Stiamo assistendo ad una vera e propria esplosione di dati, da ogni interazione fisica e su più canali. Volume, Varietà e Velocità sono le tanto citate caratteristiche di questo flusso continuo di “dati” che ne sottolineano l’abbondanza, la diversificazione, l’immediatezza e aggiungo anche la “veridicità”, relativa al valore informativo che è possibile estrarre dai dati. Avevo già scritto qui delle sfide che attendono le aziende e quale possibile direzione:

“Più che BIG conta la variety dei dati integrata. Quindi non tanto solo le dimensioni, ma interessa integrare dati non strutturati con dati strutturati, ovvero vari dati di comportamenti on line con dati transazionali con l’auspicio di una maggiore profondità di analisi, che possa portare  valore  reale per il consumatore”.

Qui trovate alcuni dati e considerazioni –  senza pretesa di esaustività, il tema è veramente ampio – tratti da studi, articoli e convegni, riscontrati anche confrontandomi con addetti ai lavori: a che punto sono le aziende nello “sfruttare” tale potenziale, quale la strategia guida,  quali sono le possibili risposte alla crescente domanda di aspettative del consumatore, quali personalizzazioni delle esperienze nei vari punti di contatto tra Brand e utente ed infine quali “avvertenze” ( da una ricerca).

COME RISPONDERE ALLE ASPETTATIVE “SEAMLESS” DEL CLIENTE: UN PERCORSO ANCORA LUNGO PER LE AZIENDE

Grandi quantità di dati raccolti risiedono spesso in silos differenti, non sono integrati tra loro e spesso non sono “guidati” da una gestione centralizzata che dovrebbe essere a beneficio di tutta l’organizzazione, di tutti i team; ancora oggi le aziende riscontrano difficoltà nella generazione di “insight”, nell’estrarre valore dai dati a beneficio del proprio cliente-consumatore:

“85% of marketers are unable to extract the full value from the data sources to which they have access.”

“Nel 2017 Gartner ha previsto che l’89% dei marketing leader si aspetta che l’esperienza del cliente sia la base principale per la differenziazione competitiva. L’obiettivo principale delle aziende è quello di creare relazioni dirette con il cliente sia per proteggere i profitti sia per innalzare le barriere ai nuovi ingressi”

“Dalla Ricerca degli Osservatori sulla Omnichannel Customer Experience emerge che la quasi totalità delle aziende raccoglie e immagazzina i dati di anagrafica cliente e informazioni di contatto (98% dei casi analizzati) e di storico di acquisto (86%), tipologie di dati tipicamente raccolte a livello di singolo individuo. Molto diffusa è, comunque, anche la raccolta di dati provenienti da sistemi di analytics su canali proprietari (79%), indagini di mercato e customer satisfaction (76%) e risultati delle campagne pubblicitarie online (74%): questi dati sono invece tendenzialmente gestiti a livello aggregato”

Molti touchpoints, esigenze sempre più evolute e diversificate del consumatore, portano ad una maggiore complessità ma anche tante nuove opportunità: in questo mondo digitale dove il consumatore è molto tracciabile.

Oggi l’azienda deve gestire al meglio tutte queste informazioni per mettere al centro della strategia la relazione con il consumatore che diviene uno straordinario vantaggio competitivo: è necessario quindi ridefinire i processi aziendali, la relazione con il cliente  attraverso la mappatura di ogni fase di interazione lungo tutto il percorso di acquisto, al fine di progettare quell’esperienza “seamless”, volta a soddisfare le sue aspettative.

Nell’interazione con il brand, i clienti si aspettano risposte nel momento di bisogno, nel contesto in cui essi agiscono e in tale momento l’informazione che l’azienda “fornisce” deve essere “relevant”, di interesse, pertinente e che risponda a quello che il cliente cerca.

QUALI DATI DEVONO GESTIRE  LE AZIENDE ?

Le aziende si trovano a dover gestire differenti tipologie di dati:

• dati dichiarati dall’utente, ottenuti da acquisti o dal web, da strumenti di tracciamento che fanno affidamento su dati certi della persona (per esempio dal login al sito aziendale, da CRM o dalle vendite…)
• dati probabilistici ottenuti da algoritmi statistici che sfruttano le informazioni possedute per tracciare un ipotetico profilo di un utente o per associare diversi comportamenti alla stessa persona.
• dati online e raccolti da tutte le fonti dati provenienti da attività pubblicitarie digitali e/o sistemi di data collection terzi web based, integrabili direttamente coi DMP (Data Management Platform).

