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  • 18 Gennaio 2021

Profilazione utenti in tempo reale e chatbot: il caso Blue Panorama

Profilazione utenti in tempo reale e chatbot: il caso Blue Panorama

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di Natalia Palmisano, Client Director di 3rdPlace

L’AZIENDA

Blue Panorama Airlines è una compagnia aerea di bandiera interamente italiana ed è il terzo vettore operante in Italia per numero di passeggeri. Nel 2018 ha offerto voli di linea e charter sul lungo, medio e corto raggio verso 54 destinazioni in 4 continenti (Africa, America, Asia ed Europa). Tra le prime compagnie aeree italiane, Blue Panorama Airlines è stata fondata a Roma nel 1998. Membro IATA dal 2002, ha base presso l’aeroporto di Fiumicino e sedi operative e commerciali a Milano Malpensa, Bergamo, Bologna e Tirana. La compagnia, vettore di riferimento del mercato nazionale per numerose e rinomate destinazioni turistiche, impiega circa 620 dipendenti, per oltre i 2/3 personale navigante e opera con una flotta di 15 unità all Boeing (B737 e B767). Nel 2019 ha trasportato in totale circa 1,8 milioni di passeggeri. 

L’ESIGENZA

Il sito web di Blue Panorama rappresenta uno dei principali canali di vendita dell’azienda.  L’obiettivo primario del cliente era analizzare e segmentare gli utenti in base ad interessi e propensione all’acquisto, al fine di sviluppare ed automatizzare attività di marketing personalizzate, ottimizzare le loro performance e massimizzare i risultati degli investimenti in advertising.

LA SOLUZIONE

Il progetto si è avviato a luglio 2019, dando sin dai primi mesi dei risultati tangibili. Blue Panorama ha avuto accesso a DataLysm, piattaforma proprietaria di 3rdPlace basata su Artificial Intelligence che abilita una visione completa e granulare dei propri clienti, predice comportamenti e permette di attivare automaticamente azioni di marketing ad alta efficacia. 

Il progetto è stato suddiviso in 4 pilastri principali: 

  1. Attivazione del tracciamento DataLysm sui canali digitali di Blue Panorama. Questo ha permesso in prima battuta di profilare in maniera granulare e cross-canale gli utenti. In seconda battuta, sfruttando logiche di machine-learning, è stato possibile segmentare automaticamente la base utenti in cluster con caratteristiche simili ed attivare advertising personalizzato.
  2. Sfruttando la potenza di calcolo e l’algoritmo predittivo di DataLysm, è stato possibile analizzare accuratamente il comportamento dei visitatori del sito ed identificare cluster di utenti ad alta propensione di acquisto. L’integrazione automatica con le principali piattaforme di marketing ha consentito di re-ingaggiare dinamicamente ed in tempo reale i cluster di utenti di  maggior valore per massimizzare il rendimento delle campagne ADV.
  3. Grazie all’analisi della chatbot presente sul sito e delle interazioni con il sito web, è stato possibile profilare gli utenti in tempo reale personalizzando l’esperienza dell’utente e mostrando in chat messaggi altamente rilevanti (ad esempio: suggerimenti all’utente di una determinata promozione su una tratta cercata di recente o, ancora, supporto nel processo di check-in online). Questo approccio ha consentito di migliorare la customer satisfaction e il livello di servizio fornito.
  4. Sfruttando l’integrazione con il CRM, è stato arricchito il profilo del cliente. Correlando le informazioni del CRM con le informazioni web, è stato possibile programmare ed inviare e-mail automatiche e personalizzate ad utenti e clienti sulla base dei loro reali interessi, nonché personalizzare l’esperienza del sito web attraverso l’erogazione mirata di contenuti ad hoc sulla base delle buyer personas individuata.

L’adozione delle nuove soluzioni tecnologiche proposte e il cambiamento nei processi di marketing è stato accolto positivamente dai vari team coinvolti, che hanno compreso fin da subito le potenzialità degli strumenti in termini di trasformazione e miglioramento delle modalità di lavoro. L’obiettivo ultimo è quello di automatizzare sempre di più le varie fasi del processo al fine di ottimizzare l’esperienza dell’utente, migliorare l’efficacia delle campagne ed incrementare i ricavi.

I BENEFICI

È stato possibile misurare i primi risultati del progetto sin dai primissimi mesi. Ad esempio:

  • 3X in termini di crescita di Conversion Rate sulle Campagne Search
  • utilizzo di 2.000 promocode in 3 settimane ottenuti attraverso la chatbot
  • +5% di conversion rate relativi al cluster di utenti che hanno abbandonato il carrello senza acquistare

In generale, l’automazione dei processi ha velocizzato i tempi e ridotto i costi di esecuzione all’interno dei team operativi. La messaggistica personalizzata tramite chatbot ha migliorato la soddisfazione dei clienti alla ricerca di informazioni.

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