Segmentazione del profilo: i vantaggi della personalizzazione del cliente

I marketer moderni dedicano molto tempo e sforzi per ottenere la "personalizzazione 1:1". Cercano continuamente modi per ottimizzare i contenuti per esperienze di marca migliori e più personalizzate, che portano a un aumento delle entrate e alla fedeltà al marchio, e nulla di tutto ciò sarebbe possibile senza la segmentazione del profilo. Prima di preoccuparti di un'altra parola d'ordine o termine che devi conoscere, non farlo. Abbiamo alcuni fantastici esempi di segmentazione del profilo per te.

Tuttavia, nessun marketer è in grado di creare manualmente contenuti personalizzati per ogni cliente nel proprio database. Non importa quante centinaia di migliaia o milioni di contatti ha un marchio, solo immaginare il tempo necessario per quella personalizzazione è sbalorditivo. Invece, per consentire la personalizzazione, gli esperti di marketing fanno molto affidamento sulla segmentazione del profilo del cliente .

Il problema è che anche la segmentazione è diventata così incredibilmente complessa che è altrettanto scoraggiante segmentare manualmente il pubblico quanto personalizzarlo.

Per connettersi con i clienti a livello personale, i marchi leader si affidano alla segmentazione del profilo dei clienti abilitata dall'intelligenza artificiale (AI) e dai dati, in particolare dai dati proprietari.

Dati proprietari e segmentazione del profilo del cliente

I dati di prima parte sono semplicemente informazioni che raccogli direttamente dal contatto e che hai il permesso di utilizzare. Ogni volta che un contatto interagisce con il tuo marchio e ne registri i dettagli, generi dati proprietari. Gli esempi includono feedback dei clienti, dati sugli acquisti in negozio, dati sui social media e dati di sondaggi.

I dati proprietari includono una serie di vantaggi:

1. Affidabile. Poiché questi dati provengono direttamente dal tuo contatto, sono di qualità superiore e più accurati rispetto ai dati di seconda o terza parte, che provengono da fonti indirette.
2. Conveniente. I dati di prima parte sono meno costosi dei dati di seconda o di terza parte acquistati da altre aziende o aggregatori di dati. Naturalmente, i marketer hanno bisogno della tecnologia per raccoglierlo.
3. Conforme. Con più normative come GDPR e California Consumer Privacy Act (CCPA), le aziende devono assicurarsi che i dati che stanno utilizzando non causino loro problemi legali. I dati di prima parte forniscono il controllo sull'ottenimento del consenso del cliente per utilizzarli.
4. Pertinente. I dati che gli esperti di marketing ottengono da fonti di seconda e terza parte possono o non possono essere rilevanti per la loro interazione con i clienti.

I dati pertinenti e proprietari sono la linfa vitale della segmentazione del profilo del cliente.

Prendi l'esempio del lancio di un nuovo accessorio per elettrodomestici da cucina. Utilizzando i dati proprietari che hai raccolto, puoi scegliere come target particolari gruppi di clienti. Potresti voler commercializzare tre gruppi: clienti che hanno acquistato l'apparecchio nell'ultimo anno; clienti che hanno acquistato almeno altri due accessori per l'apparecchio; e quelli che leggono ricette correlate sul tuo blog.

Utilizzando l'automazione all'interno di una piattaforma di coinvolgimento dei clienti, puoi impostare campagne con messaggi pertinenti ai gruppi segmentati. Man mano che i clienti interagiscono con il tuo marchio, alcuni intraprenderanno azioni che li inseriranno automaticamente in uno dei segmenti, che quindi attiveranno la campagna pertinente.

Senza dati proprietari, una campagna personalizzata come questa non sarebbe mai possibile.

Esempi di segmentazione del profilo: 3 brand scoprono i vantaggi della personalizzazione

Un esempio ipotetico è carino, ma gli esempi di segmentazione del profilo nella vita reale sono più divertenti e illuminanti.

Tre marchi utilizzano dati proprietari per offrire esperienze personalizzate e pertinenti e ne hanno scoperto i principali vantaggi:

1. Innovasport: il programma di fidelizzazione dei clienti è esploso dopo la segmentazione
2. Orlebar Brown: la rimozione dei silos di dati ha fornito CX e coinvolgimento straordinari
3. BrandAlley: i messaggi pertinenti hanno aumentato il volume medio degli ordini del 10%

Innovasport: la segmentazione dei clienti potenzia il programma fedeltà

Un programma fedeltà è una ricca fonte di dati proprietari. Innovasport, un importante rivenditore di articoli sportivi, ha lanciato un nuovo programma fedeltà chiamato Legends per comprendere meglio il ciclo di vita dei clienti e ottenere informazioni più approfondite sulle preferenze dei clienti.

