Un’ipotesi di strategia: raccogliere dati per migliorare la customer experience
Due aspetti strettamente correlati tra loro e con molti touch points sono il marketing predittivo e la customer experience. Entrambi hanno a che fare con una strategia commerciale (digitale e off-line) che coinvolge l’esperienza dell’utente in fasi distinte ma consequenziali.
In questo articolo approfondiamo alcuni aspetti necessari a capire come si può rendere il customer journey più fluido e funzionale: dallo studio dello scenario in cui si colloca il consumatore, dai suoi bisogni e necessità, fino alla sua conversione e fidelizzazione passando (anche, ma non solo) dalle automazioni digitali.
Lo scopo finale della strategia? Avvicinarsi al tone of voice del nostro utente finale e accompagnarlo in un percorso d’acquisto customizzato nei dettagli.
Il target che vogliamo colpire verrà fidelizzato attraverso un metodo, fatto di studio, analisi e molti dati, raccolti a partire da:
- Il mercato di riferimento e lo storico aziendale (se presente)
- Le emozioni ed i bisogni concreti del consumator
- La machine learning, le automazioni e l’AI (intelligenza artificiale)
Partiamo dalle definizioni: il marketing predittivo ha, come scopo primario, quello di raccogliere e analizzare dati, comportamenti e desideri (o aspettative) dei clienti, per anticiparne le esigenze. Si concentra quindi non solo su ciò che i consumatori stanno facendo, ma soprattutto su ciò che faranno.
Una buona customer experience è la diretta conseguenza di un’efficace strategia di marketing predittivo, condotta a termine: la soddisfazione dell’utente al termine del suo percorso d’acquisto.
Ma andiamo con ordine e proviamo a rispondere a questa prima domanda, valida per tutti…
Il bisogno dell’utente è espresso o latente?
C’è una bella differenza tra il dover intercettare una domanda latente e il fornire una soluzione ad un esigenza, espressa chiaramente.
Una strategia di marketing aziendale che si rispetti deve tenere conto di questo punto di partenza: l’utente sa cosa sta cercando oppure sta provando a farci capire che non ha ancora trovato il prodotto o servizio che soddisfa la sua necessità? Qual è il suo intento di ricerca?
Facciamo un esempio semplice, in ambito web: la ricerca effettuata da un utente passa sempre attraverso termini corrispondenti ai suoi bisogni ma non sempre la sua richiesta (definita query) è immediatamente compresa dal motore di ricerca, che gli restituisce quindi una serie di risultati che ritiene pertinenti (ma può capitare che la domanda non sia ben definita…).
Se un utente digita “gelato artigianale” (query generica) magari sta cercando:
- una gelateria dove poterlo acquistare
- informazioni sul procedimento produttivo, oppure sulla storia del gelato
- possibilità di acquisto on-line o consegna a domicilio
- la gelateria più vicina o quella più famosa… ecc
Insomma, spesso accade di interpretare in modo diverso una stessa query di ricerca, soprattutto se questa non è dettagliata… E questo succede anche fuori dal web!
Come accade per i motori di ricerca, quando proviamo a fornire una soluzione ad un utente, ci sono due macro-esigenze che possiamo trovarci davanti:
- Una richiesta di informazioni
- Un’intenzione d’acquisto
I professionisti, esperti in ricerche di mercato, utilizzano le richieste dei consumatori per basare la strategia di marketing sui loro bisogni e studiare la risposta più adatta: dal packaging ai testimonial, dal tone of voice al messaggio. Ma lo studio del target, per quanto accurato, non sempre è sufficiente.
A cosa serve questa premessa?
Nel marketing predittivo, come dice il termine, le notizie, i dati e le informazioni raccolte sul target devono anticiparne i bisogni nel modo più preciso possibile.
È l’evolversi dell’analisi del pubblico di interesse, condotta da professionisti all’interno di un mercato di riferimento, con il prezioso aiuto di automazioni e tracciamento dati.
