il numero di persone che acquista un prodotto perché gli è stato proposto (e promosso) nel momento giusto. Ma significa anche che il cliente può essere fidelizzato in modo più efficace, quindi legato indissolubilmente all’azienda e ai suoi prodotti.
Raccogliere i dati
Ogni interazione del cliente con il brand lascia tracce: un acquisto in negozio, il like a un post, i suoi percorsi di navigazione all’interno del sito istituzionale… Oggi le aziende hanno la possibilità di acquisire di continuo dati sul cliente. Spesso, però, quel che finiscono per fare è limitarsi a memorizzare questa enorme mole di informazioni, senza riuscire a sfruttarle a proprio vantaggio (e a vantaggio del consumatore).
In un contesto fortemente competitivo come quello attuale, tuttavia, i brand sono in qualche modo obbligati a cercare di far fruttare le informazioni sul cliente. L’obiettivo, non solo per i merchant online e i retailer, è riuscire a valorizzare la miglior conoscenza dei consumatori per mettere a segno strategie di marketing vincenti. Il consumatore moderno, in effetti, è sollecitato quotidianamente dalle lusinghe di una comunicazione commerciale sempre più “ritagliata” sulle sue esigenze e le sue aspirazioni. Per i brand non è facile mettersi in evidenza e attirare la sua attenzione, incuriosirlo, ingaggiarlo e, soprattutto, convertirlo, quindi convincerlo ad acquistare. Un buon punto di partenza è, spesso, quello di iniziare a pensare a offerte e promozioni mirate per cluster più o meno ampi di clienti.
Clusterizzare per aumentare il ROI delle attività Marcom
La suddivisione in cluster avviene suddividendo il database clienti in gruppi omogenei di individui che hanno in comune una o alcune caratteristiche rilevanti per il marketing.
La tendenza più in voga oggi in azienda è, infatti, quella di un marketing “di precisione” quasi chirurgico, ben lontano dagli approcci “spray and pray” (letteralmente: spruzza e prega) che hanno caratterizzato l’advertising del passato. La capacità di lavorare su sottoinsiemi di consumatori omogenei permette all’azienda di creare iniziative mirate per target specifici. Target che, essendo accuratamente selezionati, offrono la garanzia di un miglior tasso di conversione delle intenzioni di acquisto in un acquisto effettivo. Clusterizzare permette, quindi, di ridurre i costi della comunicazione aziendale e parallelamente aumentare il ROI delle attività di marketing, promozione e advertising, fidelizzando la clientela. Questo, in definitiva, si traduce in un incremento di quel Customer Lifetime Value (CLV) che è uno dei principali indicatori dell’efficacia delle attività Marcom.
Profilare per spianare la strada al precision marketing
La suddivisione in cluster è uno dei metodi più efficaci per segmentare. La segmentazione è l’aggregazione dei clienti in gruppi sociali o economici più o meno ampi, i segmenti appunto, sulla base di diverse variabili tra cui spiccano, in particolare, la loro redditività media e la loro fedeltà al brand. Solitamente, i clienti ad alta redditività e fedeltà sono quelli su cui si innestano le strategie più efficaci di up-selling e cross-selling, che mirano a vendere prodotti o servizi più cari oppure complementari rispetto a quelli che il consumatore è intenzionato ad acquistare. Uno step successivo è, poi, la profilazione del cliente, che punta a conoscere più in dettaglio esigenze, interessi, abitudini e gusti di ogni singolo consumatore, per sostenere in modo più efficace i percorsi di precision marketing e gestione omnichannel. In passato la profilazione dettagliata era un miraggio per i retailer, alle prese magari con un database clienti composto da centinaia di migliaia di referenze. Oggi, invece, è possibile conoscere in modo approfondito ogni singolo consumatore e creare per lui esperienze d’acquisto sempre più personalizzate e coinvolgenti grazie agli strumenti di Data Analytics, Data Mining e Artificial Intelligence integrati nel CRM.
Data Analytics e Data Mining
Data Analytics, Data Mining, Artificial Intelligence e Machine Learning sono tecnologie sempre più importanti per i marketer, ormai avvezzi a ragionare in termini di Data Driven Marketing, quindi a usare le informazioni acquisite sui clienti per elaborare strategie Marcom mirate. I tool di Data Mining scandagliano i database e il CRM alla ricerca di pattern e correlazioni profonde tra i comportamenti dei clienti – online, sui social, nel punto vendita – che permettono ai marketer di realizzare azioni diversificate, e per questo più efficaci. Per farlo utilizzano metodi descrittivi (che interpretano modelli di comportamento dedotti dai dati osservati) oppure predittivi (che usano variabili e dati sconosciuti per predire comportamenti e azioni). La clusterizzazione appartiene alla prima categoria di tecniche e consente di individuare segmenti di individui affini tra loro all’interno di una popolazione più o meno ampia. A uno stadio ulteriore si trovano, poi, le tecniche di previsione, che oggi sono sostenute in modo efficace dalle applicazioni di Intelligenza Artificiale e Machine Learning. Grazie agli algoritmi di autoapprendimento e AI, è possibile prevedere i bisogni futuri del consumatore sulla base dell’analisi dei comportamenti di individui con caratteristiche simili.
Il customer profiling intelligente di Porini 365 CRM 4 Fashion & Retail
Il CRM è oggi al centro delle strategie di profilazione e personalizzazione dinamiche, quelle che permettono di tradurre in pratica gli approcci di Marketing Data Driven e Precision Marketing. Lo sa bene Porini che con il suo Porini 365 CRM 4 Fashion & Retail mette a disposizione dei marketer uno strumento potentissimo di ottimizzazione delle relazioni con il cliente.
Spiega Luca Ceccon, Customer Digital Engagement Service Director: “Basata su tecnologia Azure, e connessa in modo nativo con Microsoft Dynamics 365 for Sales, questa piattaforma integra strumenti predittivi di Data Analytics, Data Mining e IoT per garantire una segmentazione ancora più efficace. Lo stesso strumento permette di trasformare ogni visita in negozio in un’esperienza d’acquisto esclusiva. I sales assistant potranno accedere in tempo reale al profilo aggiornato del cliente, che contiene l’indicazione di preferenze e acquisti fatti in passato, e saranno quindi in grado di proporre prodotti e servizi sempre in linea con le sue esigenze”.
La piattaforma permette di gestire facilmente anche i sistemi di loyalty (carte fedeltà fisiche o virtuali) e profilare in modo più efficace, arricchendo il database clienti con tutti i dati di feedback provenienti dalla navigazione online o dalle interazioni sui social. L’integrazione nativa con gli strumenti di smart intelligence di Porini Analytics, con il gestionale evoluto Porini 365 ERP for Microsoft Dynamics 365 e con la soluzione di customer engagement Porini 365 APPS permette di offrire al cliente un’esperienza d’acquisto integrata, innovativa e altamente ingaggiante.
Immagine da Wikipedia
