Nell’era del cliente digitale, le imprese cercano costantemente modi per migliorare l’esperienza del cliente e ottimizzare i percorsi di acquisto. In questo contesto, la Customer Journey Analytics (CJA) emerge come una strategia fondamentale per capire e perfezionare le interazioni del cliente con l’azienda.

immagine promozionale del white paper sulle fasi della data science

La Customer Journey Analytics è l’analisi dei dati raccolti dai vari punti di contatto del cliente con un’azienda. Si basa su tecnologie avanzate di data science e machine learning per aggregare e analizzare comportamenti, preferenze e feedback dei clienti attraverso diversi canali e touchpoints. Questo permette alle aziende di visualizzare in modo completo il percorso del cliente, dall’awareness all’acquisto fino alla fidelizzazione.

Che cos’è la Customer Journey Analytics?

La Customer Journey Analytics (CJA) è una forma avanzata di analisi dei dati che permette alle aziende di comprendere in modo approfondito e ottimizzare l’interazione tra i clienti e l’azienda lungo l’intero ciclo di vita del cliente. Questa metodologia si serve di tecniche di data science e analisi predittiva per raccogliere, tracciare e interpretare i dati generati dai clienti attraverso diversi canali e touchpoints, come siti web, mobile app, social media, e servizi clienti.

Fig.1 – Il customer journey

Finalità della Customer Journey Analytics

La finalità principale della CJA è quella di fornire una visione olistica e integrata del percorso cliente, che va oltre l’analisi isolata di singoli episodi o interazioni. Questo consente alle aziende di:

  • – identificare i pattern di comportamento: comprendere come i clienti interagiscono con la marca in vari punti di contatto e in momenti differenti;
  • – prevedere le esigenze dei clienti: utilizzare modelli predittivi per anticipare le azioni future dei clienti basandosi sui loro comportamenti passati;
  • – personalizzare l’esperienza cliente: adattare le interazioni e le comunicazioni in base alle preferenze e alle esigenze individuate, migliorando così l’engagement;
  • ottimizzare i percorsi cliente: modificare e migliorare i percorsi cliente per massimizzare l’efficacia delle conversioni e la soddisfazione del cliente.

Differenza con la Customer journey mapping (CJM)

Per comprendere a fondo le dinamiche di interazione con i clienti e migliorare la loro esperienza, le aziende si avvalgono di due strumenti principali: la Customer Journey Analytics (CJA) e il Customer Journey Mapping (CJM). Sebbene entrambi si concentrino sul viaggio del cliente, differiscono significativamente nel loro approccio, metodologia e obiettivi.

Mentre il Customer Journey Mapping (CJM) rappresenta il processo di creazione di una mappa visuale del percorso cliente, la Customer Journey Analytics va oltre, fornendo una comprensione basata sui dati e quantitativa di questo percorso.

Il Customer Journey Mapping è un processo creativo e visuale che coinvolge la creazione di una mappa grafica dei vari passaggi che un cliente compie nel suo percorso con un’azienda, dal primo contatto fino all’acquisto e oltre. Questa mappa è costruita principalmente sulla base di ipotesi, feedback dei clienti e osservazioni qualitative. L’obiettivo è identificare i momenti chiave, i punti critici e le opportunità di miglioramento dell’esperienza cliente.

La CJA si concentra sull’analisi dei touchpoint, utilizza il funnel per individuare dove i clienti perdono interesse e applica metriche come il Net Promoter Score (NPS) per misurare la soddisfazione e la lealtà dei clienti. Questo approccio analitico permette di identificare e risolvere i problemi in maniera più efficace rispetto al semplice CJM.

Potremmo riassumere secondo il quadro concettuale seguente le principali differenze tra CJA e CJM:

1. Dati vs. Visualizzazione

CJA: utilizza un’ampia gamma di dati quantitativi raccolti dai sistemi di tracciamento e dalle interazioni dei clienti per analizzare comportamenti, tendenze e pattern. È un approccio basato sui dati che mira a ottimizzare le interazioni basandosi su analisi concrete.

CJM: si basa su dati qualitativi come interviste, sondaggi e workshop con i clienti per creare una rappresentazione visiva del percorso cliente. È più descrittivo e serve per sensibilizzare internamente riguardo alle esperienze vissute dai clienti.

2. Obiettivi

CJA: mirata all’ottimizzazione delle conversioni, alla personalizzazione delle interazioni e al miglioramento continuo dell’esperienza cliente tramite modifiche basate su insight quantitativi.

CJM: focalizzata sulla comprensione delle esperienze e delle emozioni del cliente in vari touchpoints, per identificare opportunità di miglioramento emozionale e funzionale.

3. Metriche e analisi

CJA: impiega metriche quantitative come il Net Promoter Score (NPS), tassi di conversione, tempi di interazione, e altri indicatori di performance per misurare l’efficacia delle diverse fasi del percorso cliente.

