L’importanza dell’analisi dei dati in una customer journey omnicanale

L’importanza dell’analisi dei dati in una customer journey omnicanale

28/05/2021

L'importanza dell'analisi dei dati in una customer journey omnicanale

In questo articolo parleremo di quanto sia importante comprendere, mappare ed analizzare la Customer Journey dei propri clienti nei settori retail e commercio all’ingrosso quando si applica una strategia omnicanale.

Ottenere informazioni su perché, quando, dove e come i tuoi clienti interagiscono con il tuo brand e quali sono i punti di contatto chiave per la conversione è alla base di ogni strategia omnicanale e crea valore sia per i brand che per i clienti.

Ogni punto di contatto nel percorso del cliente offre un'opportunità unica per comunicare ciò che rappresenta il tuo brand e l’analisi dei dati è l’unica arma per comprendere quale touchpoint migliorare, su quale investire maggiormente e quale modificare o eliminare.

Sommario

  • Introduzione
  • Quali sono i dati da analizzare in una customer journey omnicanale
  • I vantaggi di un'analisi dei dati in una strategia omnicanale
  • Conclusioni

Quali sono i dati da analizzare in una customer journey omnicanale

Per i retailer è una sfida stare al passo con i clienti, che passano da un canale all’altro e da un dispositivo all’altro prima di effettuare un acquisto.

L’unica ancora di salvezza in questa scena sono i big data che riescono a dare una visione più sofisticata e centralizzata delle preferenze dei clienti e della customer journey.

Se sei interessato ad avere maggiori informazioni sulla customer journey omnicanale [in questo articolo] ne parliamo dettagliatamente.



Quali sono i dati da analizzare in una strategia omnicanale?

  • Dati socio-demografici: età, sesso, residenza, professione, titolo di studio, reddito personale, stato civile, ecc.
  • Dati sui bisogni del cliente:
    • finanziario, come risparmio e investimento, sistemi di pagamento, finanziamento;
    • assicurativo;
    • di comunicazione, informazione e fruizione di servizi in mobilità;
    • di comunicazione e movimentazione beni.
  • Dati comportamentali: comportamento di acquisto e interazione.
  • Dati di relazione:
    • di contatto con i canali di customer service;
    • di navigazione sui touch-point digitali (sito web, app, social, ecc.);
    • di contact history generati da precedenti campagne in-bound o out-bound.
  • Dati sulla life-cycle: informazioni sulla fase del ciclo di vita della relazione che sta attraversando e rispettivo valore economico. Una di queste informazioni è ad esempio l’anzianità della relazione con l’azienda.

In una strategia omnicanale la raccolta dei dati, però, può essere difficile e macchinosa in quanto bisognerebbe incrociare i dati provenienti da ogni touchpoint aziendale e non sempre i dati sono integrabili tra di loro, infatti ogni piattaforma (social, web, app, store ecc.) ha una maniera differente di mostrarli e, soprattutto, le informazioni fornite non sono mai congruenti.

Cosa comporta per i retailer un’analisi dei dati omnicanale

Ma cosa succederebbe se i retailer fossero a disposizione di uno strumento da cui gestire tutti i touchpoint, sia digitali che fisici e, quindi, che restituisca un’unica informazione, completa e articolata su quella che è la customer journey di ogni cliente?

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I retailer sarebbero in grado di comprendere al meglio l'unicità del cliente, analizzando a fondo i suoi comportamenti sui canali digitali e fisici e la maniera in cui questi si influenzano a vicenda.

Grazie alle informazioni fornite, i retailer potrebbero ottimizzare al meglio la merce in magazzino e pianificare le attività al fine di raggiungere una maggiore redditività, sapendo, per esempio, in quali store ci sono preferenze di prodotto simili, creando assortimenti incentrati sul cliente e conoscendo la giusta strategia di prezzo per ogni fase del ciclo di vita del prodotto.

Inoltre potrebbero prevedere e pianificare in maniera più efficiente la domanda sapendo quali sono le promozioni più efficaci per ogni canale e garantire i giusti livelli di inventario.

Potrebbe migliorare le operazioni in store analizzando e conoscendo ciò che guida il percorso dei clienti verso l'acquisto, comunicando con i clienti in tempo reale

Questo è ciò che permette un'analisi dei dati di una customer journey omnicanale: il cliente vive un'esperienza senza interruzioni e i retailer possono gestire e integrare al meglio i touchpoint aziendali.

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