Una ulteriore classificazione (questa la versione degli Osservatori del Polimi):

• I dati di prima parte: descrivono la relazione che l’utente ha con la marca, dalla prima interazione all’acquisto e permettono di creare profili di audience.
• I dati di seconda parte vengono dedotti dalle attività pubblicitarie dell’azienda; integrati ai precedenti danno un feedback sulla qualità della comunicazione pubblicitaria in termini di reach in target e delle interazioni rispetto al prodotto.
• I dati di terza parte provengono da terzi che mettono a disposizione le proprie properties con il fine di analisi del comportamento degli utenti.

“Dall’incrocio dei contenuti di questi tre grandi serbatoi si raggiungono risultati sofisticati, che meglio rispecchiano le esigenze e i desideri dei consumatore e che sono più performanti per chi utilizza piattaforme per identificare il lead tra i miliardi di utenti che popolano il web”.

“L’integrazione dei tre bacini permette la più completa visione sul comportamento del cliente o del prospect all’esterno del brand. Per garantire la corretta interpretazione di dati così complessi e articolati, oggi si utilizzano la c.d. Data Management Platform,  piattaforma tecnologica che:

• raccoglie, processa e organizza grandi quantità di dati sia proprietari sia forniti da seconde e terze parti
• permette di creare segmenti di utenti, arricchire informazioni sui propri clienti e identificare audience con determinate caratteristiche e interesse specifici
• consente di attivare direttamente attività di comunicazione, in particolare su piattaforme di Programmatic, e implementare la marketing automation in ottica data driven.

“La Data Management Platform riesce a delineare l’identità della persona, andando in profondità e comprendendo chi c’è dietro il profilo. La peculiarità di questa piattaforma consiste nella capacità di incrociare tutti i dati a disposizione anche con l’intelligenza (artificiale), combinando gli attributi socio-demografici agli interessi e comportamenti dell’utenza”.

La sfida sta proprio nella capacità di integrare nei sistemi aziendali sia dati da CRM/applicativi interni sia dati da fonti esterne, al fine di  rispondere al cliente in maniera “uniforme e coordinata” da ogni punto di accesso e creare ugual valore per il cliente su ogni punto di interazione. Come abbiamo visto finora, questi complessi processi di raccolta, integrazione, analisi e utilizzo del “dato” vanno “governati” con una strategia ben definita da parte dell’azienda.

LA STRATEGIA CHE GUIDA LA RICERCA DELLA “SINGLE CUSTOMER VIEW”

La gestione della conoscenza e del processo di creazione di una Data Management Platform non possono essere esternalizzati e,  nell’organizzare i flussi, l’azienda dovrà tenere conto del giusto equilibrio tra le persone e la tecnologia. La fase di pensiero, il LEARN, l’apprendere dell’essere umano, governa il flusso “SENSE, THINK AND ACT” derivante delle interazioni con il consumatore, guida l'”intelligence”, ben “orchestrata” su ogni punto di contatto, secondo un percorso metodologico esemplificato qui:

Questo continuo processo “virtuoso” di raccolta e scambio informazioni è da integrarsi nella Data Management Platform e, sulla base dei risultati delle interazioni, si può apprendere ed avviare un processo di ottimizzazione secondo lo schema “Learning, Control e Monitoring” sotto la supervisione “dell’umano” che controlla e “guarda” dentro i dati e controlla il processo.

Tale processo ha come obiettivo il riconoscere il cliente come univoco quando interagisce, ma ancora oggi, come rilevano i dati sopra, manca questo riconoscimento “sincronizzato” su ogni canale dal quale accede la persona; talvolta anche se identificato come  “singolo ID”, non si riesce a stare al passo con la velocità dei dati che vengono generati su ogni canale e interazione.

I problemi riscontati anche nelle ricerche citate sono raggruppati in tre principali categorie: “Data unification”, “Customer Insights take too much time”, e “Insights are not connected into every channel”.

