Cos’è il Customer Journey e come mapparlo per capire i consumatori

Il Customer Journey è un concetto chiave da approfondire quando si parla di omnicanalità, customer experience e marketing multicanale. Per farlo partiamo dall’inizio, cioè dalla sua definizione.

Il Customer Journey è in sostanza il percorso che compie il cliente durante la relazione con un’azienda. Percorso che comprende sia le tappe online che quelle offline. Il Customer Journey, dunque, non è altro che la storia del legame fra il cliente e l’azienda. Una storia che inizia nel momento in cui il cliente cerca un bene o servizio di un’azienda per soddisfare un proprio bisogno, e finisce con l’acquisto.

Step e definizione della Customer Journey map

È molto importante, oggi, per un’azienda conoscere bene le fasi del Customer Journey, perché ciò consente una pianificazione strategica e un’ottimizzazione degli investimenti orientati ai bisogni dei clienti.

Si intuisce come il concetto di Customer Journey vada a integrarsi con quello di omnicanalità, dove l'obiettivo è proprio quello di intercettare e coinvolgere il consumatore in tutti i canali, touchpoint e fasi di acquisto. Sono proprio i touchpoint (fisici o virtuali) le tappe di questo viaggio ed è nel passaggio tra un canale all'altro che si gioca una grossa fetta della relazione con il cliente.

Ma come mappare e analizzare ogni fase di questo percorso?

L'evoluzione del Customer Journey

Prima dell'esplosione di Internet e delle strategie di omnichannel retail, i modelli di marketing consideravano il Customer Journey come un processo lineare, diviso generalmente in cinque fasi:

Awareness (percezione del bisogno di un determinato prodotto/servizio);
Familiarity (familiarità con il determinato prodotto);
Consideration (ricerca di informazioni propedeutiche all'acquisto);
Purchase (acquisto vero e proprio);
Loyalty (le attività di marketing post-vendita utili a non perdere il rapporto con il cliente appena acquisito).

Oggi questo modello non è più attendibile, perché non considera la moltiplicità di strumenti a disposizione dell’utente. E per questo si parla, adesso, di Customer Journey in una logica più articolata, in cui la decisione d'acquisto è il risultato di un processo tutt'altro che lineare. Pensiamo ad esempio all'utente che perfeziona l'acquisto in negozio dopo aver effettuato la propria scelta online, o ancora ai cosiddetti modelli click & collect, che presuppongono che l’ordine avvenga online ma il ritiro in punto vendita. L'integrazione tra touchpoint fisici e digitali è, in questi casi, più che evidente.

Mappare il Customer Journey partendo dai dati

L'omnicanalità ha dunque messo in discussione i modelli di analisi più lineari e tradizionali del Customer Journey. Ma in un contesto in cui proliferano i punti di contatto tra azienda e consumatori, assume sempre più importanza il "dato". O meglio, la capacità di elaborare e sfruttare in maniera integrata la grande mole di dati generata dagli stessi utenti durante i loro percorsi online e offline.

Attività di raccolta, analisi ed elaborazione dei dati possono giocare in tal senso un ruolo fondamentale nella definizione del Customer Journey. Ogni azienda, oggi, ha la possibilità di raccoglierne una buona quantità. Il vero punto è l’utilizzo successivo di queste informazioni, anche in considerazione dei nuovi dettami normativi.

I dati disponibili in azienda possono e devono essere di grande supporto al processo di relazione con il consumatore. Parliamo di dati che provengono da diversi touchpoint (punto vendita, sito Internet, piattaforma eCommerce, contact center, mobile app, canali di direct marketing, advertising), dati immagazzinati in svariati sistemi informativi (Crm, sistemi di cassa/transazionali, Erp, Pim, ecc.) e dati che possono provenire non solo dall’interno o anche dall’esterno dell’azienda (ad esempio, acquistati da data provider terzi).

