Come costruire una migliore strategia di marketing usando le tecnologie oggi disponibili

Nel 2017 si è parlato molto di marketing basato sull’intelligenza artificiale. Ma non è più un fenomeno nuovo. E poiché l’intelligenza artificiale sarà profondamente integrata in ogni aspetto del marketing, il futuro appartiene ai professionisti del marketing che possono adattarsi ai progressi tecnologici – sia per offrire una gratificazione immediata ai consumatori sia per costruire relazioni più significative e profonde con loro.

Nel 2018, i CMO e più in generale le aziende devono evitare di abbracciare semplicemente la “next big thing”, ma invece ripensare come dovrebbero gestire ed implementare il marketing per renderlo più personalizzato che algoritmico.

 

1. Capitalizzare i dati per aiutare i clienti a prendere la migliore decisione d’acquisto

Il marketing guidato dai dati regna ora e sempre, semplicemente perché il marketing che guida il valore è più efficace. In questa era di business orientato al consumatore, l’obiettivo principale del marketing è consentire alle persone di fare le migliori scelte di acquisto e tenerle fidelizzate al proprio brand.

Con l’accesso a una visione a 360 gradi dei clienti, le aziende possono oggi veramente capirli a tutto tondo. L’intelligenza  ricavata dal riunire tutti i dati dei clienti e le interazioni tra i diversi canali offrono un sacco di informazioni utili per offrire un’a customer experience ideale. E questo è esattamente il modo in cui i tuoi brand preferiti ti offrono un’esperienza mirata con prodotti e offerte personalizzati secondo i tuoi gusti.

 

2. Utilizzare l’analisi per capire l’intenzione e prevedere

Uno studio di Aberdeen di un paio di anni fa ha rilevato che solo il 19% delle aziende monitora tutti i loro sforzi di marketing per promuovere il miglioramento attraverso la rendicontazione. Questo dato potrebbe essere migliorato negli ultimi due anni, ma probabilmente è ancora troppo basso.

Una delle maggiori sfide affrontate dal marketing è la trasformazione dei dati in informazioni fruibili. – Forbes

Mentre molti leader di marketing hanno a disposizione dati e analisi, la maggior parte di loro non li sta dunque sfruttando efficacemente. L’obiettivo dell’analisi non è solo misurare il ROI delle varie campagne, ma anche conoscere l’impatto di tali promozioni su ciascun cliente.

Le informazioni analitiche possono inoltre aiutare le aziende a pianificare più offerte in base agli acquisti precedenti e agli attributi comportamentali, per renderlo uno scenario vantaggioso sia per loro che per i loro clienti.

 

3. Usare l’intelligenza predittiva per segmentare i nuovi clienti

Quanto più si segmenta strategicamente, tanto meglio si può personalizzare. Non bisogna fare affidamento sulla segmentazione basata sulla “vecchia scuola” per raggruppare tutti i clienti appena acquisiti nello stesso segmento. Utilizzare invece l’intelligenza predittiva a livello di singolo utente per concentrarsi maggiormente su quelli con potenziale per tutto l’anno.

L’intelligenza predittiva può trovare modelli nei dati dei clienti per suggerire:

  • Clienti con valore medio dell’ordine più elevato
  • LTV maggiore (valore di vita del cliente)
  • Maggiore probabilità di acquisto

Le metodologie di segmentazione intelligente possono aiutare a utilizzare il budget marketing in modo più efficace,  in modo da concentrarsi sui segmenti chiave anzichè veicolare offerte su tutti i nuovi clienti acquisiti.

 

4. Sfruttare appieno l’intelligenza artificiale integrata

L’AI ha trasformato lo spazio di vendita per sempre, e continuerà a farlo in futuro. Dall’informazione dei dati in tempo reale per la personalizzazione all’attribuzione, all’automazione, al servizio clienti e alla logistica, AI e apprendimento automatico consentiranno (consentono) alle aziende di anticipare l’intento del cliente e migliorare la customer journey aggiungendo quel tocco umano mancante ad ogni aspetto del marketing.

La maggior parte dei big-player di settore già da tempo si sta muovendo per integrare l’intelligenza artificiale all’interno delle proprie piattaforme (HubSpot per esempio ha di recente annunciato l’acquisizione di Kemvi, la società che controlla il tool di machine learning Deepgraph)

Con l’acquisizione di Kemvi , la società dietro DeepGraph , HubSpot si impegna a continuare la nostra missione di trasformare il modo in cui le aziende commercializzano e vendono. Infondendo più dati, intelligenza artificiale e machine learning nelle fondamenta del nostro software, promettiamo di aiutare più aziende a padroneggiare la loro strategia inbound su larga scala. – Hubspot

 

5. Integrazione e utilizzo più efficienti dei big data

Una sfida fondamentale per le aziende consiste nell’integrare perfettamente i dati dei clienti attraverso i diversi canali.

La verità è che l’integrazione dei dati potrebbe non sembrare “sexy” come il marketing basato sui dati, ma questa è la fonte di tutti i dati. E far sì che ciò accada non riguarda solo la tecnologia, ma tutti i dipartimenti dell’azienda. La soluzione è implementare una piattaforma centralizzata per la raccolta dei dati dei clienti attraverso i diversi canali, la pulizia dei dati, la mappatura e la gestione dei dati (con un occhio di riguardo alla conformità con l’imminente GDPR, ovviamente).

Un repository centralizzato per i clienti è il cuore di ogni algoritmo di apprendimento automatico. Non ci dovrebbero essere lacune di dati nella raccolta e integrazione dei dati dei clienti. I dati utilizzabili sono spesso molto dettagliati, compresi i dettagli degli acquisti effettuati, i prodotti visualizzati, i carrelli abbandonati e così via.

 

Bottom line

Oggi, il settore delle vendite (sia B2B che B2C) è diventato un business incentrato sul cliente. Le aziende che hanno costruito una solida cultura basata sui dati e vivono secondo il mantra “Analizza, Personalizza, Ripeti” possono e devono adattarsi alle capacità sempre maggiori offerte dagli strumenti e alle aspettative in continua evoluzione dei propri clienti. L’era del marketing personalizzato è qui ed ora.

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