Profilazione clienti: cos’è e come farla efficacemente

Quando si chiede ad un imprenditore quali siano gli aspetti del business che vorrebbe migliorare, molto spesso si riscontra l’esigenza tangibile di conoscere meglio la propria clientela, sia per definire in maniera più precisa il target di riferimento della propria offerta, sia per capire come orientare le attività di comunicazione dell’azienda.

In questo contesto, la profilazione dei clienti assume un valore strategico senza precedenti, al punto da richiedere alla tecnologia un’evoluzione profonda, capace di rendere definitivamente obsolete le tradizionali schede di profilazione, in favore di processi automatizzati, in grado di analizzare i dati in tempo reale per offrire informazioni utili alle linee di business che si relazionano con i clienti per soddisfare differenti obiettivi di business.

Cos’è la profilazione dei clienti

La profilazione dei clienti (customer profiling) è una disciplina che si occupa di organizzare i clienti di un’azienda in categorie accomunate da una o più caratteristiche, ai fini di conoscerli meglio per rendere più efficienti e profittevoli le attività di settori come marketing, vendite e customer care, giusto per citare le linee di business più impegnate in questo genere di relazioni.

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Tra le caratteristiche frequentemente utilizzate per la profilazione dei clienti potremmo ad esempio citare i dati anagrafici (età, istruzione, occupazione, provenienza), i dati psicografici (personalità, interessi), e i principali aspetti di connessione con il brand (interessi, problemi, barriere all’acquisto, criteri decisionali, modalità del customer journey).

Nell’era del digitale, la principale risorsa per la profilazione dei clienti è costituita dai dati, che possono essere acquisiti attraverso le interazioni degli utenti con i canali aziendali: e-commerce, touch-point in store, customer care, ecc. I profili dei clienti consentono in primo luogo di descrivere un gruppo di consumatori.

Con le tecnologie attualmente a disposizione, come le applicazioni di analisi dei dati basate sul machine learning, risulta possibile gestire ed analizzare grandi numeriche di informazioni relative ai clienti, di profilarli e di affinare progressivamente la loro conoscenza nel corso del tempo.

La profilazione dei clienti aiuta le aziende di prodotto e i fornitori di servizi ad assumere un approccio customer-centric sin dalla costituzione della loro offerta, in modo da risultare attraenti soprattutto nei confronti degli stakeholder più profittevoli, coloro che vengono ritenuti più funzionali per il soddisfacimento degli obiettivi di business.

La profilazione dei clienti è spesso scambiata per la segmentazione dei clienti. Nella prassi, si tratta di due attività che vengono spesso implementate insieme, pur mantenendo alcune caratteristiche distintive.

La profilazione dei clienti, come abbiamo visto, mira a descrivere i clienti grazie ad un insieme di caratteristiche demografiche, ai loro comportamenti, alle loro attenzioni nei confronti del brand e dei prodotti posizionati in un determinato segmento di mercato.

La segmentazione dei clienti si occupa invece di classificare i clienti esistenti in una serie di sottogruppi più ristretti, sulla base di alcune specificità, solitamente funzionali alla realizzazione di una campagna o di un’attività risalente alle linee di business a più diretto contatto con il cliente: marketing, vendite, customer care.

Queste semplici definizioni consentono di apprendere come la profilazione dei clienti e la segmentazione dei clienti, se implementate in maniera consapevole, risultino a tutti gli effetti complementari, oltre che implementabili praticamente in qualsiasi contesto commerciale.

Come profilare i clienti aiuta le aziende

Tra gli aspetti che le aziende devono considerare quando si tratta di considerare il portfolio clienti, vi è indubbiamente il fatto che mantenere un cliente acquisito può dare luogo ad una serie di significativi vantaggi.

Secondo alcuni dati di ricerca pubblicati da Harvard Business Review, ad un incremento della fidelizzazione di clienti del 5% può corrispondere un aumento, in termini di redditività, che spazia dal 25% al 95% rispetto al dato di partenza. Si tratta di un sensibile valore aggiunto per il business, innescato proprio dalla maggior facilità, in termini di conversioni, che deriva da quel rapporto di fiducia continuativo che si instaura tra il cliente ed il brand.

La misura della fedeltà di un cliente rispetto al brand viene solitamente espressa dal customer retention rate, i cui valori esprimono il livello di fidelizzazione mediante la percentuale dei clienti che continuano ad acquistare ed avere una relazione con il brand in un determinato periodo di tempo.

