Cosa vuol dire per un'azienda attuare delle strategie di Marketing omnicanale? In poche parole, significa adottare una strategia basata sui dati (il cosiddetto approccio data-driven) lungo tutto il processo di relazione con il cliente. In quest'articolo, attraverso la Ricerca dell’Osservatorio Omnichannel Customer Experience del Politecnico di Milano, proveremo a spiegare come funziona il modello di Marketing Data-Driven, attraverso uno schema di riferimento utile alla gestione di una strategia omnichannel.
Data-Driven Marketing: significato e importanza
Prima di dare una definizione di Data-Driven Marketing, bisogna far chiarezza sul come nasce questa nuova tipologia di strategia. L'adozione di una strategia omnicanale implica che le aziende sviluppino la capacità di costruire rapporti personalizzati e coerenti con i loro clienti. Questo permette ai clienti di sentirsi pienamente compresi e valorizzati dall'azienda.
Per farlo è necessario sfruttare i dati raccolti come una risorsa chiave per generare conversazioni e interazioni coi clienti. Il tutto richiede una revisione del processo di Marketing in una logica di orchestrazione dei canali orientata ai dati, che prende il nome di Data-Driven Marketing.
Con Marketing data-driven si intende il processo di definizione sviluppo e automazione delle iniziative/campagne verso il cliente, partendo dai dati raccolti e integrati su di esso e veicolando contenuti ad-hoc su specifici canali gestiti in maniera integrata.
I dati in una strategia di Marketing Data-Driven sono, quindi, fondamentali. Da un lato, per il consumatore che può vivere un’esperienza omnicanale e fluida. Dall’altro, per l’azienda che può gestire in maniera sinergica tutti quei punti di contatto digitali e fisici. Ad esempio, attraverso mobile app, advertising, sito web o e-commerce, social media, retail e call center in cui avviene l'interazione con il cliente. I benefici di un approccio data-driven Marketing di questo tipo sono i seguenti:
- mappare il customer journey per identificare aree di miglioramento e attivarle di conseguenza;
- costruire una single customer view che permetta di comprendere appieno le caratteristiche e le esigenze dei singoli clienti;
- pianificare una comunicazione efficace, preferibilmente real-time, sui diversi touchpoint utilizzati dal cliente;
- conseguentemente ai punti sopra descritti, massimizzare il valore economico del singolo cliente per l’azienda, avere con esso una relazione più duratura nel tempo evitando comportamenti di churn, aumentarne la loyalty e massimizzare i risultati di business per l’azienda.
Per attuare un approccio di Data-Driven Marketing, è indispensabile, quindi, intervenire nell’organizzazione dell’azienda. Le funzioni aziendali che si occupano di Marketing e Digital spesso sono, infatti, distinte e non hanno una collaborazione costante e continuativa. È necessario, quindi, un abbattimento di queste divisioni organizzative che prendono il nome di “strutture a silos”. Divisioni che caratterizzano oggi ancora molte aziende che risultano di conseguenza rigide e poco efficaci.
Le fasi del Data-Driven Marketing
Oggi è possibile rappresentare il modello del data-driven Marketing in tre fasi principali:
- profilazione della customer base
- content management e personalizzazione
- delivery delle iniziative
Nei prossimi paragrafi, con l’aiuto della ricerca dell’Osservatorio Omnichannel Customer Experience, analizzeremo più nel dettaglio queste tre fasi.
Profilazione della customer base
Il primo insieme di attività del data-driven Marketing, si focalizza sull'approfondire la conoscenza del cliente. Questo include la raccolta, l'integrazione e la profilazione dei dati lungo l'intero Customer Journey. Durante le interazioni con i vari touchpoint, queste informazioni vengono raccolte e consolidate in un unico sistema di gestione dei dati, noto come Customer Relationship Management (CRM).
Inoltre, per facilitare la profilazione dettagliata della base clienti, si utilizzano strumenti di lead management, che permettono di gestire ogni singolo contatto in tutte le fasi del suo ciclo di vita basandosi sulle sue caratteristiche e sulle interazioni che questo ha con l’azienda.
Questo tipo di strumenti consente, ad esempio:
- di gestire la valutazione automatica dello score di redditività/engagement per ogni lead/cliente;
- di capire il canale d’interfaccia preferito;
- di prevedere il comportamento del cliente sulla base di interazioni precedenti.
Tutto ciò, in una strategia Data-Driven permette di migliorare la reattività dell’azienda rispetto alle reazioni del singolo cliente e di avere maggiori informazioni sull’efficacia della forza vendita e dei singoli canali.
Content management e personalizzazione
Come seconda fase della strategia Data-Driven in Marketing, abbiamo il Content Management. Queste tipologie di strumenti includono lo sviluppo, la gestione e la personalizzazione dei contenuti e delle creatività per diversi target di riferimento. La strutturazione dei contenuti viene realizzata tramite i Content Management Systems (CMS).
Questi sistemi all’interno di un processo di Data-Driven Marketing, inoltre, offrono template, processi e formati per organizzare e distribuire contenuti digitali sui vari touchpoint. I CMS permettono di creare contenuti personalizzati a seconda dell'interazione con l'utente. Inoltre, esistono strumenti aggiuntivi, noti come Product Information Management (PIM), che facilitano la raccolta, la centralizzazione e la distribuzione delle informazioni di prodotto sui vari canali, garantendo aggiornamenti automatici e coerenti rispetto al canale.
Delivery delle iniziative
Quest’ultima fase del Data-Driven Marketing comprende l’invio effettivo di comunicazioni personalizzate, anche attraverso strumenti di automazione, in ciascuna specifica fase del Customer Journey.
Nella fase di delivery delle iniziative vengono utilizzati tool di Campaign Management, attraverso cui vengono create campagne commerciali mirate e personalizzate su diversi canali, dalle e-mail agli sms. Vengono anche utilizzate piattaforme di Marketing Automation che consentono di veicolare campagne real-time in modo automatico, personalizzate per uno specifico target di clienti.
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