Big Data, centralità del cliente e A.I
Due temi dominano in particolare la scena del marketing in questi anni: i big data, in relazione alla consapevolezza che una strategia efficace debba necessariamente essere data driven, e la centralità del cliente, come obiettivo cardine di qualsiasi strategia di marketing di successo. Su questi due temi e sul mondo del marketing digitale in generale poi, aleggia da tempo la discussione sullo sviluppo e l’utilizzo della Artificial Intelligence (A.I) in ambito marketing.
Inbound marketing come risultato
La combinazione sinergica di questi tre concetti ne produce un altro, quello di inbound marketing, la cui definizione è, in estrema sintesi, consegnare il contenuto giusto, al momento giusto, all’utente giusto, per massimizzare il suo interesse e, di conseguenza la conversione. In quest’ottica la fase di lead generation (ovvero l’acquisizione del contatto) è solo una fase iniziale, mentre la fase più strategica consiste nella sua qualificazione e profilazione. A partire da questa definizione possiamo costruire una strategia di inbound marketing in 4 fasi:
1. Attrai
In questa fase si conquista l’attenzione dell’utente attraverso contenuti organici e a pagamento sui diversi touchpoint del brand (social, campagne su Google ADS, contenuti sponsorizzati, blog, video, altro).
2. Converti
Sulla base della fase precedente sarà possibile richiedere i dati necessari per il contatto all’utente, attraverso una form dedicata (fase di lead generation).
3. Chiudi
Grazie all’invio di offerte e al costante contatto con il cliente sarà possibile arrivare alla conversione, in termini di vendita, trasformando il lead in prospect e poi in cliente.
4. Delizia
Qui l’utente va stupito per mantenere la relazione, che ha già dato i primi frutti. Per rimanere in contatto è fondamentale conoscere i comportamenti del cliente, i suoi bisogni e il suo comportamento on line, per potergli offrire sempre offerte in linea con le sue aspettative, possibilmente personalizzate e mentre le sta cercando.
Naturalmente, lungo tutto il percorso di inbound marketing abbiamo l’esigenza di raccogliere e utilizzare strategicamente dati sull’identità e i comportamenti degli utenti. In altre parole, il database che otterremo dalla fase di lead generation andrà profilato fino a creare audiences differenziate e, per ognuna di esse, sarà necessario pensare alla corretta strategia di approccio.
Lead Nurturing
Ecco allora che, nella fase di chiusura e in quella di “delizia” dovremmo passare ad utilizzare una strategia di lead nurturing. In questa fase dovremo coltivare i nostri contatti affinché questi ultimi scelgano di acquistare il prodotto (o servizio), che viene proposto con la giusta naturalezza e convinzione. La naturalezza deriverà dalle rassicurazioni che riceveranno tramite i nostri touchpoint, nell’esatto momento in cui ne sentiranno il bisogno, e la convinzione nascerà dalla qualità dei contenuti proposti, che rafforzeranno l’impulso all’acquisto fino a trasformarlo in azione.
Anche dati e ricerche sul campo confermano chiaramente la necessità di una strategia di lead nurturing. Infatti, circa la metà dei contatti che si dimostrano interessanti a prodotti e servizi non acquistano contestualmente all’atto di rilascio dei propri dati e informazioni di contatto e, come sostiene una ricerca di Forrester Research, una buona strategia di lead nurturing è in grado di convertire un 50% dei contatti raccolti, riducendo di un terzo il loro costo di acquisizione.
Marketing Automation
È necessario quindi utilizzare dati per mirare adeguatamente le campagne di awareness in fase di “attrazione”, è fondamentale poi iniziare a comunicare con tutti i lead prodotti per iniziare a tracciare e a studiare i dati di comportamento degli utenti e ottenere le prime conversione. Grazie a questi dati sarà quindi possibile profilare al meglio il nostro database e creare cicli di comunicazione che mantengano la relazione attiva con tutti i segmenti ( buyer personas) identificati.
Quest’attività, basata su una costante relazione con i diversi pubblici e su un’analisi dei dati dinamica e sempre attiva, in grado di svelare il comportamento dell’utente, è impossibile da svolgere efficacemente in modo manuale, se non per piccole quantità di lead.
A questo scopo è necessario attivare software, spesso basati su motori fondati sull’artificial intelligence e su algoritmi di machine learning, in grado di gestire il complesso processo di relazione. Questi sistemi, attivano automaticamente i flussi di comunicazione sulla base dei dati raccolti in tempo reale dal software, e si basano sui dati raccolti in relazione al comportamento degli utenti e sulle sue specifiche necessità.
Il grafico riporta uno schema dell’attività di marketing automation. Come si può vedere, il processo inizia dall’attività di attrazione tramite touchpoint digitali, arriva alla proposta di una form che, se compilata dall’utente, genera il lead. A quel punto inizia il processo a partire dalle prime comunicazioni via mail, nelle quali sarà possibile ampliare il bagaglio informativo su ogni utente e gestire il database per profilare al meglio le offerte. In questa fase di lead nurturing, il database viene scomposto in diversi segmenti a seconda degli scores (punteggi in base alla reale attività e interazione) degli utenti. Il tutto viene integrato nel CRM aziendale e si può dar vita a cicli di comunicazione personalizzati e tracciabili, dei quali tener traccia con un lavoro di reporting e monitoraggio costante.
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