Come realizzare il tuo database di clienti

La ragione generale per cui i database della maggior parte delle aziende sono inadeguati e incongrui è che i loro sistemi POS (Point of Sale) sono stati sviluppati esclusivamente per elaborare le transazioni, non per fornire informazioni di marketing.
I dati del POS consistono tipicamente in cinque categorie di dati chiave:

• Chi ha comprato?
• Quale prodotto?
• Per quanto?
• Quando?
• Attraverso quale canale?

Anche se queste informazioni possono essere utili di per sé, si sta grattando soltanto la superficie. Il fatto è che questi sistemi rudimentali non sono stati progettati per misurare una relazione a lungo termine con il cliente.
Per esempio, non solo i sistemi POS non riescono a tracciare i percorsi che portano da un acquisto all’altro, ma non collegano i punti dei diversi stimoli che incentivano ogni acquisto successivo. Inoltre non sono direttamente fruibili, rendendo le vostre capacità di gestione dei dati meno che ottimali.

Le soluzioni software di marketing si sono evolute drasticamente nel corso degli anni, offrendo alle piccole e medie imprese risorse che non hanno mai avuto a disposizione prima. Le piattaforme di Predictive Marketing Automation (PMA), per esempio, rientrano fra questi software.
Le PMA impiegano un programma di apprendimento automatico e un’intelligenza artificiale per risolvere le sfide di marketing e automatizzare le campagne pubblicitarie, con l’obiettivo di ottimizzare il profitto. A differenza delle soluzioni POS, le PMA sono in grado di mantenere i database dei clienti, prevedere il valore relativo dei clienti e automatizzare i messaggi di marketing.

Ciò comporta che la priorità debba andare all’igiene delle informazioni, pulendo, filtrando e organizzando i dati del POS. Questo viene fatto caricando tutti i dati acquisiti in un formato standard della PMA.
Potete pensarlo come la pulizia di un garage disordinato, la messa a punto di un’auto, il filtraggio dell’acqua sporca, l’incastro di pezzi di puzzle sparsi, o la cura di un giardino.
Dopo l’ingestione attraverso un modello standard, tutte le vostre informazioni di vendita provenienti dai vari canali saranno cucite assieme.

Caricando i dati transazionali dei vostri clienti in un PMA siete già sulla buona strada per elaborare ritratti completi dei clienti, strategie e servizi in maniera non dissimile da Amazon o Coop.

Per essere veramente efficaci, i marketer devono poter leggere tutti i dati raccolti sui loro clienti. Le informazioni che arrivano sotto forma di codici devono essere tradotte in italiano per poterle analizzare.
Le tabelle di riferimento sono costruite dai vari tipi di codici di transazione utilizzati per tracciare le vendite, al dettaglio o online, nei sistemi POS. Questi includono tipicamente i dati dei clienti, i dati delle transazioni e i dati dei prodotti.
Per esempio, se un acquirente entra in un negozio e acquista una giacca in saldo (il cui prezzo è stato drasticamente ridotto), quel particolare articolo avrebbe un codice di transazione speciale che indica la riduzione del prezzo.
Questo semplice insieme di informazioni può essere sfruttato per formare singoli profili di acquirenti. Per esempio, se la persona che ha comprato la giacca ha acquistato anche altri articoli scontati (quello stesso giorno o in un periodo di tempo più lungo) potrebbe essere classificata come un cliente che aspetta sempre i saldi.
Ogni dettaglio di ogni acquisto (prezzo pieno, sconto, coupon, tempo/data) che viene registrato dai sistemi POS può essere inserito in un PMA e tradotto tradotto dalle tabelle di riferimento. In altre parole, i PMA ricevono i codici delle transazioni e utilizzano un “decodificatore” per dare un senso ai dati.

Il mondo digitale in cui viviamo è un sistema chiuso in cui la maggior parte delle attività online possono essere facilmente tracciate e memorizzate.
Uno degli elementi più preziosi di PMA è la capacità di stabilire una cronologia delle promozioni. Ciò comporta che è possibile tracciare sistematicamente e poi analizzare come ogni cliente risponde a varie forme di comunicazione e/o sollecitazione (e-mail, messaggi, offerte, ecc.). Di conseguenza, il lavoro del Customer Relationship Management (CRM) può essere gestito più efficacemente.
Se la vostra azienda invia un’e-mail promozionale ai suoi clienti, un PMA può dirvi se il destinatario ha fatto un qualche passo in avanti verso l’acquisto dei vostri prodotti. Per esempio:

• Chi ha aperto il messaggio?
• Hanno cliccato sul sito?
• Quali articoli hanno guardato?
• Quanto spesso il cliente si interessa al vostro marchio?

