Personalizzare la Customer Experience siamo in grado di portare il fattore umano nell’e-commerce, facendo sentire il cliente a proprio agio come quando in negozio incontrava un negoziante gentile. Continua a leggere per scoprire come realizzare qualcosa di simile online e aumentare le vendite.
Oggi siamo talmente abituati ad acquistare online o nelle catene di grande distribuzione che forse non ci ricordiamo più com’era prima.
Si comprava nei negozi, dove il vero plus era la gentilezza e la disponibilità del commesso/a che ti invogliava non solo a finalizzare l’acquisto, ma anche a tornare e a parlarne in modo positivo ai tuoi amici. In questi pochi elementi è racchiusa l’essenza del commercio e quindi del marketing. E’ evidente che ciò che giocava un ruolo fondamentale era il fattore umano.
Negli ultimi anni il commercio si è spostato decisamente sul canale digitale e effettivamente portare il fattore umano online non è stato affatto semplice. Però è possibile ricreare qualcosa di simile, puntando sulla personalizzazione dell’esperienza utente, ovvero facendo sentire il potenziale cliente a suo agio, proponendogli contenuti e prodotti pensati veramente per lui, consigliandolo come farebbe il già citato commesso del negozio. Che cos’è la personalizzazione se non il trasferimento del fattore umano al mondo freddo e analitico del digitale?
Profilazione e segmentazione avanzata
Per raggiungere questo obiettivo interviene la tecnologia, anche se abilmente guidata dall’uomo. Si mira a conoscere il cliente potenziale il più possibile, a raccoglierne dati, sistematizzarli e processarli con degli algoritmi che possono addirittura arrivare a prevedere la sua prossima mossa. Più o meno quello che faceva il venditore esperto quando si trovava di fronte ad un nuovo cliente: lo squadrava, cercava di capire che tipo fosse, gli proponeva il prodotto che poteva fare al caso suo. Profilazione e segmentazione avanzata ripropongono nel mondo digitale questo stesso percorso.
Con la profilazione si raccolgono più dati possibili sull’utente: età, sesso, abitudini di acquisto e navigazione, ma anche interessi, gusti, stili di vita, valori e bisogni. Con l’aiuto di alcune piattaforme si possono integrare vari fonti di dati, online e offline, da diversi canali e raccogliere dati in tutti i touch point disponibili. E’ come se venditori di punti vendita diversi della stessa catena parlassero tra loro e si confrontassero sulle ultime esperienze con i clienti. In realtà succede proprio questo e tutti i dati finiscono in un CRM, un database che raccoglie i dati degli utenti, materiale particolarmente prezioso per chi si occupa di marketing.
E la segmentazione? Sulla base dei dati raccolti si delineano dei modelli ideali di cliente, le buyer personas. Si raggruppano gli utenti in macro gruppi caratterizzati da determinati fattori in comune: le stesse abitudini d’acquisto, lo stesso lavoro e via dicendo.
Un’altra tecnica per inquadrare il cliente e trarne dati utilissimi per il nostro business è la matrice RFM. La sigla sta per:
- Recency
- Frequency
- Monetary
Si valutano i potenziali clienti sulla base di questi tre fattori, legati alle loro abitudini d’acquisto e in particolare ai giorni trascorsi dall’ultimo acquisto, alla ricorrenza e alla somma spesa. Questi dati ci servono a dare una sorta di “punteggio” agli utenti e capire quali sono quelli più profittevoli per il nostro business. Potremmo semplicisticamente pensare che il cliente migliore è quello che spende di più, ma non è proprio così. Secondo i criteri di questa matrice, è la combinazione tra la spesa fatta, la frequenza e il tempo passato dall’ultimo acquisto a rivelare chi sono i clienti migliori.
In base al Customer Lifetime Value, possiamo così segmentare ulteriormente i nostri clienti, creando nuovi cluster e pianificando strategie mirate e quindi più efficaci. Immaginate il sopracitato venditore con esperienza, che insegna al novellino le basi del mestiere e gli spiega come riconoscere un cliente che è in grado di spendere da uno che probabilmente è venuto solo a curiosare.
E l’esperienza del venditore? Quella è una cosa prettamente umana? Non proprio, abbiamo a disposizione Machine Learning e Intelligenza Artificiale, che raccogliendo dati sono in grado di costruire una sorta di memoria storica e di “imparare a conoscere” i potenziali clienti.
L’importanza della personalizzazione nell’ambito di un eCommerce
Il fattore più importante per trasformare un cliente potenziale in un cliente reale è l’esperienza d’acquisto. Non è un caso che alcuni brand famosi abbiano pensato a delle specifiche strategie per migliorare l’esperienza nei punti vendita fisici. Pensate a musica e profumi che vi avvolgono (o vi martellano) appena varcate la soglia di certi negozi, avete mai sentito parlare del marketing olfattivo? D’altronde questa attenzione all’aspetto sensoriale è una normale conseguenza del marketing customer oriented. Il cliente in quanto essere umano passa la vita a fare esperienze, quindi anche il marketing è diventato “esperienziale”.
