Secondo una ricerca di Harvard Business Review, il 73% dei marketer desidererebbe utilizzare tutti i dati disponibili relativi ai propri clienti, ma solo il 18% riesce effettivamente a farlo. Questo accade perché nella maggior parte dei casi la complessità e i tempi necessari per l’integrazione di tutte le fonti di dati – interne ed esterne – ci frenano dall’ottenere il maggior rendimento possibile dai dati stessi.
Spesso ci limitiamo a valutare i dati come se fossero silos indipendenti, trattando i nostri clienti come persone diverse a seconda del canale di interazione, e spesso si rischia di commettere errori di valutazione. I tempi di gestione del dato ci fanno perdere l’attimo decisivo: quando siamo pronti per interagire con loro, i nostri clienti sono già altrove.
Oggi questi dati possono essere aggregati e resi immediatamente disponibili con l’aiuto di una Customer Data Platform (CDP) in grado di fornire un profilo dettagliato di ogni utente, con cui potremo “dialogare” attraverso una comunicazione personalizzata in modo più rilevante e con maggiore facilità.
Ma come funziona in dettaglio questo processo? Dobbiamo immaginare la CDP come un sistema centralizzato, unico per il marketing, la comunicazione e altre funzioni aziendali, che da una parte aggrega i dati in un unico punto; dall’altra li rende utilizzabili al marketing manager su tutti i canali. Tra le fonti di dati e i canali di comunicazione è situato il valore della piattaforma, in cui avvengono i tre passaggi fondamentali:
- Data ingestion: l’acquisizione continua di elevati volumi di dati provenienti dalle diverse fonti e successiva organizzazione in un database ad alte prestazioni.
- Identity matching: il processo automatico in cui vengono fatte combaciare le identità utente provenienti dai diversi sistemi, così da avere per ogni cliente o prospect un profilo completo di tutti gli attributi raccolti (anagrafica, comportamento online, indicatori di propensione, affinità e interessi).
- Data Insight: il passaggio in cui vengono preparate le interfacce (template di messaggi su diversi canali) che consentono al marketing manager di agire su tutti i canali di comunicazione del customer journey in base agli obiettivi di business. Immaginiamo di poter predisporre in anticipo di e-mail, sms, push notification, contenuti online che “scattano” automaticamente per un profilo di utenti individuato – paradossalmente anche per un singolo utente – e al momento giusto.
Far combaciare le informazioni provenienti da sistemi diversi non è semplice e non è sempre alla portata di un team di marketing, per quanto numeroso e preparato possa essere. Non bastano regole e algoritmi, serve la spinta dell’intelligenza artificiale per capire che un determinato utente nel proprio Crm corrisponde, ad esempio, a quello stesso utente tracciato sul web. Per chi si occupa di marketing tutto questo deve essere trasparente: la CDP associa i profili e agevola la selezione dei contatti con cui comunicare in modo specifico.
Come rendere questo processo agile e performante? Con l’aiuto di sistemi di apprendimento automatico, che permettono di evidenziare al marketer le informazioni chiave, di combinare i dati raccolti per ricavare ulteriori indicatori come, ad esempio, la propensione all’abbandono di un servizio per passare alla concorrenza, o l’interesse per un determinato prodotto. In questo modo il marketing può concentrarsi sulle strategie e sui macro-modelli di funnel, lasciando alle Customer Data Platform l’onere di decidere cosa, quando e a chi comunicare in tempo reale.
* Questo articolo è tratto dalla piattaforma Leading the Art of Innovation di SAS, società leader negli analytics
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