• Richiedi informazioni

  • 31 Agosto 2020

Customer Analytics: le soluzioni offerte dall’analisi dei dati

Customer Analytics: le soluzioni offerte dall’analisi dei dati

Customer Analytics: le soluzioni offerte dall’analisi dei dati 1024 536 3rdPlace

di Maurizio Crisanti

Customer Analytics: utilizzare i dati dei clienti per migliorare le vendite

La Customer Analytics (CA) è il processo utilizzato dalle aziende per acquisire e analizzare i dati dei clienti. Nessuna azienda può oggi sottrarsi dall’analisi dei dati degli utenti, fondamentali per orientare il marketing, lo sviluppo di prodotto e gestire la logistica. 

Customer Analytics: perché avvalersene

Conoscere il cliente, i suoi comportamenti e i bisogni permette a chi progetta prodotti o servizi di rispondere alle sue esigenze, proponendo esattamente ciò di cui gli utenti hanno realmente bisogno, con evidenti vantaggi economici sia nella gestione aziendale che, soprattutto, sulle vendite. L’obiettivo principale è aumentare le conversioni rivolgersi ai clienti con il prodotto giusto al momento giusto e con il giusto prezzo, migliorando l’esperienza utente e portando alla conversione il customer journey. La Customer Analytics incide sulle scelte aziendali e sull’organizzazione dei processi interni, consentendo di aumentare i ricavi anche attraverso una ottimizzazione dei costi.

La trasformazione digitale determina la centralità del cliente

Il mercato della produzione di beni o servizi è cambiato negli ultimi anni. Le tecnologie digitali hanno permesso di raccogliere dati relativi ai mercati, ai clienti, alle ricerche sul web, agli interessi degli utenti. Il percorso di trasformazione digitale intrapreso da molte imprese ha messo in evidenza come lo sviluppo di un prodotto di successo sia assolutamente legato ai bisogni degli utenti. Il cliente e i suoi bisogni sono quindi al centro del business aziendale e ne orientano le scelte strategiche. Come? 

Attualmente sarebbe del tutto inutile, ad esempio, impiegare risorse per la ricerca e la produzione di una macchina fotografica per famiglie, quando i dati rilevano che gli utenti scattano foto utilizzando prevalentemente lo smartphone. Anche un grande marchio che fino a ieri produceva ottiche impareggiabili dovrà prendere atto di questo cambio di abitudini e orientare conseguentemente le scelte aziendali.

Oggi è il cliente a determinare il successo di un prodotto o servizio, perché acquista ciò che risponde alle sue necessità, siano bisogni immediati o desideri da soddisfare. Le aziende che mettono ancora al centro il prodotto e il suo continuo sviluppo, rischiano di mettere in produzione beni non più rispondenti ai bisogni dei clienti, che nessuno acquisterà.

I vantaggi della Customer Analytics

Il punto di forza dell’analisi dei clienti è che attraverso i risultati è possibile assumere decisioni guidate dai dati: non semplici intuizioni del management, ma scelte strategiche fondate su elementi certi e misurabili. La Customer Analytics è quindi utile in concreto per:

  • Il Digital Marketing: i canali e le campagne saranno orientate dai dati, migliorando conseguentemente il ROI e riducendo così i costi. Sarà possibile progettare è automatizzare campagne personalizzate, su misura del cliente, offrire prodotti in bundle o comunicare proposte più convenienti, nell’ottica della Next Best Offer o delle offerte in Bundle.
  • Le Politiche di prezzo: il prezzo viene determinato sulla base dei dati relativi alla domanda è alle aspettative dei clienti e alle proposte della concorrenza. Si tratta di agire sul prezzo rapportandolo, ad esempio, allo storico degli acquisti o agli interessi dell’utente. 
  • Le Giacenze e la logistica: i dati sulla clientela e la propensione all’acquisto di alcuni prodotti rispetto ad altri contribuisce a programmare il rifornimento del magazzino gestendolo al meglio e anticipando le richieste dei clienti.
  • La Velocità di produzione e consegna: la possibilità di prevedere quali prodotti venderanno di più, quando e dove dovranno essere consegnati, indirizza la produzione per anticipare la domanda.
  • Una Maggiore redditività: la Customer Analytics permette di elaborare prezzi più competitivi, avere costi ridotti e aumentare le vendite sono il risultato di sforzi di marketing mirati.
  • La Fidelizzazione dei clienti: offrire prodotti o servizi al giusto prezzo aumenta la soddisfazione del cliente e consente di fidelizzare i clienti. Unito ad altre attività di fidelizzazione, come l’e-mail marketing o i programmi di loyalty, che sono essenziali per consolidare il portafoglio clienti.

