I brand di successo spiccano nel mercato e sembrano magicamente in grado di scovare i desideri più nascosti delle persone e di condensarli in prodotti o servizi perfetti, inappuntabili, desiderabili. Ma dietro questa apparente magia si nasconde un complesso lavoro di ascolto, di analisi dei mercati. Ecco quindi che la conoscenza dei propri clienti e delle persone che interagiscono con l’azienda diventa presupposto fondamentale per definire strategie di marketing vincenti. L’attuale contesto di omnicanalità ha moltiplicato le occasioni di interazione e di conseguenza le informazioni che i brand possono raccogliere sui loro clienti.
Ma cosa vuol dire “conoscere un cliente”? Chiedetelo al vostro responsabile commerciale: vi disegnerà il profilo del cliente tipico, con le sue richieste e le sue debolezze. Chiedetelo al customer care: estrarrà informazioni dal CRM, completando i dati anagrafici con alcune informazioni relative alla predisposizione del cliente verso un prodotto o un servizio. Chiedetelo al social media manager: vi potrà fornire l’idea che il vostro pubblico ha in merito alla reputazione del vostro brand. Ciascuno ha una sua risposta, basata sulla propria esperienza, basata su dati concreti.
Ma dove risiede l’identità del cliente, dove le sue abitudini, i suoi desideri? E chi può dominare tutta questa conoscenza non per una o dieci persone, ma per la moltitudine di contatti che si sviluppano su tutti i canali?
Comprendere i comportamenti e le motivazioni dei propri clienti, tenere traccia dello storico delle azioni compiute, in più poter desumere possibili comportamenti futuri: è questo che davvero consente di proporre nuovi prodotti ed erogare servizi sempre più efficienti e personalizzati, consolidando la fedeltà verso il proprio brand, ottenendo così un vero vantaggio competitivo verso la concorrenza. La soluzione che può dominare questa complessità è una strategia di Data Management in grado di raccogliere tutte le informazioni, confrontarle identificando gli elementi comuni per creare per ogni contatto il Master Profile. Sulla base di questo patrimonio di conoscenza del cliente, è possibile poi attivare logiche di Analisi Predittiva prevedendo il comportamento dei clienti. Grazie alle Advanced Analytics le campagne di marketing diventano più competitive raccogliendo, analizzando e interpretando i dati.
I modelli predittivi permettono di individuare sulla base dei trend presenti, i comportamenti futuri, pianificando azioni di marketing mirate per arricchire e migliorare la Customer Experience. Abbiamo riassunto questi argomenti in un video, dove spieghiamo come le Advanced Analytics possano rafforzare le azioni di Customer Engagement, rendendo Anna una cliente soddisfatta e fidelizzata.
Nella prima parte di questa frase è racchiuso l’obiettivo della BI descrittiva: intesa nella sua accezione più tecnologica. Con una strategia di Data Management, ottengo il Master Profile, la conoscenza completa dei miei clienti. Ma è anche racchiuso il contributo delle Advanced Analytics, che ancor più accrescono di nuove dimensioni il patrimonio informativo.
“…allora potrei...”: qui entra in gioco il brand, la strategia di marketing, gli obiettivi dell’azienda. Un progetto di Advanced Analytics non può prescindere dall’avere chiari gli obiettivi che si vogliono raggiungere.
Nell’era dell’IoT dove individui e brand sono sempre interconnessi, e dove i consumatori sono informati su prodotti e servizi e consapevoli delle proprie scelte, le Advanced Analytics hanno apportato nel retail nuove dimensioni di analisi in grado di rendere percepibile: il valore potenziale dei propri clienti, la loro propensione all’abbandono, la propensione all’acquisto, la propensione ad accettare o meno una promozione. Le logiche predittive contribuiscono a migliorare il business aziendale generando input a partire dai dati raccolti durante l’interazione tra clienti e strumenti in-store o online, permettendo di pianificare differenti campagne marketing destinate a diversi cluster o di progettare un percorso di Customer Experience d’impatto che gratifichi e fidelizzi il cliente.
Innovazione digitale e innovazione nel punto vendita sono due presupposti per attuare una strategia di Customer Engagement vincente. In questo ecosistema iperconnesso, per molte aziende, però il rischio è la creazione di silos informativi che ostacolano una corretta analisi dei dati. La comunicazione dei brand è ormai multicanale e i consumatori stessi utilizzano diversi strumenti (tv, pc, smartphone, punti vendita, passa parola) per informarsi, comparare, acquistare. Il compito del retailer è quello di intercettare le interazioni dei clienti provenienti dal digital e da strumenti offline, gestirle e organizzarle in forma di Master Profile e introdurre questa nuova completa conscenza all’interno di processi di vendita, processi promozionali e di acquisto, attraverso il supporto di tecnologie abilitanti (Proximity, Sensori, Beacon, App) che completano e arricchiscono il percorso di Customer Experience.
Le Advanced & Predictive Analytics portano valore al business aziendale introducendo: nuove dimensioni di analisi, l’intercettazione e l’analisi di interazioni provenienti da diversi canali, l’individuazione di Master Profile. Lo step successivo è rivolto ai responsabili marketing che sulla base delle analisi dei dati e dei risultati ottenuti dall’Analisi Predittiva pianificheranno strategie promozionali ad hoc per erogare messaggi mirati e customizzati verso il proprio target. Un costante confronto reciproco tra Méthode e il team aziendale sarà una leva vincente per un progetto disegnato e seguito insieme.
Grazie all'Analisi Predittiva le aziende arricchiscono in Real Time la Customer Experience attraverso le tecnologie abilitanti, rendendo i clienti più felici e più fedeli, oltre all’ottimizzazione dei propri processi che migliorano le performance aziendali.
Via Friuli 11
31020 San Vendemiano (TV)
T. +39 0438 401305
F. +39 0438 408937
cf/p.iva 03893910269
