Ogni azienda è diversa: dal più piccolo negozio a conduzione familiare al più grande conglomerato multinazionale, le aziende e le organizzazioni coprono l'intera gamma di settori, prodotti, servizi e obiettivi. Ma c'è un elemento che unifica ogni azienda sotto una caratteristica comune: la necessità di clienti.
Oltre a questo, c'è la necessità di soddisfare le esigenze dei clienti.
I clienti sono la linfa vitale dell'intera azienda. Sia che essa operi all'interno dei mercati B2B o B2C, costruire il tuo marchio e far crescere la tua azienda significa soddisfare le esigenze dei clienti in modo migliore e con maggiore coerenza rispetto alla concorrenza. Sfortunatamente, c'è una differenza tra comprendere l'importanza della soddisfazione del cliente e sapere come raggiungere questo obiettivo.
Per capire chi sono i clienti, quali sfide devono affrontare, cosa si aspettano in termini di servizio e prodotti e cosa comporta l'esperienza complessiva del cliente, le aziende di successo assegnano all'analisi dei clienti la priorità assoluta.
A prima vista, l'analisi dei clienti è piuttosto semplice: significa utilizzare i dati per comprendere meglio i tuoi acquirenti. Tuttavia, tale processo è molto più articolato. Comprendere i clienti significa conoscerli a livello personale e demografico, raggrupparli in comportamenti e identificare le tendenze che seguono. In sostanza, si tratta di decodificare le azioni dei clienti in modo che le aziende possano ottenere dati da utilizzare nelle strategie che garantiscono il miglior risultato per il cliente.
A tal fine, un framework di analisi dei clienti efficace sarà generalmente composto da tre processi principali:
Prima di iniziare a raccogliere i dati dei clienti, dovresti avere un'idea di chi sono tali clienti. La mappatura del customer journey può aiutarti a visualizzare il processo che conduce i clienti verso un acquisto (e oltre), comprese tutte le potenziali interazioni e le fasi intermedie. Inoltre, anche se ulteriori dati possono certamente aiutarti a comprendere il customer journey, la creazione di una mappa preliminare fornirà un quadro più chiaro dei punti di contatto più adatti per la raccolta di dati utilizzabili.
Una volta mappato il customer journey, identificati i punti di contatto più rilevanti per i dati e individuate eventuali lacune in cui potresti perdere opportunità di raccolta dati, il passo successivo è iniziare a raccogliere i dati stessi. Ogni punto di contatto e interazione produce dati sui clienti: siti Web, social media, interazioni in negozio, e-mail, utilizzo delle app, clic pubblicitari, richieste di assistenza e supporto, ecc. Può anche essere utile assumere un atteggiamento più proattivo nella raccolta dei dati dei clienti tramite sondaggi e studi di ricerca sugli utenti.
I dati senza un obiettivo sono solo una perdita di tempo. Pertanto, è essenziale determinare quali obiettivi e risultati desideri ottenere dalla strategia di analisi dei clienti. I risultati dell'analisi dei dati sono in genere suddivisi in quattro categorie distinte:
- Prescrittiva
L'analisi prescrittiva affronta domande specifiche e le loro possibili risposte. - Descrittiva
L'analisi descrittiva offre informazioni sui comportamenti passati, rispondendo alla domanda "che cosa è successo?" - Diagnostica
L'analisi diagnostica fornisce ulteriori informazioni sul comportamento passato, rispondendo alla domanda "perché è accaduto?" - Predittiva
L'analisi predittiva esamina le possibili azioni future, rispondendo alla domanda "che cosa accadrà?"
Quali sono i vantaggi dell'analisi dei clienti? I possibili vantaggi possono influire su quasi tutti gli aspetti della tua attività, ad esempio l'interazione con i clienti e altro. Ciò è dovuto al fatto che una maggiore comprensione dei clienti e delle loro abitudini di acquisto ti consente di prevedere il futuro della tua azienda in modo più accurato. Più dettagliate ed efficaci sono le analisi, più sarai preparato ad affrontare le prossime tendenze e fornire interazioni pertinenti al momento giusto per far crescere l'azienda.
