Banner, annunci, mail e nuove tendenze. Dalle pubblicità personalizzate alle altre strategie: i vantaggi di un marchio

Prima d’ora non l’avevi mai vista, ma appena hai acquistato quella nuova polo la sua marca comincia ad apparire ovunque, quasi ti perseguita. Nel mondo offline questo fenomeno è etichettato come effetto Baader-Meinhof. In sostanza, il nostro cervello comincia a notare qualcosa che prima trascurava (la marca appunto) e la elabora come una coincidenza. Online, invece, le cose cambiano: l’era che viviamo è quella dell’analisi dei clienti, un continuo targeting/re-targeting. In sostanza, visualizziamo un contenuto su un sito (una pubblicità) e poi ci appare ovunque. È il marketing digitale, bellezza! Funziona così.

Marchi, dati e algoritmi

Che cosa alimenta ogni analisi dei clienti promossa dalle aziende? Tutto il mondo del marketing digitale si basa su una continua raccolta di dati comportamentali, analisi e sofisticati algoritmi di re-targeting. Sì, non c’è spazio per le coincidenze. Questa nuova era ha cambiato profondamente il comportamento e le aspettative dei consumatori: ma in che modo? E ancora: quali strategie aiutano le aziende a eccellere nella nuova era dell’analisi dei clienti?

tre faccine colorate di rosso giallo e verde

Le analisi dei bisogni dei consumatori sono il grande vantaggio di ogni sistema di business online. Di fatto, le ultime ricerche sul tema evidenziano una forte correlazione tra due livelli operativi:

  • la capacità di un’azienda di sfruttare l’analisi dei dati;
  • e la creazione di nuovo valore per i clienti in ogni touchpoint.

Sul piano complessivo, si è ormai compreso che i consumatori desiderano interazioni personalizzate. In sostanza, si aspettano che un marchio predica loro quale tipologia di film può interessargli, o gli si suggerisca quale camicia abbinare alla giacca che hanno appena acquistato. Gli utenti hanno ormai sviluppato esigenze molto elevate, distribuite in brevi intervalli di attenzione. E il lavoro di analisi si è progressivamente complicato.

Utenti… bordeline

Oggi, non è semplice analizzare il comportamento dei consumatori: si lasciano trasportare dalle sensazioni, potremmo dire. Cambiano di continuo le loro preferenze, bloccano gli annunci pubblicitari, saltano da un dispositivo all’altro e abbandonalo le app che non utilizzano. Ma questo non muta le loro aspettative: pretendono che i marchi li riconoscano, e questo indipendentemente da dove si trovano. Del resto, le opzioni si sono moltiplicate; dunque, perché non scegliere?
In un altro articolo del blog di White Rabbit avevamo già affrontato questo specifico tema, e alla luce di una delle ultime ricerche lanciate da Google. In questa sede, invece, ci concentreremo sulle difficoltà di analisi legate alla raccolta dei dati. Vedremo, inoltre, alcuni motivi che possono fare davvero la differenza.

Dati e profili

Un problema attuale riguarda la frammentazione dei dati. Lo stesso dilemma sussiste per la frammentazione dei profili. Un esempio banale: abbiamo iniziato a seguire il marchio YOOX su Instagram perché ci ha colpiti, ma manca il nostro like su Facebook. E tanti altri contesti di questo tipo.
La domanda da porsi è la seguente: come si comportano le migliori aziende di fronte a questa marcata frammentazione? Le moderne soluzioni di analisi dei clienti consentono di riunire tutti questi dati in un’unica visione d’insieme. Si tratta di tenere assieme alcuni flussi di informazioni e di analizzarli in maniera unitaria e coerente, in modo individuale o aggregato. Queste raccolte dati mostrano:

  • chi sono i clienti;
  • dove si trovano (generalmente) durante il loro percorso di acquisto;
  • che cosa desiderano;
  • come agiscono in rifermento ai vari dispositivi di connessione;
  • (e quindi) quali strategie di marketing possono essere più incisive.

Si tratta di un’insieme di informazioni che permette di migliorare la Customer Experience, personalizzando i contenuti, sviluppare siti e app più accattivanti e, naturalmente, incrementare i profitti. In sostanza, una buona analisi dei clienti determina un vantaggio in termini di business e quindi di competizione con gli altri marchi.

Automatizzare le analisi

In questo senso, la strada da seguire sembra ormai tracciata: in molti stanno puntando sull’intelligenza artificiale (AI). Ma l’automatizzazione della raccolta dati e la successiva analisi dei clienti è ancora un tema scottante, pur essendo un settore ormai avanzato. Le procedure che funzionano a partire da una grande quantità di dati, spesso non rendono gli stessi risultati per quei sistemi che necessitano di dati chiari e strutturati provenienti da una molteplice varietà di fonti.
In realtà, gli algoritmi di apprendimento automatico stanno compiendo passi da gigante. Per esempio, oggi riescono a semplificare l’accesso e la classificazione dei dati non strutturati delle grandi imprese. E rispondono a domande che possono ancora sorprendere, quali

  • perché alcuni clienti sono più sensibili ad alcune offerte e altri no?
  • dove cercano e perché scaricano alcune app e non altre?
  • quali canali di comunicazione è meglio utilizzare e per quali utenti?
  • quale può essere il momento migliore per inviare un’offerta commerciale?

In questo senso, possiamo già distinguere tra analisi predittive e analisi compiute in tempo reale. Entrambe migliorano le campagne, perché ci aiutano a personalizzare l’offerta, prevedere quali clienti siamo in procinto di perdere, oppure “creare” nuove tendenze che poi diventano dei veri e propri bisogni.
In parole povere, l’automazione basata sulla AI consente alle grandi aziende di comprendere i propri clienti e così di guidarli nella scelta, sviluppando esperienze sempre più ottimizzate.

Analisi dei Clienti con White Rabbit

Il software White Rabbit ha tutto quanto è necessario per l’analisi dei dati dei clienti:

  • statistiche sulla Customer Journey (c.d. Customer Analytics o Customer Journey Analytics);
  • Tutti i dati sulla relazione on line (acquisti, visite, apertura mail, sconti, prodotti acquistati, azioni sui social, ticket etc.) e off-line (telefonate, incontri, offerte) dei Clienti e dei Prospect;
  • Clusterizzazione dei Clienti;
  • Marketing Automation su Attività degli specifici Target o degli specifici clienti;
  • Esportazione dei Big Data della Customer Base e quindi la possibilità di utilizzare ogni software di Data-Mining per l’analisi delle informazioni sui clienti.
  • E così via

Usa White Rabbit per migliorare la tua Analisi della Clientela e Migliorare il tuo brand.