5 modi in cui l'analisi dei dati e del testo migliora la fidelizzazione dei clienti

Le strategie di fidelizzazione dei clienti alimentate dai dati in definitiva influenzano il modo in cui il tuo team si avvicinerà ai clienti: è dimostrato che generano profitti. Infatti, "i team esecutivi che fanno ampio uso dell'analisi dei dati dei clienti in tutte le decisioni aziendali vedono un miglioramento dei profitti del 126% rispetto alle aziende che non lo fanno" (McKinsey, 2014).

Questa non è una novità. Tra i 334 dirigenti intervistati da Bain, più di due terzi hanno affermato che le loro aziende stanno investendo in dati e analisi. E le aspettative sono alte. Il 40% si aspetta di vedere rendimenti "significativamente positivi", con un altro 8% che prevede risultati "trasformativi" (Bain & Co, 2017).

Sebbene l'intenzione sia presente, secondo Forrester, "solo il 15% dei leader senior utilizza effettivamente i dati dei clienti in modo coerente per prendere decisioni aziendali" ("The B2B Marketers Guide to Benchmarking Customer Maturity", Forrester, 2017). Quindi, le aziende si rendono conto della necessità di dati ma si aspettano che avvenga una sorta di magia per l'implementazione?

“Influenzare la fedeltà dei clienti […] non richiede magia, richiede dati, di solito dati che hai già ma che non stai utilizzando a pieno vantaggio. Indipendentemente dal settore, la maggior parte delle organizzazioni oggi genera montagne di dati. In effetti, molti clienti mi dicono di avere così tanti dati che il loro problema più grande è come gestire tutti i dati che hanno", afferma Mike Flannagan, vicepresidente e direttore generale di Cisco.

5 modi in cui l'analisi dei dati e del testo migliora la fidelizzazione dei clienti

1. Sviluppare una tabella di marcia dei dati e attenersi ad essa

Ben il 30% dei dirigenti nel suddetto studio Bain & Co ha affermato di non avere una strategia chiara per incorporare dati e analisi nelle loro aziende. I risultati di McKinsey mostrano che l'adozione di un approccio integrativo, che significa vedere l'analisi come un driver strategico di crescita invece di utilizzarla in un silo o solo come parte dell'IT, porta alla fine al raggiungimento del risultato desiderato (McKinsey, 2014).

Le aziende di successo fanno due cose in modo diverso: in primo luogo, utilizzano i dati che hanno. In secondo luogo, implementano i cambiamenti organizzativi una volta compreso ciò che i dati dicono loro. Quindi, hai i dati: assicurati di utilizzarli effettivamente e di applicare tutte le modifiche necessarie nell'azienda per realizzarli rapidamente.

Un buon approccio è sviluppare una tabella di marcia dei dati e attenersi ad essa. I passaggi che intraprendi all'interno dell'organizzazione possono essere:

1. Assicurati che i KPI aziendali siano automatizzati, scalabili e ripetibili.
2. Raccogli le parti interessate chiave e definisci i 3 principali problemi aziendali che vuoi risolvere.
3. Classifica i problemi in dati e problemi di sistema (spesso scoprirai che il problema non riguarda affatto i "dati", ma il modo in cui le persone li usano o li gestiscono).
4. È necessaria la definizione delle priorità delle attività e la valutazione della fattibilità tecnica del piano.
5. Per rimanere in pista, rivaluta i progressi ogni 3 mesi.
6. Il fattore umano: garantire un cambiamento comportamentale

Un altro fattore chiave è l'assunzione di dirigenti senior che adottino un approccio pratico all'analisi dei clienti. Non solo devono comprendere l'importanza dell'analisi, ma hanno anche le capacità per analizzarla da soli, quindi usala come punto di riferimento durante l'assunzione.

Sebbene il 70% delle aziende disponga di strategie relative ai dati, molte non riusciranno a fornire ciò che è necessario a causa di un solo fattore: le persone. Potresti disporre degli strumenti più avanzati e di eccellenti data scientist; tuttavia, tutti gli sforzi falliscono senza i corretti cambiamenti comportamentali necessari internamente per agire alla fine (Bain & Co 2017).

