Le aziende hanno compreso da tempo l’importanza dei Big Data e di come farsi guidare da essi per raggiungere il successo.
Le data-driven companies sono state le prime a scoprire come trarre valore dai customer data (dai dei clienti): quei dati che riguardano il cliente, non solo la profilazione in base ai gusti, comportamenti e dati socio-demografici, ma anche il potenziale di acquisto, il loro rendimento nel tempo (es. misurando il Life Time Value) e l’impatto di nuovi modelli di consumo emergenti (si pensi ai clienti che scelgono la sostenibilità come nuovo stile di vita).
Le soluzioni di Business Intelligence si sono inserite in questo scenario diventando lo strumento essenziale non solo per la gestione strategica e operativa del business, ma anche per realizzare concretamente una trasformazione in grado di valorizzare la relazione con il cliente al fine di aumentare i benefici per il consumatore e accrescere i profitti aziendali.
La customer centricity: il cliente al centro
Grazie ai customer data le aziende sono in grado di comprendere meglio i propri clienti, i loro bisogni, le abitudini di acquisto, le resistenze alla conversione e come soddisfare le loro esigenze per raggiungere meglio e prima gli obiettivi di business prefissati. Di fatto si tratta di passare da una visione prodotto-centrica (product centric) in cui tutto ruota intorno allo sviluppo del prodotto, a una strategia cliente-centrica (customer centric), in cui il cliente è al centro dell’intera strategia aziendale (anche lo sviluppo del prodotto è subordinato alla soddisfazione dei consumatori).
Non si tratta quindi solo di acquisire più clienti nuovi, ma di valorizzare al massimo quelli già esistenti: è qui che la “customer relationship” ricopre un ruolo fondamentale. Il CLV (Customer Lifetime Value) è una metrica molto utile in tal senso: dopo aver speso tanto per acquisire un cliente, perché non massimizzarne il ritorno economico rendendo la relazione duratura e proficua per entrambi anche nel lungo periodo?
Se si pensa che acquisire un nuovo cliente costa 6 o 7 volte di più di quanto non lo sia mantenerne uno già acquisito, non si rimarrà sorpresi del fatto che aumentare del 5% il tasso di fidelizzazione dei propri clienti può generare un aumento della redditività che va dal 20 al 95%.[i]
Ecco quindi spiegata la customer centricity: un insieme di strategie che guidano le scelte aziendali mettendo al centro il cliente, in cui ogni decisione viene valutata in base all’impatto che può avere sulla vita (e sulle scelte di consumo) dei propri consumatori.
Tutto quindi ruota attorno a 3 fattori principali:
- Identificare i clienti di maggior valore
- Migliorare la customer experience
- Investire nella relazione con i clienti
La relazione con il cliente diventa quindi un aspetto fondamentale per le aziende customer centric, a prescindere dalla loro dimensione (dalle multinazionali e pmi). Da qui nasce il bisogno di misurare l’esperienza del cliente e migliorarla, andando oltre ciò che gli standard dei CRM permettono di fare a livello operativo. La Business Intelligence risponde perfettamente a questa esigenza, integrando i dati provenienti da fonti e funzionalità diverse, scoprendo nuovi scenari di miglioramento e crescita. Vediamo come.
Gestire i Customer Data con la Business Intelligence
I “customer data” (dati dei clienti) sono l’insieme di informazioni e dati che un’organizzazione raccoglie, elabora e mantiene disponibili, relativi ai propri clienti o potenziali tali. Questi dati comprendono una vasta gamma di informazioni utili a migliorare la relazione e l’esperienza complessiva del cliente. Tra di essi abbiamo dati identificativi, demografici, di comportamento, transazionali, di feedback e recensioni, dati di interazione o navigazione sul web, di engagement rispetto ai social media, ma anche i dati delle preferenze, degli interessi e la geolocalizzazione.
Molte di queste informazioni sono nascoste nel patrimonio informativo aziendale (alcuni facili da reperire, altri meno), all’interno del CRM (Customer Relationship Management) un software focalizzato sulla gestione delle relazioni con i clienti, il cui obiettivo è organizzare, monitorare e migliorare le interazioni con i clienti, gestendo le informazioni delle vendite, il servizio assistenza e le comunicazioni.
