I contenuti giusti al momento giusto

Vinay Gopinath conclude la sua tipica giornata di lavoro con uno stand-up meeting del team. Quando le luci dell’ufficio di Singapore si spengono, gli altri membri del team in Messico, Canada e Stati Uniti timbrano in entrata.

Gopinath è direttore delle piattaforme pubblicitarie globali e responsabile tecnico dei prodotti presso The Coca-Cola Company, e le riunioni quotidiane fanno parte di un sofisticato sistema di collaborazione interconnessa tra diversi fusi orari che è fondamentale per la strategia e l’impatto di marketing globale dell’azienda. Con miliardi di transazioni ogni giorno, soddisfare le aspettative della clientela di Coca-Cola è un compito a dir poco arduo, e nel panorama commerciale in rapida evoluzione di oggi, le esperienze personalizzate non sono mai state così importanti.

“Il 70% delle persone fa più cose contemporaneamente. Secondo le ricerche, la capacità di attenzione della generazione Z è di soli otto secondi, mentre quella dei Millennial è di soli quattro secondi in più”, afferma Gopinath, che lavora in Coca-Cola da tre anni. “Se vogliamo aumentare il valore, dobbiamo attirare l’attenzione delle persone al momento giusto con i contenuti giusti. Dobbiamo personalizzare le loro esperienze”.

Nel 2022, Coca-Cola si è posta l’ambizioso obiettivo di sviluppare una strategia di personalizzazione per l’e-commerce e i punti di contatto marketing, ma non sapeva da dove iniziare. Con informazioni sparse in diversi sistemi e l’aumento dei rischi legati all’utilizzo di dati obsoleti di terze parti, Coca-Cola aveva bisogno di un nuovo approccio per comprendere la propria clientela prima di poter personalizzare in modo efficace i customer journey su tutti i canali in base alle azioni di ogni acquirente.

Gopinath e il suo team hanno intravisto un’opportunità in Coca-Cola en tu Hogar (CCETH), il marchio latinoamericano dell’azienda, nonché la più grande business unit regionale in termini di entrate B2C. Con grandi volumi sia di traffico web che di dati sulla clientela, oltre a un’ampia gamma di prodotti sul proprio sito web, CCETH era il candidato ideale per l’avvio di un progetto pilota sulla strategia di personalizzazione.

Nei due anni successivi, il team ha lavorato con CCETH alla creazione di una base innovativa per la gestione dei dati, dell’e-commerce e del customer engagement utilizzando Adobe Real-Time CDP, Adobe Journey Optimizer e Adobe Commerce. Ciò ha permesso di creare esperienze di acquisto personalizzate su larga scala e ha portato a un tasso di conversione dell’89% tra la clientela riattivata.

“Condividere i dati senza problemi tra diverse piattaforme permette di sbloccare un’ampia gamma di funzionalità”, dichiara Gopinath. “In questo modo, non ci si limita a inviare e-mail o notifiche push, ma si riesce a coordinare un’esperienza omnicanale a tutti gli effetti. È incredibilmente efficace”.

Una base strategica

Lavorando con il partner di implementazione Bounteous, una società di consulenza che offre servizi di trasformazione digitale, Gopinath e il suo team hanno creato una strategia di personalizzazione per CCETH che prevedeva quattro passaggi chiave:

1. Impostare la struttura del team in un’ottica di collaborazione
2. Centralizzare i dati per ottenere un quadro chiaro della clientela
3. Definire i casi d’uso da utilizzare come base strategica
4. Attuare la strategia tramite questi casi d’uso

Gopinath, che vanta una profonda esperienza nel marketing digitale, sapeva che era necessario coinvolgere il team tecnologico fin dall’inizio. Anziché adottare un approccio tradizionale basato su passaggi di consegne, in cui il team aziendale invia le idee da realizzare a quello tecnologico, ha riunito tutte le parti per farle lavorare come un’unica squadra alle attività di pianificazione, esecuzione e iterazione in tutte le fasi del processo. A tale scopo, si è reso necessario progettare anche un sistema di collaborazione intercontinentale con i membri del team dislocati in altre parti del mondo.

Il passo successivo è stato quello di abbattere i silos centralizzando i dati provenienti da più fonti. Il team aveva bisogno di una soluzione per combinare i dati sull’e-commerce di Adobe Commerce, tra cui i dati del profilo, azioni comportamentali come l’aggiunta di articoli al carrello e dati di back-office come la cronologia degli ordini, con informazioni provenienti da altre fonti, ad esempio i sistemi ERP e CRM dell’azienda. L’estensione Adobe Commerce Data Sharing ha consentito di trasferire i dati in Experience Platform e Real-Time CDP, dove sono stati standardizzati in profili cliente unificati.

“L’integrazione di Commerce ci permette di registrare ogni punto di contatto dell’utente”, afferma Gopinath. “Ci aiuta a costruire un vero e proprio profilo cliente fin dal momento in cui una persona arriva per la prima volta sul sito”.

