Come Creare Le Tue Buyer Personas E La Buyer’s Journey Dei Clienti

22 Mag

Definire il cliente per migliorare l’efficacia del marketing!

Hai un e-commerce? Hai un database di profili clienti o potenziali? Vuoi massimizzare il rapporto con loro con la strategia di comunicazione giusta? Una buona soluzione è creare l’identikit di cluster di clienti!

Per avere successo nel fare marketing è necessario conoscere il tuo pubblico, e capire quello che desidera realmente quando cerca te o i tuoi prodotti o servizi. Solo così potrai valutare la qualità e quantità di contenuti utili che già hai prodotto sul tuo sito, le tue email, le tua campagne Advertising, e quali sono, invece, quelli che devi creare.

Come fare? Costruire delle buyer personas e/o mappare i contenuti nel buyer’s journey.

“Una buyer persona è la rappresentazione semi-immaginaria del vostro cliente ideale, basata sulle ricerche di mercato e sui dati reali che avete sui clienti esistenti. Quando si crea una buyer persona si devono prendere in considerazione la demografia dei clienti, i modelli di comportamento, le motivazioni che hanno e i loro obiettivi di business. Più dettagliata è questa descrizione, meglio è. Le buyer personas forniscono un grande aiuto per la comprensione della vostra azienda. La buyer persona vi aiuterà a focalizzarvi per non perdere tempo con offerte e contenuti che non sono per lui interessanti” (HubSpot)

Creare delle personas che rappresentino i clienti

Si tratta di un modo efficace per scoprire qual è il tuo target. Di conseguenza ti sarà più facile identificare quali argomenti trattare nel sito/blog/newsletter. Inizia ponendoti queste domande (o ponendole ai tuoi clienti):

Chi sono i nostri clienti ideali?
Sono divisibili in cluster?
Come fanno a prendere una decisione d’acquisto?
Quali sono le loro domande? Difficoltà? Obiezioni?
Quali lacune hanno nelle informazioni che il mio contenuto può o potrebbe riempire?

L’identikit può contenere informazioni quali:

Informazioni socio-demografiche: età, sesso, area geografica, titolo di studio, professione, reddito
Comportamenti: come si informano, cosa acquistano
Lifestyle: hobby,vacanze, stile di vita, interessi
Motivazioni all’acquisto
Importanza sulle esigenze primarie (tempo, soldi, salute, istruzione, emancipazione sociale…)
Problemi che affrontano nel loro quotidiano
Ostacoli che trovano nella loro vita
Critiche e obiezioni che potrebbero muovere nei confronti della tua offerta

Mappare i contenuti nel Buyer’s Journey

Analizzando i contenuti appropriati in ogni fase di acquisto, si possono migliorare quelli esistenti, ed evidenziare gap informativi che devono essere riempiti.

Ecco le fasi principali di questa attività:

Mappare il ciclo di vendita per il processo di acquisto. Un tipico ciclo di acquisto è: necessità, informazione, valutazione, negoziazione, acquisto, implementazione, fidelizzazione. Una versione ridotta può essere: consapevolezza, interesse, considerazione, intenzione di acquisto
Impostare un foglio di calcolo che consente di visualizzare e monitorare il processo di mappatura in modo semplice. Ad esempio elencando le fasi del ciclo di acquisto del punto precedente
Valutare il contenuto già esistente (articoli, strumenti, casi di studio, solution brief, white paper, video, demo, webinar, ecc.) e capire in quali fasi del processo di acquisto possono essere utili
Creare la matrice di contenuti con l’aggiunta di ciascun asset (titolo e link) nella posizione appropriata del foglio di calcolo
Concentrarsi sulla creazione di un flusso sequenziale in cui ogni risorsa di contenuti “continua la conversazione”

Adottare un approccio Customer-Centric

Per identificare la profondità e l’ampiezza dei contenuti da dare ai tuoi segmenti di pubblico, è essenziale concentrarsi su ciò che vogliono. Il che significa che devi fare qualche ricerca per scoprire ciò che c’è già là fuori, cosa puoi approfondire di più e cosa manca.

Questi sono alcuni elementi chiave per iniziare:

Studiare le web analytics dei siti web. I visitatori offrono una vasta gamma di indizi circa i loro bisogni e interessi. Ad esempio delle parole chiave, i dati di ricerca interni, il comportamento degli utenti e la frequenze di rimbalzo.
Indagare i social e le ricerche. Questo include blog, forum e canali di networking con cui il pubblico interagisce sempre di più. Ci sono molti strumenti di ascolto – molti sono gratuiti – può aiutare a raccogliere i dati relativi alle conversazioni e sugli argomenti che le persone stanno discutendo su prodotti e servizi della tua azienda. Anche indagare sulle ricerche che fanno gli utenti offre numerosi spunti di conoscenza (non hai ancora visto il post su l’Oreal e Google Search?).
Mettere le mani su ricerche di settore. Nell’era dei Big Data, si pubblicano studi di ricerca più frequentemente rispetto al passato, molti sono a basso o nessun costo. Perché non darci un occhio?
Indagine sui tuoi clienti. Chiedi direttamente ai tuoi clienti attuali: cosa li interessa e cosa pensano del tuo prodotto; quali sono le caratteristiche importanti a quali sono i loro siti web preferiti; che informazioni suscitano il loro interesse e quali li scocciano.

Aggregare e rivedere queste informazioni ti darà una buona comprensione di ciò che i clienti vogliono e ciò di cui hanno bisogno.