Ognuna di queste informazioni può darvi indizi utili a capire in quale fase dell’acquisizione e fidelizzazione si trovi ciascun cliente, e come comunicare efficacemente con loro.
Per esempio, se un cliente ha osservato a lungo la pagina dei dettagli di un prodotto (PDP) e mostra un tempo di permanenza superiore alla sua media nel PDP, questo prodotto verrà evidenziato in un’email di follow-up nei giorni successivi, anche nel caso in cui contenuto della mail sia più generico. Questi piccoli stimoli ad-hoc possono costituire il fattore determinante che fa scattare l’acquisto. Questo processo, applicato ad ogni cliente che visita il vostro sito web, può fare davvero la differenza per i vostri guadagni.

Un altro componente di questo processo è la definizione metriche più importanti per il vostro tipo di business. Conosciuti come Key Performance Indicators (KPI), questi indicatori sono i parametri secondo cui misurare la vostra gestione dei clienti e le prestazioni generali dell’azienda.
A diverse tipologie di clienti dovrebbero sempre corrispondere trattamenti diversi. Alcune metriche possono essere più preziose di altre in contesti diversi, a seconda del tipo di comportamento che si sta cercando di innescare. Questo significa che le metriche più pertinenti dovrebbero essere definite, discusse e valutate in modo coerente.

Una metrica cruciale da valutare in questo contesto è il costo di acquisizione del cliente (CAC). Il CAC è determinato dividendo tutti i costi spesi per ottenere nuovi clienti per i guadagni effettivamente ottenuti in un particolare lasso di tempo.
In definitiva, l’obiettivo è quello di ridurre al minimo il CAC, valutando attentamente il ritorno sull’investimento (ROI) per ogni cliente acquisito.

Il costo di acquisizione del cliente dovrebbe sempre essere misurato assieme ad un’altra importante metrica, il Customer Lifetime Value (CLTV), che determina quanto un cliente vale per voi nel corso della sua “vita”. (Parliamo meglio del CLTV in questo articolo: link)
Le metriche del valore del cliente possono anche essere valutate in relazione a diversi fattori e tempistiche (1 anno, 2 anni, storico, ecc.).

Valore storico

Un’altra semplice metrica consiste nell’esaminare quanto denaro un cliente ha speso in diversi periodi di tempo.
Per esempio, diciamo che un viaggiatore ha volato per 1 milione di chilometri con una compagnia aerea nel corso della sua vita, ma ora non vola più tanto quanto prima. Nel frattempo, un altro cliente ha volato meno complessivamente (diciamo 500.000 km) ma molto di più nell’ultimo anno.
Nonostante il fatto che il primo abbia volato con la compagnia aerea il doppio del totale, probabilmente non riceverà gli stessi vantaggi del secondo. Questo perché la frequenza e la tendenza dei viaggi recenti indicano tipicamente un alto valore futuro, superando il numero complessivo di miglia percorse in un periodo di tempo più lungo.

Valore futuro proiettato

Come discusso nel nostro esempio della compagnia aerea, il valore futuro proiettato è un’altra metrica chiave che viene spesso trascurata. Se si presume ciecamente che ogni cliente abbia lo stesso valore futuro, allora è probabile che si stia perdendo una serie di opportunità.
Per esempio, se non sapete qual è il valore futuro previsto di un target o di una tipologie di clienti, come potrete valutare l’effettivo successo o fallimento della vostra campagna di marketing?
In altre parole, la vostra azienda dovrebbe poter rispondere a queste domande chiave:

1. Stiamo raggiungendo il pieno valore atteso di ogni tipo di cliente inserito nel nostro database?
2. Quanto dovremmo investire in ogni cliente in futuro? Attraverso quali canali?

L’idea alla base di tutto è che un sistema PMA può valutare sia il comportamento passato che quello attuale dei clienti per proiettare il valore atteso dei clienti. I marketer possono usare il software per mostrare ai loro dipartimenti finanziari come gli investimenti nelle loro campagne omnichannel stiano fornendo il ROI richiesto. Questo è un modo facile e accessibile per i marketer di giustificare le spese sostenute.

A questo punto, i vostri dati sui clienti e i dati transazionali sono stati caricati nel software PMA, dove sono stati sistematicamente organizzati e filtrati.
Ora non solo avete un garage pulito, ma anche un veicolo ben oliato e con il pieno di carburante, pronto a mettersi in viaggio e a raggiungere i vostri obiettivi. Per arrivarci avrete solo bisogno di una tabella di marcia che identifichi chi sono i vostri clienti e dove trovarli.