Crea una mappa del percorso del cliente in 4 passaggi

Ne parliamo spesso: lo scopo della Marketing Automation è aumentare la rilevanza delle comunicazioni inviate a clienti e prospect. Quando è rilevante una comunicazione? Quando il messaggio giusto viene inviato nel contesto giusto all'utente giusto .

L'obiettivo quindi è raggiungere il destinatario esattamente al momento giusto, quando è più aperto e ricettivo alle nostre comunicazioni. Per fare questo, devi conoscere i loro movimenti, le loro preferenze e la loro identità.

Loro chi sono? Quale percorso (digitale) seguono per ottenere informazioni, notizie o suggerimenti? Quali canali usano e come? In breve, è importante profilare e segmentare accuratamente il database .  

Come funziona l'automazione del marketing?

Perché creare una mappa del percorso del cliente

Negli ultimi anni, il percorso del cliente è decisamente cambiato e continua ad evolversi a un ritmo estremamente veloce. In pochissimo tempo siamo passati da comportamenti di acquisto lineari a comportamenti estremamente complessi attraverso decine di canali di comunicazione (luoghi dove consumiamo informazioni) e dispositivi (strumenti attraverso i quali le informazioni ci arrivano come desktop, cellulari, smart TV o smartwatch ).

Ogni punto di contatto tra l'utente e il brand è noto come touch point: per l'azienda è fondamentale conoscere tutti i suoi touch point, mapparli e gestirli.

Come facciamo a svelare questo e ad assicurarci di inviare comunicazioni veramente pertinenti? Abbiamo bisogno:

• Intercettare utenti che hanno mostrato interesse all'acquisto di un determinato prodotto attraverso il loro comportamento e acquisti precedenti (profilazione)
• Invia a questi utenti un messaggio ad hoc (segmentazione)

Sembra facile, ma non lo è. Facciamo un esempio pratico .

1. Tipo di e-commerce: prodotti di bellezza
2. Promozione: creme antietà per le donne
3. Strumento: Newsletter

Secondo il marketing 'tradizionale' potremmo effettuare una segmentazione basata sul “genere: le donne”. È meglio di niente, ma non basta. Il messaggio non è rilevante per i seguenti motivi:

1. Segregazione insufficiente: è improbabile che una donna di 20 anni sia interessata a un prodotto antietà che può anche essere costoso. Dovrebbe essere ulteriormente segmentato per età, scontrino medio, ecc.
2. Segmentazione fuori bersaglio: un uomo di 20 anni (quindi completamente fuori bersaglio) potrebbe aver bisogno di fare un regalo a sua madre e quindi mostra interesse per il prodotto antietà durante la navigazione nel sito web.

Quindi, prima di iniziare qualsiasi progetto di Marketing Automation, è fondamentale investire la giusta quantità di tempo e budget in:

1. Mappare i punti di contatto tra il cliente e l'azienda
2. Analizzare l'interazione tra l'utente e ciascuno di questi punti di contatto
3. Usarli per fissare obiettivi e KPI per il marketing
4. Integrazione dei dati raccolti ed esecuzione della profilazione

Impara a migliorare il tuo modo di fare la profilazione degli utenti >

Come progettare una mappa del percorso del cliente

1. Determinare i punti di contatto tra il cliente e l'azienda

Esistono diversi punti di contatto tra il cliente e l'azienda, il che significa che devono essere identificati e mappati con cura:

In generale, ogni azienda sa quali sono i principali punti di contatto con i propri utenti. Tuttavia, spesso accade che alcuni punti di contatto sfuggano e non vengano gestiti correttamente, con conseguente perdita di opportunità di instaurare un dialogo proficuo con il potenziale cliente.

2. Stabilire la modalità di interazione tra l'utente e il touch point

Ok, sappiamo quali sono i punti di contatto. Ma come si comportano gli utenti rispetto a ciascuno di essi?

• Quanto tempo trascorrono su ogni punto di contatto?
• Quali azioni compiono?
• Qual è l'obiettivo delle loro interazioni?

3. Stabilisci obiettivi e KPI

Una volta terminata la mappa, è importante impostare obiettivi e KPI (indicatori di performance) in base alla modalità di interazione dell'utente con ogni singolo touch point. Ad esempio, per i siti Web l'attenzione è rivolta alla navigazione e allo shopping degli utenti; per i social media il focus è sulle interazioni utente/brand/concorrenza; per offline si tratta di comportamenti di acquisto, ecc. Quindi, a puro titolo di esempio:

• Sito web: obiettivo è il traffico, KPI sono le visite
• Social media: obiettivo è engagement, KPI sono interazioni
• Eventi: obiettivo è consapevolezza, KPI sono partecipanti
• DEM promozionali: obiettivo sono le conversioni, KPI è il numero di ordini

E così via.

Integrazione dei dati raccolti, dalla mappatura alla profilazione

La mappatura dei punti di contatto e la definizione di obiettivi e KPI per ciascuno di essi non sono ancora sufficienti. Dobbiamo far “interagire” tra loro i dati raccolti per rimuovere l'anonimato dell'utente e creare una “carta d'identità” univoca.

Cosa sappiamo dei nostri utenti? Innanzitutto abbiamo una carta d'identità univoca per ogni utente, che ci permette di tracciare il suo comportamento sui touch point dell'azienda. È ora possibile profilare ogni identità nel database in base a dati demografici e comportamentali.

Esistono due tipi principali di dati a cui accediamo: dati demografici (ovvero relativi a informazioni utente "statiche") e dati comportamentali.

Dati demografici

Queste sono le classiche informazioni utilizzate per creare le buyer personas tradizionali. Questi includono:

• nome di battesimo
• Cognome
• E-mail
• Telefono
• Età
• Città/Città

E così via. Si tratta di un'informazione essenziale quando si esegue una segmentazione basata su dati geografici o personali, ma dovrebbe anche essere integrata con informazioni sul comportamento. Come sottolineato in precedenza, un maschio di 20 anni che desidera dare a sua madre una crema antietà è un cliente ad alto potenziale che non sarebbe stato intercettato dalla sola segmentazione demografica.

Dati comportamentali

Questi sono i dati raccolti analizzando l'interazione tra l'utente e i touch point , che delinea con precisione il comportamento, gli interessi e le attitudini dell'utente sulla base di fatti, piuttosto che dati teorici. Queste informazioni includono:

1) Frequenza di acquisto:

• Acquirente frequente
• Acquirente sporadico
• Acquirente VIP
• Acquirente fedele

2) Recency, ovvero l'ultima data di interazione:

• Utente attivo
• Inattivo
• Perduto

3) Data di acquisto:

• Scontrino medio di vendita
• Carrello medio
• Categorie e prodotti più acquistati
• Stagionalità
• eccetera.

4) Modalità di interazione con i vari touch point:

• Canali (SMS, sito web, email, ecc.)
• Dispositivo (cellulare, scrivania, tablet)
• Rete sociale
• Chat dal vivo
• eccetera.

Tornando all'esempio dell'e-commerce che vende prodotti di bellezza, in questo modo possiamo ora allargare i nostri target non solo a segmenti statici estrapolati con dati quantitativi (es. donne con più di 60 anni che hanno già acquistato un prodotto antietà 6 mesi fa ). Possiamo inviare comunicazioni univoche anche a uomini di 20 anni (dati demografici) che magari hanno visto la categoria dei prodotti antietà e hanno utilizzato la live chat per scoprire qual è il miglior prodotto per le donne di età superiore ai 60 anni (interazione con l'azienda punti di contatto) e che sono acquirenti abituali (frequenza).