L’ affermarsi delle tecnologie digitali ha accelerato il trasferimento del potere decisionale dall’azienda al cliente che diventa il vero protagonista dell’esperienza d’ acquisto.

I consumatori non si accontentano di acquistare semplicemente un prodotto, ma si aspettano esperienze personalizzate (offerte, contenuti, prodotti su misura, ecc.), una comunicazione trasparente (prezzi, condizioni, modifiche al servizio, ecc.), un’erogazione efficiente (consegne rapide, informazioni real-time, ecc.) e una soddisfazione immediata.

Non è una coincidenza quando percepiamo che un messaggio o un contenuto sia stato studiato apposta per noi, dietro tutto questo lavoro c’è un marketer che ha analizzato i nostri bisogni creando quella che viene definita “buyer persona”. Creare una buyer persona significa identificare in modo accurato i clienti, dove sono, e di conseguenza lo strumento giusto per raggiungerli.

Nel nuovo modello aziendale la conoscenza dei bisogni e delle aspettative dei clienti deve essere al centro dei processi decisionali e le strutture devono essere sufficientemente agili e flessibili per reagire velocemente ai cambiamenti in atto e per adattarsi ai nuovi standard qualitativi emergenti.

IL PROCESSO DI OMNICHANNEL CUSTOMER EXPERIENCE

Il customer experience management è alla base di ogni strategia omnicanale. È solo integrando i canali fisici e quelli digitali che un’azienda possiede per dialogare con il cliente, che è possibile ottimizzare l’esperienza di quest’ultimo.

L’ omnicanalità riveste un ruolo sempre più rilevante all’ interno delle scelte strategiche aziendali.

Il punto di partenza nella gestione dell’omnicanalità sono i dati; il punto d’arrivo è la personalizzazione dei contenuti veicolati a partire da tali dati. Ma per attivare un processo di questo tipo sono essenziali tecnologie in grado di supportare ed elaborare in maniera rapida (se non real-time) e precisa una mole di dati sempre più elevata (si parla non a caso di Big Data).

Il processo "data-driven" consiste di tre attività principali:

1. la raccolta dei dati, fase in cui tutti i dati presenti in azienda, sia interni che esterni all’organizzazione, vengono raccolti e integrati;
2. l’analisi dei dati, fase in cui i dati dei consumatori vengono analizzati ed elaborati al fine di ottenere nuovi insight e creare una vista unica sul consumatore;
3. l’attivazione dei dati, fase all’interno della quale i dati vengono utilizzati dalle varie funzioni aziendali

Per ognuna di queste attività esistono specifiche tecnologie a supporto, che risultano decisive in questo percorso.

Per quanto concerne la raccolta dei dati, la creazione di un CRM unico è il primo step di un approccio data-driven. Uno step tecnologicamente più avanzato consiste nell’adozione di un Data Hub, che ha la funzione di integrare e armonizzare i dati provenienti da più fonti, da diversi touchpoint e di diversa natura, mettendoli a disposizione di altre piattaforme. Tale approccio consente di abbattere le barriere spesso presenti tra i diversi silos aziendali, andando a centralizzare i dati e mettendoli poi a disposizione dei diversi touchpoint.

Nell’attività di analisi dei dati, invece, ci si avvale di strumenti di Analytics evoluti, ossia in grado di estrarre valore dai dati raccolti, lavorando con dati complessi e di differente provenienza e formato. Alcune delle tecnologie consentono anche di effettuare analisi real time, attraverso un sistema in grado di arricchire e modificare in maniera dinamica i segmenti di utenti in tempo reale.

Infine, per quanto concerne l’attività di attivazione dei dati, risulta fondamentale riuscire a offrire una comunicazione efficace e rilevante nei confronti dei consumatori, valorizzando così la raccolta e l’analisi dei dati compiute precedentemente.

UNO SGUARDO AL FUTURO

L’intelligenza artificiale diventa un fattore fondamentale per le aziende che devono rimanere agili e tenere il passo con le esigenze dei clienti e del mercato in continua evoluzione. Le imprese devono continuare a dare la priorità ai loro processi di trasformazione digitale per soddisfare queste esigenze e guidare l’esperienza del cliente.

Mai come ora, i clienti sono alla ricerca di un contatto più profondo con i brand. Con il giusto approccio, l’IA ha il potenziale per aiutare le aziende a interagire con i loro clienti spostando la relazione su un livello molto più personale.