Conoscere meglio i clienti senza sapere tutto: i dati first-party in 6 lezioni

Nel marketing digitale, la tentazione è sempre la stessa : pensare che più dati raccogliamo, meglio capiremo i nostri clienti. La realtà, però, è opposta. L'eccessiva raccolta non porta a insight più profondi, ma solo a complessità, silos di dati e stanchezza CRM. Secondo il barometro AFCDP, il 65% delle aziende francesi ammette di raccogliere più informazioni di quante riescano realmente ad attivare. Il risultato ? Una conoscenza cliente basata sulla quantità anziché sulla rilevanza. 

La chiave non è accumulare dati, ma saperli sfruttare in modo intelligente. E qui entrano in gioco i dati first-party, cioè quelli generati direttamente dalle interazioni tra brand e cliente. Osservati attraverso comportamenti ed engagement, consentono di costruire segmentazioni più accurate e di attivare campagne realmente performanti. Ripensare la strategia intorno ai dati first-party significa puntare su efficacia e coerenza, abbandonando l'illusione dell'esaustività. È primo passo verso una relazione cliente solida e sostenibile, dove il dato diventa un asset strategico al servizio della customer experience. 

1. Raccolta eccessiva : l'illusione del controllo

Per anni, la promessa il marketing basato sui dati è stato confuso con la corsa a raccogliere sempre più dati. Ma questa logica non porta a controllo, bensì a inefficienza : tempo perso, sistemi complessi, silos di dati.

Nell'era del RGPD e della fine dei cookie di terze partil'eccesso di dati non ha più senso. Ciò che conta oggi non sono i volumi, ma la qualità e la rilevanza dei dati raccolti direttamente dai clienti. È qui che i dati di prima parte diventano essenziali: sono affidabili, attivabili e, soprattutto, nascono dal rapporto di fiducia tra il marchio e i suoi clienti.

2. La pressione del marketing, sintomo di uno squilibrio relazionale

I clienti sono saturi di sollecitazioni di marketing. Newsletter ripetitive, campagne poco mirate, messaggi ridondanti: tutti sintomi di un rapporto squilibrato tra marchi e consumatori. Quella che chiamiamo"stanchezza da CRM"non è un capriccio passeggero, ma un graduale disimpegno alimentato da una sovrabbondanza di messaggi poco mirati.

I consumatori non si aspettano più che il marketing sia onnipresente, ma rilevante. A ragione: il 64% dei clienti dichiara di essere stufo di messaggi che ritiene troppo frequenti o poco mirati (secondo il white paper 2023 di KPAM sulle tendenze dei clienti). Ciò che contestano non è l'intenzione commerciale in sé, ma la sua esecuzione quando diventa meccanica, ridondante o scollegata dalle loro aspettative. È meglio un numero minore di sollecitazioni, meglio calibrate: oggi l'accuratezza è molto più importante della ripetizione.

Affidarsi ai dati di prima parte può riequilibrare questo rapporto. I dati provenienti dal coinvolgimento diretto (acquisti, visite, interazioni) riflettono le reali aree di interesse dei clienti. Rifocalizzando le campagne su questi segnali tangibili, possiamo limitare l'eccesso di sollecitazione, migliorare la qualità delle interazioni e ripristinare il valore di ogni conversazione.

3. Coinvolgimento: una bussola più affidabile dei dati dichiarativi

Storicamente, la segmentazione del marketing si è basata su dati dichiarativi: età, sesso, luogo di residenza, situazione familiare o professionale. Questi dati, pur essendo utili per il targeting, non dicono nulla sul reale livello di interesse di un individuo per un marchio o un prodotto in un determinato momento.

I marketer di maggior successo oggi preferiscono un approccio più dinamico: i segnali di coinvolgimento. Sono questi che rivelano l'appetito, la ricettività e l'intenzione. Alcuni degli indicatori più utili sono :

• Recenza dell'interazione: un cliente che ha cliccato su una campagna 24 ore fa non ha lo stesso potenziale di uno che è stato inattivo per 6 mesi.
• Profondità di navigazione: una visita alla pagina di un prodotto è meno coinvolgente di un'aggiunta al carrello o di una simulazione.
• La frequenza dei contatti avviati: apertura di un'e-mail, interazione con un'app, chiamata al servizio clienti, ecc.

