Marketing, dati e analisi dei clienti: Come dare senso alle tecnologie di oggi

INTRODUZIONE

Parlo spesso negli incontri con i nuovi prospects, del perché anni fa ho creato Kahuna.

Fare un’agenzia di Digital Marketing, con servizi come SEO, SEM, Email Marketing, Social Ads.

Ok, sono la base, ma il mondo stava cambiando, avevo bisogno di nuove sfide, ed esplorare nuove possibilità.

Così creai Kahuna, prima lavorando soprattutto sul Programmatic, per poi passare a tutta la tecnologia sottostante agli stessi processi, DMP e Marketing Automation in primis, sistemi poi denominati come “Marketing Cloud“.

Ma il mondo non aspetta nessuno, così devi spingerti ancora più in là: CDP, Modelli di Attribuzione, Customer Journey Mapping, etc.

Cosa significa?

Che Kahuna, da Digital Agency, diventa Martech Digital Agency.

CHE COS’È UNA MARTECH DIGITAL AGENCY?

La parola “MarTech”, derivata dal connubio di Marketing & Technology, ed indica l’utilizzo di software e strumenti tecnologici che marketing manager utilizzano per pianificare, lanciare e misurare le proprie campagne di marketing. Gli strumenti MarTech vengono utilizzati per automatizzare e semplificare i processi di marketing, raccogliere e analizzare dati, oltre che per fornire vari mezzi per raggiungere e coinvolgere il pubblico di destinazione.

Nello specifico, le attività che possono essere svolte con un approccio MarTech sono molteplici. Eccone alcune:

• ADVERTISING, che prende il nome di AdTech, e tutte le sue declinazioni;
• CONTENUTI, come per esempio app, e-mail marketing, video;
• SOCIAL e gestione della community, toccando anche il mondo della loyalty e della fidelizzazione dei clienti;
• DATI, grazie ad analisi delle performance specifiche e data intelligence;
• MANAGEMENT, con la gestione di progetti, prodotti e persone (intesa come costruzione di relazioni).

TIPI DI MARTECH
Il mondo MarTech può essere classificato in vari modi, ma noi preferiamo analizzarlo in termini di esigenze della stessa tecnologia di marketing: gestione, ottimizzazione dei social, copertura delle campagne e generazione di dati.

GESTIONE
La gestione costituisce un’ampia categoria di strumenti MarTech che comprende la gestione dei contenuti, l’organizzazione dei fornitori, la gestione dei prodotti, il budget e la gestione dei talenti. Ottimizzare questi aspetti tenendo conto delle proprie esigenze aziendali influisce in modo determinante su tutta la strategia di marketing. L’utilizzo di sistemi di gestione efficaci consente alle aziende di operare in modo rapido ed efficiente, e di offrire consigli ponderati e disporre di una reportistica accurata.

OTTIMIZZAZIONE DEI SOCIAL
L’organizzazione e la misurazione delle strategie sui social media possono comprendere la gestione dell’influencer marketing, i contenuti generati dagli utenti, la gestione delle relazioni con i clienti (CRM) e altro ancora. I sistemi che aiutano ad automatizzare le strategie sui social media consentono di interagire con le community online in modo più efficace.

COPERTURA DELLE CAMPAGNE
Il terzo tipo di MarTech consente alle aziende di raggiungere i segmenti di pubblico con le proprie campagne tramite il marketing. Queste soluzioni aiutano a coltivare relazioni B2B e B2C e a costruirne di nuove.

GENERAZIONE DI DATI
Le analisi provenienti da diverse fonti consentono ai professionisti del marketing di comprendere in modo efficace ed efficiente la performance sia delle campagne sia del marketing dei contenuti sia dei social media. Questa categoria basata sui dati aiuta a dare un senso ai set di dati complessi.

Il tipo di strumenti MarTech che sceglierai dipenderà molto dal tipo di attività che gestisci, dal tipo di prodotto che vendi, dalle tue esigenze specifiche e/o dal risultato o dall’obiettivo che ti sei proposto. Se il tuo team di marketing fa fatica a sceglierne solo uno, non preoccuparti. Fortunatamente i MarTech stack consentono di impiegare più soluzioni contemporaneamente.

