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Oggi, la necessità di conoscere i propri clienti in maniera approfondita fin nei singoli dettagli è più forte che mai. I customer insights comprendono i comportamenti di acquisto, le abitudini, i gusti e le preferenze che, se elaborati in modo intelligente, permettono di prendere decisioni strategiche, guidando gli utenti in tutte le fasi del journey e producendo valore dalla relazione con il brand.
L'interazione è costruita e proposta dall'azienda, ma è all'utente che spetta la scelta finale: come attuare una strategia omnicanale, real time e one-to-one per realizzare la migliore customer experience possibile?
Continua la lettura per scoprire come valorizzare i dati per dare vita a nuovi efficaci strumenti di fidelizzazione!
Definizione e significato di customer insights
Quello di customer insight (o consumer insight) è il processo di comprensione e interpretazione dei dati relativi ai clienti, dei comportamenti di acquisto e degli eventuali feedback raccolti, finalizzato a realizzare una proposta più efficace in termini di prodotti o servizi.
Come si usano i customer insights?
L’utilizzo degli insights può riguardare diversi ambiti, tra cui:
- lo sviluppo di strategie di mercato basate su dati reali
- la scelta delle tipologie di prodotti o servizi da promuovere
- l’invio di contenuti di marketing personalizzati per specifico segmento di utenti
- l’aggiornamento dei prodotti per andare incontro alle nuove esigenze dei clienti
In tutti quei settori in cui il rapporto diretto con l’utente è protagonista - food, hospitality, retail, fashion ma anche nello sport - i dati sono il motore principale per potere realizzare una nuova e innovativa forma di Digital Customer Engagement potenziato e sempre attivo, raggiungendo così l'obiettivo di fidelizzazione dei clienti.
Un esempio?
Poniamo il caso di una APP per ristorante:
📲 in fase di registrazione il cliente dichiara eventuali intolleranze o allergie alimentari in anagrafica
⚙️ l’informazione viene incrociata con le schede prodotto del brand
❌ se il cliente ha dichiarato un’intolleranza, il sistema scarterà dalla vetrina da proporre tutti i prodotti che contengono il ‘tag allergeni’ “latte e derivati”
💘 il cliente riceverà solo suggested promotion in linea con le proprie esigenze
Si tratta solo di un esempio, ma le potenzialità di creare comunicazioni iperpersonalizzate sfruttando i customer insights a disposizione sono davvero infinite!
Le applicazioni basate sul Machine Learning sono soluzioni adatte a qualsiasi settore, perché consentono di dare forma a un customer journey circolare e infinito, capace di aggiungere valore alla relazione brand-cliente e di definire un nuovo tipo di fidelizzazione, più stabile e duratura proprio perché promuove il rapporto oltre il momento specifico dell’acquisto.
Il Machine Learning è infatti in grado di raccogliere e analizzare tutti i "sensi digitali” - spesso frammentati e dispersi - in un unico contenitore.
In questo modo, si concretizza il concetto di omnichannel: grazie a un presidio puntuale di tutti i touchpoint a disposizione dell'utente nella relazione con il brand, si possono fornire risposte in tempo reale e in ogni luogo.
3 best practice per ottenere il massimo dai customer insights
1. Raccogliere tutti i dati relativi al cliente
Avere un’idea approssimativa del profilo del cliente non è più sufficiente per essere competitivi oggi. è fondamentale conoscerne i comportamenti e le motivazioni che conducono all’acquisto, per poterlo incentivare. In questo modo, le comunicazioni possono essere concentrate solo su ciò che è davvero rilevante per l’utente.
2. Condividere le informazioni
All’interno dell’organizzazione, l’accesso alla soluzione di Customer Engagement dovrebbe consentire di visualizzare le informazioni per prendere decisioni strategiche. Inoltre, i dati devono essere organizzati in modo da garantire sempre un’esperienza cliente eccellente.
3. Prendere iniziative basate sui dati
I dati sono essenziali per fondare le strategie del brand su basi solide e concrete. Il Machine Learning e l’Intelligenza Artificiale aiutano a prevedere ogni possibile frizione nel customer journey e a ottimizzare l’esperienza.
Nell’articolo di oggi abbiamo parlato di customer insights e abbiamo visto come la conoscenza di ogni dettaglio del singolo cliente - dal comportamento di acquisto alle abitudini, dagli interessi alle preferenze - permetta di creare un nuovo journey personalizzato e strategico.
Questa costruzione di esperienze su misura trova la sua realizzazione in un mix di Gamification tramite Realtà Aumentata e di un sistema digitale premiante, che incentiva l'acquisto attraverso suggested promotion, upselling e cross-selling personalizzati.
Tutto questo è possibile attraverso una APP ottimizzata: Imagonist, la soluzione Data Driven che raccoglie in maniera sistematica e intelligente i dati dell'utente - attraverso ogni tipo di attività.
Il suo supporto al business aiuta a creare strategie nuove, ad esempio per portare i clienti nei negozi fisici, tramite Gamification con punti spendibili all’interno dello store più vicino (grazie al modulo di localizzazione di prossimità). Una volta in negozio, con beacon, giochi o instant win, si possono creare journey personalizzati che stimolino cross & upselling, aumentando lo scontrino medio.
Imagonist è in grado di gestire l’integrazione tra l’esperienza fisica e digitale, presupposto fondamentale all’ottimizzazione dell’esperienza. Vuoi scoprire tutti i suoi moduli e le funzioni innovative?
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