Il giusto messaggio, alla giusta persona, nel momento più opportuno: è qui che si racchiude il segreto di una strategia marketing di successo, il sogno di ogni marketer.
Ma se, ormai, gestione centralizzata e condivisa dei dati e customer experience personalizzate ne rappresentano gli assi vincenti, sono ancora poche le aziende che scelgono di adottare soluzioni tecnologiche che permettano loro di avere una visione a 360° sulla propria audience.
User profiling e segmentazione dinamica: non c’è strategia senza informazione
Se un’efficace attività di profilazione e segmentazione dell’audience è alla base di una strategia marketing di successo, questa non può prescindere da un’attenta analisi e raccolta dei dati: tante più informazioni si riescono a tracciare, raccogliere e normalizzare a livello di single customer view, tanto più si conosceranno a fondo abitudini, interessi, comportamenti di acquisto e navigazione degli utenti target.
In un contesto simile, il valore di una Customer Data Platform come Adabra è fondamentale proprio in virtù della sua capacità di aggregare dati relativi agli utenti provenienti da più sorgenti e touchpoint. Il vantaggio? La possibilità non solo di mappare l’intero customer journey dell’utente, ma soprattutto prevedere comportamenti e sollecitazione premianti, grazie al contributo di intelligenza artificiale, machine learning e capacità predittiva.
Desideri scoprire come creare un’efficace strategia di profilazione? Non perderti l’articolo del nostro blog!
Profilazione e segmentazione utenti: come muovere i primi passi
Sebbene dati ed informazioni sulla propria audience varino qualitativamente e quantitativamente in funzione del proprio business e delle proprie strategie marketing, ne esistono alcune tipologie che sebben sfruttate consentono un primo ed efficace livello di profilazione e segmentazione e, conseguentemente, delle prime ed efficaci modalità di personalizzazione della customer experience.
Li presentiamo sinteticamente:
- dati demografici
- dati comportamentali
- dati in real time
- dati sul comportamento di acquisto
- dati qualitativi
Customer lifetime value e progressive profiling: best practice per una profilazione evoluta
Dati anagrafici, informazioni inerenti il comportamento di navigazione ed acquisto ma non solo: esistono dati ed informazioni che se ben raccolti ed analizzati consentono di profilare e segmentare la propria audience ancora più in profondità consentendo strategie di retention e customer lolyalty particolarmente efficaci.
In ambito eCommerce il riferimento è all’analisi ciclo di vita dell’utente, Customer LifeTimeValue e alla matrice RFM.
Utente appena registrato, clienti al primo acquisto, oppure cliente che acquista frequentemente con ottime capacità di spesa? Segmentare la propria audience sulla base del ciclo di vita dell’utente e sulla matrice RFM (recency, frequency e monetary) è fondamentale per capire chi si ha davanti e per scegliere la strategia migliore per ingaggiare o premiare gli utenti al fine di incrementare il loro valore nel tempo, ottimizzando i costi iniziali di acquisizione.
Efficaci strategie di segmentazione, in ambito lead generation, possono invece essere messe in campo grazie ad un’attività di profilazione progressiva (progressive profiling) mediante due modalità:
- attraverso tag che consentano di individuare sezioni consultate, contenuti cliccati, fiere o eventi a cui si è partecipato, solo per citare alcuni esempi;
- attraverso form di profilazione dinamica in grado di raccogliere dati ed informazioni in più step.
In un contesto dove i costi pubblicitari hanno un’incidenza sempre più rilevante, creare una solida base dei clienti fidelizzati diventa cruciale per rafforzare il proprio business.
Ma per farlo occorre conoscere a fondo la propria customer base, solo così si potrà puntare sulla personalizzazione della customer experience e su strategie marketing di successo!
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Presto un nuovo appuntamento con la rubrica “Time to Marketing” di Adabra
Continua a seguire la nostra rubrica. Nel prossimo appuntamento approfondiremo il tema relativo all’applicazione di strategie di marketing automation in ambito eCommerce, scoprendo le best practice più efficaci da mettere in campo.
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