“La sofisticazione dell’engagement” così altamente personalizzata e cross canale eccede la capacità dei processi aziendali: velocità, complessità e volumi di dati impattano sull’organizzazione e processi. Difficile quindi stare dietro a queste dinamiche altamente sofisticate, stiamo assistendo ancora ad attività di marketing “outbound” più che real time, coordinato su ogni canale.

Tale complessità nel flusso dei dati impatta su tre dimensioni aziendali: strategia, organizzazione e tecnologia.

La strategia deve guidare, coinvolgere tutta l’organizzazione e deve essere funzionale all’estrarre valore dalla tecnologia per il cliente finale. La linea strategica è quella della “Customer Obsession” per stare al passo con le aspettative crescenti: investire su tecnologie che tengano conto del comportamento del cliente, raccogliere dati, estrarre valore, agire sempre partendo da “insight driven” e  vedere quali specifici problemi  si devono risolvere nella relazione con il cliente.

Si dovrà arrivare a quell’unico punto di vista del cliente che deve essere un luogo unico per costruire profili di consumatori con dati aggiornati e profondi che possa poi alimentare  i “punti di contatto e relazione” dove il consumatore trascorre il proprio tempo.

 UN MODELLO DI  FUNNEL PER IDENTIFICARE IL VISITATORE WEB

Guidati da una chiara strategia interna aziendale, i processi devono essere orientati  a rispondere all’obiettivo di ottenere quella “single view” del cliente ovvero la capacità di collegare i comportamenti su diversi punti di contatto (es CRM, sito aziendale e campagne on line) ad un unico individuo, tramite link  “deterministico” (login da un sito) o tramite un incrocio di informazioni anonime dell’utente (IP, device, geolocalizzazione e comportamenti di navigazione).

Definita la strategia, la tecnologia o applicativi selezionati devono aiutare a tradurre in azioni successive: sarà necessario mappare i clienti conosciuti, i profili anonimi che visitano il mio sito, quelli riconosciuti e non, portarli ad un processo di identificazione tramite meccanismi di identificazione (vedi login/registrazione)

Il modello di funnel evidenziato porta, tramite varie tecniche di registrazione e processi di comunicazione, un visitatore sconosciuto ad un cliente “identificato”. Ma, non è finita qui, infatti quel cliente dovrebbe essere riconosciuto in ogni interazione e transazione da ogni “source” interna all’azienda. E’ importante integrare gli strumenti analitici in DMP/CRM al fine di comprendere il contesto dell’interazione, il ruolo dell’utente, il comportamento e l’ID lungo il loro journey.

Tecnologie e tools sono al servizio della strategia e delle azioni che devono determinare il contesto in cui si muove il cliente, quale storia mi dice, quali interazioni ha già effettuato, in quale fase, su quale device, cosa sta facendo ora, per poi determinare l’offerta appropriata, secondo una logica coordinata.

L’ATTIVAZIONE DEI DATI PER PER GENERARE COMUNICAZIONI PERSONALIZZATE

Come tradurre tutto ciò in azioni? Sempre più marketer guardano a come tradurre in azioni e a come attivare i dati così raccolti. Una volta creata la “vista unica” sul cliente e la generazione degli insight vi è la successiva fase dove i dati vengono utilizzati per generare iniziative di comunicazione, marketing o vendita profilate sulla base del consumatore a cui sono indirizzate (o del suo cluster di appartenenza).

Lo scopo è interagire con lo specifico cliente attraverso azioni per lui rilevanti, nel momento più opportuno, nel giusto contesto e attraverso il corretto canale.

Il fine ultimo è la personalizzazione di contenuti e la creazione di offerte per massimizzare la soddisfazione del cliente.

Tra i modelli di rilascio di informazioni, ovvero di risposte ai clienti nel momento del bisogno, contenuti, offerte e raccomandazioni personalizzate sono quelle di maggior diffusione, che noi stessi come utenti vediamo ogni giorno. Alcuni di questi modelli ottimizzano il tempo più corretto per inviare una mail personalizzata.

Quanto sono pronte le aziende e su quali canali sono più in grado di personalizzare l’esperienza al consumatore?

Secondo una ricerca di Forrester su un panel aziende straniere, l’87% degli intervistati è in grado di offrire esperienze personalizzate ai clienti solo tramite e-mail, il 61% può offrire esperienze personalizzate attraverso i social media e il 52% attraverso le mobile application (vedi figura sopra).