I dipendenti potrebbero non essere impegnati a utilizzare l'analisi dei dati, i team interni potrebbero non comunicare tra loro o le soluzioni di dati adottate non sono di facile utilizzo. È necessario un cambiamento comportamentale, un monitoraggio continuo dei risultati, insieme a un "approccio a un team" per garantire che l'analisi avanzata all'interno di un'organizzazione possa sopravvivere e prosperare (Bain & Co, 2017). Nessuna sorpresa qui, il cambiamento del comportamento è la parte più difficile di qualsiasi piano di miglioramento delle prestazioni e perché ben il 38% degli sforzi di cambiamento falliscono (Bain & Co, 2016).

2. Concentrati solo su lead di alta qualità

I clienti hanno meno probabilità di abbandono se sono simili ai tuoi clienti target principali. Se hai accesso ai dati sia sui tuoi clienti che su un elenco di potenziali clienti, questa è un'ottima opportunità per concentrarti solo su coloro che hanno meno probabilità di abbandono.

Come? Applicando algoritmi che confrontano le caratteristiche e le caratteristiche dei tuoi clienti con quelle dei tuoi potenziali clienti. Quelli che hanno caratteristiche simili (dimensione FTE, spesa annuale, titolo di lavoro, tipo di settore) ai tuoi clienti esistenti sono probabilmente quelli che hanno maggiori probabilità di volere il tuo prodotto, di trovarlo prezioso e quindi di restare. La tua segmentazione ora diventa cruciale. Ogni segmento di clienti ti offre caratteristiche distinte che aiutano a identificare facilmente i tuoi prossimi clienti.

Ad esempio, strumenti come HubSpot forniscono questo tipo di informazioni in modo integrato, dove puoi vedere facilmente caratteristiche e schemi.

3. Utilizzare metodi di apprendimento automatico per creare modelli predittivi

Le aziende analizzano i dati utilizzando diversi tipi di analisi, inclusa l'analisi predittiva, che viene utilizzata per esaminare le relazioni tra le diverse metriche.

Per creare solide strategie di fidelizzazione dei clienti, possiamo utilizzare l'analisi predittiva per fare previsioni sul futuro, osservando i dati storici, per scoprire cosa potrebbe piacere o non piacere ai clienti.

Spesso potresti essere sopraffatto dal numero di variabili che devi gestire e analizzare tutte in una volta. Sebbene tu possa avere a portata di mano un analista di dati altamente qualificato, è comunque dispendioso in termini di tempo e lavoro setacciare manualmente e rapidamente l'enorme volume di dati per trovare il modello predittivo ottimale.

Per creare i migliori modelli predittivi di fidelizzazione, affidati alla potenza dell'apprendimento automatico per scoprire in modo rapido e accurato i motivi alla base del cambiamento dei clienti o della fedeltà al tuo marchio.

L'apprendimento automatico utilizza matematica, statistiche e probabilità per trovare connessioni tra variabili che aiutano a ottimizzare risultati importanti come la fidelizzazione. Questi modelli vengono quindi applicati ai nuovi dati dei clienti per fare previsioni.

Gli algoritmi di apprendimento automatico sono iterativi e apprendono su base continua. Più dati ingeriscono, meglio ottengono. Rispetto alle prestazioni umane, possono fornire informazioni dettagliate rapidamente grazie alla capacità di elaborazione di oggi.

Ad esempio, puoi utilizzare l'analisi per identificare quali prodotti di up-sell o cross-sell saranno i più rilevanti in base all'acquisto passato o alla cronologia di navigazione del tuo cliente.

Spesso le aziende non hanno dipendenti con competenze di analisi di alto livello (scienza dei dati). I fornitori di terze parti possono fornire una soluzione che automatizza l'integrazione e l'analisi dei dati.

4. Ottieni approfondimenti basati sui dati con l'analisi del testo

Per ottenere approfondimenti basati sui dati, non dimenticare di analizzare le risposte in testo libero alle domande aperte del sondaggio. Se non lo fai potresti perderli!

Puoi farlo con le soluzioni di analisi del testo. Con uno strumento di analisi del testo che utilizza l'analisi del sentiment, è facile individuare i punti deboli dei clienti.

