Approfondimenti Analisi della clientela basata sui dati

Dario Orlandi

Tempo di lettura: 3' 57''

Pubblicato il: 02/12/2022

Con il nome di customer analytics si definisce il processo che sfrutta i dati raccolti sulle azioni dei clienti e i sistemi basati sull’intelligenza artificiale per migliorare e ottimizzare la gestione del rapporto con i clienti.

Per esempio, l’analisi del tasso di abbandono dei clienti (churn rate) mostra quanto dura in media la relazione del cliente con un’azienda. Un alto tasso di abbandono mostra che i clienti stanno annullando i loro abbonamenti, restituendo prodotti o non sono interessati ad acquistare nuovi prodotti o servizi.

Spesso, l'aumento dei tassi di abbandono indica problemi di supporto del prodotto o del cliente. Mettendo in relazione questi problemi in anticipo, le aziende possono agire rapidamente e correggere la rotta, ad esempio creando nuovi programmi di fidelizzazione dei clienti, introducendo cambiamenti nei prezzi o rivedendo il programma di assistenza clienti. Anche quando le analisi del churn rate mostrano valori bassi, le aziende possono comunque identificare ciò che sta funzionando per rafforzare la fidelizzazione.

Gli scopi della customer analytics

Il vantaggio dell’approccio all’analisi dei clienti basato sull’intelligenza artificiale è che consente di effettuare valutazioni a partire dai dati. Le aziende possono sfruttare queste analisi per ottenere diverse informazioni interessanti; vediamo le principali.

Efficienza del marketing: analizzando ogni singolo cliente, il marketing può andare oltre il semplice (e limitato) rapporto tra investimento e numero di visualizzazioni ottenute. Sapere quali canali richiamano i clienti migliori consente di ridurre i costi e raggiungere meglio il target desiderato.

Fidelizzazione dei clienti: la fidelizzazione dei clienti è fondamentale per garantire un andamento costante degli affari. L'analisi della clientela può aiutare a scoprire caratteristiche comuni tra i clienti insoddisfatti e fornire indicazioni preventive sui clienti che sono sul punto di abbandonare l’azienda.

Coinvolgimento del cliente: i clienti coinvolti garantiscono una maggiore probabilità di concludere una vendita; tramite la customer analytics, le aziende possono proporre prodotti più appropriati ai potenziali clienti.

Aumentare le offerte: le aziende possono utilizzare l'analisi dei clienti comprendere meglio e più rapidamente le preferenze e le esigenze dei clienti, modificando poi prodotti o servizi per soddisfarle in modo più preciso e misurare il grado di soddisfazione complessivo. Questo permetterà di aumentare la fidelizzazione dei clienti e i tassi di conversione.

Tipologie di analisi dei clienti

Analisi della segmentazione: la clientela di tutte le aziende è composta da diversi gruppi distinti che hanno esigenze e aspirazioni differenti; cercare di indirizzare tutte queste persone nello stesso modo non è per nulla efficiente. La segmentazione consente di individuare questi gruppi e raggiungerli con messaggi, contenuti e supporto specifici.

L’analisi della segmentazione aiuta anche le aziende a cogliere nuovi gruppi che si formano nella clientela e comprendere le azioni e le motivazioni di questi clienti.

Analisi dell'acquisizione dei clienti: l’acquisizione di nuovi clienti è un elemento essenziale di qualsiasi attività: Le campagne di adesione possono essere preziose, ma è difficile sapere se i nuovi clienti che si stanno attirando sono davvero adatti ai prodotti o servizi proposti. Le analisi di acquisizione dei clienti consentono di misurare l’efficacia della strategia di adesione.

Gli strumenti di analisi consentono di calcolare il costo per lead, con l’obbiettivo di ridurlo al minimo. Si possono anche confrontare le caratteristiche di più campagne di annunci per determinare quale sia la più efficace.

Analisi del coinvolgimento dei clienti: i clienti interagiscono con le aziende in molti modi, tra cui l'utilizzo di altri prodotti e servizi, i social media, il clic sugli annunci pubblicitari, la lettura di newsletter e la misura del Net Promoter Score.

L’analisi del coinvolgimento dei clienti misura anche questi dati, rivelando quali campagne hanno maggiore presa sui clienti, quali problemi stanno emergendo riguardo all’abbandono dei prodotti (o dei servizi) e come i clienti ritengono l’offerta potrebbe migliorare.

Questo feedback è estremamente prezioso per chi si occupa del marketing, dei prodotti e delle offerte. Inoltre, mappare il percorso del cliente end-to-end può fornire nuove idee su dove intervenire per migliorare la personalizzazione o semplificare l'esperienza.

Analisi del lifetime value del cliente: alcuni clienti acquistano un prodotto o servizio solo una volta per provarlo, per poi non tornare mai più; altri invece stabiliscono un rapporto frequente e assiduo. Comprendere questo genere di differenze il più presto possibile è fondamentale il successo di ogni azienda.

L’analisi del lifetime value può aiutare a individuare quali tipologie di clienti hanno possono portare a un maggiore ritorno per gli investimenti di marketing e fidelizzazione; questo permette di concentrare le tue campagne di accesso e fidelizzazione sugli obbiettivi giusti, riducendo o sfruttando nel modo migliore il budget a disposizione.