Come funziona il processo di Customer Analytics

Le fasi della Customer Analytics possono essere riassunte in 5.

Individuare gli obiettivi e i set di dati da raccogliere

Quali sono gli obiettivi? Conoscere il cliente, aumentare le vendite, aprire nuovi mercati… è importante porsi tutte le domande per avere chiarezza sui risultati che si vuole conseguire attraverso l’analisi dei dati dei clienti effettivi e potenziali. 

Quali dati sui clienti è necessario acquisire? Ad esempio, quali prodotti acquistano, quando effettuano gli ordini (la sera? Nei week end?), quale canale prediligono per chiedere informazioni, qual è la propensione ad acquistare rispondendo alle promozioni, che età anno e in quale area geografica vivono…

Queste sono solo alcune delle informazioni che possono essere utili nella Customer Analytics

 

Rilevare le metriche attraverso l’individuazione dei KPI più interessanti

Dopo aver stabilito quali KPI, gli indicatori di prestazione e aver acquisito i dati, non solo è necessario archiviarli, ma bisogna trasformarli in report intelligibili facilmente. Le metriche di analisi dei clienti aiutano l’azienda a verificare l’andamento del mercato e la risposta degli utenti rispetto ai prodotti o servizi offerti. Oggi è possibile monitorare i dati in tempo reale, con piattaforme come DataLysm, in grado di monitorare efficacemente le metriche è interpretarle. Queste dashboard aiutano l’azienda a prendere decisioni chiave in modo tempestivo, per aumentare le vendite.

Analizzare i dati

Il tool di Customer Analytics effettua quindi una esplorazione, una pulizia e preparazione dei dati dei clienti per l’analisi e i confronti di segmenti. In questa fase, a seconda dell’obiettivo aziendale, l’analista progetta il data model, esplorando varie possibilità nella modellazione e seleziona il modello con le prestazioni migliori.

In questa fase, dopo la creazione del modello predittivo o di classificazione, l’analista controllerà che questo sia stato ottimizzato e che tutte le variabili nel modello siano statisticamente significative.

Agire sulla base dei dati ottenuti dalla Customer Analytics

I modelli predittivi rappresentano un’istantanea di ciò che sta accadendo attualmente nel business e di ciò che probabilmente accadrà in futuro. A causa della natura dinamica dei modelli, è fondamentale che l’azienda monitori i cambiamenti in modo da poter adattare di conseguenza le strategie di marketing e di vendita.

Automatizzare i processi

Quando il modello è perfezionato, è il momento di automatizzare il sistema integrando i dati dei clienti, i processi interni, le tecniche analitiche e i modelli per rispondere agli obiettivi aziendali. In questo modo è possibile raggiungere il cliente con campagne personalizzate è progettate automaticamente in base ai comportamenti di acquisto. 

Conclusioni

Un sistema di Customer Analytics dinamico consente di conoscere i propri clienti è i loro comportamenti, riduce i costi di analisi dei clienti e migliora la redditività. Inoltre, la CA migliora l’esperienza del cliente grazie alle offerte personalizzate tempestive, fidelizzandolo.  L’efficacia di azioni di marketing guidate dai dati è evidente perché migliora il ROI, grazie alla personalizzazione delle offerte in base alle esigenze dei clienti, rendendo l’utilizzo di piattaforme di Customer Analytics, come DataLysm, un investimento di valore per l’azienda.

Richiedi Demo DataLysm

(*) Campi obbligatori.







Richiedi Demo

(*) Campi obbligatori.









Request a Demo

(*) Fields mandatory.