Ormai dovrebbe essere chiaro che per personalizzazione non si intende la semplice aggiunta del nome del cliente alle comunicazioni. Si tratta di qualcosa di più profondo e sottile: parole, argomenti e proposte che entrano in diretta connessione con ciò che pensa e desidera il cliente. Per farlo occorrono dati, tecnologie e processi adeguati. Perché se si sbaglia qualcosa, l’effetto è sicuramente imbarazzante. Proprio come ricevere un’email che apre con Gentile {{name}} che rende evidente un buco nel data base e l’imperizia di non prevedere un termine generico sostitutivo.
Come abbiamo visto nei precedenti articoli, la conoscenza approfondita del cliente ha ricadute positive anche all’interno dell’organizzazione: si comprendono più velocemente i trend, si acquisiscono informazioni sull’uso dei propri prodotti, si individuano nuove esigenze.
È grazie alla personalizzazione che ci si distingue dai concorrenti e si creano connessioni più profonde che resistono anche ai piccoli inconvenienti che possono capitare. Si crea fiducia e su questa base anche maggiori possibilità di vendita. Per arrivare a questo risultato occorre saper acquisire, immagazzinare e analizzare in modo estensivo i dati dei clienti. Con questi dati si costruiscono profili dettagliati sui quali creare messaggi e servizi personalizzati.
Tecnologie e tecniche di personalizzazione
Per creare modelli di utenti e profilazioni dettagliate si fa ricorso allo user modeling e allo user profiling. Entrambe le discipline si occupano di analizzare i dati degli utenti per comprendere le loro preferenze, interessi e comportamenti. Questi modelli consentono di offrire raccomandazioni e suggerimenti personalizzati in base alle specifiche esigenze di ciascun individuo.
Quando si intraprende questa strada diventa cruciale prestare attenzione alla privacy degli utenti. La raccolta e l’elaborazione dei dati personali devono essere condotte nel rispetto delle leggi sulla privacy e delle preferenze degli utenti. I dati vanno protetti in modo adeguato e gli utenti devono avere il controllo sulle informazioni che vengono raccolte e utilizzate. Ma avremo modo di tornare sull’argomento.
Le tecnologie di data mining e text mining vengono utilizzate per estrarre informazioni rilevanti dai grandi volumi di dati dei clienti. Il data mining si concentra sull’identificazione di pattern, correlazioni e tendenze nascoste nei dati, mentre il text mining analizza ed estrae informazioni dai testi, come per esempio le recensioni degli utenti. Entrambi gli strumenti permettono di ottenere conoscenze approfondite sui clienti e di generare regole in base alle quali produrre contenuti personalizzati. In questo ambito l’aspetto cruciale è la qualità dei dati. La pulizia dei dati e la standardizzazione sono i processi essenziali per ottenere risultati accurati e affidabili nella personalizzazione.
Infine, per garantire una personalizzazione efficace, è necessario che le tecnologie impiegate siano in grado di gestire grandi volumi di dati e di elaborarli tempestivamente per produrre il messaggio al momento giusto.
Più i dati presenti nei database aziendali sono aggiornati e integrati, più le aziende risultano capaci di coinvolgere in modo mirato e tempestivo i singoli clienti e di anticiparne bisogni e desideri prima che possano rivolgersi a un concorrente. Quindi oltre agli strumenti per la raccolta dei dati e per la loro analisi, occorre dotarsi di sistemi per la loro gestione integrata e unificata, in modo che ciascun profilo creato risulti sempre completo, aggiornato e accessibile all’intera organizzazione.
Identità, contattabilità, tracciabilità
Per stabilire fino a che punto il database aziendale contenga tutte le informazioni utili per strutturare delle azioni di personalizzazione le si può mappare suddividendole in tre categorie:
- identità: rientrano in questa categoria informazioni come nome, cognome, genere e tutte le altre informazioni utili per autenticare un individuo, escluse le informazioni di contatto;
- contattabilità: fanno parte di questo gruppo le informazioni di contatto utilizzate nella gestione delle campagne sui canali diretti e online, come l’indirizzo, il numero di telefono, WhatsApp e i social network;
- tracciabilità: in questa categoria si collocano le informazioni che permettono di capire che il cliente sta interagendo con l’azienda. Questo gruppo viene ulteriormente suddiviso in “transazioni o ricevute” (interazioni in relazione alle quali restano delle informazioni registrate – scontrini, dati di prima e seconda parte, reclami, richieste di rimborso, etc. ) e “visite” (interazioni che non lasciano tracce scritte, come le visite in negozio che non si concludono con un acquisto).
Secondo alcuni studi. è la presenza congiunta di informazioni appartenenti alle tre categorie di identità, contattabilità e tracciabilità che rende possibile una relazione personale e iper-personalizzata con il cliente.
Customer journey iper personalizzato
La personalizzazione e l’iper-personalizzazione sono possibili lungo tutto il customer journey. A seconda della fase in cui si trova il cliente si possono attivare messaggi e offerte che rendono la relazione personale e la comunicazione specifica e pertinente. La vera capacità è quella di accompagnare il cliente in modo non invadente, ma puntuale.
Nella fase di esplorazione e ricerca sono almeno tre le attività che si possono prevedere: pubblicità e annunci pertinenti per ciascun cliente, in grado di presentargli solo i prodotti e le informazioni di suo interesse; landing page dinamiche, il cui layout e i cui contenuti vengono determinati in base alle informazioni sulla provenienza degli utenti, allo storico delle loro visite, ai dati geografici che li riguardano e alle loro preferenze; sistemi di raccomandazione che offrono suggerimenti su contenuti, prodotti e servizi adeguati ai bisogni e ai desideri individuali.
Durante la fase di acquisto si possono curare le offerte e i pricing dinamici, per formulare promozioni o prezzi differenti sulla base del momento o della propensione all’acquisto, così come abilitare dei service chatbot che, sfruttando l’intelligenza artificiale conversazionale, possono gestire specifiche domande o fugare dubbi in tempo reale.
Infine, per quanto riguarda il post vendita si può implementare un customer service omnicanale, supportato da database arricchiti e intelligenza artificiale, che si connette con i clienti senza distinzione tra canali digitali o fisici. Le notifiche di prodotto in tempo reale possono fornire aggiornamenti tempestivi su spedizioni, promozioni, scadenze e ricariche, in base allo storico acquisti e al comportamento del cliente.
Anche i programmi fedeltà e le azioni di re-engagement possono essere personalizzati sfruttano la micro-segmentazione e i dati geospaziali dei clienti per inviare offerte e messaggi altamente contestualizzati.
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