Guida al Marketing Data Driven: Come Sfruttare i Dati per Migliorare la “Retention” dei Clienti

Hai mai sentito parlare di marketing data driven?

Quando si è in fase start-up, naturalmente i clienti sono pochi e si tende a sottovalutare l’importanza di gestire i “customer data” in modo adeguato. Poi il volume dei clienti cresce e diventa sempre più importante focalizzare sulla “retention”.

In genere, a prescindere dal tipo di business in cui si opera, vale la legge di Pareto. L’80% del fatturato arriva dal 20% dei clienti e, di conseguenza, non perdere i clienti esistenti ma anzi, cercare di valorizzarli, diventa indispensabile per la sostenibilità.

È quindi buona pratica cercare di gestire il nuovo business e la retention con approcci e metodologie dedicate, e in questo articolo ci focalizziamo proprio sul secondo aspetto.

Una volta si chiamavano “anagrafiche”, oggi il termine “customer data” è molto più in voga.

Conoscere i propri clienti, sviluppare metriche per analizzarli adeguatamente e sviluppare delle strategie basate sui dati è di fondamentale importanza per facilitare il rinnovo di un contratto o di una fornitura, per effettuare azioni di up-selling e cross-selling e, infine, per definire il pricing più allineato al target.

L’utilizzo dei dati è quindi un ingrediente essenziale nel marketing moderno non solo quando si deve acquisire i clienti, ma anche e soprattutto quando lo scopo è fidelizzarli.

Data driven: quali sono i dati rilevanti?

Prima di tutto ci sono i PII (personal identifiable information), ossia tutte quelle informazioni che contribuiscono a creare l’identità come il numero di telefono, l’email, il codice fiscale, il numero della carta di credito e via dicendo.

Non meno importanti sono le informazioni demografiche: dove vive esattamente il cliente, dove si sposta, quali sono le caratteristiche dei luoghi che frequenta.

Infine, attributi come l’età, il sesso, nucleo familiare e tutte le informazioni legate all’utilizzo del prodotto (usage). La lista è infinita e può includere anche informazioni che possono essere raccolte online, come le abitudini di navigazione tracciabili via cookie, i dati ottenibili grazie al device con cui il tuo cliente ti ha conosciuto e molto altro ancora.

Aggregare dati e conoscere i propri clienti è quindi essenziale per poter attivare campagne di retention efficaci. 

La manutenzione dei dati

Da una parte c’è il CRM, dove si segue il ciclo di vita del cliente, dal momento in cui ci si propone di contattarlo, fino a quando si è convertito in cliente e ha già effettuato rinnovi o acquistato ulteriori prodotti o servizi.

Dall’altra però, c’è il luogo in cui i customer data vengono elaborati, raggruppati e gestiti. Tableau è un buon esempio di sistema per gestire questo genere di operazioni, oppure la nota suite di SAS o, per ciò che riguarda principalmente i dati digitali, sistemi di data management quali Adobe Audience Manager o BluKai di Oracle.

Certamente, si può partire con soluzioni più semplici ma l’importante è non perdere di vista il dato e lavorare sulla clusterizzazione dei “customer data” alfine di generare le cosiddette “buyer personas”, ossia gruppi di clienti affini che hanno comportamenti d’acquisto in comune.

Da questo punto di vista, è importante tracciare la vita del cliente e il rapporto con la propria azienda, in modo da comprendere la sua performance, il trend del valore e capire come occorre approcciare un rinnovo o la proposta di un servizio addizionale. 

Marketing data driven: come arricchire il dato

I tuoi customer data sono preziosi e rappresentano un patrimonio informativo da custodire con cautela, ma esistono molti modi per arricchirli con ulteriori informazioni provenienti da fornitori di dati.

Ciò che è fondamentale è linkare le informazioni tra di loro in modo da generare un vero e proprio profilo unico che rappresenta l’identità complessiva del cliente.

Una prima forma di arricchimento sono le ricerche qualitative o le “surveys” riguardante la customer satisfaction, utili a valutare la percezione del prodotto e della customer experience.

Molto utili sono le informazioni legate all’aspetto socio-demografico. In base alla residenza del cliente, è possibile analizzare abitudini, preferenze, caratteristiche immobiliari, punti di interesse e tante altre informazioni relative alla zona, che contribuiscono a comprendere in modo più approfondito il profilo del cliente.

Utilizzando come chiave di “match” l’email o il telefono cellulare, si può facilmente sincronizzare l’identità del proprio cliente a ulteriori dati provenienti dall’esterno, come i cookie, che possono servire a digitalizzare l’utente ma anche a studiare il comportamento di navigazione.

Naturalmente è di fondamentale importanza agire nel rispetto della GDPR. Ad esempio, è opportuno verificare che il fornitore di dati abbia ottenuto il consenso specifico per l’arricchimento, ed è importante inviare dati opportunamente criptati.

Un buon metodo è quello di usare l’hash SHA256, con il quale si può evitare di inviare dati in chiaro ma permettere il match con il dato in possesso del fornitore grazie alla chiave di sincronizzazione.

Le evidenze

L’approfondita conoscenza dei propri “customer data” che include la misurazione della loro performance è alla base della costruzione dei cosiddetti indici di propensione.

Ad alto livello, gli analytics consentono di comprendere qual è la propensione di un cliente all’acquisto di un determinato prodotto, la propensione al rinnovo, qual è la proposta di upselling di più adeguata oppure si può stimare l’importantissimo “churn rate” (tasso di abbandono).

In altre parole, si possono segmentare delle audience targetizzate da attivare per le campagne di upselling o di cross-selling con una pluralità di mezzi come il telemarketing, il search engine o il social media marketing o anche il programmatic advertising.

È evidente che per manovrare al meglio i customer data sono necessarie infrastrutture e data scientist in grado di elaborare e modellizzare i dati. Sono altresì necessari investimenti negli arricchimenti la cui utilità deve essere valutata attentamente.

Si potrebbe scrivere un libro sull’argomento, ma lo scopo di questo articolo era soprattutto stressare l’importanza di un marketing “data driven”, che necessità di una mentalità orientata agli analytics.