CJM: potrebbe non utilizzare direttamente metriche quantitative, concentrandosi invece su feedback qualitativo e momenti di verità che influenzano la lealtà e la percezione del brand.

4. Implementazione e impiego

CJA: richiede strumenti di analytics avanzati, competenze in data science e una continua alimentazione di dati per analisi in tempo reale e predizioni.

CJM: può essere realizzato con strumenti più semplici come workshop, sessioni di brainstorming e software di mappatura, e tende a essere un progetto con una durata definita piuttosto che un processo continuo.

In conclusione, mentre la Customer Journey Mapping fornisce una visione essenziale e umanizzata del percorso del cliente, utilizzata per definire strategie di miglioramento esperienziali, la Customer Journey Analytics offre una comprensione data-driven, utilizzata per ottimizzare processi, incrementare le conversioni e personalizzare le interazioni in modo scalabile e basato su solidi dati analitici.

Vantaggi della Customer journey Analytics

L’analisi del percorso cliente offre numerosi vantaggi, tra cui la possibilità di personalizzare l’esperienza utente, ottimizzare i processi di marketing e vendita e migliorare la customer experience (CX). Attraverso la CJA, le aziende possono identificare le inefficienze nei percorsi cliente e scoprire opportunità per aumentare l’engagement e la conversione. Inoltre, questo tipo di analisi consente una migliore allocazione delle risorse, migliorando così il ROI delle attività di marketing.

La Customer Journey Analytics si rivela utile per diverse ragioni strategiche e operative:

  • miglioramento dell’experience: fornendo una mappa dettagliata del viaggio del cliente attraverso dati concreti, le aziende possono intervenire in modo mirato per risolvere i punti di dolore e migliorare l’esperienza complessiva;
  • aumento della retention e della loyalty: analizzando i dati del percorso cliente, le aziende possono identificare i momenti chiave che influenzano la decisione di un cliente di rimanere fedele o di abbandonare il brand. Interventi mirati in questi momenti possono aumentare significativamente la retention;
  • ottimizzazione delle strategie di marketing: con una comprensione più profonda del comportamento del cliente, le campagne di marketing possono essere più mirate e quindi più efficaci, riducendo sprechi di budget e aumentando il ROI;
  • supporto decisionale basato sui dati: le decisioni aziendali possono essere supportate e guidate da dati reali e analisi approfondite, riducendo le incertezze e migliorando l’efficienza operativa.

In sintesi, la Customer Journey Analytics non solo migliora la comprensione dei clienti e delle loro interazioni con l’azienda, ma funge anche da leva per guidare miglioramenti sostanziali in termini di performance aziendale e soddisfazione del cliente.

Esempi pratici e casi di successo

L’impiego della Customer Journey Analytics (CJA) può essere trasformativo per un’azienda, migliorando significativamente l’esperienza del cliente e ottimizzando le strategie di marketing.

Un esempio pratico di utilizzo della Customer Journey Analytics è nell’ottimizzazione dei processi di fidelizzazione del cliente. Analizzando i dati di interazione nei vari touchpoints, un’azienda può identificare momenti critici che influenzano le decisioni di acquisto e quindi intervenire per migliorare questi aspetti. Ad esempio, Amazon utilizza la CJA per personalizzare le raccomandazioni di prodotti, risultando in un aumento significativo della soddisfazione del cliente e del valore di vita del cliente (CLV). Altri esempi includono aziende come Zalando, che ha migliorato l’esperienza di checkout per ridurre i tassi di abbandono del carrello, oppure Netflix che utilizza la CJA per analizzare le abitudini di visione e personalizzare le raccomandazioni di contenuti, ottimizzando l’engagement e la retention degli utenti. I nomi molto noti di grandi realtà e brand non deve però indurre a pensare che si tratti di tecnologie accessibili solo alle Large Enterprise, tutt’altro. Oggi le piattaforma e le soluzioni di CJA sono accessibili ed utilizzate da moltissime aziende di tutte le dimensioni, anche molto piccole, che vogliono sfruttare al meglio i dati e la loro analisi per prendere decisioni più efficaci.

Di seguito proponiamo alcuni esempi pratici di come le aziende utilizzano la CJA per affrontare sfide specifiche, migliorare i processi e raggiungere obiettivi strategici.

1. Ottimizzazione del funnel di conversione

Un grande retailer online ha utilizzato la CJA per analizzare il percorso di acquisto dei suoi clienti. Tracciando le interazioni dai vari canali, hanno scoperto che molti utenti abbandonavano il carrello nella pagina di checkout a causa di un processo di pagamento troppo complicato e di tempi di caricamento lenti. Utilizzando questi dati, il retailer ha semplificato la procedura di checkout e migliorato la velocità del sito, risultando in un aumento del 20% nelle conversioni.

