Cos’è La Customer Analytics Per Il Decollo Del Marketing E Delle Vendite

23 Gen

La Data Intelligence è la vera svolta nel modo di fare marketing.

Secondo uno studio di McKinsey, le aziende che fanno ampio uso dell’analisi dei clienti hanno maggiori probabilità di riportare prestazioni migliori dei loro concorrenti su vari KPI quali profitti, vendite, crescita delle vendite, ritorno sull’investimento (ROI), valore del cliente nel tempo (Customer Lifetime Value).

Si stima però che meno del 15% delle aziende ha integrato correttamente strumenti e pratiche di Data Analytics.

Il Customer Analytics Maturity Assessment di Forrester descrive in modo utile il livello di maturità delle aziende in tre livelli: principiante, intermedio e avanzato. Vediamoli:

Principiante

Sono aziende che a volte utilizzano l’analisi per i report basati su dati aggregati, ma non le utilizzano per raccogliere e analizzare informazioni utili sui clienti. 

Queste aziende non investono in risorse dedicate per elaborare i dati dei consumatori e dedurre informazioni preziose, ma le decisioni vengono prese in modo non scientifico sulla base di supposizioni e intuizioni. 

Per queste aziende, i dati sono disponibili in silos e le fonti di estrazione dei dati non sono unificate per creare una vista unica del cliente. 

Tali aziende adottano strumenti di analisi gratuiti o piattaforme martech parzialmente integrate per gestire e organizzare i dati.

Intermedio

Si tratta di aziende che stanno passando dal reporting all’analisi di insight e incentrate all’azione. 

Queste aziende dispongono di risorse o team dedicati (specialisti di analisi o data scientist) che stanno imparando a tradurre i dati in azioni concrete. 

I team si sforzano di creare una cultura basata sui dati che consenta il processo decisionale collaborativo basato su dati e informazioni sui consumatori. 

Le fonti dei dati sono conglobate insieme concentrandosi sulla creazione di una visione unica dei clienti e con capacità di attribuzione.

Avanzato

Sono le aziende che utilizzano l’analisi per sbloccare i segnali e le opinioni delle intenzioni dei consumatori in tempo reale per offrire esperienze significative e personalizzate su più touchpoint. 

Queste aziende adottano analisi e approfondimenti basati sull’intelligenza artificiale incentrati sull’offerta di miglioramenti significativi del ROI e della Customer Experience. 

Queste aziende hanno team di analisti di dati e data scientist che lavorano insieme ai team aziendali e si concentrano in modo collaborativo sulla fornitura della migliore esperienza ai consumatori. 

I team sono in grado di gestire dati non strutturati e di inviare senza problemi i dati dei clienti a piattaforme integrate di tecnologia martech e business. 

Queste aziende generalmente abbracciano una piattaforma di esperienza completamente integrata, incluso il marketing cloud.

Approccio strategico

Creare una Single View Of Customer

Il mantra per le aziende basate sui dati è stata l’importanza della customer intelligence e delle informazioni fruibili. 

Nell’era della customer experience, le aziende leader garantiscono la massima visibilità dei propri clienti e potenziali clienti con cui interagiscono, attraverso una gamma completa di diversi punti di contatto e dispositivi. 

La capacità di creare una visione unica dei clienti consente a diverse funzioni aziendali di prendere la decisione più appropriata al momento e nel luogo giusti per offrire un’esperienza cliente migliorata e senza interruzioni.

L’analisi dei clienti deve essere considerata a livello olistico, considerando il sentimento e il comportamento dei consumatori monitorati attraverso i media. 

I segnali delle intenzioni dei consumatori acquisiti dalle query sui motori di ricerca possono essere trasmessi a una unica data platform dei clienti, che può essere ulteriormente utilizzata per gestire comunicazione mirata su misura e in tempo reale. 

In effetti, l’acquisizione di dati a livello di intento può persino indurre il personale in prima linea a comunicare informazioni rilevanti ai consumatori in vari punti di contatto offline e promuovere risultati interessanti. Soprattutto quando si perseguono strategie drive to store.

La creazione di una visione unica dei clienti consentirà anche alle piattaforme di analisi di continuare ad apprendere, ottimizzando i vari processi sottostanti e consigliare approfondimenti prescrittivi agli stakeholder rilevanti.

Capacità di effettuare analisi predittive e prescrittive

Un’altra capacità, supportata da una visione completa delle interazioni con i clienti e dall’uso efficace della tecnologia, è la capacità di eseguire analisi predittive e prescrittive.

L’analisi predittiva aiuta le aziende a comprendere lo scenario futuro più probabile e le sue implicazioni in base ai dati storici sui consumatori. L’analisi predittiva può dimostrare cosa potrebbe accadere in uno scenario, consentendo alle aziende di prevedere quali cambiamenti in un dato processo hanno maggiori probabilità di vincere o fallire. 

Ciò consente di fornire comunicazione differenziata a diverse categorie di potenziali clienti.

L’analisi prescrittiva sfrutta intelligenza artificiale e il machine learning consentendo alle aziende di imparare dalle informazioni sui consumatori e di prescrivere azioni automaticamente tramite soluzioni di marketing automation e lo suite Ads dei big tech quali Google e Facebook. 

I casi d’uso dell’analisi prescrittiva possono essere trovati nella personalizzazione, nella segmentazione del pubblico, nella gestione dei contenuti, etc.

Il nostro laboratorio WMR Intelligence svolge tali attività, che i nostri specialisti di Studio Cappello e i marketer di nostri clienti utilizzano per le analisi più avanzate.

Capacità di stabilire modelli di attribuzione

Con l’emergere di potenti sistemi di insight, soprattutto nell’area del marketing automation, è imperativo per gli esperti di marketing e gli analisti stabilire modelli di attribuzione

È fondamentale per le aziende capire quali canali hanno contribuito in che misura a fornire una particolare conversione. Le aziende possono sperimentare tassi di conversione significativi dal traffico proveniente dalla ricerca a pagamento o dai risultati della ricerca naturale o dalle campagne di annunci display.

In Studio Cappello siamo molto attenti a studiare e utilizzare la Marketing Attribution per massimizzare i budget del marketing e dell’advertising.


Studio Cappello Data Intelligence


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