Da una migliore conoscenza della propria audience passano le campagne migliori, quelle più efficaci: in molti articoli del nostro blog abbiamo affrontato più volte la tematica relativa alla profilazione e segmentazione della audience, rimarcando quanto essa sia fondamentale per dare vita ad una strategia marketing di successo.
Il giusto messaggio, alla giusta persona, nel momento più opportuno: è qui che si racchiude il segreto di una strategia marketing orientata al cliente, che fa della personalizzazione della customer experience l’elemento cardine.
Ma quali dati sono realmente interessanti per profilare al meglio gli utenti?
Quali le strategie migliori da mettere in campo sia in ambito B2B che B2C?
Scopriamolo insieme.
User profiling e approccio data driven: non c’è strategia senza informazione
Se un’efficace attività di profilazione e segmentazione della audience è alla base di una strategia marketing di successo, questa non può prescindere da un’attenta analisi e raccolta dei dati: tante più informazioni si riescono a tracciare, raccogliere e normalizzare a livello di single customer view, tanto più si conosceranno a fondo abitudini, interessi, comportamenti di acquisto e navigazione degli utenti target.
In un contesto simile, il valore di una Customer Data Platform, abbiamo già visto in un precedente articolo, è fondamentale proprio in virtù della sua capacità di aggregare dati relativi agli utenti provenienti da più sorgenti e touchpoint sia fisici che digitali.
Il vantaggio? La possibilità non solo di ricostruire l’intero customer journey dell’utente, analizzandone ogni aspetto e ogni interazione, ma anche di prevederne interessi ed esigenze future sulla base dello studio del comportamento di utenti simili.
È, infatti, sui dati raccolti che l’intelligenza artificiale sprigiona tutte le sue potenzialità: machine learning e capacità predittiva permettono di analizzare e prevedere in modo molto accurato quali saranno i comportamenti o le sollecitazioni premianti per ogni singolo utente appartenente a ciascun cluster individuato.
Profilazione della audience: da quali dati ed informazioni partire
Tanti più dati ed informazioni riusciremo a raccogliere sulla nostra audience, tante più modalità di profilazione e segmentazione avanzata possiamo mettere in campo.
Ma se per molti dati è sufficiente tenere traccia del comportamento di navigazione ed acquisto dell’utente nelle properties digitali, per altri è necessario valutare l’integrazione con sistemi esterni come CRM, sistemi di ticketing, POS, solo per citare le sorgenti più comuni, oppure mettere in campo attività di profilazione evoluta mediante form o survey.
In linea generale, tuttavia, le informazioni sugli utenti che è possibile utilizzare, almeno per una modalità di profilazione più semplice sono ascrivibili alle seguenti macro-categorie:
- dati demografici ovvero tutte le informazioni come nome, cognome, sesso, indirizzo, telefono, email, azienda, professione, ecc..
Si tratta perlopiù di informazioni di natura anagrafica che possono essere arricchite anche in funzione del proprio business di riferimento; - dati comportamentali ovvero relativi al comportamento dell’utente (es: pagine visitate, giorni trascorsi dall’apertura dell’ultima newsletter, messaggi e contenuti visualizzati);
- dati in real time ovvero informazioni in tempo reale sul comportamento dell’utente all’interno di un sito o eCommerce;
- dati sul comportamento di acquisto ovvero, ad esempio, numero di prodotti acquistati, soglie di spesa, ecc…
- dati qualitativi raccolti mediante l’integrazione con servizi esterni, immaginiamo ad esempio quello di customer care, o mediante richiesta diretta all’utente con form e survey.
Profilazione e segmentazione evoluta in ambito eCommerce
Oltre alle diverse tipologie di dati ed informazioni, riportate sopra, in ambito eCommerce risulta particolarmente efficace procedere anche alla profilazione e segmentazione della propria audience mediante l’analisi del ciclo di vita dell’utente e la matrice RFM.
Utente appena registrato, cliente al primo acquisto, cliente che acquista occasionalmente o cliente che lo fa con frequenza? Segmentare la propria audience sulla base del ciclo di vita dell’utente è fondamentale per capire chi si ha davanti e per scegliere la strategia migliore per ingaggiare o premiare gli utenti al fine di incrementare il loro valore nel tempo, ottimizzando i costi iniziale di acquisizione.
Analisi del customer lifetime value ma non solo: l’altro modello di analisi finalizzato alla profilazione della audience che risulta particolarmente interessante in ambito eCommerce, è quello della matrice RFM che combina alla valutazione dell’aspetto temporale anche quello monetario e quello legato alla recenza delle azioni stesse dell’utente.
Ampliare il cluster di utenti che acquistano più spesso, che spendono di più e i cui acquisti sono più recenti è il sogno di ogni marketer: è, infatti, questo il cluster su cui merita investire risorse ed energie in quanto è il più proficuo dell’azienda.
Molto spesso, però, tale cluster è costituito da un numero limitato di utenti, ed è individuandolo ed individuando gli utenti che non ne fanno ancora parte, che è possibile mettere in campo la strategia giusta per incrementarne la portata.
Ecco che l’analisi RFM può essere fondamentale al fine di progettare un’offerta commerciale ed una proposta comunicativa mirata per efficaci strategie di marketing retention e fidelizzazione del cliente.
Progressive profiling e tagging: profilazione e segmentazione in ambito B2B
Profilazione e segmentazione dinamica delle audience è senza dubbio la chiave vincente per un’efficace strategia di marketing anche in ambito B2B dove la qualità dei contatti inizialmente raccolti ed il loro progressivo “nutrimento” sono le chiave di volta per il successo stesso della strategia.
Se il 50% dei lead, per quanto interessati, ad un prodotto /servizio, in media, non lo acquistano nel momento in cui rilasciano dati ed informazioni di contatto, è evidente che tutte le attività devono essere orientate a trasformare tali lead in clienti.
Una strategia di lead nurturing diventa quindi necessaria, ma affinché funzioni e possa fornire al potenziale cliente le informazioni necessarie per guidarlo all’acquisto è necessario che si basi su una profilazione efficace.
Oltre alla raccolta di dati anagrafici e comportamentali, è pertanto consigliato adottare una strategia di profilazione progressiva (progressive profiling) mediante due modalità:
- attraverso tag che consentano di individuare sezioni consultate, contenuti cliccati, fiere o eventi a cui si è partecipato, solo per citare alcuni esempi;
- attraverso form di profilazione dinamica in grado di raccogliere dati ed informazioni in più step.
La realizzazione di una profilazione e segmentazione dinamica sarà così la chiave di volta per pianificare attività personalizzare e profittevoli, volte a trasformare con più facilità un lead in un cliente.
In un contesto dove i costi pubblicitari hanno un’incidenza sempre più rilevante, creare una solida base dei clienti fidelizzati diventa cruciale per rafforzare il proprio business.
Ma per farlo occorre conoscere a fondo la propria customer base, solo così si potrà puntare sulla personalizzazione della customer experience e su strategie marketing di successo!