Più nello specifico, i vantaggi dell'analisi dei clienti includono quanto segue:
- Fidelizzazione della clientela ottimizzata
Mantenere un cliente esistente è sempre più conveniente rispetto ad attrarre e coltivare un nuovo cliente attraverso la pipeline. L'analisi dei clienti aiuta le aziende a comprendere i punti critici, le sfide e le esigenze dei loro acquirenti, in modo che possano fornire le risorse e il supporto giusti al momento giusto. Ciò si traduce in una maggiore fidelizzazione dei clienti e in un numero minore di clienti che valutano altre opzioni. - Costi ridotti di acquisizione dei clienti
Ogni dollaro speso per l'acquisizione dei clienti è un dollaro che deve essere compensato altrove. L'analisi dei clienti consente di concentrare le risorse finite sui canali e sulle strategie che si dimostrano più efficaci per il pubblico, garantendo che il denaro speso per l'acquisizione non venga sprecato. - Efficacia del servizio clienti ottimizzata
I clienti sono persone impegnate che danno valore al loro tempo; maggiore sarà lo sforzo necessario per interagire con le tue soluzioni di servizio clienti, minore sarà la loro soddisfazione. L'analisi dei dati dei clienti ti aiuta a semplificare le opzioni del servizio per migliorarne l'efficienza e l'efficacia, fornendo risultati più coerenti e soddisfacenti ai tuoi clienti e richiedendo loro meno impegno. - Maggiori ricavi
In quasi tutti i casi, il successo di un'azienda è legato alla propria redditività. La tua capacità di far crescere l'azienda e generare ricavi è legata ai tuoi clienti. L'analisi dei clienti offre una maggiore comprensione di ciò che i clienti desiderano e cosa occorre per condurli all'acquisto e per continuare a farlo negli anni a venire. Ciò va oltre la semplice promozione di prodotti e servizi esistenti; correttamente applicata, l'analisi dei clienti può infatti svelare esigenze non ancora soddisfatte utili alla creazione di prodotti e servizi futuri.
L'analisi dei clienti come processo deve includere tre fasi chiave per essere efficace. Queste fasi contribuiscono a garantire che i dati vengano acquisiti, legittimati ed esaminati completamente in modo da poter essere utilizzati in modo efficace. Queste fasi sono definite come segue:
Come affermato in precedenza, ogni interazione con il cliente rappresenta un'opportunità per raccogliere dati pertinenti. Ciò include ogni possibile punto di contatto, dall'analisi dei siti Web che illustra in dettaglio ciò che i visitatori visualizzano sulle tue pagine e le azioni che intraprendono, fino alle chiamate di assistenza e al coinvolgimento sui social media, ai dati raccolti attraverso le strategie di feedback dei clienti. Più dati vengono raccolti, più completo sarà il quadro della tua base clienti.
Sebbene l'obiettivo della fase di raccolta dei dati sia quello di raccogliere il maggior numero possibile di dati dei clienti (entro i limiti di legge), lo scopo della fase di convalida dei dati è quello di affinarli. I processi di convalida dei dati aiutano a filtrare i dati di qualità dei clienti da quelli superflui, lasciando solo le informazioni accurate, coerenti e affidabili. Spesso, una corretta convalida dei dati richiede un membro del team dedicato, incaricato specificamente di esaminare i dati, supportato da un'efficace piattaforma di analisi dei dati.
Infine, i dati raccolti e perfezionati devono essere analizzati. L'analisi corretta dei dati dei clienti dipende in larga misura dalla loro completezza. Gli utenti tipo ti aiutano a sapere chi sono gli acquirenti dei tuoi prodotti e/o servizi. Puoi eseguire la convalida incrociata dei dati con i casi d'uso dei clienti disponibili per creare un modello predittivo del comportamento dei clienti attuali e futuri in una determinata situazione. Correttamente implementata, l'analisi dei dati consente di identificare e definire le variabili dei clienti che hanno un impatto diretto sulla tua azienda, ad esempio come vengono a conoscenza del tuo prodotto, le caratteristiche che preferiscono e il motivo per cui non lo acquistano.