CHE COS’È IL MARTECH STACK?

Il MarTech stack è una raccolta di sistemi MarTech che lavorano insieme per migliorare le attività di marketing. Si tratta di una rete interconnessa di strumenti di tecnologia di marketing. Il tuo stack si baserà probabilmente sugli obiettivi specifici della tua azienda o del tuo brand. Ciò ti aiuterà a personalizzare i processi in base ai comportamenti specifici dei tuoi clienti, per avere la possibilità di ottenere un ritorno sull’investimento più significativo.

Costruire un MarTech stack completo ti consentirà di attrarre, coinvolgere e comprendere i clienti, oltre ad aumentare le conversioni. Il MarTech stack copre infatti tutti i livelli e ti permette di interagire con il pubblico giusto nella giusta fase del funnel d’acquisto.

Ok, spero di non avervi annoiato con questa lunga, ma necessaria introduzione.

Ora, passiamo a qualcosa di più concreto…

GLI STRUMENTI CHE DEVI ASSOLUTAMENTE AVERE NEL TUO MARTECH STACK

Tratteremo qui sei tipi di strumenti di analisi dei dati dei clienti

Per ottenere gli approfondimenti sui clienti è necessario fornire un software in grado di:

• Unificare i dati dei clienti e abbinare le identità dei clienti attraverso i vari punti di contatto
• Scoprire e visualizzare i percorsi reali dei clienti
• Segmentare i clienti in base al comportamento, ai dati demografici e psicografici
• Organizzare esperienze personalizzate e multicanale per i clienti
• Generare rapidamente insight per comprendere i fattori che incidono sui principali KPI, come il churn, i ricavi, l’acquisizione, il valore della vita del cliente, ecc.

ESISTONO CENTINAIA DI FORNITORI DI SOFTWARE CHE RISPONDONO AD ALCUNE O A TUTTE QUESTE ESIGENZE. IN QUESTO POST ESAMINERÒ I PRO E I CONTRO DI SEI CATEGORIE PRINCIPALI: CUSTOMER DATA PLATFORM, BUSINESS INTELLIGENCE, CUSTOMER ANALYTICS, DIGITAL EXPERIENCE PLATFORMS, CUSTOMER JOURNEY MAPPING E CUSTOMER JOURNEY ANALYTICS PLATFORMS.

CUSTOMER DATA PLATFORM (CDP)

Il clamore generato dalle Customer Data Platform (CDP) è ai massimi storici. Secondo alcune stime, ci sono più di 80 fornitori che dichiarano di offrire CDP.

Cosa sono le Customer Data Platform?
Una customer data platform (CDP) è un software che raccoglie e unifica i dati proprietari dei clienti provenienti da più fonti per creare una visione unica, coerente e completa di ogni cliente. Le fonti digitali comprendono:

Dati comportamentali, ad esempio le azioni intraprese su un sito Web, in un’applicazione o attraverso altri canali come chat in tempo reale o assistenti digitali, nonché il numero e la lunghezza delle interazioni e la frequenza di esse, o le campagne di advertising
Dati transazionali, quali acquisti e resi dei clienti, dall’e-commerce o dai sistemi POS
Dati demografici, ad esempio nome, giorno e mese di nascita, ed indirizzo del cliente

Le aziende utilizzano oggi una serie di sistemi per progettare, gestire e misurare le campagne di advertising multicanale. La gestione dei dati e delle audience a livello di cliente in sistemi separati per il targeting e l’orchestrazione di campagne multicanale è una sfida.

Le CDP risolvono questa sfida centralizzando la raccolta dei dati, unificando i profili dei clienti provenienti da fonti diverse e creando e gestendo i segmenti. Alcune CDP sono anche in grado di orchestrare il coinvolgimento di questi segmenti attraverso una varietà di canali pubblicitari.

