Promuovi la crescita con l’analisi omnicanale

Le persone si aspettano che le aziende offrano esperienze coinvolgenti. Un messaggio di marketing deve rispecchiare i loro interessi personali e arrivare nel momento e nel luogo giusti. Se consigli un prodotto o un servizio, deve essere qualcosa che hanno già cercato. Oggi la clientela non valuta più le aziende solo in base all’offerta o alle loro capacità, ma soprattutto per la qualità e la coerenza delle esperienze ricevute in ogni punto di contatto.

I clienti si aspettano sempre più un coinvolgimento costante, altamente personalizzato e contestuale. Un messaggio di marketing deve parlare ai loro interessi specifici, arrivando nel momento e nel luogo più opportuni. I consigli sui prodotti devono basarsi su un reale interesse o bisogno precedente. La richiesta di un’esperienza integrata coinvolge tutti i canali, digitali e tradizionali.

L’analisi omnicanale si concentra sull’integrazione e la sintesi dei dati provenienti da tutti questi punti di contatto. Fornisce una visione d’insieme del processo, permettendo di capire come le interazioni su un canale influenzino il comportamento sugli altri, garantendo così un’esperienza fluida e una comprensione a 360 gradi del cliente. L’analisi omnicanale combina e integra i dati attorno a un’identità cliente unica e persistente, utilizzando processi sofisticati come la definizione delle identità e l’unione dei dati per collegare nel tempo interazioni diverse su varie piattaforme e dispositivi. Senza questa integrazione, i dati restano isolati e le aziende non possono comprendere davvero il customer journey nella sua interezza.

Una strategia completa di marketing omnichannel deve colmare il divario digitale-fisico. Affidarsi esclusivamente ai dati digitali fornisce un quadro parziale. Per avere una comprensione a 360 gradi, è fondamentale integrare i dati provenienti dalle interazioni offline, come visite in negozio, chiamate al call center o contatti con il personale commerciale. Per farlo, servono tecnologie capaci di unire dati di diversa natura, provenienti sia da fonti online sia offline.

Creare un profilo cliente unico richiede di superare la tradizionale frammentazione dei dati che spesso esiste tra reparti come marketing, vendite, assistenza clienti e sviluppo prodotto. Definire un’unica fonte di verità per i dati cliente richiede la collaborazione tra i vari reparti e un impegno condiviso a privilegiare l’esperienza complessiva del cliente, più che i risultati dei singoli canali.

Implementare una solida strategia di analisi omnicanale genera una serie di vantaggi concreti, fondamentali per avere successo nel contesto aziendale odierno. Questi vantaggi riguardano l’esperienza del cliente, l’efficienza operativa, i risultati finanziari e il posizionamento strategico.

Customer experience (CX) migliorata

Il vantaggio più immediato consiste nel garantire esperienze fluide, coerenti e altamente personalizzate, indipendentemente dal canale utilizzato dal cliente. Analizzando i dati provenienti da tutti i punti di contatto, le aziende possono individuare schemi, preferenze e bisogni nascosti che sfuggono quando si analizzano i canali separatamente. Questa conoscenza approfondita permette di adattare offerte, contenuti e interazioni ai profili individuali, migliorando sensibilmente la soddisfazione della clientela.

Miglioramento dell’efficienza operativa

Una visione unificata delle interazioni con i clienti mette in luce inefficienze e aree di miglioramento nei flussi operativi, soprattutto nell’assistenza clienti. L’analisi dei dati cross-channel consente di ottimizzare l’allocazione delle risorse, individuare problemi ricorrenti da risolvere in modo proattivo e identificare domande frequenti da automatizzare con strumenti come i chatbot. Questo riduce i costi operativi e fornisce agli operatori un quadro completo del cliente, permettendo risposte più rapide e un servizio di qualità superiore.

Aumento dei ricavi e del ritorno sull’investimento (ROI)

La maggiore soddisfazione e la fidelizzazione dei clienti, frutto di esperienze personalizzate di alto livello, si traducono direttamente in un aumento dei ricavi. Le ricerche dimostrano che i clienti coinvolti in strategie omnicanale tendono a spendere di più rispetto a quelli che utilizzano un solo canale. Inoltre, l’analisi omnicanale consente di individuare opportunità redditizie di cross-selling e up-selling basate sui comportamenti e le preferenze osservate lungo il customer journey. Le aziende possono così allocare risorse di marketing e vendita in modo più efficiente, massimizzando il ROI grazie all’identificazione dei canali e dei punti di contatto più efficaci per generare conversioni. La riduzione degli attriti nel processo di acquisto porta inoltre a tassi di conversione più elevati.