I dati di prima, seconda e terza parte

Nel dettaglio, i dati che possono essere raccolti dalle aziende per creare una vista unica sul cliente e aiutarci nell'opera di tracciamento del loro Customer Journey sono di diverse tipologie:

dati di prima parte, ossia di proprietà dell’azienda, comprendono le informazioni sulla navigazione e sul comportamento dell’utente;
dati di seconda parte, acquisiti da partner di filiera, appartengono a una terza parte che li condivide con l’azienda nell’ambito di un accordo di collaborazione;
dati di terza parte, comprati da data provider esterni all’azienda (trattasi principalmente di dati socio-demografici, geolocal o geocomportamentali).

Volendo utilizzare ulteriore categorizzazioni, distinguiamo tipologie di dati:

strutturati (organizzati in schemi e tabelle predefinite) o destrutturati (memorizzati senza uno schema ordinato, non salvabili e gestibili su database relazionali tradizionali);
individuali (ossia riconducibili chiaramente ad uno specifico utente) o aggregati (cioè provenienti da un’analisi complessiva di un gruppo di clienti);
dichiarati dall’utente stesso o dedotti dal suo comportamento (raccolti, ad esempio, attraverso strumenti di analytics relativamente ai punti di contatto e ai contenuti fruiti);
storici o aggiornati in tempo reale.

Dati e privacy

In questo scenario, un occhio di riguardo va prestato anche alle evoluzioni della normativa e, in particolare, al GDPR del maggio 2018. Il regolamento generale sulla protezione dei dati (GDPR, General Data Protection Regulation - Regolamento UE 2016/679), entrato in vigore il 25 maggio 2016, è un atto immediatamente applicabile in tutta l’Unione Europea senza bisogno di leggi nazionali di recepimento, che (dopo due anni concessi alle organizzazioni per adeguarsi) ha piena efficacia dal 25 maggio 2018. Con questo regolamento si intende garantire la libera circolazione dei dati personali, rafforzare la protezione dei diritti e delle libertà dei cittadini e dei residenti nell’Unione Europea, sia all’interno che all’esterno dei confini della stessa.

Le tecnologie a supporto

Detto di quanto sono importanti i dati anche a livello di Customer Journey Map, concludiamo con un focus sulle tecnologie a supporto di queste analisi. Forniremo in questo paragrafo solo un accenno alle principali soluzioni utili alla gestione dei dati, senza però entrare nel merito della tecnologia, già approfindita nel nostro articolo sul Customer Experience Management.

La base di partenza per l’unificazione dei dati sul consumatore è la creazione di un CRM unico che integri tutti i dati sull’anagrafica clienti, anche relativi a più prodotti/brand/canali. Uno step tecnologicamente più avanzato consiste nell’adozione di un Data Hub, che ha la funzione di integrare e armonizzare i dati provenienti da più fonti (Crm, Erp, Pim, ecc.), da diversi touchpoint e di diversa natura, mettendoli a disposizione di altre piattaforme.

L’obiettivo è la creazione, da un lato, di una vista unica sul cliente e, dall’altro, di segmenti di utenti su cui attivare comunicazioni differenziate. In generale le soluzioni presenti sul mercato che rispondono a questa esigenza possono differire notevolmente, pur essendo spesso accomunate da due caratteristiche chiave: un approccio “aperto” e la possibilità di dialogare con svariati sistemi legacy. Questo per rispondere alla necessità delle imprese di migliorare la customer experience, ma senza dover modificare tutto il parco informativo e applicativo esistente in azienda. Tale approccio consente, infatti, di abbattere le barriere spesso presenti tra i diversi silos aziendali, andando a centralizzare i dati e metterli a disposizione dei diversi touchpoint.

Quando si ha a che fare, in particolare, con i Big Data, vi è la possibilità di ricorrere al Data Lake, ossia un repository di grandi moli di dati non strutturati, da cui altri sistemi, ad esempio il Data Hub, possono raccogliere informazioni utili alla conoscenza dei clienti.