Pro e contro della piattaforma delle CDP

PRO

• Unifica i dati dei clienti di prima parte, a livello individuale, provenienti da più fonti, per creare “Golden Records”.
• Consolida i profili a livello di persona e collega gli attributi alle identità
• Gli utenti possono creare e gestire segmenti
• Non richiede il livello di competenza tecnica di un tipico progetto di data warehouse
• I dati possono essere utilizzati da altri sistemi per l’analisi e la gestione delle interazioni con i clienti.

CONTRO

• Difficile incorporare dati non strutturati
• Capacità di analisi non mature
• La maggior parte non supporta le analisi delle serie temporali (ad esempio, quante persone hanno fatto Y prima di Z ma dopo X?).
• Molti non dispongono di funzionalità avanzate di risoluzione delle identità, come la corrispondenza probabilistica.
• Più di 80 fornitori, ognuno con la propria definizione di CDP

Secondo la recente indagine di Gartner su dati e analisi di marketing, oltre un terzo dei marketing manager afferma che l’incapacità di integrare i dati è il principale ostacolo al successo dei loro team di analisi. Le CDP permettono l’interconnessione dei dati.

Uno dei criteri fondamentali per le CDP è che si tratta di una tecnologia gestita dall’ufficio marketing, sono strumenti costruiti appositamente per i loro casi d’uso, piuttosto che le soluzioni scalabili preferite dall’IT che possono soddisfare le esigenze di più aziende.

SOLUZIONI DI BUSINESS INTELLIGENCE

Sin dalla loro introduzione alla fine degli anni ’70, gli strumenti di Business Intelligence (BI) hanno svolto un ruolo fondamentale nell’aiutare le aziende a trasformare i dati grezzi in informazioni. Le piattaforme di BI vengono utilizzate sia dagli analisti che dagli utenti aziendali per trasformare i dati grezzi in approfondimenti significativi e in informazioni attuabili. Negli ultimi 30 anni, gli strumenti di BI sono diventati lo standard per il processo decisionale aziendale.

Cosa sono gli strumenti di Business Intelligence?

“Un insieme di tecnologie che trasformano i dati grezzi in informazioni utili e significative, utilizzate per consentire approfondimenti e decisioni strategiche, tattiche e operative più efficaci, che contribuiscono a migliorare le prestazioni complessive dell’azienda”. -Forrester

Pro e contro delle soluzioni di business intelligence

PRO

• Tecnologia matura e scalabile
• Supporta un flusso di lavoro abilitato dall’IT, dai dati ai contenuti analitici forniti e gestiti a livello centrale.
• Consente dashboard interattivi con esplorazione visiva e analisi avanzate e geospaziali incorporate.
• Ampio pool di analisti addestrati all’analisi BI e alla generazione di report
• Applicabile a dati e analisi non relativi ai clienti

CONTRO

• Richiede competenze tecniche per impostare e mantenere il data warehouse/data lake
• Difficile fare analisi di serie temporali (ad esempio, quante persone hanno fatto Y prima di Z, ma dopo X?)
• Nessuna capacità di visualizzare i percorsi dei clienti
• L’esecuzione di query complesse può richiedere ore
• L’elevato costo per utente può limitare la portata dell’implementazione

Le piattaforme di BI non si limitano più al reporting, all’analisi e alla visualizzazione di dati strutturati. Gli utenti aziendali vogliono analizzare diverse combinazioni di fonti di dati, spesso ampie e complesse. Le tecnologie di BI ora integrano terabyte e petabyte di dati provenienti da piattaforme DBMS Hadoop, Spark e NoSQL, oltre che da database relazionali tradizionali.

Oggi gli strumenti di BI eseguono analisi batch e streaming e i confini tra analisi dei dati strutturati e non strutturati sono sempre più labili. E poiché sono così diffusi, trovare analisti che abbiano familiarità con i principali strumenti di BI non è in genere un problema.