In altri termini, il customer retention rate è un indice che esprime, soprattutto dal punto di vista qualitativo, la capacità di un’azienda di rendere più profittevoli i propri clienti grazie alle attività rivolte alla loro fidelizzazione, sia attraverso l’introduzione sul mercato di prodotti rispondenti ai loro desideri, sia nella qualità della comunicazione che il brand riesce ad instaurare grazie ai servizi loro offerti.

Ciò che caratterizza un customer journey di successo risiede nella qualità dell’esperienza del cliente, nel fruire i contenuti e i servizi che il brand mette a sua disposizione attraverso vari canali. Secondo questa prospettiva, la profilazione dei clienti rappresenta un’opportunità molto importante per migliorare la conoscenza del target e personalizzare l’esperienza digitale.

Una profilazione efficace consente di rendere la customer experience semplice ed intuitiva, mediante interfacce sempre più evolute, e al tempo stesso perfettamente in linea con le esigenze e gli interessi dei clienti.

Attraverso una efficace strategia di profilazione dei clienti è ad esempio possibile:

– realizzare nuovi prodotti in grado di recepire nativamente le esigenze dei clienti;
– proporre varianti di prodotto in grado di elevare il livello di personalizzazione dell’offerta;
– creare campagne di marketing e vendita personalizzate;
– riposizionare il brand per intercettare clienti più profittevoli;
– migliorare la comunicazione diretta con i clienti e la digitale experience attraverso tutti i canali del brand, in piena coerenza con le strategie omnichannel del brand.

Come profilare i propri clienti

La profilazione dei clienti veniva un tempo realizzata manualmente grazie ad apposite schede, poi convertite in schede excel dal ruolo similare. Oggi molte procedure che consentono di profilare gli utenti sono automatizzate, grazie ad appositi software che consentono di interfacciarsi direttamente con i sistemi aziendali, in particolar modo i CRM, per analizzare i dati di interazione dei clienti.

Le attività di profilazione dei clienti non seguono uno schema univoco. Nel corso degli anni sono stati elaborati vari framework che si avvalgono della scienza dei dati applicando vari metodi analitici, tra cui il clustering, l’analisi di coorte e l’analisi RFM.

Clustering (cluster analysis)

Al clustering, o cluster analysis, corrisponde un insieme di tecniche di analisi multivariata e descrittiva dei dati che ha come obiettivo quello di selezionare e raggruppare informazioni sulla base di elementi omogenei.

Nel contesto analitico, il “cluster” rappresenta un insieme di soggetti, che nel caso del customer profiling corrisponde ai clienti che presentano caratteristiche simili tra loro e differenzianti rispetto agli altri cluster. Le caratteristiche che definiscono i cluster vengono selezionate dal modello matematico scelto per l’analisi dei dati.

Analisi di coorte

L’analisi di coorte è una tipologia di analisi dei dati che si concentra sul comportamento di una specifica coorte: un gruppo di persone che condividono una o più caratteristiche in un dato momento o per un certo periodo di tempo. L’analisi di coorte costituisce pertanto una tipologia di analisi comportamentale che utilizza i dati di gruppi di utenti con profili socio-demografici, psicografici e/o comportamentali simili, con regole stabilite a priori per rispondere a specifiche esigenze di business.

Le analisi di coorte sono state per diversi anni utilizzate soprattutto nei contesti dell’indagine statistica in ambito sociale e medico, prima di essere adattate con successo nell’ambito delle strategie aziendali basate sulla customer centricity.

Analisi RFM

Le analisi RFM hanno lo scopo di descrivere i clienti sulla base di tre parametri: la recency, la frequency e la monetary. La recency rappresenta l’intervallo di tempo che intercorre dall’ultima azione del cliente. In altri termini, indica da quanto il cliente non compra. La frequency rappresenta la frequenza degli acquisti per ogni cliente, mentre la monetary corrisponde alla sua attitudine alla spesa.

L’analisi RFM sfrutta la combinazione dei valori di recency, frequency e monetary per elaborare un profilo comportamentale. Questo approccio la rende una metodologia di analisi molto flessibile e adattabile ad una grande varietà di contesti, che gli analisti devono saper identificare e descrivere in maniera accurata, affinché i risultati della profilazione risultino rispondenti alle esigenze di profilazione di una specifica strategia di business.