Customer Experience: come migliora con la Customer Intelligence e le nuove tecnologie

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Da quando teorici tra cui Philip Kotler, conosciuto come il “padre del marketing”, hanno evidenziato l’importanza della centralità del cliente, le aziende hanno risposto con strategie vote all’analisi dei bisogni del cliente piuttosto che alla mera focalizzazione sul prodotto o servizio. Un cambio di rotta che ha portato alla Customer Intelligence: un supporto alle organizzazioni impegnate nel complesso percorso della definizione della customer journey e nel miglioramento della customer experience. Di cosa stiamo parlando? Di analisi che rendono il cliente più soddisfatto e propenso all’acquisto. Continua con la lettura per scoprire quanto è prezioso il loro contributo per aumentare le vendite e la fedeltà dei clienti.

Cos’è la Customer Intelligence (CI) e come può migliorare la soddisfazione dei clienti?

La Customer Intelligence (CI) è un processo che parte dalla raccolta dei dati e, attraverso l’analisi e l’elaborazione, arriva a generare informazioni utili. In pratica ci restituisce dati aggregati che delineano il comportamento di acquisto dei clienti, attuali e potenziali, le loro esigenze e le loro preferenze. Un lavoro che si avvale dell’Intelligenza Artificiale e del suo prezioso contributo nel processo di trasformazione e interazione dei dati provenienti da più fonti.

Tale approccio sta migliorando anche la Customer Relationship Management (CRM), che attraverso la cura delle relazioni a lungo termine assicura fiducia e lealtà nel rapporto tra il cliente e l’impresa, e permette una personalizzazione del servizio senza precedenti. La CI si avvale di strumenti e tecniche avanzate, come l’analisi predittiva, l’analisi del sentiment e la segmentazione dei clienti: elementi preziosi quando si cerca di prevedere il comportamento futuro degli acquirenti e anticipare le loro esigenze.

Solo così le aziende potranno velocizzare i processi decisionali, sviluppare prodotti e servizi più in linea con le esigenze del cliente e costruire relazioni più forti e durature. Aspetti cruciali considerando la velocità a cui viaggia il mercato moderno.

Quali aspetti monitorare per la gestione delle relazioni con i clienti?

Conoscere il cliente, potenziale o attuale, è alla base di qualsiasi strategia di marketing efficace. Un’organizzazione incentrata sul cliente utilizzerà tecnologia e risorse per raccogliere dati e approfondimenti relativi alle interazioni con i clienti.

Questo approccio è conosciuto come Customer Experience (CX): l’insieme di tecniche e strumenti messi in campo da un’organizzazione per offrire esperienze e valori sempre migliori ai clienti. È un mondo che include emozioni, sensazioni, e risposte cognitive. Ottenere una buona CX significa aver lavorato bene sul percorso che accompagna il cliente lungo la strada che conduce all’acquisto e alla sua fidelizzazione.

In effetti, la vittoria nell’acquisizione del cliente non si conclude con l’acquisto ma l’obiettivo, a cui puntano le aziende che vogliono durare nel tempo, è la fidelizzazione del cliente. Questo traguardo si ottiene monitorando costantemente anche la Customer Satisfaction, ovvero la soddisfazione o il superamento delle aspettative dei clienti riguardo al prodotto o servizio che vendi. Possiamo misurare questo valore attraverso indagini, recensioni e altri feedback. Un impegno che sarà contraccambiato con la fedeltà e con la ripetizione degli acquisti.

Infine, per poter dire di conoscere davvero i nostri clienti è importante delineare un customer journey, ovvero comprendere quali e come sono le interazioni che un cliente ha con la tua azienda: dal momento in cui la scopre, passando per l’acquisto, fino al servizio post-vendita. Si può iniziare, ad esempio, con la semplice consapevolezza di un prodotto o servizio e proseguire attraverso fasi come la considerazione, l’acquisto, l’uso e la lealtà. Mappare il “Customer Journey” aiuta le aziende a identificare i punti critici o le opportunità che si presentano lungo il percorso del cliente, permettendo di ottimizzare le interazioni e migliorare la Customer Experience complessiva.

Come coniugare strategie e tecnologie per migliorare la Customer Experience?

I clienti digitali di oggi, sono spesso più competenti di quelli “analogici” in merito ad alcuni prodotti o servizi. Questo eleva notevolmente le loro aspettative. Soddisfarli non è semplice. Ma le aziende devono provarci se non vogliono regalare potenziali clienti alla concorrenza. Dove non arrivano i software o la disponibilità di risorse, arrivano le nuove tecnologie come l’Intelligenza Artificiale.

L’AI analizza enormi quantità di dati in tempo reale, permettendo alle aziende di anticipare le esigenze dei clienti e personalizzare le offerte. Parallelamente, attraverso i chatbot intelligenti le aziende possono garantire assistenza e supporto con risposte rapide e pertinenti h24/7.