I principali ostacoli all’adozione diffusa degli strumenti di Business Intelligence sono il costo e la complessità. La maggior parte delle piattaforme di BI richiede ancora l’intervento di team IT per la creazione e la manutenzione dell’infrastruttura dati su cui si basano gli strumenti di BI.

Sebbene le moderne piattaforme di BI siano in grado di gestire dati strutturati e non strutturati, è ancora difficile utilizzarle per l’analisi delle serie temporali, essenziale per comprendere il comportamento dei clienti. E nonostante la visualizzazione dei dati sia un punto di forza delle piattaforme di BI, esse non sono in grado di visualizzare i percorsi dei clienti.

STRUMENTI DI ANALISI DEI CLIENTI (CUSTOMER ANALYTICS)

Le moderne piattaforme di Customer Analytics supportano l’intero flusso di lavoro analitico, dalla preparazione e ingestione dei dati all’esplorazione visiva e alla generazione di insight. A differenza delle piattaforme di BI tradizionali, in genere non richiedono un coinvolgimento significativo del personale IT per la pre-definizione del modello di dati o l’archiviazione dei dati in una data warehouse tradizionale.

Gli strumenti di Customer Analytics sono utilizzati da analisti e data scientist per analizzare i dati dei clienti e ottimizzare le loro decisioni. Le informazioni ottenute dagli strumenti di Customer Analytics vengono utilizzate per risolvere una serie di casi d’uso, tra cui l’acquisizione, la fidelizzazione e il cross-selling/upselling.

Cosa sono gli strumenti di analisi dei clienti?
Gli strumenti di customer analytics “vengono utilizzati per segmentare gli acquirenti in gruppi basati sul comportamento, per determinare le tendenze generali o per sviluppare attività di marketing e di vendita mirate”. -Gartner.

Strumenti di analisi dei clienti Pro e Contro

PRO

• Contengono ampie librerie di tecniche di analisi statistica, ad esempio analisi della varianza, regressione, clustering, ecc.
• Includere modelli precostituiti per i casi d’uso più comuni, ad esempio previsioni, propensione, targeting lookalike e churn/attrition.
• Estendibile con i modelli personalizzati dei vostri data scientist costruiti in R, Python o SAS
• La maggior parte include o si integra con moduli di analisi del testo

CONTRO

• Richiede competenze avanzate di scienza dei dati per creare, addestrare ed eseguire modelli.
• Difficile fare analisi delle serie temporali o visualizzare i viaggi dei clienti
• Le soluzioni incentrate sugli utenti aziendali mancano di trasparenza, in quanto espongono solo l’output del modello agli utenti.
• Per l’ingestione automatica dei dati, l’integrazione e il funzionamento degli algoritmi di apprendimento automatico, i dati devono essere mappati nel modello di dati della soluzione.

Uno dei vantaggi principali delle soluzioni di Customer Analytics è quello di integrare l’analisi dati strutturati e non strutturati provenienti da più fonti. La maggior parte delle soluzioni di customer analytics esegue la risoluzione delle identità, la de-duplicazione e altri processi di trasformazione dei dati. Le soluzioni di customer analytics forniscono funzionalità pronte all’uso per attività comuni come la segmentazione comportamentale, la modellazione degli abbandoni e l’analisi del valore della vita del cliente.

Inoltre, consentono alle aziende con capacità di data science più avanzate di sviluppare, testare e distribuire i propri modelli personalizzati.

I software di Customer Analytics sono stati tradizionalmente utilizzati esclusivamente da data scientist e analisti, che oggi sono tra i lavoratori più richiesti. In risposta alla scarsità di talenti nel campo della scienza dei dati che affligge la maggior parte delle aziende, è emersa una nuova tipologia di soluzioni di customer analytics, più incentrate sugli utenti. Tuttavia, queste soluzioni, pur consentendo a chi non è un data scientist di applicare le più comuni tecniche di analisi dei dati (ad esempio, la segmentazione comportamentale, la modellazione del churn e l’analisi del ciclo di vita del cliente), espongono agli utenti solo l’output di questi modelli, piuttosto che i modelli stessi.

