Sblocca gli insight sui clienti: una guida all’Audience Analytics con Adobe

L’Audience Analytics consiste nella raccolta e nell’interpretazione dei dati per ottenere insight approfonditi su chi sono i potenziali clienti, cosa li motiva, come si comportano e perché prendono determinate decisioni. L’Audience Analytics esamina diversi tipi di dati, tra cui:

• Dati comportamentali: modalità di navigazione degli utenti su siti e app, funzionalità utilizzate, contenuti fruiti, storico degli acquisti e percorsi di conversione.
  • Ad esempio, monitorare se un utente ha aggiunto un prodotto al carrello ma non ha completato l’acquisto aiuta a identificare i punti di abbandono.
• Dati psicografici: interessi, valori, atteggiamenti, scelte di vita e tratti della personalità che influenzano preferenze e decisioni.
  • Ad esempio, sapere che un segmento del tuo pubblico apprezza la sostenibilità può guidare le scelte relative ai messaggi sul prodotto e al packaging.
• Dati CRM: informazioni dai sistemi di gestione delle relazioni con i clienti, tra cui cronologia degli acquisti, interazioni con il supporto, stato di fedeltà e comunicazioni di vendita.
  • Un esempio potrebbe essere l’identificazione di acquirenti frequenti attraverso la cronologia degli acquisti per offrire loro premi fedeltà esclusivi.
• Dati di interazione cross-channel: coinvolgimento attraverso vari punti di contatto, come ad impression e clic sugli annunci, interazioni sui social media, risposte alle e-mail ed eventi offline.coinvolgimento attraverso vari punti di contatto, come ad impression e clic sugli annunci, interazioni sui social media, risposte alle e-mail ed eventi offline.
  • Questo potrebbe comportare il vedere che un cliente ha prima cliccato su un annuncio sui social media, poi ha visitato il sito web e successivamente ha risposto a un’email promozionale prima di effettuare un acquisto.
• Segnali di intento: indicatori che suggeriscono che un utente sta attivamente considerando un acquisto o un’azione specifica.
  • Ad esempio, un utente che visita ripetutamente una specifica pagina prodotto o utilizza termini di ricerca come “migliori scarpe da corsa per maratone” segnala un intento di acquisto.

Il mercato di riferimento indica il gruppo più ampio di consumatori che un’azienda intende raggiungere con la vendita dei propri prodotti o servizi o con le proprie attività di marketing. Considera il mercato totale indirizzabile, la domanda potenziale e il panorama competitivo all’interno di un settore o di un comparto e le sue decisioni influenzano la strategia aziendale generale, lo sviluppo del prodotto e il posizionamento sul mercato.

Il pubblico target è un gruppo più specifico e definito di potenziali clienti all’interno del mercato di riferimento, che spesso condivide caratteristiche distinte. Questo gruppo è tipicamente al centro delle campagne pubblicitarie e dei messaggi di marketing. La definizione del pubblico target comporta un’analisi approfondita di dati demografici, psicografici, comportamenti, motivazioni e interessi.

Una profonda comprensione del pubblico target alimenta la crescita, l’efficienza e le relazioni durature con i clienti. I principali vantaggi includono la capacità di:

1. Indirizzare lead qualificati: conoscere intimamente il pubblico target (esigenze, preferenze, punti critici, motivazioni e desideri) consente alle aziende di creare offerte altamente pertinenti e convincenti che attraggono un volume maggiore di lead qualificati con una probabilità significativamente maggiore di convertirsi in clienti paganti, con un impatto diretto sui profitti.
   • Immagina, ad esempio, che una piattaforma di formazione online scopra, utilizzando l’Audience Analystics, che parte dei suoi visitatori è composta da professionisti a inizio carriera che cercano di migliorare le proprie competenze nel data science, ma sono preoccupati per l’impegno in termini di tempo. Invece di annunci generici, la piattaforma si rivolge a questo segmento con messaggi che evidenziano corsi di certificazione in data science brevi e flessibili, progettati per professionisti impegnati. Questo approccio mirato attira persone genuinamente interessate a un programma di questo tipo, portando a un numero maggiore di iscrizioni (lead qualificati che si convertono) rispetto a sforzi di marketing più ampi.
2. Consentire una personalizzazione avanzata: la personalizzazione è una strategia eccellente per aumentare il coinvolgimento e le conversioni. Sfruttando i dati del pubblico, le aziende possono personalizzare le esperienze rivolgendosi ai singoli utente per nome, raccomandando prodotti pertinenti in base al comportamento passato, inviando campagne e-mail mirate o personalizzando i contenuti del sito web. Questo arricchisce l’esperienza complessiva del cliente, creando un senso di connessione e pertinenza che si distingue rispetto al marketing generico. Questo cambiamento riflette l’evoluzione delle aspettative dei clienti; la pertinenza non è più un bonus, ma un requisito di base. Le aziende che non riescono a personalizzare rischiano di essere ignorate.
   • Considera un sito di e-commerce che utilizza l’Audience Analytics per comprendere gli acquisti passati e la cronologia di navigazione di un cliente. Quando il cliente ritorna sul sito, la homepage gli propone dinamicamente i nuovi arrivi delle marche che preferisce o delle sezioni che ha esplorato con interesse, aumentando significativamente le possibilità di engagement e acquisti ripetuti.
3. Costruire solide relazioni con i clienti: fornire costantemente valore, sulla base di una profonda comprensione delle esigenze e delle preferenze del pubblico, costruisce fiducia e lealtà. Quando i clienti si sentono compresi e ben serviti, sono più propensi a fare acquisti ripetuti, a diventare sostenitori del brand e a raccomandare prodotti o servizi ad altri.
   • Ad esempio, un’azienda di vendita al dettaglio che offre una subscription box di prodotti di bellezza analizza le recensioni dei clienti, i dati degli acquisti passati e i risultati dei quiz online (tutte forme di Audience Analytics) per personalizzare i prodotti inclusi nella spedizione mensile di ogni membro. Quando gli abbonati ricevono costantemente articoli che corrispondono al loro tipo di pelle, alle loro preferenze e ai loro obiettivi di bellezza dichiarati, si sentono compresi e apprezzati. Ciò rafforza la loro fedeltà al brand, portando ad abbonamenti più lunghi e a raccomandazioni entusiaste agli amici, con un impatto diretto sul valore del ciclo di vita del cliente.
4. Informare la strategia di sviluppo del prodotto: l’Audience Analytics fornisce un’analisi del prodotto inestimabile per informare la strategia di sviluppo. Gli insight su esigenze insoddisfatte, punti critici persistenti, funzionalità desiderate e pattern comportamentali possono guidare l’innovazione, garantendo che gli sforzi di sviluppo del prodotto si allineino con la domanda del mercato e le aspettative dei clienti.
   • Immagina un’azienda di servizi finanziari che offre un’app di investimento per dispositivi mobili. Analizzando il comportamento degli utenti in-app, comprese le funzionalità più e meno utilizzate, nonché il feedback dell’assistenza clienti e i risultati dei test A/B su nuovi design dell’interfaccia, l’Audience Analytics rivela che gli investitori alle prime armi sono spesso investitori attivi sulla loro piattaforma.

