Come è possibile ingaggiare e fidelizzare meglio attraverso un customer engagement più efficace? Per capirlo è importante capire anzitutto cos’è il customer engagement. Si tratta di tutte le attività offline e online che un’azienda mette in atto per interagire e relazionarsi con il cliente. L’obiettivo è incuriosire, attrarre, affascinare il consumatore, creare affezione al brand, tanto da condizionare le scelte d’acquisto. Il customer engagement è, dunque, strettamente collegato alla loyalty: i clienti ingaggiati sono spesso quelli più fedeli ma soprattutto quelli che spendono di più. Un’analisi di Constellation Research (“Why live engagement marketing superchanges event marketing”) evidenzia chiaramente i benefici di un customer engagement efficace, con i tassi di cross selling in salita, in media del 22% e quelli dell’upselling in crescita di una percentuale variabile tra il 13 e il 51%.

 

Customer engagement data driven: le tecnologie che aumentano il successo

Esiste la formula del customer engagement efficace? In prima battuta potremmo dire che no, non esiste. In realtà, però, sappiamo bene che un ingaggio efficace del consumatore passa attraverso la sua conoscenza approfondita. Una conoscenza che si traduce in una sola parola: dati. Più l’azienda è in grado di acquisire e rielaborare dati sulle abitudini di consumo, i bisogni, gli hobby e gli interessi dei suoi clienti e più efficaci saranno le sue strategie di ingaggio. Il customer engagement efficace è, quindi un customer engagement data driven, un approccio sostenuto dalle tecnologie di Data Analytics in cui le strategie e le azioni di marketing sono sempre più precise ed efficaci proprio per il fatto di essere basate su informazioni sempre più puntuali, aggiornate a ogni singola interazione tra cliente e brand.

 

I benefici del customer engagement data driven

Una strategia di marketing ingaggiante dipende da quanto l’azienda è in grado di identificare i dati giusti (si parla, in gergo, di right data), ovvero quelli più interessanti per comprendere il consumatore, il suo stile di vita e le sue abitudini di consumo. La possibilità di utilizzare le tecnologie di Data Analytics e gli algoritmi di Machine Learning e Business Intelligence per scovare correlazioni profonde tra i dati, tendenze e comportamenti ricorrenti del consumatore permette ai marketer di affinare le strategie di engagement e renderle più incisive. Ecco, quindi, quali sono i principali benefici di un customer engagement data driven.

 

1. Essere più agili

I gusti e i bisogni dei consumatori cambiano in modo estremamente rapido e anche le strategie di ingaggio devono essere “agili”, capaci cioè di adattarsi altrettanto rapidamente. Gli strumenti di Data Analytics e AI permettono di integrare in modo fluido le azioni sui diversi touchpoint, i punti di contatto con il consumatore. Sarà possibile valutare velocemente l’efficacia dei contenuti presentati, delle Call to Action scelte, delle e-mail inviate e personalizzarle sulla base delle esigenze di micro-cluster di consumatori.

 

2. Predire i bisogni del consumatore
Oggi è possibile non solo dedurre le necessità del consumatore dai suoi comportamenti e dalle sue azioni, ma anche (e soprattutto) predire i suoi bisogni futuri. La possibilità di applicare algoritmi di Machine Learning ai dati sui comportamenti del consumatore – condivisioni e like, acquisti, open rate, dati di navigazione – e integrarli con i dati di terze parti aumenta in modo esponenziale la capacità predittiva.

 

3. Segmentare meglio e personalizzare

I dati acquisiti dalle piattaforme in uso in azienda potranno essere integrati con quelli di terze parti e indirizzare sia la scelta del touchpoint giusto sia quella del messaggio da veicolare. L’ A/B testing, per esempio, può essere migliorato dall’impiego di algoritmi di Machine Learning.

 

4. Migliorare il Customer Journey

Le Data Analytics sono il fondamento tecnologico del Customer Journey omnicanale. Man mano che si riescono a raccogliere dati sul consumatore, sulle sue interazioni con il brand, sui suoi comportamenti online e offline, sarà possibile costruire una vera “vista unica”. Il risultato è un percorso d’acquisto più appagante, dove le comunicazioni – SMS, e-mail – sono personalizzate e innescate (si parla, a questo proposito, di trigger) da azioni che il consumatore stesso compie, gestite da strumenti di marketing automation basati sull’AI. Il risultato? Tassi di conversione più elevati e clienti più soddisfatti.

 

5. Fornire esperienze in real time

La possibilità di raccogliere e processare i dati sul cliente attraverso strumenti di Real Time Data Analytics permette di creare esperienze d’acquisto altamente ingaggianti. Sarà possibile fornire le giuste raccomandazioni d’acquisto e potenziare le strategie di upselling, portando quindi ad acquistare prodotti e servizi più costosi, e cross selling, spingendo verso l’acquisto di prodotti complementari a quelli già acquistati. Anche il customer care potrà migliorare grazie all’analisi dati in tempo reale: i chatbot, per esempio, sfruttano le tecnologie di autoapprendimento per migliorare i servizi assistenza, a tutto vantaggio del customer engagement.

Infografica - estrarre valore dai dati