Sebbene la maggior parte degli utenti non disponga delle conoscenze tecniche necessarie per comprendere a fondo le sfumature degli algoritmi di apprendimento automatico, questa mancanza di trasparenza rende più difficile per loro fidarsi dei risultati.

Come per gli strumenti di BI, le soluzioni di Customer Analytics non consentono di effettuare analisi delle serie temporali, né di visualizzare i percorsi dei clienti.

Infine, pur ingerendo e integrando i dati da più fonti per l’analisi, gli strumenti di Customer Analytics richiedono comunque la mappatura dei dati nel loro modello di dati interno, il che può richiedere l’assistenza di fornitori o di terzi.

SOLUZIONI DI CUSTOMER JOURNEY MAPPING

Negli ultimi anni la mappatura del viaggio del cliente è diventata sempre più popolare, non solo tra i professionisti della customer experience, ma anche all’interno dei team di marketing, customer service, user experience e product management.

Alcune aziende continuano a utilizzare strumenti di diagramma di flusso o di disegno per creare le loro mappe del viaggio, ma molte si stanno spostando verso software appositamente creati.

Gli strumenti di mappatura del percorso del cliente sono utilizzati dai professionisti della CX e dagli esperti di marketing per visualizzare l’esperienza del cliente dal suo punto di vista attraverso i vari punti di contatto, mentre cerca di raggiungere un obiettivo specifico. Le mappe di viaggio comunicano le informazioni chiave sulle interazioni dei clienti con la vostra azienda in un formato sintetico e visivamente accattivante.

Che cos’è la mappatura del viaggio?
Gli strumenti di Journey Mapping sono software che “illustrano i processi, le esigenze e le percezioni dei clienti nel corso delle loro relazioni con un’azienda”. -Forrester

Pro e contro del software di Journey Mapping

PRO

• Comunica visivamente l’esperienza attuale del cliente attraverso i vari touchpoint
• Cattura le emozioni e i sentimenti dei clienti, oltre alle loro azioni.
• Uno strumento potente per allineare l’azienda su un modello incentrato sul cliente
• Può servire come strumento di gestione del cambiamento e di governance
• Identificare e dare priorità alle opportunità di miglioramento della CX.

CONTRO

• Non riflettono i milioni di percorsi reali dei clienti, poiché si basano tipicamente su un piccolo campione di dati qualitativi.
• Difficile per i dipendenti evitare pregiudizi utilizzando le proprie esperienze, i propri desideri e i propri obiettivi.
• Non è in grado di analizzare e influenzare il comportamento dei clienti in tempo reale
• Difficile misurare direttamente l’impatto del comportamento dei clienti sui KPI

Gli strumenti di mappatura del viaggio del cliente possono aiutarvi a identificare i momenti più importanti del vostro viaggio, a capire come la vostra azienda sta rispondendo alle esigenze e alle aspettative principali e a dare priorità agli investimenti nei progetti di miglioramento dell’esperienza del cliente per favorire la crescita.

Tuttavia, la sfortunata realtà è che molte aziende dedicano molto tempo alla creazione di mappe di viaggio dall’aspetto accattivante, che vengono rilasciate con grande clamore, per poi prendere polvere quando i dipendenti tornano al lavoro reale, su cui sono misurati.

Perché è così?

La lamentela più comune nei confronti del processo di mappatura del viaggio è che viene progettato in una sala riunioni da dipendenti concentrati sull’interno. Quando la maggior parte dei dipendenti che si rivolgono ai clienti si mette nei loro panni e cerca di immaginare le loro esperienze, di solito il risultato è un viaggio immaginario che non riflette la varietà dei percorsi reali dei clienti.

Anche se si conducono focus group o si intervistano alcune decine di clienti, non si è nemmeno vicini a scoprire i milioni di viaggi reali e unici compiuti dai clienti. Infine, gli strumenti di mappatura del viaggio non sono piattaforme di analisi, quindi non fate affidamento su di essi per quantificare l’impatto del comportamento dei clienti su KPI come il fatturato, la condivisione o il valore della vita del cliente.