Poi ci sono le nuove frontiere dell’AI, si pensi ai Chatbot per l’assistenza virtuale, ormai sdoganati grazie all’esplosione di software come ChatGPT: come trasformare l’enorme mole di informazioni trattate e raccolte in qualcosa di realmente utile per il proprio business?
Ma non solo, mettere al centro il cliente significa anche far ruotare attorno ad esso anche gli aspetti più operativi delle diverse funzioni aziendali: dall’inventario, alle risorse umane, sviluppo dei prodotti, etc. Quindi per comprendere l’impatto economico delle decisioni operative e strategiche basate sulla soddisfazione del cliente, sarà necessario reperire anche le informazioni nascoste nell’ERP aziendale (Enterprise Resource Planning).
Potremmo dire che le aziende possiedono questi dati al loro interno, dati preziosi, che presi singolarmente sono importanti, ma che esprimono il loro massimo potenziale in termini di valore solo quando vengono messi in relazione in maniera “utile” al fine di ottenere informazioni significative a supporto delle “decision-making” aziendale.
Trasformare i customer data in KPI
Per misurare il successo di una decisione, bisogna individuare degli indicatori che ne rendano misurabili gli effetti, i KPI (Key Performance Indicator) di una strategia cliente-centrica servono proprio a questo: valutare il grado di soddisfazione e coinvolgimento dei clienti. Ecco i più noti:
- Customer Satisfaction Score (CSAT): Misura la soddisfazione complessiva dei clienti in relazione a un prodotto, servizio o interazione specifica. Solitamente viene misurato attraverso un sondaggio a risposta singola (ad esempio da 1 a 5).
- Net Promoter Score (NPS): Indica la disposizione dei clienti a raccomandare l’azienda o il prodotto ad altri. Si basa su una domanda del tipo “Su una scala da 0 a 10, quanto probabilmente raccomanderesti [azienda/prodotto] ad amici o colleghi?”.
- Customer Retention Rate: Calcola la percentuale di clienti che l’azienda è riuscita a mantenere rispetto al totale dei clienti in un determinato periodo di tempo. Aiuta a valutare l’efficacia delle strategie di fidelizzazione.
- Customer Churn Rate: Rappresenta la percentuale di clienti che ha interrotto la relazione con l’azienda o ha smesso di utilizzare un prodotto/servizio nel corso di un periodo specifico. Una bassa churn rate indica una maggiore fedeltà dei clienti.
- Customer Lifetime Value (CLV): Calcola il valore finanziario previsto che un cliente può generare durante la sua intera relazione con l’azienda. Aiuta a valutare l’importanza del cliente nel lungo termine.
- Repeat Purchase Rate: Misura la frequenza con cui i clienti effettuano acquisti ripetuti. Indica quanto spesso i clienti tornano per effettuare nuovi acquisti.
- Customer Effort Score (CES): Valuta l’effort che un cliente deve compiere per ottenere assistenza o risolvere un problema. Aiuta a migliorare i processi aziendali per ridurre l’effort richiesto.
- Customer Feedback Volume and Sentiment: Monitora la quantità e il tono del feedback dei clienti attraverso diverse piattaforme o strumenti di BI che abilitano algoritmi di Machine Learning e NPL (Natural Language Processing) per la text analysis. Analizzare il feedback positivo, negativo e neutro aiuta a identificare le aree di miglioramento.
- Customer Journey Conversion Rate: Misura la percentuale di clienti che hanno completato con successo un percorso specifico, come la registrazione, l’acquisto o l’aggiornamento di un account.
- Cross-sell and Upsell Rate: Valuta la percentuale di clienti che accettano offerte di prodotti correlati (cross-selling) o di livello superiore (upselling).
Presi singolarmente essi rappresentano degli indicatori utili a misurare un parametro, per capire l’impatto che la loro variazione (in positivo o in negativo) può avere sul business aziendale è necessario fare un passo in più.