Perché quindi investire nella customer experience personalizzata?
- per poter attuare strategie di cross selling e upselling efficaci
- per migliorare la customer retention
- per migliorare la customer satisfaction
E quindi in definitiva per aumentare le vendite e ottimizzare l’investimento. E non si tratta solo di teoria, i dati lo confermano. Lasciamo che parlino i numeri:
- le aziende che investono nella customer experience sono il 60% più redditizie
- i brand che curano la customer experience dei loro clienti fatturano 5,7 volte in più rispetto a quelle che non lo fanno
- l’84% delle aziende che decidono di migliorare la loro customer experience riportano un aumento delle entrate
- una ricerca di McKinsey ha dimostrato che la personalizzazione dell’esperienza utente può aumentare il ROI di circa 5/ 8 volte e le vendite del 20%
- Dimension Data riporta che un’adeguata strategia di customer personalization porta ad un aumento del 92% della customer loyalty, dell’84% delle entrate, con un risparmio sui costi del 79%
- le CTA personalizzate convertono un 42% in più di quelle tradizionali, il valore medio delle transazioni cresce, così come il tasso di conversione
Una delle aziende che più di altre ha sfruttato le strategie di Customer Experience Personalization è Amazon, e sembra averne tratto un buon profitto. Se vi è capitato di fare una ricerca sul sito, avrete notato i pop up personalizzati, i consigli d’acquisto basati sulla vostra cronologia di ricerca e a posteriori le mail con offerte ad hoc. Basta partire da cose piccole, accortezze che fanno sentire l’utente considerato e ascoltato. E oggi questa è una combinazione vincente.
Strumenti e funzionalità per la personalizzazione
Non è necessario diventare Amazon, basta studiare una strategia adeguata al nostro business. Abbiamo diversi strumenti a disposizione e non è necessario usarli tutti. Il rischio è quello di diventare troppo aggressivi nei confronti dell’utente e otterremmo l’effetto contrario a quello voluto.
Come anticipato si parte dalla raccolta e analisi dei dati per conoscere meglio i nostri potenziali clienti attraverso la profilazione. Poi con la segmentazione raggruppiamo la nostra audience in segmenti e delineiamo delle tipologie di clienti tipo, che saranno il target della nostra strategia marketing. Per ogni buyer persona abbiamo identificato bisogni, paure, valori, necessità e gusti.
Adesso dobbiamo creare un percorso personalizzato per ognuna di queste personas, che le porti (si spera) alla conversione. Dobbiamo anche cercare di prevedere quali potrebbero essere le possibili reazioni degli utenti e preparare delle strade alternative. Tutto questo è il workflow, un diagramma che traccia il possibile percorso di un utente che interagisce con il nostro brand.
Abbiamo a disposizione diversi tipi di interazione.
- Con la content personalization possiamo pianificare una comunicazione differenziata a seconda del tipo di utente. Faremo apparire sul nostro sito banner, slideshow e comunicazioni diverse a seconda del segmento di appartenenza.
- La product recommendation, particolarmente adatta al mondo degli commerce, consiste nel mostrare al potenziale cliente i prodotti più adatti a lui, anche tramite strategie di up-selling e cross-selling. Amazon è un maestro in questo campo. Il venditore esperto non proporrà mai una 500 ad una coppia con figli al seguito, opterà forse per una station wagon. La commessa consiglierà la cliente in base alla sua fisicità e all’occasione d’uso.
- I behavioural messages sono comunicazioni che appaiono all’utente tramite banner o pop up strettamente legate alle azioni che compie sul sito. Determinate azioni scatenano delle reazioni, in questo caso in real time. Possiamo cercare di convincere gli indecisi e evitare che lascino il sito. Se il cliente in negozio si avvicina alla sezione dei libri per bambini, l’esperto venditore si avvicinerà per informarlo della promozione in corso proprio su quel genere di libri, osservando come il cliente si muove in negozio, in tempo reale.
- Campagne email e sms per cercare di reingaggiare il cliente una volta che ha lasciato il sito, tramite offerte personalizzate in base alle sue preferenze e alla sua cronologia di ricerca.
- Le push notification sono uno strumento potente, perché sono l’unico tipo di comunicazione che possiamo pianificare per gli utenti anonimi, quelli che non ci lasciano nessun contatto. Compaiono direttamente sulla Home del device dell’utente senza che faccia niente, anche se l’applicazione non è aperta in quel momento.
Sembrerebbe che tramite degli algoritmi, sia possibile ricreare nel mondo digitale l’esperienza sensoriale dell’acquisto in negozio. Possiamo curare il design del sito per renderlo più accattivante, seguire il cliente con messaggi personalizzati, come farebbe una commessa o un venditore. Possiamo capire con che tipo di cliente abbiamo a che fare, quanto è disposto a spendere, quali sono le sue disponibilità.