DIGITAL EXPERIENCE PLATFORMS

Il mercato delle piattaforme per l’esperienza digitale (DXP) si sta consolidando, in quanto i fornitori di software ampliano, creano o acquisiscono le tecnologie necessarie per creare e offrire un’esperienza digitale eccellente.

Cosa sono le piattaforme di esperienza digitale?

“Un insieme integrato di tecnologie di base che supportano la composizione, la gestione, l’erogazione e l’ottimizzazione di esperienze digitali contestualizzate” -Gartner.

Le piattaforme di esperienza digitale hanno un’ampia gamma di funzionalità che comprende contenuti, marketing, e-commerce, servizi, analisi, dati dei clienti e personalizzazione. Per le aziende che vendono o distribuiscono i loro prodotti in digitale, il personale addetto ai prodotti e alle operazioni sarà un grande utilizzatore della DXP.

Pro e Contro Digital Experience Platforms

PRO

• Fornisce un’ampia gamma di strumenti per la gestione dell’esperienza digitale, tra cui la gestione dei contenuti, la personalizzazione e l’analisi.
• Supporto dei casi d’uso B2B, B2C e B2E
• Alcuni includono l’IA e il ML per la prossima migliore offerta e la prossima migliore azione.
• La maggior parte dei fornitori dispone di ampi ecosistemi di partner

CONTRO

• Suite complesse che richiedono più prodotti per avere successo
• Connettività limitata ad altre fonti di dati (ad es. call center, fatturazione)
• Alcune aziende possono trovarsi di fronte a integrazioni complesse, costi di gestione elevati e curve di apprendimento ripide.
• Le capacità analitiche sono in genere scarse

Le funzionalità DXP sono in genere integrate da analisi e gestione dei dati dei clienti. Molti fornitori di DXP incorporano anche l’intelligenza artificiale e l’apprendimento automatico nei loro prodotti, di solito per fornire l’opzione di determinare automaticamente l’azione o l’offerta migliore successiva.

Tuttavia, la maggior parte dei DXP viene offerta come una suite di prodotti, sia perché l’estrema ampiezza delle funzionalità offerte non è applicabile a tutti, sia perché sono stati creati attraverso l’acquisizione o la fusione di diversi fornitori.

Di conseguenza, possono essere più complessi e meno integrati di quanto sembrino, e la curva di apprendimento e i costi di gestione sono spesso più alti del previsto.

Infine, le DXP non sono vere e proprie piattaforme di analisi, quindi le capacità analitiche possono essere scarse e non in grado di fornire le risposte alle domande che si stanno cercando.

CUSTOMER JOURNEY ANALYTICS PLATFORMS

I professionisti della CX, i marketing manager e gli analisti utilizzano tutti i software di customer journey analytics per scoprire, misurare e migliorare i percorsi effettivi dei clienti che si impegnano con l’azienda attraverso i vari touchpoint e nel tempo. Sono sempre di più le aziende che utilizzano software di customer journey analytics per comprendere e coinvolgere i singoli clienti a livello personale, su scala.

Cosa sono le piattaforme di Customer Journey Analytics?

I software di Journey Analytics consentono di “combinare dati quantitativi e qualitativi per analizzare i comportamenti e le motivazioni dei clienti attraverso i vari punti di contatto e nel tempo per ottimizzare le interazioni con i clienti e prevedere i comportamenti futuri”. – Forrester

Pro e contro Customer Journey Analytics

PRO

• Unificare facilmente i dati tra tutti gli strumenti e le fonti del sistema
• Scoprite e visualizzate le esperienze dei vostri clienti
• Piattaforme di analisi costruite per eseguire analisi longitudinali e di serie temporali su miliardi di interazioni con i clienti.
• L’intelligenza artificiale e le capacità di apprendimento automatico scoprono rapidamente in pochi minuti intuizioni che avrebbero richiesto ai team di data science giorni o settimane.
• Consente agli utenti aziendali e agli analisti di comprendere i fattori che incidono su KPI quali ricavi, churn, cost-to-serve, CLTV, ecc.
• Trasformate gli insight in azione orchestrando il coinvolgimento dei vostri clienti nei punti ottimali del loro percorso, in tempo reale e attraverso i canali più efficaci.