Processo decisionale predittivo

L’analisi omnicanale pone le basi per decisioni aziendali realmente basate sui dati. Una visione integrata permette ai team di marketing, prodotto e operativi di individuare schemi comportamentali, anticipare le azioni delle persone e capire le motivazioni dietro le loro scelte. Permette di concentrarsi sulle funzionalità di prodotto più richieste, di identificare e risolvere rapidamente i problemi della clientela e di ridurre i conflitti interni grazie a una fonte unica e condivisa di verità su sentimenti e comportamenti. Valutare l’efficacia reale dei canali, al di là dell’attribuzione last-touch, consente decisioni strategiche più consapevoli.

Il valore dell’analisi omnicanale risiede nella sua capacità di generare insight omnicanale approfonditi. Gli insight omnicanale sono le informazioni operative fondamentali per comprendere, mappare e ottimizzare l’intero customer journey.

È fondamentale avere una visione del cliente a 360 gradi . Ciò significa consolidare i dati provenienti dai diversi punti di contatto, online e offline, collegando identità e interazioni tra canali, dispositivi e nel tempo in un unico profilo cliente coerente. Tale visione integrata rappresenta la base per mappare con precisione il customer journey, ovvero il percorso completo del cliente, dalla fase iniziale di consapevolezza e scoperta, attraverso l’interazione e l’acquisto, fino all’assistenza post-vendita.

Una mappatura efficace richiede l’identificazione di tutti i punti di contatto chiave, la comprensione degli obiettivi e del mindset del cliente in ogni fase e il riconoscimento delle transizioni tra i diversi canali. Senza il livello dati unificato fornito dall’analisi omnicanale, la mappatura risulterà inevitabilmente parziale, trascurando interazioni o transizioni fondamentali e portando a conclusioni errate. I silos di dati creano zone d’ombra, specialmente per quanto riguarda le attività offline o l’impatto delle interazioni di assistenza sul successivo comportamento online.

Un’applicazione chiave di questi insight omnicanale consiste nell’individuare i punti critici e le lacune nella customer experience. Analizzando l’intero percorso, le aziende possono capire esattamente dove le persone incontrano difficoltà o ostacoli o abbandonano i processi. Ad esempio, dall’analisi potrebbe emergere che un passaggio complesso del processo di checkout online genera un aumento delle chiamate al call center. Grazie alla capacità di collegare le esperienze tra i diversi canali, è possibile risalire alle cause originarie dei problemi, spesso lontane dal punto in cui si manifestano gli effetti. Scoprire questi punti critici in modo proattivo, prima che generino insoddisfazione o inducano il cliente all’abbandono, permette di intervenire tempestivamente per migliorare l’esperienza e salvaguardare le relazioni con la clientela, andando oltre la semplice gestione reattiva delle criticità.

Inoltre, gli insight omnicanale mettono in luce le complesse interazioni tra i diversi canali. L’analisi può rivelare come un’interazione su un canale (ad esempio la visualizzazione di una pubblicità sui social media) influenzi i comportamenti successivi su un altro (come la visita al sito web e l’acquisto). Monitorare questi passaggi sequenziali tra i canali offre una comprensione molto più approfondita del processo decisionale del cliente. Questo approccio cross-channel è cruciale per attribuire correttamente i risultati di marketing. Senza di esso, le aziende rischiano di allocare male le risorse, sovrastimando gli ultimi punti di contatto e sottovalutando quei canali che svolgono un ruolo chiave nelle fasi iniziali di scoperta o valutazione, con conseguente spreco di budget e opportunità perse.

In ultima analisi, gli insight omnicanale promuovono una personalizzazione efficace su larga scala.

Conoscere le preferenze individuali, il comportamento nel tempo in corrispondenza di tutti i punti di contatto e i bisogni futuri previsti consente alle aziende di adattare in tempo reale messaggi, offerte ed esperienze, rendendo le interazioni molto più rilevanti e incisive. Questo trasforma i dati grezzi in informazioni fruibili che possono essere utilizzate dai team di marketing, prodotto, vendite e operativi per creare percorsi fluidi, coerenti e realmente incentrati sulle persone.

