In che modo l'utilizzo di un CDP può risolvere le sfide nell'attivazione e personalizzazione dei dati

La tecnologia è finalmente avanzata al punto in cui i professionisti del marketing possono utilizzare i dati in tempo reale in modo significativo per i clienti e redditizio per le aziende.

Abbiamo fatto molta strada da "persone che hanno comprato questo, hanno comprato anche quello". Considera l'esperienza di un cliente rappresentativo che chiameremo Jane. Jane, madre benestante e sposata e proprietaria di una casa, fa acquisti presso un rivenditore nazionale di abbigliamento online, nel negozio e occasionalmente tramite l'app. Quando visita il sito web del rivenditore alla ricerca di abbigliamento da palestra, trova scelte di stile basate su acquisti precedenti, acquisti di clienti con profili come il suo e stili di abbigliamento da palestra acquistati più frequentemente nei fine settimana. Aggiunge uno dei top da palestra in offerta al suo carrello e fa il check-out.

Fatta eccezione per un'e-mail di follow-up, la maggior parte delle interazioni con il cliente si ferma qui. Ma ecco come appare questo esempio quando attiviamo i dati di Jane: tre giorni dopo il suo acquisto online, il rivenditore invia a Jane un'e-mail a tema sanitario. Incuriosita, fa clic sul collegamento e guarda un video su come allevare bambini sani. Una settimana dopo, riceve un messaggio su iPhone che la spinge a utilizzare l'app mobile del negozio per sbloccare uno sconto del 15% per un giorno sulle attrezzature per l'allenamento. Sebbene non abbia mai acquistato tali articoli presso questo rivenditore, Jane approfitta dell'offerta e acquista una nuova borsa sportiva. Quello che era iniziato come un semplice compito di acquistare abbigliamento da palestra ha finito per essere un'esperienza molto più coinvolgente.

Tale marketing attivato dai dati basato sui bisogni, sugli interessi e sui comportamenti in tempo reale di una persona rappresenta una parte importante del nuovo orizzonte di crescita. Può aumentare le vendite totali dal 15 al 20 percento e le vendite digitali ancora di più, migliorando significativamente il ROI sulla spesa di marketing attraverso i canali di marketing: da siti Web e app mobili a, in un futuro non troppo lontano, visori VR e auto connesse.

Piattaforma dati dei clienti: risolvere la sfida continua della vera personalizzazione

Le aziende sperimentano regolarmente la verifica dell'impatto delle diverse esperienze dei clienti, ma lo fanno in modo isolato. Quando cercano di crescere, si scontrano con la sfida di capire a cosa dare la priorità.

Questa è una sfida che ha continuato ad affliggere i professionisti del marketing, nonostante la promessa di soluzioni come la gestione delle relazioni con i clienti (CRM), la gestione dei dati master (MDM) e la gestione delle risorse di marketing (MRM). Queste soluzioni possono aiutare le aziende a consolidare e ottimizzare i dati, gestire la segmentazione, organizzare il flusso di lavoro e migliorare le relazioni con i clienti. Ma non sfruttano appieno i segnali digitali forniti dai clienti. Invece, si basano su "list pull", segmentazione di base e campagne antiquate, che mancano del processo decisionale automatizzato, della modellazione adattiva e dell'utilizzo agile dei dati per aumentare le interazioni personalizzate.

Entra nella Customer Data Platform (CDP), una piattaforma per la scoperta dei dati e la "decisione" (vale a dire, il processo decisionale automatizzato). Il CDP consente ai professionisti del marketing di ridimensionare le interazioni con i clienti basate sui dati in tempo reale. E sebbene CDP non sia davvero entrato nel Gartner Magic Quadrant o Forrester Wave, sta gradualmente diventando un concetto standard del settore, con l'emergere di un gruppo piccolo ma crescente di piattaforme di terze parti che presto modelleranno la categoria.

Quattro passaggi per attivare efficacemente i tuoi dati

Incorporare un CDP nella tua organizzazione, che si tratti di un sistema di gestione dei dati anagrafici esistente o di gestione delle relazioni con i clienti o di partire da zero, richiede la padronanza di quattro aree:

1. Base dati: costruire una visione completa del cliente

Molte aziende hanno già gli elementi per una visione relativamente completa del cliente. Ma risiedono in tasche discrete in tutta l'azienda. È solo quando i dati sono collegati che diventano pronti per l'uso. Il CDP prende i dati già in possesso di un'azienda, li combina per creare un profilo cliente significativo e li rende accessibili a tutta l'organizzazione.

"Nutrire" il CDP inizia combinando quanti più dati possibili e sviluppandoli nel tempo. La creazione di modelli che raggruppano i profili dei clienti che si comportano e creano valore in modi simili richiede analisi avanzate per elaborare i dati e l'apprendimento automatico per perfezionarli. Nel tempo, man mano che il sistema "apprende", questo approccio genera sottosegmenti di clienti sempre più granulari. I segnali che il consumatore lascia (es. una visita al sito, un acquisto su un'app, l'interesse espresso sui social media) possono quindi ampliare il set di dati, consentendo all'azienda di rispondere in tempo reale e pensare a nuove modalità di coinvolgimento ancora una volta. Inoltre, le informazioni raccolte vanno oltre la risposta di un cliente a una campagna specifica, ad esempio promuovendo uno sviluppo del prodotto più mirato.

