Omnichannel Customer Experience

Gestire una strategia omnicanale: il modello "Data-Driven"

25 settembre 2018 / Di Marta Valsecchi / Nessun commento

Cosa vuol dire per un'azienda essere realmente omnicanale? In poche parole, vuol dire adottare una strategia basata sui dati (la cosiddetta "data strategy") lungo tutto il processo di relazione con il cliente.

Detto di perché è importante definire una omnichannel strategy per l'acquisizione del cliente, in questo articolo proveremo a definire uno schema di riferimento utile alla gestione dell'omnicanalità. Possiamo definire questo modello "data-driven" perché è proprio dalla valorizzazione dei dati, dalla loro raccolta, analisi ed elaborazione che è possibile intercettare il consumatore in maniera coerente e personalizzata in tutte le sue fasi d'acquisto. Vediamo come.

 

Integrare i touchpoint

Facciamo una piccola premessa: per poter garantire un’esperienza omnicanale ai consumatori è necessario integrare tutti i touchpoint, vale a dire tutti quei punti di contatto online e fisici (mobile app, advertising, sito web o e-commerce, social media, retail e call center) in cui avviene l'interazione tra azienda e consumatore.

E i motivi sono presto detti:

  • garantire una brand identity chiara e coerente lungo tutti canali;
  • mappare il customer journey e costruire una single customer view;
  • pianificare una comunicazione efficace, preferibilmente real-time, sui diversi touchpoint;
  • garantire un’esperienza seamless, senza interruzioni agli utenti nei processi d’acquisto.

Per fare questo servono, da una parte interventi sulla struttura tecnologica e dall’altra parte, sull’organizzazione. Dal punto di vista tecnologico serve integrare, possibilmente in real-time, i dati relativi ai touchpoint in un unico Data Hub. Dal punto di vista dell’organizzazione, invece, è necessario un abbattimento delle classiche strutture “a silos”, che caratterizzano oggi ancora molte aziende; ne consegue che strutture piuttosto rigide sono poco efficaci. Altri interventi devono poi riguardare i KPI e i processi di verifica interni da rendere coerenti con gli obiettivi e le strategie diOmnichannel Customer Experience che l’azienda vuole creare.

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Omnichannel Data Strategy

Ma quest’integrazione tra canali fisici e virtuali deve avvenire a livello esecutivo di una data strategy ben precisa. Una strategia che comprenda tutto il processo di relazione con il cliente (dalla comunicazione alla vendita al post-vendita). Oggi è possibile rappresentare il percorso delle aziende nella direzione dell’omnicanalità in tre attività principali:

  1. Data Collection (raccolta dei dati);
  2. Data Analysis (analisi dei dati);
  3. Data Execution (attivazione dei dati).

 

1) Data Collection

È la fase in cui tutti i dati presenti in azienda, sia interni sia esterni all’organizzazione, devono essere raccolti e integrati. Alcuni esempi di touchpoint da cui i dati possono essere “raccolti” sono il punto vendita, il sito Internet, i canali di direct marketing, i sistemi informativi aziendali e dati acquistati da provider terzi.

La sfida è quindi riuscire a gestirli, in termini di storage, e integrarli efficacemente. Va sottolineato che in questo contesto entrano in gioco sia tematiche tecnologiche e di data engineering sia tematiche legate alla privacy, soprattutto dall’avvento del GDPR.

2) Data Analysis

È la fase in cui i dati dei consumatori vengono analizzati ed elaborati al fine di ottenere nuovi insight e creare una vista unica sul consumatore. Le analisi che è possibile realizzare sono di vario tipo, dalla creazione di viste descrittive, aggiornate più o meno tempestivamente, allo sviluppo di modelli e algoritmi più complessi.

Un esempio classico è la creazione di cluster di clienti, dove per ognuno di essi è possibile ricostruire il customer journey. Quest’analisi può essere condotta, a seconda della disponibilità di dati e i limiti di privacy, a livello di singolo individuo (tracciandone tutti i comportamenti e le azioni attraverso uno specifico identificativo - anagrafica cliente, email, ecc.) o a livello aggregato (ad esempio, andando a costruire le cosiddette personas, ossia differenti profili di comportamento a cui associare i diversi clienti).

3) Data Execution

È la fase in cui avviene l’attivazione dei dati, nella quale cioè i dati vengono utilizzati dalle varie funzioni aziendali per iniziative di comunicazione, marketing, vendita e non solo.

Più nel dettaglio, una volta raccolti e analizzati, i dati sui clienti possono essere utilizzati per definire delle regole che attivano specifiche azioni su determinati target. Vi sono esempi semplici, ad esempio l’invio di comunicazioni nel giorno del compleanno, ma anche regole più complesse, quali l’attivazione di una DEM dopo un certo lasso di tempo dall’abbandono del carrello su un sito di eCommerce o l’utilizzo in sequenza di diversi canali push (ad esempio, in base al contenuto o al giorno della settimana) a seconda del contesto e della fase del customer journey in cui il cliente si trova.

 

Concludendo: cosa vuol dire essere "omnicanale"

L'omnicanalità, più che è una vera e propria strategia, è un percorso che ha bisogno di una evoluzione step by step. Per gestire tale processo, possiamo individuare essenzialmente quattro asset fondamentali: vision, organizzazione, dati e delivery.

In primo luogo occorre avere molto chiaro qual è l’esperienza di marca, il valore del brand che si vuole trasmettere nei diversi touchpoint. Bisogna definire quali obiettivi ci si vuole prefiggere e occorre tener presente che lo stanziamento di un budget è più che mai fondamentale. Sono questi gli elementi che definiscono la vision e il commitment strategico aziendale.

In secondo luogo, l’organizzazione non deve essere a silos, deve prevedere un coinvolgimento multi-funzionale e una responsabilità chiara e definita. Sono necessarie poi le competenze specifiche e un opportuno sistema di misurazione delle performance.

In terzo luogo, è necessario basarsi sui dati con un percorso ben definito, come quello appena tracciato: dalla data collection alla data armonization. Poi la generazione degli insight e una disponibilità delle informazioni “orizzontale”.

Il quarto e ultimo asset è quello del delivery. Entrano qui in ballo le opportunità di Marketing Automation per automatizzare tutta una serie di attività di marketing e di vendita con l'obiettivo di essere più efficaci e rilevanti all'occhio del consumatore. Non meno importanti sono gli aspetti che riguardano comunicazione, personalizzazione, sistemi di raccomandazione e contenuti. La Content Strategy, soprattutto, è più che mai nevralgica in ogni fase della data strategy, dalla collection (come si interfacciano gli utenti ai diversi tipi contenuti?) alla execution (quale contenuto veicolare, con quale canale e in che momento?)

 

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Marta Valsecchi

Marta Valsecchi

Direttore degli Osservatori Mobile B2c Strategy e Omnichannel Customer Experience. È ricercatrice presso la School of Management del Politecnico di Milano da 10 anni.

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