Un tempo un sito web graficamente accattivante, qualche accorgimento SEO, alcuni investimenti in campagne ADS ed invii di newsletter erano sufficienti per attirare visitatori sulle properties digitali del brand e dare un boost alla sua presenza online.
Ma oggi, con circa 2 miliardi di siti web e circa 567.000 di nuovi ogni giorno, il quadro è decisamente cambiato. Maggiore competitività, aumento dei costi di acquisizione, crescita del comparto eCommerce e consumatori sempre più esigenti e desiderosi di esperienze di acquisto ed interazioni con il brand personalizzate, hanno fatto sì che che l’attenzione di brand ed aziende si spostasse proprio su questo fronte.
La personalizzazione della customer experience è così diventata un fattore determinante ed il sito web, uno dei primi touchpoint del customer journey sul quale investire.
Web Site Personalisation: il vantaggio di una strategia basata su I.A.
Contenuti, messaggi, prodotti e molto altro ancora: una strategia di personalizzazione dell’esperienza di navigazione ed acquisto online di un utente coinvolge molteplici aspetti.
L’obiettivo ultimo resta quello di realizzare un sito web “su misura” per ogni singolo utente che vi accede, che si traduce per il brand nella possibilità di offrire esperienze ed interazioni coinvolgenti, con ritorni significativi in termini di fidelizzazione e retention.
Più contenuti ed un sito web/shop che si adatta al comportamento degli utenti: in una strategia di website personalisation, intelligenza artificiale e machine learning costituiscono due aspetti cruciali in quanto permettono di calare la personalizzazione della customer experience in un contesto real-time.
Dall’analisi dei dati, alla segmentazione dinamica, fino all’erogazione di contenuti e messaggi personalizzati: gli algoritmi di intelligenza artificiale e machine learning sono in grado di regolare ogni fase del processo.
Profilazione evoluta e segmentazione dinamica: il primo passo per una strategia di personalizzazione real-time di successo
Come è facilmente intuibile alla base di una strategia di personalizzazione real-time di successo, troviamo un’efficace attività di profilazione e segmentazione della propria audience.
Dati anagrafici, informazioni inerenti percorsi di navigazione e/o acquisto, dati su interessi, passioni, esigenze sono fondamentali per clusterizzare gli utenti e mostrare loro contenuti “su misura”.
Il Marketing Operating System di Blendee permette di raccogliere e normalizzare dati da più canali e sorgenti e creare, così, unified customer view complete, aggiornate in real-time.
Alla base un processo di identity resolution che consente di conoscere, ma soprattutto, riconoscere ogni singolo utente e cliente, in tempo reale, grazie alla convergenza ed alla “risoluzione” dei diversi ID attribuiti durante le diverse interazioni nei diversi canali e touchpoint.
Il risultato? Si offre all’utente, tanto on-line che off-line, il prodotto o contenuto giusto al momento giusto, ingaggiandolo con messaggi e comunicazioni personalizzate, nel pieno rispetto della privacy.
Ma, quali dati ed informazioni possono essere raccolte ed utilizzate per attività di segmentazione dinamica?
Proviamo ad analizzarli nel dettaglio:
- informazioni anagrafiche che ci consentono di effettuare una clusrerizzazione base ad esempio basata su sesso, età, professsione;
- dati geografici o di localizzazione: ci consentono di comprendere da quale area geografica un utente si collega;
- dati relativi al device: è interessante capire se un utente naviga più da desktop o da mobile;
- sorgenti di traffico e campagne di provenienza: capire da quale sorgente o campagna l’utente atterra è fondamentale per creare esperienze di navigazione coerenti;
- informazioni sul comportamento di navigazione o acquisto: si tratta di informazioni raccolte che riguardano pagine e/o categorie viste, prodotti aggiunti al carrello, prodotti acquistati;
- dati relativi al customer journey: ci troviamo davanti un utente nuovo, appena registrato o un cliente fidelizzato che ha effettuato un acquisto recente? Tutte queste informazioni sono utili al fine di creare un’esperienza di valore per l’utente;
- informazioni provenienti da CRM o altri sistemi: in questo caso i dati raccolti sono molto precisi e spesso forniti direttamente dagli utenti;
- dati raccolti tramite sondaggi, form di profilazione: si tratta di dati difficilmente evincibili dalla sola analisi del comportamento di acquisto dell’utente.
Personalizzazione real-time: il valore di Blendee
La personalizzazione in real-time è una strategia altamente efficace per coinvolgere gli utenti, migliorare le performance in ottica di revenue e retention, ma, per attuarla, occorre la giusta soluzione tecnologica.
Tutto questo appare ancora più rilevante di fronte alla tanto annunciata deprecazione dei cookie di terze parti che riporta il focus sulla necessità di mettere in campo strategie data driven privacy-compliant.
Raccolta, normalizzazione dei dati, profilazione evoluta, audience enrichment ed extension, ma non solo: Blendee permette di sfruttare al meglio tutto il valore dei dati raccolti al fine di mettere in campo attività di personalizzazione real-time davvero vincenti.
Passiamo, così, brevemente in rassegna gli engine e funzionalità chiave che Blendee offre in ambito di personalizzazione real-time.
BEHAVIOURAL MESSAGES
L’engine “Behavioural Message” rappresenta uno dei pilastri fondamentali nel contesto delle web personalisation, in quanto consente di personalizzare in real-time l’esperienza di navigazione dell’utente con messaggi e comunicazioni finalizzate ad incrementarne l’engagement.
Il messaggio giusto, nel momento giusto, alla persona giusta: Blendee consente di configurare un behavioural message in pochi e semplici passi.
RECOMMENDATION ENGINE
Il “Recommendation Engine” di Blendee permette di creare product e content recommendation da integrare nelle sezioni più salienti del sito o dello shop.
Content e product recommendation rappresentano, infatti, uno degli aspetti più salienti quando parliamo di personalizzazione on-site. Tanto in ambito eCommerce quanto in ambito lead generation mostrare all’utente prodotti e/o contenuti in linea alle aspettative e agli interessi dell’utente rappresenta un fattore critico di successo in termini di engagement.
SMART SEARCH
L’engine “Smart Search” di Blendee permette di personalizzare i risultati di ricerca, mostrando contenuti e prodotti più in linea alle aspettative o al segmento di appartenenza dell’utente stesso. A livello di personalizzazione, l’engine “Smart Search” consente, infatti, di lavorare essenzialmente su due livelli, quello dei contenuti/prodotti da mostrare e quello dei segmenti. In base a questo secondo livello è possibile legare la visualizzazione dei prodotti al segmento di appartenenza dell’utente.
FORM E SURVEY
L’engine “Form & Survey” si mostra particolarmente utile da utilizzare non solo in ambito di lead generation e lead nurturing ma anche in ambito eCommerce. Esso consente di creare smart form dinamici finalizzati a raccogliere dati ed informazioni difficilmente deducibili dalla semplice osservazione dei comportamenti di un utente.
Nella maggior parte dei casi, infatti, le informazioni più interessanti si ottengono ponendo agli utenti domande più o meno dirette.
Il successo di un brand è sempre più legato alla sua capacità intercettare i bisogni dei consumatori, ingaggiandoli con esperienze personalizzate e di valore.
La personalizzazione in tempo reale diventa così fondamentale per connettersi con i clienti e migliorare le conversioni. Di fronte ad un consumatore che si evolve e cambia nel tempo, intelligenza artificiale e machine learning stanno rivoluzionando questo spazio, consentendo a brand ed aziende di offrire esperienze sempre più personalizzate e pertinenti.