Una volta acquisita la capacità di creare profili cliente altamente dettagliati, Gopinath e il suo team hanno potuto concentrarsi sulla personalizzazione del customer journey. Per l’individuazione dei casi d’uso prioritari hanno considerato le interazioni della clientela, le iniziative di marketing e le tattiche di personalizzazione, producendo un framework che poggiava su tre pilastri:

1. Casi d’uso che avrebbero generato valore
2. Casi d’uso che avrebbero aumentato l’engagement e la fidelizzazione
3. Casi d’uso che offrivano l’opportunità di analizzare ciò che funzionava e poi replicarlo

Un’esperienza omnicanale a tutti gli effetti

Il team ha iniziato affrontando un classico caso d’uso nella sfera dell’engagement: l’abbandono del carrello. Prima dell’integrazione dei dati, occorreva attendere fino a 48 ore per sapere se l’utente CCETH aveva concluso il check-out. Con il nuovo flusso di dati in tempo reale, il team ha iniziato a inviare promemoria e-mail immediati e personalizzati a chi non aveva effettuato il pagamento entro un’ora, il che ha fatto aumentare le percentuali di apertura delle e-mail del 36%, i tassi di click-through del 21% e i tassi di conversione dell’8,5%.

Il team è riuscito ad andare oltre la posta elettronica, inviando promemoria tramite messaggi pop-up sul sito web e notifiche push, utilizzando anche una nuova integrazione WhatsApp. Journey Optimizer ha aiutato a determinare la frequenza e i canali di comunicazione corretti in base al comportamento dell’utente, ai punteggi di propensione calcolati dall’IA e ad altre informazioni.

“Journey Optimizer ha sbloccato molti canali”, dichiara Gopinath. “Ci ha permesso di coordinare un’esperienza omnicanale a tutti gli effetti”.

Inoltre, l’accesso alle informazioni in tempo reale ha consentito a CCETH di usare Adobe Customer Journey Analytics per comprendere meglio i comportamenti di ordinazione di imbottigliatori e magazzini. Oltre a vedere immediatamente quali prodotti stavano per esaurirsi, il team di Gopinath è riuscito ad attivare comunicazioni personalizzate per gli imbottigliatori tramite Journey Optimizer in base ai codici postali in cui si prevedeva un aumento della domanda a causa di fattori stagionali.

Il team ha utilizzato l’analisi anche per comprendere le tendenze di acquisto e ricondurle ai consigli sui prodotti che generavano maggior valore. “I prodotti che consigliamo devono essere supportati dai numeri di fatturato, altrimenti è difficile giustificare il nostro operato”, dichiara Gopinath. “Customer Journey Analytics ha consentito agli stakeholder aziendali di visualizzare facilmente i risultati che stavamo raggiungendo tramite apposite dashboard create da noi”.

Infine, Customer Journey Analytics ha aiutato il team a trovare nuovi modi per riattivare e soddisfare la clientela a scarsa frequenza di interazione, ad esempio inviando coupon personalizzati durante il mese del compleanno dell’utente o dopo un evento potenzialmente negativo, come il tentativo di utilizzare un codice promozionale scaduto. Allo stesso tempo, il team è riuscito a capire quali clienti erano meno inclini a effettuare un acquisto, e questo ha permesso di migliorare l’efficienza degli investimenti pubblicitari.

Il potere della personalizzazione

Gopinath e il suo team globale hanno creato un manuale sulle tattiche di personalizzazione che sta ridefinendo la strategia di Coca-Cola nei mercati di tutto il mondo. Hanno già iniziato a implementarlo in un Coca-Cola Store negli Stati Uniti, dove hanno ottenuto un valore immediato grazie all’esplorazione personalizzata dei prodotti tramite Adobe Sensei, la tecnologia di IA e machine learning di Adobe.

I primi risultati hanno dimostrato che i consigli individuali sui prodotti, basati sulle azioni comportamentali e sui gusti dell’acquirente, hanno fatto aumentare i clic del 117% e le entrate del 36%. Inoltre, il negozio ha registrato una tasso di click-through del 17% per i suggerimenti di cross-selling relativi a prodotti “spesso acquistati insieme”. Il tasso di conversione generato dalle ricerche sul sito ha raggiunto il 19%, e i primi tre risultati generalmente contenevano ciò che l’utente stava cercando.

Il team di Gopinath prevede di completare l’espansione nella rete statunitense di Coca-Cola Store per poi passare al mercato africano e ad altri marchi globali. Inoltre, sta valutando altri casi d’uso oltre all’abbandono del carrello, ad esempio l’utilizzo dell’IA per generare punteggi di propensione che prevedano il comportamento dell’utente e definiscano la customer experience in Journey Optimizer.

“Mi sento fortunato a far parte di un grande marchio globale come Coca-Cola che promuove l’innovazione”, dichiara Gopinath. “L’autonomia che ricevo dal management e dai vertici mi ispira a esplorare sempre nuove frontiere in modo che il nostro team possa ottenere grandi risultati”.

Leggi come Coca-Cola cresce per offrire messaggi personalizzati in tempo reale alla clientela con Adobe Experience Cloud.

Scopri di più sul potere della personalizzazione e su come personalizzare le esperienze cliente con Adobe Journey Optimizer.

Poi, guarda la sessione dell’Adobe Summit Coca-Cola: sbloccare i dati per creare esperienze di e-commerce cliente-centriche.