Innovasport ha progettato Legends come un programma a più livelli, segmentando i clienti in persone con una spesa bassa, media e alta. In questo modo, il team di marketing è in grado di offrire sconti su misura per il cliente in base al suo comportamento di acquisto. Offrono anche una campagna di benvenuto con facile visibilità sui vantaggi e sui premi del programma e comunicazioni in tempo reale. Il programma è progettato per aumentare sia la frequenza di acquisto che il valore medio dell'ordine (AOV).

Solo due mesi dopo il lancio iniziale, il programma Legends è cresciuto fino a raggiungere i 350.000 membri. Non solo, ma il loro tasso di apertura delle e-mail è aumentato dall'8% al 35-40%.

L'utilizzo del messaggio giusto per raggiungere il pubblico giusto crea un impatto duraturo sulle relazioni con i clienti.

Orlebar Brown: la CX personalizzata ottiene risultati sorprendenti

Segmentando i clienti in relazione al loro ciclo di vita di interazione con un marchio, gli esperti di marketing possono personalizzare in modo più efficace i loro messaggi. Possono anche adottare misure per riportare i clienti in carreggiata se stanno per allontanarsi.

"Sfrutta se un cliente è nuovo, se è attivo, non è coinvolto e anche quando diventa inattivo", afferma Sebastiano Elia, Head of CRM & Customer Insight, Orlebar Brown, un rivenditore di costumi da bagno per uomo.

All'inizio, il marchio ha lottato con la personalizzazione a causa dei silos di dati e dei sistemi che non erano in grado di comunicare tra loro. Tuttavia, consolidando i propri dati in una piattaforma unificata di coinvolgimento dei clienti, hanno fatto progressi sorprendenti.

Orlebar è passata dall'uso del nome all'adattamento dei messaggi agli acquirenti in base alla fase del loro ciclo di vita. Attraverso l'analisi dei dati e strumenti come l'affinità visiva, Orlebar può fornire consigli su misura e accogliere meglio i nuovi clienti, coinvolgere i clienti attivi e invogliare i clienti che hanno disertato a tornare all'ovile.

BrandAlley: sfruttare la potenza dell'IA e dei dati proprietari

Il marketing ha l'opportunità di rimanere rilevante rimanendo al passo con i cambiamenti nelle tendenze dei consumatori. Quando gli interessi del consumatore cambiano inevitabilmente, dovrebbero poter fluire liberamente da un segmento all'altro.

BrandAlley invia un elevato volume di e-mail ai propri clienti. Grazie all'adozione dell'IA per il coinvolgimento dei clienti, BrandAlley è stata in grado di indirizzare strategicamente i clienti con messaggi pertinenti.

"Ci siamo assicurati di parlare con i clienti giusti nella lingua giusta", afferma Alexandra Vancea, Head of Marketing, BrandAlley

Il team di marketing ha registrato un aumento del 10% del valore medio degli ordini in un particolare segmento del ciclo di vita del cliente. Sono stati anche in grado di riconquistare il 24% dei clienti che avrebbero probabilmente disertato.

Ottieni una personalizzazione 1:1 con la segmentazione del profilo

I dati proprietari sono vitali per la segmentazione automatizzata del profilo del cliente. Senza di essa, il marketing personalizzato su larga scala è solo un sogno irrealizzabile, ma con esso i marketer possono parlare direttamente agli interessi dei clienti ed evitare di sprecare la loro attenzione su contenuti irrilevanti.

Con la piattaforma di coinvolgimento dei clienti che supporta tale automazione, i professionisti del marketing possono ottenere una personalizzazione 1:1 su larga scala e favorire un coinvolgimento eccezionale dei clienti.

I casi d'uso precedenti descrivono strategie di segmentazione basate sui livelli di spesa dei clienti, sul ciclo di vita dei clienti e sugli interessi dei clienti. Il modo in cui utilizzi i dati proprietari per segmentare il tuo pubblico dipenderà fortemente dal tuo obiettivo di marketing e dai tuoi prodotti. Altri punti dati comuni utilizzati per la segmentazione includono età, sesso, cronologia degli acquisti, frequenza di acquisto, preferenze del canale, acquisti in negozio rispetto a quelli basati sul Web e molto altro.

Dividere e conquistare!