Oltre all’AI, ci sono le piattaforme come l’iPaaS, ovvero “Integration Platform as a Service”, che consente l’integrazione fluida di diversi sistemi e applicazioni. In questo modo il cliente avrà un’esperienza omogenea e senza interruzioni mentre l’azienda potrà avere una visione a 360 gradi del cliente, facendo leva su informazioni accurate e aggiornate. Altro software di supporto alla raccolta e unificazione dei dati dei clienti è la Customer Data Platform (CDP) in grado di creare una visione unica, coerente e completa di ogni cliente.

Se a questo associamo una strategia Omnichannel potremo dire davvero di aver posto il cliente al centro della nostra azienda. Offrire ai clienti la possibilità di interagire con il marchio attraverso vari canali, mantenendo coerenza e qualità del servizio, non solo migliora la loro esperienza complessiva, ma rafforza anche la reputazione del marchio.

Customer Experience

Come avviene la raccolta dei dati legata alla Customer Experience?

Andiamo ora a vedere come possiamo gestire i dati che raccogliamo dalle interazioni dei nostri clienti. Parliamo, quindi, del Customer Data Management (CDM), ovvero della raccolta, segmentazione, analisi e utilizzo dei dati dei clienti in modo efficiente e sicuro. Gestione che, con l’AI si è potenziata notevolmente, velocizzando le varie fasi e ottimizzando l’intero processo.

Come si ottengono i dati dei clienti

Le aziende che definiscono una Data Governance a monte, con le strategie e la policy da seguire, otterranno una migliore strategia di Data Management. Il primo punto da cui partire resta la raccolta dei dati dalle varie fonti di produzione.

Per una visione globale della Customer Experience possiamo attingere da:

  • fonti interne: come i CRM e tutte le conversazioni online o registrate di interazione tra cliente e azienda, ma anche i dati dell’e-commerce, del servizio clienti e dell’e-mail marketing;
  • fonti esterne: dati demografici, psicografici, tendenze di mercato, comportamenti sui social media.

Sono dati che riguardano la sfera demografica, comportamentale, psicografica dei clienti attuali o potenziali e che le aziende raccolgono attraverso mail, telefonate, dispositivi IoT, ma anche tecnologie più avanzate come mappe di calore del sito, tracciamento oculare, sondaggi e ricerche di mercato, cookie di siti Web. Tali dati grezzi, senza un software intelligente, richiederebbero tempi biblici per essere trasformati in informazioni utili.

I software, oltre a integrare dati provenienti da diverse fonti per consegnarci una visione unificata del cliente, puliscono i dati. Quando si eliminano ripetizioni, dati inesatti, incompleti, obsoleti o irrilevanti su una quantità enorme di dati è evidente che l’effetto sarà un notevole risparmio di tempo nella classificazione. Non solo, otterremo anche un dato statistico molto più aderente alla realtà. Il passo successivo, dopo la raccolta, è proprio quello della segmentazione e classificazione del dato.


Conoscere il cliente è essenziale per una strategia di marketing efficace; un'azienda orientata a questo investirà in risorse e tecnologie dell'AI per migliorare la Customer Experience. Condividi il Tweet

Come si classificano e segmentano i dati che riceviamo

Ogni cliente, che desideriamo acquisire o che è già fedele ai nostri servizi o prodotti, possiamo classificarlo in base ai:

  • dati demografici: l’età, il sesso, il titolo di studio, la professione o il reddito;
  • dati geografici: informazioni sulla posizione geografica;
  • dati psicografici: relativi ai valori, agli interessi e alla personalità dei clienti;
  • dati comportamentali: informazioni sul comportamento di acquisto, le preferenze o la fedeltà ad un marchio;
  • dati transazionali: legati alla transazioni fatte nei nostri confronti.

Infine, possiamo sapere come interagiscono con la nostra azienda attraverso i canali che mettiamo a disposizione.

Queste informazioni saranno immagazzinate in data warehouse, data lakes o altre soluzioni di archiviazione dotate di robusti sistemi di sicurezza informatica e che rispettino tutte le leggi e i regolamenti sulla protezione dei dati (ad es. GDPR).

A cosa serve questo lavoro di classificazione e archiviazione?

Ecco un esempio. Quando si pianifica il lancio di un nuovo prodotto su scala nazionale, è essenziale monitorare i dati chiave per massimizzare l’efficacia della campagna. Ad esempio, dovresti osservare i dati demografici, come età, sesso e reddito, per identificare il tuo pubblico target. Allo stesso tempo, analizzare la storia degli acquisti per comprendere quali prodotti hanno avuto successo con segmenti specifici. Inoltre, informazioni geografiche, come la città o la regione, possono guidare decisioni logistiche e di marketing. Infine, monitorare le interazioni dei clienti con campagne precedenti, come l’apertura di e-mail o l’interazione sui social media, ti permetterà di adattare la tua comunicazione e renderla persuasiva.