Comunicare con le Buyer Personas

Una volta definite le Buyer Personas per cluster, parlaci! Ma prima devi avere ben chiari:

Forma: la scelta dei contenuti più adatta
Tono e stile: istituzionale, colloquiale, formale, ironico
Canali più opportuni: blog, email, social network, video
Mezzi: mail, app, telefono, posta

Tool per creare Buyer Personas

Sondaggi

Un sondaggio anonimo sui propri clienti è sempre una buona soluzione. Questi alcuni servizi per realizzarli:

SurveyMonkey il più usato
SurveyGizmo indagini più approfondite e articolate in più pagine
Google Forms perfetto per catturare opinioni veloci o feedback su determinati argomenti

Raccolta informazioni dai Social Media

Vi sono una miriade di tool, questi alcuni per reperire informazioni sui social:

Facebook Audience Insights per ottenere dati demografici, interessi e dati relativi al comportamento dei fan della pagina (ne abbiamo parlato in un nostro articolo).
Followerwonk per Twitter. L’utilizzo è simile a Facebook Audience Insights: si analizzano le caratteristiche dei follower definendo un quadro dei loro interessi.
Twitter Analytics vi si può accedere gratuitamente dal portale destinato agli inserzionisti o da quello delle statistiche Twitter Analytics.

Creazione delle Buyer Personas

MakeMyPersona un tool gratuito di Hubspot
La guida di Buffer
The 9 Essential Parts di Ardath Albee proposto dal Content Marketing Institute.

Big Data

La grande rivoluzione sul creare e capire i propri clienti parte da qui. In particolare peer retail e GDO.

Oggi, grazie a strumenti e tecnologie in grado di far parlare i silos aziendali ricchi di dati, è possibile arricchire le informazioni sui propri clienti. Silos di dati quali:

Fidelity card
Web analytics (Google Analitycs per esempio, il più utilizzato software di analisi dei dati dei siti web, è diventato una fonte preziosa di informazioni grazie alla possibilità di creare segmenti e impostare funzioni avanzate enanched ecommerce)
Dati della piattaforma di ecommerce
Newsletter/Area Riservata
Scontrini on e offline
App
CRM
Terze parti

Una prima fase per interpretare tali dati è quella di utilizzare software di Business Intelligence (BI)

La Business Intelligence viene applicata per migliorare le capacità decisionali. Si basa principalmente sull’analisi dei dati storici memorizzati. Google ad esempio offre Data Studio per dare significato maggiore ai dati di Google Analytics. Ma si possono utilizzare software (i nostri consulenti Data Analysis sono certificati Tableau) per analizzare dati anche aggregati su diversi DB (informazioni push).

La fame vien mangiando. Un percorso più evoluto con KPI più pragmatici rispetto ai cruscotti della BI è la Data Analytics. Le informazioni trasformate possono essere utilizzate per pulire, trasformare o modellare i dati per supportare il processo decisionale, ricavare conclusioni e implementare un ulteriore fase di analisi grazie alla Data Science, dove IA e machine learning diventano componenti fondamentali per evolvere i dati descrittivi semplificando ulteriormente le decisioni (informazioni pull).

In Studio Cappello utilizziamo tali attività con ecommerce, aziende retail e GDO per:

performare il ROI di campagne di advertising on e offline
attivare attività di fidelizzazione
sfruttare al meglio i software di marketing automation
monitorare, analizzare e comprendere la customer journey e il comportamento omnicanale dei clienti
massimizzare il liftime value.

Tali analisi permettono anche di identificare KPI peculiari quali i driver comportamentali: il peso degli strumenti o elementi che compiono le persone nel loro percorso verso la ricerca di una azienda.

Caso studio: il ROI decolla

Per un nostro cliente italiano di tools di fascia alta per il beauty, ad esempio, è emerso che i clienti non comprano quasi mai alla prima visita ma tendono a cercare informarsi molto prima di comprare, con tempi anche abbastanza lunghi prima della decisione finale di acquisto (45gg). Quelli che compravano tornavano più di tre volte nel sito.

Si sono identificati inoltre peculiari comportamenti in relazione a dati demografici del clienti e alla sua collocazione geografica.

Sono state studiate quindi:

azioni di advertising per portare il cliente ad arrivare nel sito non tanto per comprare ma per trovare risposte ad esigenze pre acquisto
azioni per incoraggiare la registrazione al sito offrendogli subito omaggi desiderati (studiati con appositi survey in precedenza e valutati con campagne test in modo da massimizzare la conversione)
è stata impostata una attività di email automation, intensiva dal 20° al 40° giorno in relazione alle diverse tipologie di cliente
si sono associate campagne di Google ADS retargeting in relazione alle tipologie di profilo suddivise per cluster omogenei tra di loro in modo da massimizzare gli investimenti di acquisizione in relazione al loro Customer Liftime Value.
si è proceduto a campagne di nurturing e di automation successivamente all’acquisto che poi, al presentarsi di determinate azioni obbiettivo del cliente nella sua vita (ad esempio il click su determinati link delle newsletter o ritorno sul sito) scatenavano altre azioni di marketing (on e off line).
si sono previsti i momenti di upselling successivi basati su analisi dei comportamenti passati di clienti su cluster analoghi

Tutto il processo è stato mappato, cruscottato e reso di semplice e periodico monitoraggio con BI e processi di analisi proprietari progettati da Data Scientist utilizzanti librerie R e Pyton.

La criticità maggiore è stata nel dire al cliente SOLO la cosa giusta nel momento giusto della sua customer journey, ed al contempo EVITARE di dire una cosa sbagliata o inutile per non infastidirlo e, conseguentemente, allontanarlo.

Risultato a 12 mesi: ROI + 825%, CLT + 298%!