Grazie alla combinazione di acquisizione + analisi di dati (in tempo reale) e previsioni statistiche, le piattaforme di marketing predittivo sono in grado di:
- creare audiences specifiche in base alle caratteristiche dei clienti e al loro comportamento
- mostrare contenuti personalizzati agli utenti che navigano il web
- generare campagne ADV più efficaci su canali diversi
Oggi quindi, sul web, grazie agli automatismi e ad un’ampia raccolta di informazioni, possiamo limitare i misundestandings sfruttando un approccio data driven!
Se fino a qui è tutto chiaro, la prossima domanda potrebbe essere…
Dove si ricavano questi dati?
Abbiamo detto che, a partire da uno studio attento del mercato, si possono dedurre strategie in grado di fornire prodotti e/o servizi capaci di soddisfare una domanda (parzialmente o totalmente) inespressa.
Non perdiamo tempo a ribadire quanto è importante conoscere bene il settore di riferimento prima di proporre qualsiasi soluzione…
Ma, dato che le tendenze e i comportamenti dei consumatori sono in continua evoluzione, non è consigliabile trarre conclusioni a partire da approcci esclusivamente human centric.
I dati raccolti da un brand devono quindi suddividersi in:
- Storico commerciale (posizionamento di un prodotto/servizio nel tempo)
- Analisi delle abitudini del proprio target (conoscere le buyer persona)
- Tecnologie basate sull’apprendimento automatico (algoritmi di apprendimento, automazioni, machine learning e modelli statistici)
Una delle caratteristiche fondamentali del marketing predittivo è proprio questa: anticipare le esigenze dei consumatori basandosi su dati che riguardano i comportamenti e le azioni degli utenti stessi (nel presente), spostando in avanti la previsione di acquisto (nel futuro).
Innovativo e in costante crescita, questo ramo del marketing si apre all’AI (artificial intelligence) per integrare le classiche analisi di mercato (sempre valide!) con le previsioni sul futuro (basate su tracciamenti e dati di navigazione).
La grande quantità di dati raccolti sui clienti, anche potenziali (i prospect) di un’azienda, consente di identificare dei modelli di pubblico (buyer persona) che, sulla base di informazioni socio-demografiche, abitudini di acquisito e di navigazione, possono anticipare tendenze di vendita e strategie commerciali.
Gli algoritmi di analisi predittiva provengono da strumenti capaci di svolgere attività analitiche mirate: si tratta di piattaforme di marketing automation basate sull’intelligenza artificiale.
Oggi non basta più un buon “esame di coscienza” aziendale: per anticipare i bisogni del target serve l’aiuto della tecnologia. Il marketing predittivo sfrutta le automazioni per raccogliere i dati di tutti gli utenti che entrano in contatto con la nostra azienda, da diversi canali (sito web, social, email, ADV) a partire da una ricerca via web o social.
Le informazioni, estratte da questo avanzato sistema di analisi, costituiscono la base per:
- campagne pubblicitarie
- omaggi dedicati
- pop-up/banner
- annunci sponsorizzati
“Il nostro lavoro consiste nell’immaginare ciò che il cliente vorrà, prima ancora che lo faccia lui stesso.” Steve Jobs
Steve ci ha detto a cosa serve “studiare” le abitudini e gli interessi del target: a dargli quello che sta cercando, nel modo più preciso, rapido e personalizzato possibile.
La profilazione di un target avviene proprio così: l’utente, da qualsiasi canale online interagisca con un marchio, riceverà informazioni mirate sui prodotti di suo interesse, entrando in un vortice continuo di bisogni soddisfatti o, almeno, di notizie molto mirate su temi di suo interesse.
Meglio riusciremo a categorizzare il nostro utente, a fornirgli ciò di cui ha bisogno, più sarà propenso alla conversione. Da un pubblico di potenziali interessati ad un target di acquirenti la differenza si sente!
L’imbuto del funnel deve stringersi se vogliamo rendere il marketing un alleato della forza vendite e far crescere i profitti (abbiamo dedicato un articolo anche al funnel di vendita).
