Il Customer Journey tra multi-canalità ed esperienza utente

 In Attribution, Big Data, Marketing Mix Modeling, Voice of Customer

Customer JourneyAnalizzare con precisione il Customer Journey è un obiettivo centrale per tutte le aziende, per comprendere in pieno la connessione tra Brand e consumatori. Sapere cosa fanno i clienti e quali siano i punti di contatto a maggior valore è fondamentale non solo per l’acquisizione di nuovi lead o prospect, ma anche per indirizzare le attività di Retention, CRM e supporto post-vendita.

In uno scenario in cui le relazioni tra Brand e clienti diventano capillari e in real-time, gli utenti, a qualsiasi livello del funnel (suspect, prospect o customer), si aspettano che l’azienda sia in grado di fornire loro un’esperienza coerente e fortemente personalizzata, creando una connessione 1:1.

Le strategie volte all’analisi del Customer Journey permettono di intervenire sul reale percorso dei consumatori in ottica multi-canale e aiutano a migliorare la relazione tra Brand e cliente, che può essere riconosciuto e ingaggiato in ogni step dell’acquisto, aumentando la loyalty e la Retention.

Come analizzare il Customer Journey?

Il Customer Journey rappresenta un’evoluzione del funnel di marketing tradizionale. Nelle prime fasi di adozione di questo tipo di analisi, il percorso verso l’acquisto è visto in maniera lineare: viene tracciata una linea diretta tra il canale di marketing a cui sono interamente attribuite le Revenue (di solito, l’ultimo) e si valutano i vari step di conversione verso l’acquisto, secondo la tradizionale logica a imbuto (il funnel, appunto).

Oggi appare evidente che questo punto di vista è molto limitativo. Pur con l’indubbio vantaggio di mettere in evidenza eventuali ostacoli nel percorso di conversione, non permette di rappresentare la reale esperienza del customer, che è influenzata da diversi canali, messaggi, device. Il percorso di acquisto del consumatore è estremamente complesso, con diversi punti di contatto in entrata e in uscita, a diversi livelli di interazione.

Da un approccio lineare si passa quindi a un livello multidimensionale, dove diventa centrale valutare l’apporto di ogni canale (o meglio, touchpoint) nel percorso di acquisto. Si parla allora di ricostruzione, sottolineando la difficoltà di tenere conto di tutte le possibili variabili e la necessità di partire da quelle che sono le tracce che il cliente lascia dietro di sé.

Due sono le metodologie più diffuse per ricostruire il Customer Journey: un approccio quantitativo, basato su analisi del reale valore dei touchpoint che mettono in relazione l’azienda e i consumatori, e un approccio qualitativo, basato sulla raccolta dei feedback dei clienti per ricostruire la loro esperienza, cercando di capire quali sono i momenti che indeboliscono o rafforzano il rapporto tra cliente e azienda.

Il Multichannel Path come strumento quantitativo per il Customer Journey

Le analisi quantitative partono dai dati dei canali di marketing online e offline e cercano di tracciare quelli che sono i percorsi multi-canale tipici (Multichannel Path) che legano il Brand con i clienti. Si tratta di analisi che permettono di attribuire un valore a ogni touchpoint (Attribution), in funzione dell’impatto nel percorso di conversione.

Questo tipo di analisi permettono anche di evidenziare qual è il ruolo dei differenti canali nel percorso, quindi di evidenziare quali sono i canali che si comportano come attivatori del percorso, quali hanno un impatto importante in termini di riattivazione del cliente, e quali sono gli effettivi finalizzatori e spingono verso l’acquisto (online o sul punto vendita).

I benefici di questi approcci risiedono soprattutto nella possibilità di modificare il proprio marketing mix in funzione dei risultati (Modeling), intervenendo in maniera continuativa sulla pianificazione in funzione dei risultati, che possono essere raccolti anche in near real-time, per valutare subito eventuali cambiamenti nei processi, dovuti per esempio alle attività dei competitor o alla stagionalità.

Le analisi del Multichannel Path richiedono l’utilizzo di un insieme di tecnologie in grado di processare grandi quantità dati. Per la parte online, è possibile segmentare le analisi per distinguere tra Customer e utenti anonimi, ma lavorando su grandi quantità di dati è impossibile a questo livello ricostruire le attività del singolo cliente.

Per questo motivo, questo approccio è di solito preferibile per analizzare le attività di marketing con obiettivi prevalenti di Acquisition e con focus sull’ottimizzazione del media spending.