Tornando in Italia, secondo quanto riporta l’Osservatorio citato sopra:

“La Marketing Automation consente alle aziende di mettere in campo azioni di marketing, comunicazione e vendita più tempestive e di misurarne rapidamente l’efficacia: se l’utilizzo di regole e automazioni è piuttosto frequente a livello di singolo canale di contatto, le aziende italiane sono ancora lontane da un approccio integrato su tutti – o almeno molti – dei touchpoint a disposizione.

Mediamente le aziende analizzate integrano la metà dei touchpoint, solo il 16% delle aziende rispondenti alla survey dichiara, infatti, di gestire in maniera integrata tutti o quasi i propri punti di contatto e, inoltre, ben un quarto delle aziende interrogate non pratica alcuna gestione integrata.

Anche la personalizzazione del contenuto in funzione dell’utente che accede a un sito/app non è ancora particolarmente diffusa: il 29% delle aziende del campione lo fa, il 43% ci sta lavorando, ma il 28% non l’ha ancora inserita nella tabella di marcia.

Abbiamo visto che tra gli strumenti maggiormente utilizzati per creare esperienze personalizzate ci sono e-mail, social e app: un altro modello conosciuto a tutti noi, segnalato nell’analisi di Venture Beat, prevede il sistema delle “Recommendations“:

Tale modello è costruito sulla navigazione, il motore di intelligenza artificiale genera la proposizione per coordinare il tempo corretto per  proporre contenuti e offerte su diversi  canali: email, mobile (“inapp push tailored to the same behaviors to deliver a personalized experience”) website, facebook feed (“automatically re-engage directly in the feed with relevant upsells, content, discounts etc..”): nel modello sopra descritto di “INTELLIGENT ORCHESTRATION” le risposte sono “cross channel” e la campagna è definita dal meccanismo che coordina gli orari “giusti”.

La personalizzazione oggi è inviare alla giusta persona il giusto messaggio, nel giusto luogo, nel  momento giusto e al giusto device.

 

Per chiudere, secondo Forrester, ridefinire il sistema di personalizzazione significa oggi agire ai tre livelli citati sopra (strategia, tecnologia e livello organizzativo) con delle priorità per il futuro:

• Dare priorità alle strategie di personalizzazione in quanto le interazioni saranno sempre più cross-canale e dovranno fornire risposte adeguate  nel momento del bisogno del consumatore e nel contesto in cui si manifesta: questa mole di dati di contesto e comportamentali provenienti da più fonti sono da integrare nei differenti tools adottati dall’azienda.
• Identificare quali sono i principali punti di contatto con i clienti che richiedono un maggior “human touch” personalizzato: mappare il customer journey per identificare i punti “critici” dove interagisce il cliente per iniziare a “risolvere”  e migliorare  quell’esperienza.
• Allineare marketing e IT per raggiungere il successivo livello di personalizzazione che sarà sempre più il rilascio di  informazioni utili, contenuti ed esperienze.
• Investire in tecnologia, in ecosistemi di tools: web content management, modelli di “predictive analytics, campaign management, data management platforms e  product recommendations, to support dynamic personalization”. Integrare tale ecosistema di tecnologie e tools.
• Investire in soluzioni che siano “adaptive and predictive“: più dinamiche che possano adattarsi al contesto e al momento nel fornire una risposta immediata.
• Collaborazione con partners per creare ed eseguire la strategia e la tecnologia che rispondano ai business needs dell’azienda.

Per “chiudere bis”, ricordandosi che dall’altra parte ci sono delle “persone”, è bene  partire sempre da:

 

Se siete arrivati fin qui, grazie! Lasciate i vostri commenti, critiche o integrazioni.

• Forrester: The Power Of Personalization
• Qui il webinar “AI-powered marketing: Put your customer data to work”
• Osservatorio Omnichannel Customer Experience 
• DMA Italia

Altre fonti interessanti in tema di personalizzazione e DMP:

• Shoppers expect more personalization
• Recommended Just For You: The Power Of Personalization
• Building the DMP of tomorrow 

• 10 Predictions For AI, Big Data, And Analytics in 2018

Immagini: Creative Commons  by Maxim Basinski,  Carin Marzaro from the Noun Project