Come l’analisi predittiva migliora la fidelizzazione dei clienti

L’analisi predittiva sta cambiando le regole del gioco per le esperienze dei clienti in diversi settori di business. Una delle attività più importanti, al giorno d’oggi, è sapere come anticipare e soddisfare le esigenze dei clienti. L’analisi predittiva, basata sui dati storici dell’azienda, può fare la differenza nel coinvolgimento dei clienti e nella fidelizzazione degli stessi.

Cos’è l’analisi predittiva?

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L’analisi predittiva implica l’utilizzo della data analysis, uno studio dei dati dell’azienda che permette di migliorare vari aspetti, come:

• l’inventario e la catena di distribuzione;
• le offerte personalizzate per il cliente;
• i percorsi del cliente;
• l’analisi dei comportamenti;
• le campagne Marketing.

Per quanto riguarda l’esperienza del cliente, ciò significa che le aziende possono sapere di cosa potrebbero aver bisogno i clienti e offrire servizi personalizzati anche prima che i clienti li contattino o nel momento esatto in cui potrebbero averne bisogno.

L’analisi predittiva consente alle aziende di personalizzare le proprie offerte e servizi per renderli personali per ciascun cliente, anche su vasta scala.

Concentrarsi sui Clienti di Maggior Valore: Prevedere il Customer Lifetime Value

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Il Customer Lifetime Value è una metrica fondamentale per il marketing e la gestione dei clienti per le aziende. Si tratta del valore totale che un cliente porta ad un’azienda lungo tutto il rapporto con essa. È un valore che si basa sugli acquisti fatti, naturalmente, ma anche sulla frequenza di acquisto, sul valore medio e sui costi di acquisizione.

L’analisi dei dati permette di prevedere il valore della vita dei clienti per concentrare i propri sforzi dove conta di più: raccogliere tutte le informazioni a disposizione (acquisti, frequenza, valore medio, comportamenti online e offline, touchpoints ecc.) e utilizzare il machine learning, permette di creare dei modelli in grado di prevedere il Customer Lifetime Value di tutti i clienti.

Comprendere ed ottimizzare il CLV significa ottimizzare le risorse,
migliorare la fidelizzazione e aumentare i profitti.

Ridurre il Churn: Identificare e Coinvolgere i Clienti a Rischio di Abbandono

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Studiare i dati storici dell’azienda significa conoscere i comportamenti dei clienti: ad esempio, una delle analisi più utilizzare per conoscere i comportamenti di acquisto dei clienti è la RFM (recency, frequency, monetary), che stabilisce appunto quanto recentemente un cliente ha acquistato, con che frequenza acquista e quale è il suo livello di spesa complessivo.

Leggi anche: Come sfruttare la Data Analysis per le tue campagne

Conoscendo dunque i tassi di frequenza, ad esempio, possiamo catalogare i clienti come a “Rischio abbandono” (churn), quando non fanno acquisti da tempo, o comunque più raramente di quanto non abbiano fatto in precedenza.

Grazie all’analisi predittiva, possiamo dunque prevedere l’abbandono e offrire comunicazioni personalizzate per coinvolgere nuovamente i clienti:

sconti dedicati, offerte esclusive, customer care dedicato.

Evitare l’abbandono, le tecniche di anti-churn, sono un’attività fondamentale per le aziende per non disperdere un bacino di utenti molto importanti.

Acquisti Futuri: Prevedere le Preferenze per Offrire Prodotti al Momento Giusto

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L’analisi dei dati storici dei clienti serve anche per identificare modelli e tendenze che possano indicare i comportamenti futuri. Raccogliere dati transazionali, come lo storico degli acquisti, inclusi importi, frequenza, categorie di prodotti, date e quelli comportamentali, come orari e giorni di spesa preferiti, negozio più frequentato ecc, ci permette di creare dei modelli predittivi.

Conoscere quando e cosa un cliente potrebbe riacquistare e contattarlo al momento giusto – proprio quando sta per fare quel tipo di acquisto – garantisce sicuramente un’altra probabilità di riuscita.

Orientando gli sforzi su clienti con alta probabilità di acquisto,

si migliora così la personalizzazione dell’offerta, la fidelizzazione del cliente e
l’ottimizzazione delle risorse di marketing.

Esperienze Personalizzate: Campagne su Misura per Ogni Segmento di Clienti

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Inviare comunicazioni generiche o campagne pubblicitarie senza alcuna distinzione a tutto il database, può avere risultati: non saranno, però, mai convincenti come le campagne ottimizzate orientate a segmenti di pubblico.

La segmentazione può avvenire attraverso i comportamenti di acquisto (tipo RFM), ma anche in base ai reparti, i prodotti, i canali utilizzati, criteri geografici e demografici e così via.

Creare questi cluster permette dunque di generare campagne su misura per ogni segmento di clienti e dunque favorire un esperienza molto vicina alla comunicazione one-to-one:

a tutti i clienti fa piacere ricevere campagne e promozioni che più gli si addicono.

Conclusioni… predittive

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Con il miglioramento della tecnologia, l’analisi predittiva nell’esperienza del cliente non potrà che espandersi. La combinazione con l’intelligenza artificiale e i dati in tempo reale consentirà interazioni ancora più dinamiche. Le aziende in grado di adattarsi e innovare con questi strumenti probabilmente guideranno il mercato nella soddisfazione del cliente.