Trasformare i KPI in decisioni strategiche
Alcuni dei KPI elencati sono serviti in maniera autonoma dai singoli software: CRM, sistemi di Automation Marketing (es. HubSpot, Marketo o Salesforce Marketing Cloud), Software di Gestione dell’Esperienza del Cliente (CX come Medallia, Qualtrics e CustomerSure), Piattaforme di Social Media Management, Software di Assistenza Clienti, Automazione delle vendite (come Salesforce, Zoho CRM, e Microsoft Dynamics 365) o strumenti di email marketing.
Altri sono più complessi, frutto di analisi avanzate condotte tramite strumenti di BI e Advanced Analytics. Piattaforme come Tableau, Power BI, QlikView, Dataiku consentono di estrarre informazioni significative dai dati dei clienti: oltre ai report consentono la creazione di dashboard interattive per permettere all’utente di prendere decisioni basate sui dati.
La trasformazione più importante avviene quando la soluzione di BI viene progettata sulle caratteristiche del business aziendale e sul buyer journey dei propri clienti:
- Associare e analizzare i dati dei clienti provenienti da diverse fonti, come transazioni, interazioni sui social media, feedback dei clienti, uso dei chatbot e dati demografici permette di identificare i modelli di comportamento e le preferenze dei clienti (anche quelle inconsapevoli o inespresse) per ottimizzare al massimo le offerte e le strategie di marketing (es. corretta segmentazione e ottimizzazione delle campagne).
- Abilitare la Sentiment Analysis per identificare problemi comuni, preferenze e suggerimenti volti a migliorare i prodotti, i servizi e il supporto ai clienti.
- Far emergere punti di attrito sconosciuti con i consumatori.
- Abilitare la condivisione delle informazioni all’interno del team, affinché tutti siano orientati verso gli stessi obiettivi.
Migliorare la relazione con il cliente nella GDO
Ecco tre esempi concreti di come le soluzioni di Business Intelligence sono già utilizzate nel settore della Grande Distribuzione Organizzata (GDO) per migliorare la relazione con il cliente:
- Analisi del comportamento d’acquisto
Utilizzando strumenti di Business Intelligence, un’azienda nel settore GDO può analizzare i dati delle transazioni dei clienti, individuare dei modelli di acquisto e identificare prodotti correlati o complementari che i clienti spesso acquistano insieme. Queste informazioni possono essere utilizzate per suggerire prodotti simili o offrire sconti speciali su prodotti complementari, migliorando così l’esperienza di acquisto del cliente. - Programmi di fedeltà personalizzati
Con lo stesso sistema è possibile analizzare i dati dei programmi di fedeltà dei clienti, come gli acquisti precedenti, le preferenze di prodotto e la frequenza degli acquisti, integrandoli con altre informazioni. Gli insights ottenuti possono essere utilizzati per creare offerte personalizzate per i clienti, ad esempio sconti specifici su prodotti preferiti o inviti a eventi speciali, migliorando l’engagement del cliente e incoraggiandolo a tornare per ulteriori acquisti. - Gestione dell’inventario e previsione della domanda
Attraverso l’analisi dei dati storici delle vendite è possibile prevedere la domanda futura di prodotti. A queste analisi possono essere integrate le informazioni relative alla stagionalità dei consumi o ai punti precedenti per creare scenari più accurati. In tal modo è possibile, ad esempio, ottimizzare l’inventario (e l’intera supply chain), garantendo che i prodotti siano disponibili quando i clienti ne hanno realmente bisogno, per una gestione ottimale del magazzino (scongiurare fenomeni di understocking, overstocking e stock-out) e migliorare l’esperienza del cliente.
Migliorare la relazione con il cliente è un obiettivo strategico essenziale per qualsiasi azienda in quanto comporta vantaggi sia a breve che a lungo termine, tra cui incremento delle vendite, fidelizzazione, riduzione dei costi e miglioramento della reputazione aziendale.
Individuare la giusta soluzione di Business Intelligence e Advanced Analytics è il primo step per muoversi in tale direzione.
[i] https://hbswk.hbs.edu/archive/the-economics-of-e-loyalty
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