Clienteling : la conoscenza cliente massima
Il Clienteling è un’antica pratica di commercio, risalente a quando, grazie ad un taccuino pieno di informazioni scritte a penna e raccolte direttamente dai clienti, era possibile fare la differenza durante una compravendita. Oggi il Clienteling rappresenta il passo finale di una strategia di vendita che segue vari canali al fine di conoscere in maniera totale il cliente.
Il concetto di «one to one» è noto nella strategia di vendita, ma con il clienteling la sua applicazione si arricchisce di una nuove sfide: quali sono le misure tecniche da utilizzare e quali sono le strategie di business da adottare al fine di sfruttare la conoscenza del cliente a 360°?
Clienteling, pensare business prima di strumenti
Il Clienteling mira a migliorare l’esperienza vissuta dal cliente, non offrendo gadget o servizi poco utili in negozio, ma piuttosto proponendo una nuova relazione ad alto valore aggiunto.
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La personalizzazione delle interazioni con il cliente deve partire da queste domande :
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E’solo dopo aver risposto a queste domande che si possono determinare gli strumenti necessari per realizzare la visione business del cliente. Difatti, il Clienteling é innanzitutto una strategia marketing dalle molteplici declinazioni operazionali. Basti pensare all’integrazione della richiesta appuntamento oppure il contenuto del carrello, semplici moduli e-commerce che consentono di reperire informazioni sul cliente, tracciarne un profilo accurato ed infine proporre dei prodotti in linea con le sue preferenze.
L’allineamento tra gli aspetti marketing e quelli più tecnici rappresenta una vera e propria sfida, alla luce dell’evoluzione e della grande velocità con cui si modificano le abitudini dei clienti.
Al fine di integrare dati sempre più di qualità, la strategia Clienteling deve essere definita su periodi a corto, medio e lungo termine, mantenendo una scalabilità in termini di progettualità.
Clienteling & Machine Learning : la coppia ideale
Non ci sono limiti alla conoscenza del cliente (a meno che non consideriamo il GDPR!). Difatti non basta avere informazioni recenti, ma piuttosto delineare un tracciato storico di ogni singolo cliente.
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Consideriamo ad esempio Burberry, che incoraggia i suoi clienti a condividere i loro dati grazie ad una campagna a premi e conta ormai un database di 12 milioni di clienti. Motivando i clienti a fornire i loro dati con questo programma fedeltà, Burberry è stata in grado di dotarsi di un archivio di informazioni che può essere utilmente sfruttato. Combinando dati online e offline, il brand è capace di essere proattivo e di proporre servizi di alto valore aggiunto durante tutta l’esperienza di vendita. |
In questo modo, le aziende possono fornire consigli ultra personalizzati e fornire prodotti e servizi aggiuntivi. Aldilà delle semplici raccomandazioni di prodotto, una più innovativa e recente strategia Clienteling si basa sulla soluzione tecnologica del Machine Learning, la quale consente di ripensare interamente l’omnicanalità. Combinando first, second e third-party data su una piattaforma DMP, i brand possono ottenere una matrice di preferenze personalizzate, accesso alla funzionalità geofencing e sulla base di tali resultati, adattare i servizi e i prodotti proposti. Si tratta di una leva tecnologica che evolve sempre più grazie alla forte sinergia con le richieste del business.
Monitorare la sua strategia Clienteling, o come reinventare i KPI Marketing classici
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Calcolare quale possa essere l’utile da investimenti destinati al Clienteling è una vera sfida: come stabilire se la strategia sta funzionando? Come individuare le modalità più convenienti per contattare il cliente? Guidato dai bisogni business, il Machine Learning permette di rispondere a queste domande favorendo i KPI di interazione online/offline con l’obiettivo di seguire al meglio il cliente durante la digital experience. |
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L’evoluzione del fatturato può quindi essere confrontata con indicatori di monitoraggio delle aspettative, di in-store retention, di soddisfazione del cliente. Il tutto viene poi inserito in dashboard su più livelli.
Menzioniamo sempre il caso di Burberry che, a seguito di queste sue strategie, ha registrato un miglioramento del 50% del suo tasso di fidelizzazione. Si tratta di una tendenza inoltre confermata da un sondaggio di Statista (‘AI & Machine Learning use cases in the retail industry worldwide as of 2019’) secondo il quale quasi la metà dei rivenditori hanno previsto o già attuato una strategia omnicanale centrata sull’intelligenza artificiale (IA).
Finalmente il campo d’applicazione della tecnologia previsionale va oltre il marketing. Menzioniamo ad esempio Etam, che articola l’insieme della sua catena di produzione intorno al Machine Learning per razionalizzare i costi finanziari e ecologici legati agli invenduti, o anche ricordiamo come la complementarità IA-business permetta di sfruttare i dati dei prodotti e i dai dei clienti per ottimizzare l’insieme delle strategie operative.
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