E, se raccogli molti dati, assicurati di utilizzarli effettivamente. Uno studio ha rilevato che solo il 15% dei dirigenti senior utilizza effettivamente i dati dei clienti in modo coerente per prendere decisioni aziendali (Harvard Business Review).

In Thematic, abbiamo sviluppato un algoritmo di intelligenza artificiale che automatizza l'analisi del feedback di testo libero nei sondaggi utilizzando l'apprendimento automatico e l'elaborazione del linguaggio naturale e, in sostanza, ha semplificato il modo in cui le aziende ottengono informazioni dai dati dei propri clienti.

5. Segmenta per concentrarti sulla fidelizzazione dei clienti giusti

L'utilizzo dell'analisi dei dati per segmentare le persone in gruppi diversi significa che puoi identificare il modo in cui ogni segmento interagisce con il tuo marchio e prodotto. Ciò ti consente quindi di esaminare ogni sottogruppo e trarre approfondimenti, seguiti dall'adozione di diverse strategie di comunicazione e assistenza per aumentare la fidelizzazione dei clienti più ricercati.

Analizza dati come i dati demografici dei tuoi clienti, lo stile di vita, i prodotti acquistati per ogni categoria e tipo di cliente, la frequenza di acquisto e il valore di acquisto. In questo modo, scoprirai quale tipo di clienti sta generando maggiori entrate. Alcuni costano troppo per generare entrate, quindi saprai se vuoi concentrare i tuoi sforzi.

Comprendere la differenza tra questi tipi di clienti può in alcuni casi creare o distruggere un'attività, soprattutto se hai appena iniziato. Conoscere il valore del cliente è fondamentale per poter prendere decisioni critiche. Puoi segmentare in base al valore storico, al lifetime value, al valore dell'anno successivo o al valore medio del cliente per segmento. Utilizzando la giusta segmentazione, creerai quindi offerte di consigli sui prodotti altamente mirate. Segmenta i tuoi clienti per offrire sconti pertinenti per diversi canali (in negozio, online, mobile). Mescola un po', ogni cliente non deve ricevere la stessa offerta.

Un altro modo utile per utilizzare la segmentazione è monitorare la sensibilità al tempo e la stagionalità dei tuoi codici promozionali. Monitorando i dati di vendita, puoi vedere se questi codici vengono riscattati più spesso al mattino o al pomeriggio o magari subito dopo una comunicazione di vendita. Più sai a cosa risponde un gruppo demografico, più puoi concentrarti sull'intraprendere le azioni giuste.

I 3 migliori consigli per l'analisi

Raccogli più punti dati per poter formulare raccomandazioni pertinenti.

Sii pragmatico ed evita di fare supposizioni da un solo dato. Perché qualcuno che vive in California acquista stivali invernali non significa che voglia essere bombardato da suggerimenti di prodotti simili. Forse li hanno comprati per la loro sorella che vive a Chicago!

Sfrutta la prova sociale dove puoi.

Se i tuoi clienti non rispondono a determinati prodotti, forse tutto ciò di cui hanno bisogno è un piccolo promemoria che altri simili a loro li stanno usando e ne sono contenti. Ottieni testimonianze positive da sondaggi e commenti sui social media alle tue comunicazioni di marketing e al tuo sito web.

Ricorda: è la capacità di tradurre rapidamente dati approfonditi in azioni concrete che conta.

È un dato di fatto: dati migliori significa risultati migliori. Se non disponi di dati validi ora, puoi provare a ottenere dati migliori. Solo migliorando la tua raccolta interna di dati, puoi spesso arrivare a dati migliori. In altri casi, potresti dover acquistare dati migliori. I buoni dati non sono statici, sono un processo continuo di osservazione, azione e apprendimento.

Infine, anche la sfida del vasto volume di dati di cui dispongono le grandi aziende è l'opportunità. L'unione di dati storici strutturati e non strutturati attraverso i silos organizzativi e la loro combinazione con i dati chiave sull'interazione continua con i clienti offre un'opportunità interessante per influenzare l'esperienza del cliente in tempo reale.

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