Rendiamo concreta questa panoramica con un esempio?
Ecco qua! Dalla ricerca di informazioni alla fidelizzazione:
- Voglio acquistare un biglietto aereo per un viaggio
- Ricerco offerte e prezzi in internet e sui social
- Il mio intento di ricerca viene intercettato e tracciato
- Inizio a vedere annunci mirati con offerte di voli (canali web e social)
- Confronto le informazioni (prezzi, offerte, recensioni)
- Scelgo uno dei voli proposti tramite un’ADV che mi rimanda ad una landing-page
- La transazione viene registrata dal sistema informatico del venditore e inserita in un database
- L’algoritmo di analisi predittiva istruisce il sistema ad inviarmi un’e-mail (o un messaggio)
- Ogni volta che verrà lanciata una nuova promozione verrò avvisato
- Sarò propenso ad acquistare altri biglietti grazie alle offerte speciali (“a me” dedicate)
Piccola riflessione relativa a quest’ultimo punto…
Il peso delle emozioni
Il marketing predittivo utilizza la scienza dei dati per raccogliere grandi quantità di informazioni: un mix di analisi scientifica e predittiva, capace di guidare l’azienda verso le migliori azioni commerciali nel mercato di riferimento. Ma non dimentichiamoci che tutti i clienti vogliono sentirsi speciali!
Il peso del fattore emotivo è molto forte in tutto questo processo: anticipare i bisogni del target, coinvolgerlo e accompagnarlo all’acquisto, significa sussurrargli all’orecchio “Sono qui per te!” attraverso informazioni e successivi inviti all’azione ben mirati.
Nel marketing predittivo e nella customer experience le analisi e i numeri hanno un peso fondamentale ma trascurare il fattore umano sarebbe una leggerezza da scontare cara!
Torniamo al punto di partenza: studiamo strategie di marketing per garantire la migliore esperienza utente e portare maggiori conversioni in azienda!
Hai già trovato l’approccio giusto per la tua attività? Parlane con noi, possiamo studiarlo insieme!
Sono le persone che acquistano, questo non va mai dimenticato.
Le nuove tecnologie ci aiutano a ricavare dati per costruire un messaggio su misura, destinato ad un pubblico interessato, passando attraverso i canali giusti e un tone of voice adatto: questo è il primo passo per una customer experience soddisfacente.
Conclusioni e previsioni
L’adozione di una strategia basata sul marketing predittivo consente di rimanere focalizzati sul proprio target, anticipando trend di settore e trovandosi in anticipo rispetto ai competitors nel soddisfare le richieste dei potenziali clienti.
Il marketing predittivo può portare risultati in due momenti diversi:
- FASE PRE-VENDITA aiutando le aziende a fornire ai propri clienti i prodotti giusti
- FASE POST-VENDITA consentendo di offrire un servizio di assistenza e supporto, focalizzato sui bisogni correlati all’utilizzo di un prodotto/servizio
Al centro del marketing predittivo vi è l’utilizzo dei dati raccolti sugli utenti e su come questi si muovono all’interno di un ecosistema aziendale, ma anche previsioni e nuove ipotesi di mercato da valutare, dato che l’AI analizza l’evoluzione e i possibili bisogni di un determinato target.
Lo scopo finale di una strategia basata sul marketing predittivo è garantire una customer experience sempre eccellente, personalizzata e realmente gratificante, che soddisfi appieno il consumatore e lo fidelizzi nel tempo, anticipandone bisogni e richieste.
Quando l’utente finale, continuamente appagato, passa dalla parte alta a quella bassa del funnel, lo avremo fidelizzato e potremo lavorare sul mantenimento del suo interesse per il nostro Brand.
L’utilizzo delle tecniche di marketing predittivo può aumentare il tuo potenziale di vendita.
Per una fidelizzazione accurata del tuo cliente devi studiarne i bisogni, sia quelli già conosciuti durante la tua attività, sia quelli suggeriti come prossimi dall’intelligenza artificiale.
Vieni in Wide e costruiamo insieme la tua strategia!