L'analisi dei dati è un processo che può includere il machine learning e soluzioni di automazione basate sull'IA per identificare schemi e creare workflow scalabili.
L'analisi dei clienti ha il potenziale di migliorare le conversioni, ridurre il tasso di abbandono dei clienti e migliorare l'efficienza operativa della tua azienda. Tuttavia, l'efficacia dell'analisi dei clienti e i vantaggi che offre dipendono dal tuo approccio verso di essi. Quando adotti una strategia di analisi dei clienti, prendi in considerazione le seguenti best practice:
I clienti di oggi non sempre utilizzano lo stesso canale per interagire con la tua azienda. Adottando un approccio omnichannel all'analisi dei dati, potrai avere un quadro più preciso del modo in cui i vari gruppi di clienti contattano la tua azienda e di come si presenta effettivamente il customer journey.
Un aspetto fondamentale dell'esperienza del cliente è la relativa soddisfazione, ossia in che misura i clienti ritengono che i propri obiettivi siano stati raggiunti grazie ai prodotti e servizi offerti. Spesso, rendere la soddisfazione del cliente parte integrante dell'approccio all'analisi dei dati dei clienti significa assumere un atteggiamento più aggressivo contattando direttamente i clienti tramite sondaggi e altre opportunità di feedback.
Le informazioni acquisite tramite l'analisi dei clienti non rappresentano sempre dati certi. Metti alla prova la precisione delle tue analisi. Effettua previsioni, prova soluzioni e documenta i risultati. Potresti essere in grado di individuare e risolvere tempestivamente i problemi all'interno della tua strategia in modo da poter perfezionare il tuo approccio per una maggiore precisione.
I tuoi clienti desiderano interagire con la tua azienda utilizzando i canali che meglio soddisfano le loro esigenze. La disponibilità su questi canali è essenziale, ma è necessario essere più che disponibili; è necessario essere attivi. Utilizza le analisi per determinare quali canali frequentano i tuoi clienti individuali e collettivi, quindi assegna loro la priorità per migliorare l'efficacia delle interazioni con i tuoi acquirenti.
Per il processo di analisi è essenziale l'organizzazione dei dati. I dati non devono mai essere in silo né semplicemente conservati in un data warehouse. Al contrario, è bene analizzare come i punti dati si connettono l'uno all'altro e raggrupparli per creare profili clienti e demografici. Le soluzioni platform-as-a-service (PaaS) delle analisi sono in grado di gestire molte attività gravose relative all'organizzazione e all'applicazione dei dati dei clienti.
Per un analista professionista, i numeri in una pagina rappresentano tutto lo storytelling necessario per comprendere il significato dei dati. Ciò non vale per gli stakeholder dell'azienda. Utilizzando la visualizzazione dei dati, ossia tabelle, grafici e altre rappresentazioni visive, puoi presentare i dati in modo appropriato agli addetti al marketing, ai team di vendita, ai dirigenti e ad altri. Tali stakeholder possono così agire facilmente in base ai modelli e alle informazioni che i tuoi dati hanno evidenziato.
Un approccio completo all'analisi dei dati dei clienti è possibile solo con gli strumenti di analisi appropriati. Le soluzioni di IA avanzate e di Business Intelligence consentono alle organizzazioni di vedere le connessioni e i modelli nascosti all'interno di enormi volumi di dati dei clienti. Per l'analisi dei clienti su larga scala, questa è un'area in cui la "Best practice" è realmente essenziale.
Ogni azienda dipende dai propri clienti e, in questa società sempre più digitale, tali clienti generano sempre dati. I dati dei clienti offrono informazioni sul modo in cui i essi agiscono e su ciò che apprezzano, ma con così tanti dati disponibili, creare una strategia di analisi dei clienti in grado di individuare i modelli nel caos può essere estremamente difficile. ServiceNow offre la soluzione a questo problema.
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