Customer experience: come utilizzare la Data analytics per un’offerta personalizzata basata sui bisogni

1. Home
2. Data Analytics
3. Customer experience: come utilizzare la Data analytics per un’offerta personalizzata basata sui bisogni

Customer experience, relazione con il cliente e personalizzazione dell’offerta: in un contesto iper-competitivo, dove la corretta gestione della relazione con il cliente fa la differenza tra la generazione di valore e l’opportunismo legato alla singola transazione, ciò che è in continua evoluzione è la trasformazione digitale e la modifica delle abitudini di interazione delle persone. È in questo contesto che nascono le sfide a più alto impatto per le aziende, che si trovano a modificare processi, canali e linguaggi di comunicazione per adattare l’esperienza cliente alle aspettative su tutti i touch point (punti di contatto con il cliente). Inoltre, sono sempre maggiori le quantità di informazioni che le aziende possono immagazzinare nei loro Data lake e attraverso la Data analytics è possibile definire un approccio strategico basato sui dati. In particolare, attraverso l’esplorazione, la manipolazione e la trasformazione dei Big Data, viene valorizzato il patrimonio informativo, estraendo informazioni di valore azionabili. Tali informazioni risultano di grande impatto sia a supporto dei bisogni dei clienti per un corretto accompagnamento nei processi decisionali, sia nell’orchestrazione e nel coordinamento dei touch point per una perfetta esperienza multicanale.

L’importanza del touch point è un tema di forte rilevanza in quanto risulta il momento principale per conoscere il cliente e raccogliere dati. Il dato gioca oggi un ruolo centrale nella comprensione dei comportamenti dei clienti e la raccolta la si riscontra soprattutto nella crescente importanza della gestione del patrimonio informativo su piattaforme cloud, che permettano di snellire i processi di storage ed essere flessibili nell’elaborazione del dato per fruire servizi in tempistiche coerenti con le richieste del mercato.

Data analytics: organizzare le informazioni per supportare la customer experience

La Customer experience, o Customer journey, è oggi il modo più comune di rappresentare l’interazione cliente-azienda. Essere in grado di disegnare, modellare e adattare i canali di contatto in modo flessibile e agile rispetto alle esigenze dei clienti fa la differenza nella percezione dell’esperienza lineare e priva di complicazioni da parte del cliente stesso. Questi aspetti hanno un diretto impatto sulla soddisfazione del cliente e sull’engagement con l’azienda.

Per questo motivo essere in grado di raccogliere dati dei diversi touchpoint, saperli organizzare secondo le esigenze dei clienti e analizzarli generando insight di valore è quello che fa della Data analytics una leva strategica di cui non si può più fare a meno.

Tutte le informazioni ricavate dalle diverse fonti a disposizione devono convergere verso una struttura dati compatta che raccoglie tutte le aree informative riscontrabili. Queste possono appartenere a diverse categorie:

• • Aree informative socio-demografiche: si tratta di caratteristiche riferite alla persona che preesistono e persistono rispetto alla relazione oggetto di indagine. Alcuni esempi di variabili riconducibili a quest’area sono: l’età, il sesso, la residenza, la professione, il titolo di studio, il reddito personale, lo stato civile, ecc.
  • Aree di bisogno: quest’area fa riferimento a tutte quelle informazioni che stanno alla base delle ragioni per cui un cliente decide se acquistare o non acquistare beni e servizi, oppure se abbandonare o meno l’azienda. Alcuni esempi di aree di bisogno:
    • finanziario, come risparmio e investimento, sistemi di pagamento, finanziamento;
    • assicurativo;
    • di comunicazione, informazione e fruizione di servizi in mobilità;
    • di comunicazione e movimentazione beni.
  • Aree di usage: quest’area riguarda l’utilizzo dei beni/servizi offerti in termini di intensità, frequenza e modalità. Queste variabili permettono di ricostruire i caratteri comportamentali del cliente rispetto ai comportamenti di acquisto e interazione.
  • Aree di relazione: le variabili di relazione concernono la dimensione di interazione del cliente con l’azienda. Appartengono a questa categoria i dati:
    • di contatto con i canali di customer service;
    • di navigazione sui touch-point digitali (sito web, app, social, ecc.);
    • di contact history generati da precedenti campagne in-bound o out-bound.
  • Aree di esperienza percepita: si tratta di indicatori che descrivono la qualità dell’esperienza percepita dal cliente. Queste vengono tipicamente raccolte attraverso survey specifiche o feedback spontanei. Uno degli indicatori più diffusi in letteratura è il Net Promoter Score, indicante un valore, da 1 a 10, che esprime quanto il cliente consiglierebbe ad un suo conoscente il prodotto/servizio/azienda in oggetto.
  • Aree di life-cycle e valore: queste informazioni indagano il cliente rispetto alla fase del ciclo di vita della relazione che sta attraversando e concernono il suo valore economico. Una di queste informazioni è ad esempio l’anzianità della relazione con l’azienda.
  • Aree di preferenze: si tratta di una serie di variabili non direttamente riconducibili alla relazione tra il cliente e l’azienda, ma possono essere utili a far emergere delle dinamiche collaterali funzionali ad aprire nuove opportunità o a rafforzare la relazione stessa.