2. Decisione: estrarre i dati per agire sui segnali

La funzione decisionale consente ai professionisti del marketing di decidere quale sia il miglior contenuto da inviare a un determinato cliente per un dato tempo e canale. I clienti vengono valutati in base al loro valore potenziale. Una serie di regole aziendali e modelli di regressione (sempre più eseguiti tramite l'apprendimento automatico) abbina quindi messaggi, offerte ed esperienze specifici a quei punteggi dei clienti e dà la priorità a ciò che viene consegnato e quando. Ciò consente alle aziende di apportare importanti miglioramenti al modo in cui interagiscono con i propri clienti sviluppando un coinvolgimento più pertinente e personalizzato, all'interno di un singolo canale o attraverso canali, in base ai segnali comportamentali di un cliente. Questi segnali possono essere di base, come "carrello abbandonato" o "sfogliato ma non acquistato" o più sfumati, come attività per segmento e ora del giorno, ricavati dai dati dei clienti di mining. In effetti, questi segnali diventano trigger che invocano un'azione. Un motore decisionale sviluppa una serie di trigger e risultati basati su segnali e azioni che l'azienda intraprende in risposta.

Le aziende più sofisticate creano un modello decisionale che funziona su tutti i canali di distribuzione. Ciò richiede tecniche avanzate di modellazione e analisi per identificare l'impatto di un canale su un altro mentre un cliente procede lungo il suo percorso decisionale. Un'agenzia di viaggi ha adottato questo approccio di recente e ha notato che il coordinamento dei messaggi tra i canali ha portato a un aumento del 10-20% dei tassi di conversione e del valore della vita del cliente.

Il processo decisionale efficace si basa su test ripetuti che convalidano e perfezionano ipotesi e risultati. Nel tempo, questi possono diventare sempre più sofisticati man mano che i modelli e gli algoritmi si costruiscono l'uno sull'altro.

3. Design: crea rapidamente le offerte, i messaggi e le esperienze giusti

Capire i tuoi clienti e come coinvolgerli conta poco senza i contenuti da consegnare loro. La progettazione di grandi offerte, tuttavia, è ostacolata dal fatto che le funzioni e i dipartimenti all'interno delle aziende tendono a operare come mini feudi. I proprietari di ogni canale testano e coinvolgono i consumatori esclusivamente all'interno del proprio canale. I vantaggi reali possono verificarsi solo quando le aziende si spostano in "war room", riunendo persone provenienti da funzioni rilevanti (marketing, digitale, legale, merchandising e IT/DevOps) che si concentrano su specifici segmenti o percorsi di consumatori.

Questi team hanno una chiara titolarità delle priorità dei consumatori e la responsabilità di rispettarle. Il team interfunzionale sviluppa continuamente nuove idee, progetta ipotesi su come coinvolgere i clienti, escogita esperimenti e crea offerte e risorse. L'analisi aiuta a dimensionare le opportunità, testare l'impatto e ricavare informazioni dai test. Tale contenuto viene quindi taggato in modo che possa essere associato a un trigger ed essere pronto all'uso quando necessario.

4. Distribuzione: fornire esperienze tra piattaforme

I sistemi di distribuzione sono semplici "tubi" che inviano l'annuncio o il messaggio che li ha alimentati. Spesso possono essere piuttosto manuali e semplicemente inviare comunicazioni ad ampi segmenti di persone con poca personalizzazione. Ma collega il motore CDP, con i suoi trigger predeterminati e i contenuti taggati, a quel sistema di distribuzione e uno strumento di marketing precedentemente smussato diventa molto più diretto inviando messaggi specifici a distinti sottosegmenti di clienti attraverso tutti i canali indirizzabili.

Quel sistema di distribuzione è spesso una piattaforma stessa che vive nel cloud. Anche altre soluzioni "point" (soluzioni di tecnologia di marketing per un compito specifico) possono essere collegate al CDP. Le migliori piattaforme di distribuzione creano un ciclo di feedback che invia i dati di risposta, coinvolgimento e conversione dei clienti al CDP. Tale meccanismo consente alla CDP di crescere ed evolversi (ad esempio, rispondendo al cambiamento delle regole di business o dei punteggi di propensione al cliente), perfezionando i risultati positivi ed eliminando quelli non riusciti. Ricordi Jane? Se ha ricevuto più di un numero specificato di tocchi in un periodo di una settimana, le regole aziendali sopprimerebbero i messaggi aggiuntivi per proteggere la sua esperienza e il sentimento verso il marchio.

Implementazione del quadro di attivazione dei dati

A differenza di una trasformazione IT all'ingrosso, l'implementazione di una CDP non è una sostituzione degli attuali sistemi di dati dei clienti, ma piuttosto una soluzione operativa in grado di sfruttare i sistemi esistenti. Nella nostra esperienza, molti marketer hanno già una gran parte dell'equazione marketing-tecnologia interna; non lo stanno usando correttamente. La promessa di un marketing one-to-one attivato dai dati non solo è possibile, ma è sempre più attesa dai clienti di oggi. Ora è la chiave per trasformare semplici transazioni con i clienti in relazioni durature.

Kai Vollhardt è un partner presso l'European Marketing & Sales Practice di McKinsey e coordina l'esperienza del cliente globale e la personalizzazione del lavoro su scala. In questa veste, serve clienti principalmente in Europa e Nord America su strategia, trasformazioni commerciali e ottimizzazione del percorso del cliente.

*L'autore desidera ringraziare Julien Boudet, Brian Gregg, Jason Heller e Caroline Tufft di McKinsey & Company per i loro contributi a questo articolo.