C’è una scena che si ripete spesso all’interno dei negozi: una persona entra con passo sicuro, si avvicina allo scaffale, prende un prodotto e inizia a guardarsi intorno sbirciando lungamente tra gli altri scaffali, poi si avvicina alle casse, lascia giù il prodotto ed esce dall’uscita senza acquisti. Tutti gli investimenti fatti per proporre un’ottima esperienza a quella persona si vanificano in un solo istante.
Questa situazione è molto visibile quando parliamo di un’azienda retail, ma qualcosa di simile accade in maniera meno visibile anche quando si tratta di una banca, un’azienda di utilities, un’azienda produttiva o un e-commerce. In diversi settori si è cominciato a indagare cosa accade al punto da interrompere un customer journey che fino a quel momento sembrava perfetto. È emerso immediatamente come le aziende abbiano tantissimi dati disponibili su come comincia il percorso del cliente e altrettanti sulle transazioni che il cliente effettua in questo percorso. In mezzo, tra un touchpoint e l’altro, in quel gironzolare tra gli scaffali virtuale, le aziende analizzano pochissimi dati.
Cosa succede durante il customer journey
L’indagine è quindi proseguita per capire come mai si utilizzassero così pochi dati nelle fasi immediatamente precedenti all’acquisto e la prima ipotesi è stata che questi dati non esistano, poiché si tratta di una fase del percorso difficilmente misurabile. L’altra ipotesi è che qualcosa di misurabile ci sia, ma che sia talmente complesso da analizzare da non riuscire a estrarre insights utili per l’azienda. Nella ricerca di questa risposta, le aziende hanno applicato, ciascuna secondo il proprio settore, gli stessi metodi di rilevazione che utilizzano per elaborare i propri dati di business intelligence.
Potrebbe andare così: a questo punto il responsabile della customer experience di una di queste aziende implementa sandsiv+ per iniziare a presidiare l’ultimo step prima dell’acquisto. Le dashboard della piattaforma di customer intelligence cominciano a mostrare qualcosa che non era emerso dalle analisi precedenti. Quel momento che sembrava poco misurabile diventa più visibile unendo fonti differenti, dalle profilazioni aziendali ai dati relativi al comportamento degli utenti sul proprio sito fino ai dati demografici e alle conversazioni dei clienti sui social. La complessità dell’analisi si riduce utilizzando le funzionalità di sandsiv+ per la scoperta di trend e argomenti ricorrenti. Un vasto aggregato di dati, espressi in molti casi in linguaggio umano, viene sintetizzato in insights utili a prendere decisioni per modificare quel passaggio prima dell’acquisto.
Cosa puoi fare con una piattaforma di customer intelligence
Le azioni successive abilitate dalle dashboard della piattaforma di customer intelligence vengono sviluppate dalle diverse aree aziendali. I dati che sono emersi da questa analisi sono stati utilizzati sia dal marketing e dalle vendite, sia dallo sviluppo prodotto per andare ad incontrare le esigenze dei clienti. In particolare analizzando gli insights di sandsiv+ l’azienda interviene su questi aspetti:
- Trasforma le personas da personaggi a persone realistiche
Nel corso di quest’anno è già emerso che l’utilizzo delle personas è diventato per molte aziende una gabbia che rischia di nascondere le reali esigenze dei clienti. La semplificazione che permette di analizzare il customer journey delle personas lungo tutto il loro percorso ha il difetto di creare percorsi standard. Grazie agli insights di customer intelligence, i clienti tornano ad essere delle persone reali e l’immagine che appare delle loro preferenze rappresenta le sfaccettature della realtà. Nel passaggio da dato a informazione utile per passare all’azione, si mantengono tutti gli elementi che compongono il percorso di scelta del cliente anche dopo averli sintetizzati in modo da renderli disponibili per il business.
- Scopre quello che cercano i clienti
Un dato così ricco non è solo un’occasione di miglioramento di aspetti del servizio, ma incide anche sui processi produttivi e di backend. L’attività di customer intelligence rende disponibile a chi deve decidere le esigenze dei clienti così come i clienti stessi sono abituati ad esprimerle e può fare previsioni sui comportamenti futuri sulla base dell’analisi di trend e pattern con algoritmi di machine learning e natural language processing. Le strategie di sviluppo di molte aree dell’azienda si basano a questo punto su insights ricchi di informazioni su ciò che vorrebbe migliorare il cliente attuale e su quello che cerca il cliente potenziale.
- Prende decisioni in tempo reale
Uno degli aspetti più complessi da gestire quando si tratta di dati è la loro validità nel tempo. Spesso ci si trova a ricevere un’analisi utile nel momento in cui ormai la raccolta dati andrebbe rifatta per rendere quell’informazione aggiornata. Quando si tratta di monitorare un andamento in tempo reale, ci si accontenta per lo più di vedere il dato non elaborato, ad esempio il numero di utenti attivi, per evitare analisi lunghe e laboriose. Con una piattaforma di customer intelligence, la fase di raccolta dati e la fase di analisi non avvengono in momenti distinti. Ogni fonte alimenta gli algoritmi di analisi costantemente con il proprio flusso di dati, aggiornando gli insights in tempo reale. L’utilizzo di queste tecnologie di sandsiv+ garantisce la consistenza di queste informazioni, che non sono soggette ad oscillazioni improvvise ma mostrano immediatamente l’emersione di un trend, ad esempio un disagio che viene segnalato contemporaneamente da molti clienti. Le dashboard indicano le direzioni di sviluppo desiderate dal cliente, svolgendo il ruolo di una bussola che suggerisce di correggere la rotta anziché virare senza orientamento.
- Rende chiaro il ritorno dell’investimento
Uno strumento di monitoraggio che fa luce sui passaggi del customer journey che avvengono tra le prime interazioni e il momento dell’acquisto aggiunge informazioni su quali siano le aree in cui concentrare gli investimenti dell’azienda. L’attribuzione di un determinato effetto sul business acquisisce maggiore certezza. Quanto incide un determinato intervento sul risultato finale è visibile grazie agli insights presenti nelle dashboard, rendendo più semplice calcolare il ritorno di ciascun investimento. Le informazioni raccolte dalla piattaforma di customer intelligence vengono utilizzate sia per stimare i ritorni futuri sia per verificare il rispetto delle stime a consuntivo. Questo tipo di analisi rende più chiara l’efficacia dell’intero programma di customer experience, collegandolo in maniera diretta alle azioni che impattano sullo sviluppo del business.
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