Il Customer Journey per creare esperienze personalizzate

Un altro tipo di approccio quantitativo ha come obiettivo fornire indicazioni azionabili per creare esperienze online personalizzate.

L’analisi si sposta quindi verso la reale composizione della Customer Base e dell’Audience di riferimento. I temi principali diventano quello della riconoscibilità tra clienti e prospect e delle segmentazione dell’Audience (anonima) in funzione dei comportamenti passati, come la navigazione online, la visualizzazione di banner o il click su un’email.

Per quanto riguarda i Customer, è possibile ricostruire lo storico delle relazioni con il Brand per fornire servizi personalizzati, come promozioni o bundle, integrando ai dati digital anche i dati di prime parti, come i dati relativi agli ordini effettuati, telefonate ai call center di supporto, o attività promozionali tramite fidelity card.

Il valore di progetti di questo tipo è centrale soprattutto per la Retention, in ottica anti-churn, e per aumentare il Customer Lifetime Value. Anche in questo caso si tratta di progetti complessi che richiedono l’adozione di uno stack tecnologico in grado di connettere tutte le fonti, normalizzare i dati, evidenziare relazioni, effettuare analisi.

Se l’obiettivo prevalente è invece quello di offrire contenuti personalizzati agli utenti anonimi (perché non ancora clienti o prospect), l’attenzione si sposta verso le attività di analisi dell’audience. Con gli strumenti giusti, è possibile creare segmenti di utenti in funzione dei loro comportamenti, differenziare e magari limitare (capping) le comunicazioni su chi è già cliente o prospect, integrare i segmenti per esempio con dati di terze parti (come informazioni socio-demografiche o abitudini di consumo).

Entrambe le strategie possono naturalmente coesistere all’interno dello stesso progetto, in modo da ottimizzare il ritorno sugli investimenti iniziali in tecnologia. Vi sono differenti alternative oggi dal punto di vista tecnologico per rispondere a queste esigenze, di differente livello di complessità: Digital Data Distribution Platform (D3P), Data Management Platform (DMP), Customer Data Hub creati ad hoc attraverso l’integrazione di differenti sistemi di raccolta, elaborazione e visualizzazione dei dati.

Progetti di questo tipo comportano anche delle scelte chiare in termini di Data Management: dato che parliamo dell’integrazione dei dati dei clienti, va sempre attentamente valutato nella fase iniziale l’impatto sulle policy in termini di privacy e gestione dei dati personali.

Ascoltare la voce dei clienti

Abbiamo finora parlato degli approcci quantitativi. Per la ricostruzione del Customer Journey spesso vengono utilizzati anche approcci qualitativi di Voice of Customer.

Invece di procedere partendo dai dati (dei canali, per quanto riguarda il Multichannel Path, dello storico delle azioni del Customer e dell’Audience negli altri progetti), si privilegia l’effettiva raccolta delle esperienze dei clienti, sia in termini di touchpoint privilegiati, sia in termini di grado di soddisfazione verso il Brand.

Gli insight che possono emergere da approcci di questo tipo sono completamente differenti, ma possono fornire indicazioni importanti che altrimenti non potrebbero emergere. Oltre alle tradizionali analisi di Customer Satisfaction, potremmo utilizzare un approccio qualitativo per capire le potenziali risposte dei clienti su un canale che non abbiamo mai utilizzato prima, e su cui quindi non abbiamo dati di storico, oppure evidenziare i Moment of Truth nel percorso multi-canale, o, ancora, ottenere indicazioni sui contenuti e sui messaggi di Brand.

Insomma, ricostruire il Customer Journey è fondamentale per il Marketing, ma non è possibile pensare a un unico approccio che possa andare bene in ogni circostanza. Sono gli obiettivi di marketing e il focus sulle modalità di conversione (online e sul punto vendita) che permettono di isolare il giusto mix di analisi, tra approcci quantitativi e qualitativi e differenti tecnologie.

Per il Customer Journey si possono trarre le stesse conclusioni che valgono per i Big Data: il valore per le aziende nasce da una strategia flessibile, che non prevede l’integrazione immediata di tutte le fonti dati e degli approcci possibili, ma che, partendo invece dai dati attualmente disponibili e dagli obiettivi di business, permetta di garantire ritorni quantificabili e una Roadmap verso nuove integrazioni ed evoluzioni.