Modello Data-Driven
Per gestire efficacemente l’omnicanalità, è fondamentale che l’azienda adotti un approccio data-driven. Questo significa utilizzare i dati dei clienti in modo strategico, centralizzando la raccolta, l’analisi e l’esecuzione delle informazioni per migliorare l’esperienza cliente e ottimizzare i processi aziendali. Un’impresa omnicanale deve condividere questo approccio non solo internamente, tra reparti come marketing, vendite e assistenza clienti, ma anche con partner esterni e intermediari.
L’adozione di tecnologie avanzate per la gestione e l’integrazione dei dati è un requisito chiave per questo modello. La gestione dei dati nell’omnicanalità può essere suddivisa in quattro tappe principali: Data Collection, Data Integration, Data Analysis e Data Execution.
Analizziamo ciascuna fase nel dettaglio.
Data Collection
La Data Collection è il primo passo per creare una strategia omnicanale basata sui dati. Raccogliere e integrare i dati provenienti da tutti i touchpoint è essenziale per avere una visione completa del cliente.
Touchpoint di Raccolta:
I dati possono essere raccolti da diversi punti di contatto, come:
- negozi fisici,
- siti web,
- social media,
- e-mail,
- sistemi di marketing diretto,
- CRM,
- sistemi di gestione del cliente e provider terzi.
Ogni interazione genera dati preziosi che devono essere integrati per creare una vista unificata del cliente.
Voice of the Customer (VoC):
- Un aspetto cruciale della raccolta dati è l’integrazione delle opinioni e recensioni dei clienti.
Questo processo, noto come VoC, include feedback raccolti da sondaggi, recensioni online, interazioni sui social media e altro ancora.
Questi dati forniscono preziosi insight sul livello di soddisfazione del cliente e sono fondamentali per ridurre il Churn (tasso di abbandono) e migliorare la customer satisfaction e l’esperienza cliente.
Data Integration
Dopo aver raccolto i dati, è necessario integrarli in modo che i vari reparti aziendali possano accedervi e utilizzarli. I dati provenienti da diverse fonti devono essere unificati per creare una Single Customer View (SCV), ovvero una visione completa e centralizzata del cliente.
Integrazione delle Fonti di Dati:
- I dati provenienti da sistemi di CRM, e-commerce, social media e canali fisici devono essere collegati per garantire che tutte le informazioni siano accessibili e utili per personalizzare l’esperienza del cliente.
Strumenti Tecnologici:
- L’utilizzo di strumenti tecnologici come piattaforme di
Customer Data Platform (CDP) e sistemi di gestione integrata dei dati permette di raccogliere e collegare i dati provenienti da vari touchpoint in tempo reale.
Data Analysis
La Data Analysis è la fase in cui i dati raccolti vengono analizzati per ottenere insight preziosi sui clienti. Questi dati vengono utilizzati per migliorare la comprensione del comportamento dei clienti e per sviluppare strategie più mirate e personalizzate.
Single Customer View (SCV): L’obiettivo dell’analisi dei dati è creare una vista unificata del cliente, che permetta di avere una panoramica completa delle sue interazioni e preferenze. Questa visione centralizzata facilita la personalizzazione delle offerte e delle comunicazioni.
Tipi di Analisi
L’analisi dei dati può essere di diversi tipi:
Data Execution
La Data Execution rappresenta la fase in cui i dati raccolti e analizzati vengono utilizzati per attivare specifiche azioni e iniziative nelle varie aree aziendali, come marketing, vendite e customer service.
Attivazione dei Dati:
una volta raccolti e analizzati, i dati vengono utilizzati per creare regole di automazione, che attivano azioni specifiche in risposta a determinati comportamenti del cliente. Ad esempio, se un cliente abbandona il carrello online, un sistema data-driven potrebbe inviare automaticamente un’e-mail personalizzata con un’offerta di sconto per incoraggiarlo a completare l’acquisto.
MarTech:
le Marketing Technologies (MarTech) giocano un ruolo fondamentale in questa fase. Attraverso piattaforme di automazione del marketing, CRM e altri strumenti digitali, le aziende possono automatizzare le campagne di marketing e adattarle ai comportamenti dei clienti, migliorando l’efficienza e l’efficacia delle operazioni.
Integrazione delle funzioni aziendali:
la fase di esecuzione dei dati coinvolge tutti i reparti aziendali. Le informazioni raccolte vengono utilizzate per ottimizzare non solo le strategie di marketing, ma anche le vendite, il customer service e la gestione delle operazioni interne. Questo approccio integrato garantisce una coerenza nell’esperienza cliente e consente alle aziende di rispondere rapidamente ai cambiamenti nei comportamenti dei consumatori.