Analisi predittiva: superare le aspettative dei clienti
29
Settembre
Dallo scoring all'analisi predittiva, seguite il percorso verso un marketing dei clienti ad alte prestazioniIl marketing predittivo è la chiave per le relazioni individuali con i clienti.
Introduzione: ottimizzare i risultati delle operazioni marketing grazie al marketing predittivo
L'obiettivo del marketing predittivo non è la certezza assoluta delle previsioni, ma fare meglio che con un approccio empirico. Il principio è semplice: ad esempio, scegliendo clienti con un'alta probabilità di acquistare un prodotto, si otterrà un tasso di acquisto molto più alto rispetto a quello che si otterrebbe se il prodotto fosse offerto a un target basato su una segmentazione definita dal marketer. Questo permette di ridurre i costi di sollecitazione perché solo una parte dei clienti viene esposta, evitando anche il fastidio dei clienti che vengono sollecitati per prodotti che non li interessano. L'uso diffuso di queste informazioni permetterà di lavorare a stretto contatto con ogni cliente, proponendo prodotti e/o contenuti che gli corrispondono.
Non c'è marketing predittivo senza scoring
Lo scoring è l'atto di assegnare una nota (un "punteggio") a un cliente o a un prospect, in base a vari criteri, quantitativi o qualitativi. Questo punteggio verrà poi utilizzato per arricchire il profilo della persona e servirà da filtro per ottimizzare il targeting delle operazioni di marketing.
Cos'è un score predittivo?
Uno score è la probabilità che un fenomeno si verifichi. Viene utilizzato per prevedere il comportamento futuro.
Per esempio:
- Qual è la probabilità che questo cliente acquisti questo prodotto nelle prossime 2 settimane?
- Qual è la probabilità che questo cliente risponda a questa e-mail?
Per quali benefici?
- Miglioramento del targeting: ottenendo tassi di ritorno migliori, si aumenta il ROI.
- Ottimizzare l'uso delle promozioni: offrendo sconti solo ai clienti sensibili alle promozioni, migliorate il vostro margine.
- Individuazione di nuove opportunità: l'analisi dei dati consente di costruire e arricchire i profili e quindi di individuare gli appetiti per prodotti diversi da quelli già acquistati e, infine, di aumentare il fatturato.
- Una relazione con il cliente più sostenibileAssegnando un punteggio a ciascun cliente in base al suo appetito, i marchi possono stabilire una soglia di rilevanza per l'invio o meno di una comunicazione. I clienti si sentono riconosciuti e sono più fedeli al marchio. Il "durata della vita"dei vostri clienti è esteso!
I limiti dello scoring
L'errore spesso riscontrato con strumenti predittivi, consiste nel ricomporre una nozione segmento per sintetizzare una tendenza, la cui proiezione a livello individuale è spesso falsa. Bisogna andare oltre e accettare che ogni cliente ha la sua storia, i suoi desideri e il suo futuro più probabile.
Modellazione e industrializzazione dei punteggi mediante algoritmi di autoapprendimento
Il marketing predittivo si basa su un'analisi precisa in un determinato momento, in base ai dati raccolti in un determinato periodo. Un score sarà quindi rilevante in un determinato momento. Più dati abbiamo a disposizione, migliore sarà la qualità delle previsioni. È quindi nell'interesse dei marchi raccogliere i dati da diverse fonti. Ma con la tecnologia digitale, sempre più dati sono disponibili in tempo reale e un modello stabilito su una serie di dati un giorno, può essere obsoleto il giorno dopo. Un data scientist può occuparsi solo di alcuni modelli di previsione e non è in grado di aggiornarli quotidianamente. Tuttavia, i marchi hanno sempre più bisogno di modelli che consentano di soddisfare o addirittura anticipare le aspettative dei clienti. La sfida non è quindi più quella di avere alcuni score di previsione, ma di moltiplicarli e automatizzarne l'aggiornamento.
Come? Solo una piattaforma che offre un approccio di autoapprendimento può rispondere a questa sfida.
Il marketing predittivo apre la strada all'individuation® e a una relazione con il cliente veramente 1:1
Per arrivare all'arricchimento e allo sfruttamento della conoscenza del cliente e sfruttare al meglio tutte le informazioni, l'uso dell'intelligenza artificiale è la soluzione.
Infatti, grazie al Machine Learning e all'implementazione degli algoritmi di autoapprendimento, tutti i dati e le migliaia di interazioni generate, vengono analizzati ogni giorno per conoscere ciascuno cliente con una precisione senza pari e per anticipare le esigenze future.
Finora nessuna piattaforma è stata in grado di creare e sfruttare tutto il valore di un database. Mettendo sul mercato la piattaforma di Individuation® Marketing, Splio offre finalmente l'opportunità di ottimizzare il valore di ciascuno contatto nel database e di adattare la relazione caso per caso.
L'Individuation® sfrutterà tutte queste conoscenze per migliorare le performance del targeting e attivare comunicazioni efficaci perché individuali.
Poiché ogni cliente si evolve a un ritmo diverso nel suo ciclo di vita, è essenziale disporre di indicatori rilevanti per comunicare con loro i contenuti giusti, al momento giusto e sul canale più appropriato.
Senza l'analisi predittiva, sarebbe quasi impossibile formulare l'idea stessa di prossimità relazionale. L'utilizzo degli algoritmi è una delle chiavi del customer marketing individuale.
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