Questi vantaggi non sono isolati, ma interconnessi e creano un ciclo di feedback positivo alimentato da un’analisi continua dei destinatari. Le esperienze positive dei clienti sviluppano relazioni più salde, fidelizzazione e acquisti ricorrenti. Questi risultati positivi possono in definitiva portare a un prezioso feedback dei clienti, che consente alle aziende di perfezionare il loro pubblico target.

Sebbene i vantaggi dell’Audience Analytics siano chiari, la sua implementazione presenta sfide significative. I marketer si scontrano spesso con ostacoli che impediscono una visione veramente unificata e attuabile del loro pubblico.

• Silos di dati: i dati dei clienti risiedono spesso in sistemi disconnessi: piattaforme di analisi web, database CRM, reti pubblicitarie, strumenti di social media, software di marketing via e-mail, sistemi di punti vendita e altro ancora. Questa frammentazione impedisce la creazione di un unico profilo olistico del cliente, oscurando il quadro completo delle interazioni e delle preferenze.
• Percorsi cliente frammentati: i consumatori interagiscono con i brand attraverso numerosi dispositivi (come desktop, laptop, smartphone e tablet) e canali (siti web, app mobili, social media, e-mail, negozi fisici e call center). Il monitoraggio continuo dei singoli utenti attraverso questi punti di contatto è tecnicamente complesso, il che porta a una comprensione incompleta del loro percorso e delle influenze che guidano le loro decisioni.
• Implementazione di campagne in tempo reale: il ritmo dell’analisi delle interazioni digitali richiede risposte tempestive. I ritardi tra la raccolta dei dati, l’analisi, la generazione di insight e l’attivazione limitano la capacità di personalizzare le esperienze al momento o di ottimizzare le campagne in base a un feedback immediato. L’analisi retrospettiva, sebbene utile, spesso non coglie le opportunità di interazione immediata.

Queste sfide evidenziano i limiti degli strumenti analitici di base o disconnessi per le moderne esigenze di marketing. La complessità derivante dai silos di dati, dai percorsi frammentati, dai problemi di latenza e dal volume dei dati rende quasi impossibile un’efficace analisi dei destinatari senza piattaforme integrate specificamente progettate per superare questi ostacoli. Tali piattaforme richiedono capacità di integrazione fluida dei dati, potenza di elaborazione avanzata e flusso di dati in tempo reale. Tuttavia, l’implementazione di successo di queste soluzioni tecniche richiede spesso più di un semplice software. Richiede un impegno strategico per l’integrazione dei dati in tutta l’organizzazione e la collaborazione tra i team di marketing, vendite, prodotto e analisi per utilizzare insight unificati sui destinatari.

Per affrontare questi ostacoli significativi e sfruttare le capacità richieste per un’integrazione fluida dei dati, una potenza di elaborazione avanzata e un flusso di dati in tempo reale, le aziende possono rivolgersi a piattaforme complete come Adobe Analytics.

La richiesta di una comprensione più approfondita dei clienti da parte delle aziende attraverso l’analisi dei destinatari è in crescita.

Adobe Analytics emerge come una soluzione premium progettata per soddisfare questo imperativo. Fornisce strumenti integrati, funzionalità avanzate e una raccolta completa di dati per andare oltre le metriche superficiali e conoscere veramente il tuo pubblico.