Avere una conoscenza approfondita dei propri utenti e clienti, poterne analizzare comportamenti ed abitudini di acquisto, aggregare informazioni e dati provenienti da più sorgenti, è da sempre il sogno di ogni marketer, oggi realizzabile grazie all’impiego di Customer Data Platform.
Se in passato ricerche di mercato, interviste e modelli teorici costruiti mediante la raccolta di un numero limitato di informazioni, consentivano modalità di profilazione e segmentazione della propria audience molto limitate, oggi non è più così.
Nell’era dei big data e degli algoritmi di intelligenza artificiale, si è finalmente superata la frammentazione delle informazioni sui propri clienti ed utenti e si è arrivati ad auspicare un approccio data driven strutturato, capace di orientare scelte e decisioni strategiche.
Il contributo più significativo, in questo contesto, è arrivato proprio con l’introduzione e l’utilizzo delle Customer Data Platform, soluzioni tecnologiche che consentono l’aggregazione e la normalizzazione di dati relativi ai propri clienti ed utenti provenienti da più sorgenti e soprattutto ne permettono un utilizzo efficace e strutturato.
Ma procediamo con ordine: quali sono le caratteristiche di una Customer Data Platform, come funziona e perché può essere davvero rilevante per un’efficace strategia di marketing?
Customer Data Platform: definizione
Precisiamo subito che, a dispetto del suo nome, una Customer Data Platform non è semplicemente una piattaforma di raccolta dati.
Gartner ne da una definizione abbastanza generica e forse riduttiva definendola come “un sistema di marketing che unifica i dati dei clienti di un’azienda provenienti dal marketing e da altri canali”.
Ciò che infatti non si evince da questa definizione è la finalità legata al suo utilizzo, ovvero quello di migliorare ed efficientare processi ed attività all’interno dell’azienda.
Cosa fa una customer data platform marketing?
Tra gli scopi principali di una cdp possiamo individurne alcuni che sono:
- una customer data platform permette di raccogliere e centralizzare dati provenienti da più sorgenti come sito web, APP, eCommerce, POS, sistemi di ticketing, ecc;
- al suo interno i dati vengono normalizzati a livello di single customer view, per cui è possibile avere una visione completa e real-time sul singolo contatto che consente l’ideazione e la messa in campo di strategie in ottica omnichannel;
- facilmente accessibile, l’utilizzo di una customer data platform non richiede particolari competenze tecniche per cui può essere utilizzata da diversi reparti dell’azienda;
- alcune soluzioni di customer data platform, come Blendee, consentono di tracciare e raccogliere dati anche su utenti anonimi ed integrare quelli provenienti da terze parti.
Profilazione e segmentazione dell’audience: l’importanza della customer data platform
Raccolta e normalizzazione dei dati per una visione completa ed approfondita sul singolo utente: una Customer Data Platform rappresenta la chiave di volta per una strategia marketing di successo capace di mettere al centro il cliente.
Essa consente infatti di raccogliere diverse tipologie di dati quali:
- dati anagrafici
- informazioni su comportamenti di navigazione anche in real-time
- dati su comportamenti di acquisto
- informazioni qualitative
- dati forniti da properties esterne
Come in parte anticipato, tutti questi dati vengono raccolti a livello di single customer view, ovvero mediante un identificativo unico ed univoco che ne permette la conservazione ed organizzazione.
Tutto ciò è possibile grazie ad un processo di business intelligence, definito data discovery, che, in termini molto semplici, ha la funzionalità principale di reperire, selezionare ed organizzare i dati provenienti da diverse sorgenti, secondo pattern comuni che ne consentano una facile elaborazione ed analisi.
Utenti e clienti non hanno più segreti: strategist e marketer ne hanno adesso una visione a 360° che ne consente una profilazione e segmentazione accurata e dinamica.
Qual è la differenza tra una CDP, DMP e CRM?
Il panorama martech, ovvero quello relativo alle tecnologie applicate al marketing, ci offre numerose opzioni e soluzioni tecnologiche ed il rischio, a volte, è proprio quello di confonderle.
È proprio questo il caso delle Customer Data Platform che, in molte circostanze, vengono confuse con CRM e DMP.
Facciamo però chiarezza e diamo un pò di “sostanza” a questi acronimi e vediamo le differenze tra una customer data platform marketing, una dmp e un CRM.
Un sistema CRM (customer relationship management) è una soluzione tecnologica pensata per aiutare le aziende a tenere traccia delle interazioni con prospect, lead e clienti.
Eccone alcune peculiarità:
- dati ed informazioni vengono raccolti a livello di singolo utente e possono essere utilizzate, grazie ad integrazioni e moduli aggiuntivi, per attività di marketing o commerciali mirate;
- si utilizzano tendenzialmente dati di prima parte ed un numero più limitato di informazioni.
Ancora diversa rispetto ad una CDP è anche la DMP il cui acronimo sta per Data Management Platform.
Tali piattaforme, infatti, sono progettate per combinare e organizzare i dati relativi al comportamento degli utenti ma vengono per lo più utilizzate a fini pubblicitari per alimentare la compravendita degli spazi.
Le modalità di raccolta, normalizzazione e conservazione dei dati offerte dalle Customer Data Platform sono di gran lunga superiori a qualsiasi altra soluzione tecnologica presente sul mercato e ciò che consentono è davvero la realizzazione di un approccio marketing data driven.
Quali sono i vantaggi delle Customer Data Platform
Dovendo riassumere brevemente i vantaggi legati all’impiego e all’utilizzo di una Customer Data Platform, potremmo rilevare:
- conoscenza e visibilità approfondita sul singolo utente/cliente
- accesso centralizzato e semplificato ai dati
- profilazione e segmentazione accurata e dinamica dell’audience
Tutto ciò si traduce nella possibilità di realizzare efficaci strategie marketing orientate alla personalizzazione della customer experience.
Migliori performance, campagne ed attività marketing ottimizzate in funzione dei reali interessi e bisogni dei propri utenti e clienti, strategie orientate alla fidelizzazione della propria customer base, ma non solo: grazie al contributo di intelligenza artificiale e machine learning è possibile sfruttare la mole di dati raccolti per elaborare strategie di marketing predittivo.
Il risultato? Si offre al potenziale cliente, tanto on-line che off-line, il prodotto giusto al momento giusto, ingaggiandolo con messaggi e comunicazioni personalizzate, nel pieno rispetto della privacy.