A partire da questo patrimonio informativo si applicano poi le diverse tecniche di Data analytics e di Machine learning per impostare strategie data-driven che dipendono dal settore di riferimento e dalla funzione.

La centralità della persona per la Digital customer experience

La costruzione di relazioni e lo stimolo dell’engagement del cliente è un aspetto che troviamo indipendentemente dal contesto. Dai viaggi ai ristoranti, dallo sport all’intrattenimento, dal B2B alla grande distribuzione, i clienti comunicano costantemente l’esigenza di nuovi servizi ed esprimono bisogni che mutano nel tempo. Per questo motivo, cogliere tali espressioni, non sempre dirette, permette di esprimere e sbloccare il potenziale nascosto della clientela, anche attraverso nuovi modelli di business e strumenti tecnologici avanzati.

Un esempio è il concetto di “segment of one” dove re-immaginare le azioni di marketing e l’interazione con il cliente basandosi sulla centralità della persona è un passo di fondamentale importanza per garantire un’offerta personalizzata, tempestiva, tailor made, pertinente e percepita come preziosa.

Anche in queste situazioni è di fondamentale importanza il ruolo del dato e dell’analisi avanzata per efficientare processi decisionali e supportare i clienti in real time. Di seguito alcuni esempi di come la Data analytics ha un impatto diretto sulle principali applicazioni a supporto della Digital customer experience, indicate da Qualtics come le principali applicazioni per il 2021:

• Think Mobile Native: le nuove generazioni sono sempre più abituate ad interagire secondo un approccio mobile first, per questo motivo adattare i contenuti in un’esperienza semplice ed intuitiva è fondamentale. La Data analytics supporta tali applicazioni attraverso l’analisi dei percorsi digitali, l’ottimizzazione dei banner e dei percorsi che rispondono a quello che il cliente sta cercando, l’individuazione di aree non utilizzate e percepite come a valore del cliente.
• Convergenza dei touch point: la possibilità di integrare sempre più facilmente i diversi canali di comunicazione permette anche di avere una vista olistica dei dati sul comportamento di interazione cliente-azienda. In quest’ottica l’analisi avanzata di tali dati permette di costruire modelli di relazione rispetto alle direttrici di canale preferito di interazione e canale preferito di vendita di prodotti/servizi.
• Chatbot e AI: in questi sistemi è l’utilizzo del machine learning e del deep learning, ovvero dell’analisi più avanzata dei dati, che permette di aumentare la soddisfazione dei clienti nelle risposte e nel servizio che ricevono dalla chatbot. Infatti, tali applicazioni si basano su un continuo addestramento degli algoritmi di rinforzo per ottimizzare nel continuo le risposte alla clientela.

Conclusioni

Il marketing e la relazione cliente-azienda è un tema che necessita di un costante cambio del punto di vista con cui si mettono a terra modelli di servizio. Quello che oggi gioca un ruolo centrale in una strategia di valore è la Data analytics, attraverso l’utilizzo consapevole dei dati a disposizione e la governance di processi data-driven.