I dati di prima parte derivati dal comportamento effettivo (visite al sito, acquisti ripetuti, interazioni con le campagne) forniscono quindi una misura più precisa e aggiornata. L'engagement diventa quindi una bussola affidabile per guidare le relazioni con i clienti. È analizzando ciò che i clienti fanno, e non solo ciò che dicono, che possiamo adattare la pressione del marketing, proporre offerte pertinenti e costruire un'esperienza fluida e coerente.

4. Segnali deboli: anticipare con l'IA predittiva

Il coinvolgimento osservabile - click, aperture, acquisti - è solo una parte della storia. Oltre al comportamento visibile, i dati di prima parte rivelano una ricchezza più sottile: i segnali deboli. Questi segnali deboli possono essere la frequenza delle visite a un sito senza conversione, la consultazione ripetuta della stessa categoria di prodotti o il calo graduale delle interazioni in un programma di fidelizzazione.

Un cliente che visita regolarmente la stessa categoria senza effettuare acquisti, che rallenta il ritmo di apertura delle e-mail o che torna a consultare un prodotto specifico suggerisce un'intenzione o un rischio. Singolarmente, questi segnali sono difficili da interpretare. Ma se combinati e messi in prospettiva dall'IA predittiva, diventano indicatori potenti.

Grazie all'intelligenza artificiale, i marketer possono rilevare il potenziale di abbandono, prevedere le intenzioni di acquisto, individuare gli upsell o identificare i momenti chiave per attivare un'interazione. Invece di aspettare che il cliente si presenti, l'intelligenza artificiale permette di agire al momento giusto, basandosi esclusivamente sul valore dei dati di prima parte esistenti.

Lungi dall'incoraggiare una raccolta eccessiva, questo approccio massimizza ciò che già esiste e trasforma i dati in informazioni utili.

5. Verso un approccio più pertinente alla segmentazione

La segmentazione è stata a lungo basata su criteri socio-demografici o dichiarativi. Ma in un'epoca in cui i dati sono abbondanti, questo approccio sta mostrando i suoi limiti.

I dati di prima parte forniscono una base più solida: riflettono il comportamento effettivo e consentono di costruire segmentazioni dinamiche. L'esempio più ovvio è la segmentazione RFM (Recency, Frequency, Amount), che classifica i clienti in base al loro impegno transazionale. Questo approccio può già essere utilizzato per identificare i profili chiave (VIP, inattivi, recenti) e adattare la strategia di conseguenza.

Il targeting generato dall'intelligenza artificiale, alimentato da dati di prima parte, rende i messaggi più pertinenti.

6. Il CDP: orchestrare i dati dei clienti

Data la complessità del customer journey, la Customer Data Platform ( CDP) sta diventando uno strumento indispensabile. Centralizza e deduplica i dati di prima parte provenienti da tutte le fonti (sito web, e-commerce, punti vendita, CRM, programmi di fidelizzazione) per costruire un'unica visione del cliente.

Questa visione consolidata consente non solo di attivare facilmente segmentazioni come l'RFM, ma anche di sfruttare appieno i segnali deboli attraverso l'AI predittiva. Invece di moltiplicare i database dispersi, il CDP trasforma i dati in intelligenza utilizzabile, riducendo la fatica del CRM e ottimizzando la rilevanza delle campagne.

Rendendo i dati più accessibili e intelligibili, il CDP libera tempo ai team di marketing, che possono concentrarsi sulla strategia e sulla creatività piuttosto che sull'elaborazione di silos di dati. Il CDP diventa così il perno tra i dati e la loro attivazione intelligente.

Trovare il giusto equilibrio

Conoscere meglio i propri clienti non significa più sapere tutto di loro. La sfida del marketing guidato dai dati non è raccogliere sempre di più, ma trovare il giusto equilibrio tra quantità e rilevanza.

Troppi pochi dati limitano la personalizzazione, ma troppi dati portano alla complessità e all'eccesso di sollecitazioni. I dati di prima parte, arricchiti dalla CDP e informati dall'AI predittiva, rappresentano il giusto equilibrio. Permette di ancorare le strategie di marketing a una logica sostenibile, in cui ogni interazione è pertinente, mirata e rispettosa della relazione con il cliente.

Scegliendo di concentrarsi sul valore piuttosto che sul volume, i marchi stanno trasformando i dati in un autentico motore di fiducia, fedeltà e performance.