Niky Analytics, la nuova piattaforma Customer Centric di BNova coniuga Advanced Analytics con tecniche di EXplainable AI (intelligenza artificiale trasparente) in una soluzione potente. ma semplice da usare, utile agli utenti di business, in particolare Marketing e Vendite, per fare analisi approfondite sui propri clienti e capire come massimizzare fidelizzazione e profittabilità.

Niky ti aiuta a conoscere e fidelizzare i clienti

Come ampiamente descritto nell’articolo “Dati e Advanced Analytics per comprendere i clienti e migliorare la Customer eXperience”, le persone non basano più la loro fedeltà sul prezzo o sul prodotto; rimangono fedeli alle aziende grazie all’esperienza che ricevono. E si sa… per un’azienda i costi di fidelizzazione sono molto più gestibili rispetto a quelli legati all’acquisizione di nuovi clienti.

Assodato che una delle strategie di marketing (e di business) più efficaci è proprio quella legata alla fidelizzazione dei clienti, molte aziende non hanno ancora ben chiaro quali azioni intraprendere per il mantenimento della clientela già esistente e quali strategie adottare per creare il più elevato grado di soddisfazione del cliente (vero cardine su cui poggia la fidelizzazione).

La risposta è tanto semplice nella teoria quanto complessa poi nella sua “messa in opera”: per soddisfare i clienti e fidelizzarli è fondamentale conoscerli.

 

Conoscere per coinvolgere, coinvolgere per fidelizzare

 

Il coinvolgimento dei propri clienti (l’engagement) è importante per costruire un rapporto di fedeltà con l’azienda o il brand.

In modo estremamente semplificato, potremmo dire che il coinvolgimento del cliente si riferisce al livello di entusiasmo che la propria azienda genera tra i suoi clienti. La semplice vendita di prodotti o servizi non è sufficiente per attirare e fidelizzare i clienti. Per costruire relazioni commerciali durature, serve uno sforzo continuo che parte dalla conoscenza approfondita dei propri clienti… perché anche quelli fedeli non sono tutti uguali.

Il coinvolgimento del cliente implica il miglioramento dell’esperienza delle persone attraverso interazioni positive che vanno ben al di là del valore del prodotto venduto o del servizio offerto. I prodotti e servizi non dovrebbero essere l’unico valore da offrire ai clienti. Sebbene possano essere il fattore trainante, soprattutto all’inizio, ciò che consolida una relazione commerciale è la visione e la strategia di Customer Centricity, ossia la costruzione di una Customer Experience positiva e continuativa in grado di aumentare la fedeltà dei clienti, migliorare il posizionamento e la competitività dell’azienda.

Secondo le varie definizioni di marketing, la fidelizzazione dei clienti è intesa come il processo di coinvolgimento dei clienti esistenti affinché continuino ad acquistare prodotti o servizi dalla propria azienda.

Prendendo le ultime statistiche di marketing di analisti del calibro di Gartner, MarketsAndMarkets e CB Insights, questo quello che emerge, in sintesi:

 l’acquisizione di un nuovo cliente può costare cinque volte di più che mantenere un cliente esistente;

 aumentare la fidelizzazione dei clienti del 5% può aumentare i profitti dal 25 al 95%;

 la percentuale di successo della vendita a un cliente che hai già è del 60-70%, mentre la percentuale di successo della vendita a un nuovo cliente è del 5-20%.

 

Tuttavia, nessuna offerta o vendita è efficace se non si conoscono le persone alle quali indirizzare tale proposta. Se alla fase della fidelizzazione c’è il coinvolgimento delle persone, per poterle coinvolgere è fondamentale conoscerle.

 

Quali analisi per conoscere i propri clienti?

Compreso che la conoscenza dei clienti è quindi la base da cui avviare qualsiasi strategia di Customer Centricity o azione di marketing mirata, viene da chiedersi quali siano gli strumenti per acquisire tale conoscenza. La risposta sta nell’analisi dei dati, nei cosiddetti Advanced Analytics e nelle moderne tecniche di Intelligenza Artificiale.

Le analisi per conoscere i clienti, in pratica, sono strumenti che servono a dare risposte a queste – apparentemente semplici – domande:

  • ❓ Chi sono i miei clienti?
  • ❓ Chi sono i clienti migliori per il mio business?
  • ❓ Quanto vale un determinato cliente?
  • ❓ Quali clienti sono più sensibili alle promozioni? Quali clienti possono diventare più profittevoli?
  • ❓ Quali clienti mi stanno per abbandonare? Quanto sono soddisfatti? Come si comporteranno i miei clienti in futuro?

Per ciascuna di queste domande, servono sistemi di analisi dei dati differenti, vediamo quali:

? Analisi descrittive

per rispondere alla domandaChi sono i miei clienti?: analitiche destinate a descrivere le caratteristiche salienti dei propri clienti e determinare i gruppi che più influenzano i ricavi;

? Cohort analysis

per rispondere alla domandaChi sono i clienti migliori per il mio business?: analisi comportamentali per individuare gruppi omogeni tra i propri clienti in funzione del comportamento di acquisto in un determinato periodo;

? CLV – Customer Lifecycle Value

per rispondere alla domandaQuanto vale un determinato cliente?: indicatore che misura i profitti prevedibili in base alla relazione con i clienti, a partire dal loro comportamento d’acquisto (indicatore in grado di identificare a quanto ammonta il valore di un cliente in maniera potenziale); il Customer Lifetime Value è la metrica che indica il ricavo totale che un’azienda può ragionevolmente aspettarsi da un singolo cliente (quanto fatturato un’azienda può aspettarsi che un cliente generi nel corso del loro rapporto commerciale). Attraverso queste analisi è possibile capire come migliorare i tassi di fidelizzazione e, di conseguenza, avere impatti positivi sul business.

? RFM – Recency Frequency Monetary

per rispondere alle domande Quali clienti sono più sensibili alle promozioni?” “Quali clienti possono diventare più profittevoli?: tecnica di analisi utilizzata per determinare quantitativamente quali sono i migliori clienti esaminando quanto recentemente acquistano (recency), quanto spesso acquistano (frequenza), quanto spendono in media (il valore monetario). Queste analisi aiutano le aziende a prevedere ragionevolmente quali clienti hanno maggiori probabilità di effettuare nuovamente acquisti in futuro, quanti ricavi provengono da nuovi clienti (rispetto ai clienti abituali) e capire come trasformare gli acquirenti occasionali in acquirenti abituali.

? Churn analysis, Retention analysis e Analisi predittive

per rispondere alle domandeQuali clienti mi stanno per abbandonare?”, “Quanto sono soddisfatti?”, “Come si comporteranno i miei clienti in futuro?: analisi avanzate dei dati da cui trarre efficaci strategie per migliorare la Customer eXperience; le Retention Analysis sono analisi del livello di fidelizzazione di un cliente, le Churn Analysis offrono una previsione della tendenza all’abbandono. Si tratta di due tipi di analisi predittive, ossia tipi di analisi che sfruttano algoritmi e modellazione predittiva (EXplainable AI, tecniche di intelligenza artificiale che consentono di capire in modo trasparente come vengono effettuate le analisi e in che modo gli algoritmi funzionano e portano i sistemi a determinati output) per fare previsioni, simulare situazioni possibili o scenari che aiutano a prevedere risultati e valutare rischi ed impatti di determinate scelte, azioni, decisioni.

 

Queste analisi sono disponibili, sia come piattaforma, sia come singole soluzioni puntuali nella suite Niky Analytics di BNova.

 

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