CONTRO

• Non tutte le soluzioni coprono tutte le funzionalità CJA con la stessa profondità o, in alcuni casi, non le coprono affatto.
• Alcune soluzioni dispongono di ampie funzionalità per l’orchestrazione, ma non sono in grado di scoprire i viaggi.
• L’insieme dei tipi di dati e delle fonti che possono essere integrati può essere limitato
• Le capacità analitiche di alcune soluzioni possono essere limitate ai dati provenienti dalle interazioni orchestrate dalla piattaforma.

Il software di customer journey analytics vi aiuta a identificare i punti di insuccesso più costosi nel percorso dei vostri clienti, in modo da poter allocare le risorse aziendali in base a ciò che conta di più per i vostri clienti e per la vostra organizzazione.

Le piattaforme di customer journey analytics consentono di quantificare l’esperienza del cliente con metriche e KPI basati sul viaggio, in modo da poter misurare metriche CX come NPS®, CSAT e FCR in vari punti del customer journey e comprendere i tipi di comportamento che determinano le variazioni di ciascuna metrica.

È inoltre possibile individuare i fattori che determinano la soddisfazione dei clienti, comprendendo i percorsi che influenzano i clienti più e meno soddisfatti. Inoltre, è possibile determinare l’impatto di un’esperienza scadente su obiettivi aziendali come il fatturato, il tasso di abbandono o il tasso di acquisto ripetuto, nonché l’efficacia dei rimedi che si possono apportare.

Le piattaforme di customer journey analytics possono anche aiutarvi a progettare esperienze personalizzate, consentendovi di creare ipotesi e testarle con nuovi viaggi, visualizzando il loro impatto sull’esperienza attuale.

A differenza di altre tecnologie descritte in precedenza, le piattaforme di customer journey analytics non sono una categoria composta da prodotti identici. Poiché i problemi che la customer journey analytics può risolvere sono molteplici, queste piattaforme non includono funzionalità identiche, né danno la stessa priorità alle funzionalità che includono.

Come si fa a scegliere la piattaforma di customer journey analytics più adatta a voi?

Per evitare di sprecare il vostro tempo confrontando mele e arance, dovreste iniziare a comprendere chiaramente e a dare priorità alle vostre esigenze aziendali, per poi utilizzarle come base per determinare la migliore piattaforma di customer journey analytics per voi.

Stabilite le priorità delle vostre esigenze e assicuratevi che le soluzioni che state valutando dispongano di funzionalità approfondite nelle aree di massima priorità. Ad esempio, se una delle vostre priorità è l’orchestrazione, valutate come scoprire cosa personalizzare per primo, o per chi personalizzarlo, o quando personalizzarlo e come.

Fate un elenco dei vostri touchpoint e stabilite dove vengono acquisiti i dati di interazione per ciascuno di essi. Quindi stabilite quali piattaforme di journey analytics funzionano meglio con i vostri tipi di dati e le vostre fonti.

Alcune soluzioni di journey analytics utilizzano il termine “analytics” come un modo elegante per dire che è possibile creare grafici. Se volete capire veramente le esperienze dei vostri clienti, il loro impatto sull’azienda e trovare opportunità di miglioramento ad alto impatto, non dimenticate di valutare a fondo le capacità analitiche di ogni soluzione.

Se hai bisogno di supporto per comprendere quale strumento è più adatto alle tue esigenze e come implementarlo, e per creare i casi d’uso più adatti, sei nel posto giusto. Attraverso l’esperienza dei consulenti di KAHUNA, potrai fare crescere il tuo business.

Utilizziamo strumenti di MarTech Digital Agency per analizzare il tuo business al meglio e ti affianchiamo offrendoti competenze, formazione e consulenza di alto livello.

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