Conoscere, prevedere, ingaggiare: la fidelizzazione è data-driven

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Più complesse da conquistare, più facili da perdere: fedeltà e fiducia dei consumatori sono oggi il traguardo più ambito e sfidante per le aziende, traguardo che per essere raggiunto ha bisogno del giusto mix tra tecnologia, processi e strategia.

La partita si gioca su un campo delimitato da un lato dalle crescenti aspettative in materia di personalizzazione, rilevanza e coerenza dell’esperienza vissuta, dall’altro dal desiderio di trasparenza che contraddistingue il cliente digitale, molto più attento che in passato alla condivisione dei propri dati, al loro utilizzo e alla loro sicurezza. 

Proprio la capacità di gestire i dati e di ricavare da essi tutte le informazioni utili per costruire relazioni durevoli, strategie customer centric e per definire le next best action è un punto su cui le aziende dovrebbero concentrare la loro attenzione. Approfondiamo insieme la questione.

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Strutture, processi, persone: cosa occorre per trasformare i dati in valore

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In una ricerca svolta da KPMG, l’insieme di strutture, processi e persone che rende possibile ricavare valore dai dati raccolti durante tutto il ciclo di vita del cliente viene definito Customer Insight System. In un simile ecosistema di business data-driven, le tecnologie indispensabili per sfruttare il potenziale dei dati sono

  • data analytics;
  • CRM;
  • intelligenza artificiale e machine learning.

Si tratta di tecnologie e strumenti che abilitano la gestione unificata di informazioni e relazioni, la capacità di intercettare bisogni non ancora chiaramente espressi, prevedere mutamenti nelle preferenze dei clienti, personalizzare l’esperienza e instaurare un dialogo costante.

Lato aziende, puntare su queste tecnologie significa, oltre a liberare il potenziale dei dati, innescare un processo di trasformazione delle attività e delle strategie in linea con le esigenze di Customer Centricity e Customer Loyalty che dominano il mercato.

Tra le aree aziendali che possono trarre maggiori benefici da un utilizzo strutturato dei dati c’è il marketing, che – nonostante i cambiamenti introdotti dal GDPR e le restrizioni nell’utilizzo dei cookie – trova nell’approccio data-driven una delle vie più sicure per raggiungere i propri risultati. Vediamo in che modo.

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Marketing data-driven: 3 aspetti da considerare

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Esperienze personalizzate e interazioni intelligenti sono da tempo uno dei principali obiettivi di chi in azienda si occupa di marketing.

In un articolo redatto il mese scorso da Karen Stocks (Managing Director, Global Measurement Solutions di Google) si legge che il 2021 sarà l’anno in cui i reparti marketing dovranno puntare come mai prima d’ora sull’offerta di un’esperienza fluida, rispettosa della privacy e trasparente per i clienti. In caso contrario, si potrà pure dire addio alla possibilità di raggiungere i risultati di business attesi nel lungo periodo.

Per riuscirci, la Stocks suggerisce di non trascurare queste azioni:

  • sfruttare le potenzialità dei dati proprietari, la cui analisi è preziosa per formulare azioni e strategie in linea con ciò che ogni cliente desidera;
  • utilizzare strumenti multipiattaforma e in cloud per unificare i dati a disposizione dell’azienda, renderli accessibili in qualunque momento, ridurre il rischio di incompletezza e imprecisione delle informazioni utilizzate per la definizione di azioni e strategie, semplificare la loro gestione;
  • investire in tool basati su intelligenza artificiale e machine learning per elaborare informazioni avanzate e predittive, e per colmare in modo automatizzato eventuali lacune (spesso connesse alle nuove norme GDPR e alle restrizioni nell’utilizzo dei cookie) presenti nei dati raccolti.
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