Come identificare e ottimizzare il percorso del cliente (customer journey) utilizzando i dati

La tecnica più comune per definire il percorso del cliente o customer journey, senza analizzare i dati consiste in 2 passaggi:

• Definire il pubblico: tramite ricerche di mercato, sondaggi, ecc.
• La scrittura del percorso di acquisto tipico per ogni persona rilevata: frequenza di acquisto, paniere medio, prodotti acquistati, tasso di attività del cliente, ecc.

Il problema dell’assenza di dati nella definizione del customer journey e della persona è la soggettività delle analisi. C’è necessariamente un pregiudizio umano e un elemento di arbitrarietà nella definizione di ciò che è il cliente tipo.

I dati sono l’unico modo per avere elementi precisi e oggettivi per definire chiaramente i tuoi clienti tipo e il loro comportamento di acquisto.

Come usare i dati per analizzare meglio i tuoi clienti

La raccolta dei dati e il loro utilizzo consentono di impostare una segmentazione più fine e precisa di ciascun profilo cliente. Se conosci meglio i tuoi clienti, puoi inviare loro messaggi personalizzati, su ogni punto di contatto importante.

I dati ti permetteranno di definire con precisione alcuni aspetti della persona del cliente, cosa che sarebbe totalmente impossibile in un modo più tradizionale ed empirico. Ecco un esempio di dati rilevanti da raccogliere:

• Tempo medio prima di un secondo acquisto,
• Tempo medio di rinnovo per ciascuna categoria di prodotto,
• Definizione del vero cliente target dell’azienda,
• Frequenza delle visite e degli acquisti dei clienti,
• Canale di acquisto utilizzato in base al profilo del cliente.

Tutti questi dati consentiranno di conoscere meglio il cliente, e quindi di proporgli offerte personalizzate e mirate.

Analizzare i dati dei clienti

Lo sfruttamento dei dati è la base per ottimizzare il percorso del cliente. Per centralizzare la raccolta e l’unificazione dei dati, dovrai passare attraverso un RCU (o repository unificato del cliente). Grazie a questo sistema informativo unificato, puoi:

• Rendere i dati provenienti da diversi punti di contatto più affidabili e rimuovere i duplicati,
• Aggiornare i dati in tempo reale,
• Consolidare tutti i dati dei clienti online e offline.

Questa analisi dei dati web e dei dati in-store è essenziale per una buona strategia.

La riconciliazione dei dati online e offline è fondamentale per fornire ad ogni contatto un’offerta personalizzata. Un cliente abituato ad acquistare online con click and collect in negozio, ad esempio, ha delle aspettative specifiche. Questi non hanno nulla a che fare con un altro cliente che è più abituato a venire in negozio e ad utilizzare il clic e ritira solo in circostanze eccezionali, ad esempio durante le sue vacanze.

I vantaggi di un customer journey ottimizzato

Ottimizzare il customer journey grazie ai dati ha 3 vantaggi principali:

• Conoscere meglio i tuoi clienti: grazie a informazioni su età, posizione, canale di acquisto o mezzo di contatto preferito. Questa segmentazione consente un migliore controllo del ciclo di acquisto di ciascun prodotto nel tuo catalogo in base al profilo.
• Migliorare la fidelizzazione: una migliore conoscenza delle tipologie di clienti permette di comprendere meglio come mantengono o si allontanano dal brand.
• Impostare una strategia CRM su misura: grazie ai dati puoi adattare e accogliere nuovi clienti, inviare una mail di incentivo al 2° o 3° acquisto, inviare una mail ai clienti “che abbandonano”, inviare un questionario di soddisfazione.