2. Personalizzazione delle raccomandazioni di prodotti

Una piattaforma di e-commerce nel settore moda ha implementato la CJA per analizzare i comportamenti di acquisto e le preferenze dei clienti. Hanno creato algoritmi che suggeriscono prodotti basati su acquisti precedenti e comportamenti di navigazione. Questa strategia di personalizzazione ha portato a un aumento del 35% nelle vendite ripetute, migliorando la lealtà del cliente e incrementando il valore medio degli ordini.

3. Riduzione del tasso di abbandono del cliente

Una compagnia telefonica ha usato la CJA per identificare i punti di dolore che portavano all’abbandono del servizio. Analizzando i dati di interazione cliente, hanno scoperto che la frustrazione nasceva principalmente durante il processo di assistenza tecnica. Migliorando il supporto tecnico e velocizzando le risposte ai clienti, hanno ridotto il tasso di abbandono del 15%.

4. Miglioramento del customer service

Una banca ha utilizzato la CJA per analizzare le interazioni nei suoi diversi canali di servizio cliente, inclusi call center, chat online e email. Hanno scoperto che molte richieste erano relative a informazioni di base che potevano essere facilmente automatizzate tramite un chatbot. Implementando questa soluzione, la banca ha migliorato la soddisfazione del cliente riducendo i tempi di attesa e liberando risorse umane per questioni più complesse.

5. Risposta proattiva ai feedback dei clienti

Un’azienda nel settore dell’ospitalità ha usato la CJA per monitorare e analizzare i feedback dei clienti in tempo reale. Osservando i pattern nei dati di feedback, hanno implementato miglioramenti rapidi in aree critiche come la pulizia delle camere e la qualità del servizio al ristorante. Questi cambiamenti hanno migliorato le recensioni online e aumentato il tasso di ritorno dei clienti.

6. Implementazione di promozioni mirate

Una compagnia aerea ha analizzato il percorso cliente per identificare i periodi in cui i viaggiatori erano più propensi a pianificare i viaggi. Utilizzando questi dati, hanno lanciato campagne promozionali mirate in questi periodi chiave, risultando in un incremento del 25% nelle prenotazioni durante i periodi di bassa stagione.

Come implementare la customer journey analytics: best practices e strumenti utili

L’implementazione efficace della CJA inizia con la raccolta accurata dei dati da tutti i punti di contatto del cliente. Questo include l’integrazione di sistemi CRM, piattaforme di e-commerce, social media e altri strumenti di interazione digitale. Utilizzare software come Hubspot per il CRM, Google Analytics per il tracciamento del percorso online, e Contentsquare per analisi avanzate dell’esperienza utente può essere molto utile. Le best practices includono stabilire obiettivi chiari, assicurare la qualità dei dati, e utilizzare visualizzazioni per condividere insight trasversali all’interno dell’organizzazione.

1. Definizione degli obiettivi

Iniziare con la definizione chiara degli obiettivi che si desidera raggiungere attraverso la CJA. Questo potrebbe includere l’aumento delle conversioni, la riduzione del tasso di abbandono, l’ottimizzazione dell’esperienza cliente, o l’incremento della fidelizzazione.

2. Raccolta dei dati

Raccogliere dati da tutti i punti di contatto del cliente, inclusi web, mobile, social media, call center, e altri canali offline. È essenziale assicurarsi che i dati siano completi, accurati e integrati da diverse fonti per una visione olistica.

3. Analisi dei dati

Utilizzare strumenti analitici per esaminare i dati raccolti e identificare modelli, tendenze e punti critici nel percorso del cliente. L’analisi dovrebbe includere sia metriche quantitative (come tempo di permanenza, tassi di conversione) che qualitative (feedback del cliente).

4. Visualizzazione dei dati

Creare visualizzazioni del percorso del cliente che aiutano a comunicare gli insights in modo chiaro e comprensibile. Le mappe del percorso cliente, dashboard e report sono utili per condividere insights con gli stakeholder.

5. Ottimizzazione e test

Basandosi sui risultati dell’analisi, implementare miglioramenti specifici e testare le modifiche per vedere l’effetto sul percorso del cliente. Utilizzare, per esempio, test A/B o test multivariati per validare l’efficacia delle soluzioni proposte.

6. Monitoraggio e iterazione

Il percorso del cliente è dinamico; quindi, è essenziale monitorare continuamente i risultati e apportare modifiche quando necessario. La CJA è un processo iterativo che richiede aggiustamenti continui per adattarsi a nuovi comportamenti dei clienti e cambiamenti del mercato.

Implementare la Customer Journey Analytics non è solo una questione di utilizzo di strumenti avanzati, ma richiede un impegno costante verso la comprensione e il miglioramento dell’esperienza cliente. Seguendo questi passaggi e sfruttando gli strumenti adeguati, le aziende possono trarre vantaggi significativi dalla CJA, con miglioramenti tangibili sia nella soddisfazione del cliente che nella performance aziendale.

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