1. Comprendi a fondo la clientela e mappa i customer journey. Una conoscenza approfondita del pubblico target è la base di ogni strategia efficace. Sfrutta ricerche e dati esistenti per individuare preferenze, punti critici e schemi comportamentali caratteristici nei diversi segmenti. Crea profili cliente dettagliati per orientare le decisioni strategiche. È fondamentale mappare l’intero customer journey, riconoscendo ogni possibile punto di contatto: siti web, app per dispositivi mobili, social media, e-mail, negozi fisici, call center, piattaforme di terze parti e altro ancora. Cerca di comprendere gli obiettivi, le motivazioni e lo stato emotivo del cliente in ogni fase del percorso.
2. Definisci obiettivi chiari e indicatori chiave di prestazioni (KPI). Stabilisci obiettivi specifici e misurabili per la tua strategia omnicanale, allineati agli obiettivi aziendali più ampi e ai bisogni identificati della clientela. È fondamentale che tutti i reparti coinvolti (marketing, vendite, prodotto e customer success) condividano e approvino questi obiettivi per garantire un pieno allineamento. Definisci i KPI che utilizzerai per monitorare i progressi verso tali obiettivi, ad esempio il tasso di customer retention, il tasso di conversione in acquirenti, il valore medio degli ordini (AOV), il valore del ciclo di vita del cliente (CLV), le metriche di engagement cross-channel, il Net Promoter Score (NPS) e il tasso di abbandono.
3. Individua, consolida e integra le fonti di dati. Identifica tutti i sistemi e i canali in cui sono presenti dati rilevanti sulle interazioni con i clienti. Spesso è necessario collaborare con gli stakeholder dei diversi team (come prodotto, vendite, IT e marketing) per capire dove si trovano i dati e ottenere i permessi di accesso. L’obiettivo principale è abbattere i silos di dati esistenti e integrare le informazioni in una vista unificata. Assicurati che i dati siano centralizzati, verificati per garantirne la correttezza e integrati adeguatamente per consentire analisi approfondite. Definisci processi affidabili di raccolta dati e uniforma le convenzioni di nomenclatura e le definizioni degli eventi tra i sistemi per evitare incongruenze che potrebbero compromettere l’analisi.
4. Scegli e integra le soluzioni tecnologiche più adatte. Opta per strumenti e piattaforme di analisi, come Adobe Customer Journey Analytics, in grado di gestire in modo efficace il volume, la velocità e la varietà dei dati provenienti da diversi canali e, se necessario, da unità aziendali specializzate. Valuta lo stack tecnologico esistente per individuare le funzionalità di integrazione dei dati già disponibili, le criticità legate all’attribuzione e la presenza di silos informativi. Verifica che la tecnologia di analisi scelta si integri alla perfezione con le fonti di dati e con i sistemi di attivazione e interazione, come piattaforme di automazione del marketing, CRM e piattaforme di gestione dei dati cliente (CDP), così da poter trasformare gli insight in azioni concrete. Valuta soluzioni con interfacce low-code o no-code per ridurre la dipendenza dai team IT o BI specializzati per l’accesso e l’analisi dei dati. Le tecnologie più rilevanti includono CDP, CRM, motori di IA e machine learning e, in alcuni casi, sistemi ERP per dati di inventario e ordini.
5. Favorisci la personalizzazione e garantisci transizioni fluide. Sfrutta i dati unificati e le tecnologie adottate, in particolare le funzionalità di IA e machine learning, per offrire contenuti, consigli e offerte su misura in tutti i canali. Assicurati che i clienti possano passare in modo semplice e continuo da un punto di contatto all’altro (ad esempio, iniziando un carrello su mobile e completando l’acquisto su desktop).
6. Metti al primo posto la sicurezza, la privacy e la governance dei dati. Con l’espansione della raccolta dati, diventa fondamentale adottare misure di sicurezza affidabili (come i modelli Zero Trust) e pratiche trasparenti per la tutela della privacy. Implementa framework rigorosi di governance dei dati per assicurare la conformità alle normative (come GDPR e CCPA) e consolidare la fiducia dei clienti. Si tratta di un requisito imprescindibile per il successo a lungo termine.
7. Monitora, analizza e ottimizza costantemente. Una strategia omnicanale è dinamica. Monitora in modo continuativo i dati in arrivo e valuta le performance rispetto ai KPI stabiliti. Analizza i risultati per scoprire nuovi insight omnicanale, identificare trend emergenti o punti critici e individuare opportunità di miglioramento o crescita. È fondamentale creare un ciclo di feedback in cui questi insight vengano utilizzati per perfezionare la strategia, le campagne, le mappe del customer journey e persino il processo di sviluppo prodotto.
8. Forma i tuoi team e migliora la loro performance. Assicurati che tutto il personale a contatto con la clientela, dagli addetti alle vendite ai responsabili dell’assistenza e ai marketer, condivida la visione omnicanale e abbia gli strumenti e le competenze per offrire esperienze coerenti e di qualità su tutti i punti di contatto. Promuovi una cultura basata su collaborazione e condivisione dei dati tra i reparti.