-time rappresentano un fattore fondamentale per la realizzazione di efficaci attività di personalizzazione ed uno degli aspetti più efficaci per incidere sull’incremento del valore stesso dei clienti, ovvero del loro lifetime value.
Ma facciamo un passo indietro, che cosa intendiamo per customer lifetime value (CLV)?
- Customer Lifetime Value: che cosa si nasconde dietro ogni cliente?
- Real-Time Interaction Management, oltre il CLV
- Customer Lifetime Value e Real-Time Interaction Management: vince l’approccio people-based
Customer Lifetime Value: cosa si intende?
Definita una delle metriche fondamentali in ambito eCommerce, il Customer Lifetime Value, consente di conoscere il valore che un cliente può generare nel tempo, grazie ad una stima sul suo comportamento di acquisto.
Proprio in virtù del fatto che il Customer Lifetime Value, parte da una sorta di stima sul comportamento di acquisto, esistono in letteratura diverse formule e modelli di calcolo.
Il modello più semplice prevede la seguente formula: Customer Lifetime Value = valore medio di un acquisto * numero di volte in cui il cliente acquista ogni anno * durata media del rapporto con il cliente (in anni).
Come è facilmente intuibile dalla formula, a contribuire alla definizione del Customer Lifetime Value, in questo caso, sono soprattutto dati “storici” relativi a comportamenti di acquisto osservati nel tempo.
A tale proposito è interessante l’approccio proposto da Rusty Warner, ricercatore ed analista in Forrester Research, secondo il quale il Customer Lifetime Value andrebbe superato e ripensato come il risultato di un’interazione continua tra brand e cliente, dove il valore lo si costruisce ed amplifica mediante modalità di interazione personalizzate, possibili proprio grazie ad una conoscenza approfondita del cliente ed un aggiornamento in real-time del profilo.
Real-Time Interaction Management, oltre il Customer Lifetime Value
Nasce così dall’approccio proposto da Rusty Warner, il modello di Real-Time Interaction Management (RTIM), che, come è facilmente intuibile dal nome, fa delle interazioni con i clienti in tempo reale, della modellazione predittiva e del machine learning, le basi su cui costruire customer experience personalizzate e di valore in ottica omnichannel.
Definito formalmente come “enterprise marketing technology that delivers contextually relevant experiences, value, and utility at the appropriate moment in the customer life cycle via preferred customer touchpoints”, il Real-Time Interaction Management si base su aspetti chiave quali:
- il riconoscimento dell’utente in ottica omnichannel e cross-site (leggi identity resolution);
- il contesto, ovvero tutto ciò che riguarda il cliente, dai dati storicizzati alle informazioni raccolte in tempo reale;
- l’esperienza, ovvero analisi e strategie aziendali indispensabili per definire le attività necessarie ad ingaggiare l’utente negli step successivi;
- l’orchestrazione, ovvero l’attivazione delle varie attività di personalizzazione
- nei touchpoint più rilevanti sia online che offline;
- l’ottimizzazione, report ed insight per migliorare ed ottimizzare le diverse attività e migliorare le performance.
Come è facilmente intuibile, in un contesto di Real-Time Interaction Management, la raccolta e la gestione centralizzata dei dati, giocano un ruolo cruciale. È, infatti, grazie alla possibilità di avere unified customer view aggiornate ed in real-time che si mettono in campo attività di profilazione e segmentazione evoluta, prima, e strategie volte alla creazione di customer experience personalizzate e di valore, poi.
Customer Lifetime Value e Real-Time Interaction Management: vince l’approccio people-based
Che si tratti di calcolare il valore di un cliente partendo da dati più storicizzati o che si tratti di mettere in campo la strategia migliore per incrementare il valore del cliente in un esatto momento, poco importa: CLV e RTIM mettono entrambi in luce l’importanza, per le aziende, di focalizzare l’attenzione nella relazione con il cliente come fattore critico per il proprio successo.
In questo contesto soluzioni tecnologiche come il Marketing Operating System di Blendee forniscono lo stack tecnologico necessario per strategie marketing realmente people-based.