Ecco perché, oltre alla classificazione è utile fare un’analoga segmentazione dei clienti a seconda dei dati rilevanti per il mio business. Le segmentazioni principali sono su base:

  • Demografica: Basata su fattori come età, genere, reddito, istruzione, ecc. Per esempio, un brand di cosmetici potrebbe voler targettizzare donne tra i 20 e i 30 anni.
  • Geografica: Focalizzata sulla posizione geografica. Una segmentazione che potrebbe interessare, ad esempio, ad un comune per una campagna di comunicazione pubblica in una data regione o città.
  • Psicografica: Incentrata su valori, stili di vita o personalità. Una campagna per prodotti eco-sostenibili, ad esempio, potrebbe targettizzare individui sensibili alla sostenibilità ambientale.
  • Comportamentale: Basata sul comportamento di acquisto, lealtà al marchio, tasso di utilizzo, ecc. Una suddivisione utile a campagne promozionali: scontistica per clienti fedeli, bonus al raggiungimento di una soglia di acquisto, premio per il passaparola ad amici e parenti.

La combinazione efficace di classificazione e segmentazione dei dati nel CDM ci permetterà di indirizzare meglio le nostre strategie di marketing, vendite e servizio clienti. Potremo offrire, così, un’esperienza più personalizzata e pertinente ai clienti che già abbiamo o che vogliamo conquistare.

La fase di analisi dei dati per la generazione degli insight

Una volta classificati e segmentati i dati possiamo già avere informazioni più strutturate ma non basta. Se vogliamo ottenere degli insight dobbiamo estrarre, dai nostri database di archiviazione, modelli di acquisto, preferenze o comportamenti dei clienti. Questi valori orienteranno le nostre decisioni strategiche future.

In questa fase, l’Intelligenza Artificiale mostrerà tutto il suo potenziale accorpando le informazioni sulla base dei risultati che vorremmo ottenere. Le analisi, infatti, potranno essere:

  • Descrittive, ovvero una panoramica dei comportamenti dei nostri clienti in grado di evidenziare i modelli d’acquisto e le interazioni scelte per interfacciarsi con i nostri prodotti o servizi.
  • Predittive, le cui informazioni che otterremo serviranno per prevedere futuri comportamenti e tendenze, permettendoci di anticipare le necessità dei clienti.
  • Prescrittive, in cui si va oltre la semplice previsione, ottenendo suggerimenti per azioni specifiche e utili a massimizzare opportunità o mitigare rischi, guidando così le strategie aziendali verso il futuro.

Riepilogando, questo processo trasformerà i dati grezzi in informazioni funzionali a prese di decisioni in real-time; offrirà una visione completa dei nostri clienti e dei loro comportamenti; ci fornirà insight utili a costruire relazioni più solide e durature.

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Uso e condivisione dei dati e raccolta del Feedback

Ecco la fase che potremmo definire di raccolta della semina fatta. Quella che giustifica tutto il lavoro precedente e che rende il giusto valore alla raccolta dei dati. L’applicazione degli insight ottenuti, infatti, renderanno precisa e puntuale la strategia aziendale, il marketing, le vendite e il servizio clienti.

Ora, immaginiamo di voler fare previsioni sulle vendite. Per farlo, occorre prendere in considerazione i dati storici delle vendite e analizzare i modelli di comportamento dei clienti. Questo passaggio ci aiuterà a prevedere le vendite future, ma anche a gestire con efficienza le scorte e le risorse. In parallelo, dovremo tracciare la navigazione dei nostri clienti tra i vari punti di contatto, come il sito web, l’app mobile o il punto vendita fisico, per ottimizzare la loro esperienza. Gli indicatori ci mostreranno il grado di soddisfazione degli acquirenti e se suggerirebbero la nostra azienda ad amici o colleghi.

Questi esempi mostrano come i dati ottenuti saranno utili a più reparti e per questo dovranno essere condivisi una volta completata la fase di analisi. Per assicurarci che tutti abbiano una visione chiara e aggiornata del cliente, tali informazioni dovranno essere presentate in una forma comprensibile e sintetica (dashboard, avvisi o mappe del percorso del cliente).

Ora, il flusso ci sembra concluso ma in realtà manca un ultimo anello che chiude il cerchio: il feedback. Che sia dato dai nostri clienti o che sia un processo non andato a buon fine, il feedback è un potente strumento per ottimizzare ulteriormente le strategie e le azioni future. Nel commercio elettronico, ad esempio, notiamo che a volte i clienti abbandonano i carrelli. Scoprire il perché e ideare strategie per limitarlo diventa cruciale.

Da tutto questo percorso possiamo dedurre che attraverso l’AI, le aziende potranno anticipare le esigenze dei clienti, personalizzare le interazioni e rispondere in tempo reale alle richieste. La precisione e la velocità con cui l’AI analizza i dati del cliente, trasformeranno ogni esperienza in un momento unico e significativo. Guardando al futuro, l’integrazione tra l’AI e la gestione del cliente non sarà solo un vantaggio competitivo. Diventerà una necessità per coloro che vogliono continuare a vendere in mercati che saranno sovraffollati di competitor.

 

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