Cos'è l'analisi dei clienti e perché è importante?

Pubblicato: 2018-07-12

Oggi i clienti sono più connessi a Internet che mai. Sono sempre attivi sui social media, sui portali di shopping online, sulle piattaforme online con contenuti informativi e così via. Di conseguenza, i consumatori ora sono sempre aggiornati sulle ultime tendenze del mercato, che si tratti di tecnologia, prodotti e servizi, moda o istruzione: sanno tutto. Ciò ha reso ancora più importante per le aziende e le organizzazioni raccogliere una conoscenza completa della propria base di clienti, delle loro simpatie e antipatie, nonché dei loro gusti e preferenze.
Nel mondo degli affari competitivo spietato, se non riesci a "apprendere" il comportamento e le preferenze dei tuoi clienti, potresti rimanere indietro nella gara. Se i clienti vedono che non capisci i loro "punti deboli", sanno di avere altre opzioni a cui prestare attenzione. Pertanto, per mantenere una base di clienti fedeli, è necessario investire in Customer Analytics.

Sommario

Cos'è l'analisi dei clienti?

L'analisi dei clienti si riferisce essenzialmente alle tecniche utilizzate dalle organizzazioni aziendali per estrarre informazioni dettagliate sulla propria base di clienti, mantenendo allo stesso tempo un'attenta sorveglianza sul comportamento dei clienti. Consente alle aziende di identificare potenziali clienti ed elaborare strategie per attirare nuovi clienti e fidelizzare quelli vecchi.
L'analisi dei clienti costituisce la spina dorsale delle strategie di marketing di un'azienda e integra tecniche avanzate come la visualizzazione dei dati, la modellazione predittiva, la gestione delle informazioni e la segmentazione.
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Perché l'analisi dei clienti è importante?

C'è una logica impeccabile e diretta dietro l'investimento nell'analisi dei clienti: meglio capisci e conosci i tuoi clienti (le loro abitudini di acquisto, le loro scelte preferite e le offerte a cui rispondono), più accuratamente sarai in grado di trarre previsioni riguardo ai loro futuri modelli di comportamento di acquisto.
Secondo un'indagine di McKinsey & Company , le aziende che investono pesantemente nell'analisi dei clienti hanno maggiori probabilità di superare i loro concorrenti, in termini di vendite, entrate o ROI.
L'uso estensivo dell'analisi dei clienti favorisce notevolmente le prestazioni aziendali.
Ogni singola interazione con i tuoi clienti lascerà sicuramente una scia di dati (informazioni) che, se combinati, aiutano a dipingere un quadro più chiaro di ciò che i tuoi clienti si aspettano da te. Se utilizzata con saggezza, l'analisi dei clienti può essere uno dei maggiori punti di forza della tua attività: ti consentirà di trasformare i dati (post, commenti e menzioni sui social media; interazioni dei clienti con i tuoi canali e pagine multimediali; comportamento dei clienti rispetto ai tuoi prodotti/servizi , ecc.) in approfondimenti pieni di risorse che possono aumentare considerevolmente i tuoi profitti.
L'analisi dei clienti può aiutarti:

  • Riduci in modo significativo i tassi di abbandono, effettua previsioni accurate sui periodi di tempo in cui è più probabile che i clienti se ne vadano, consentendoti così di elaborare piani e campagne proattivi per mantenerli.
  • Aumenta i tassi di risposta, la fedeltà dei clienti e il ROI consentendoti di rivolgerti al pubblico giusto con offerte interessanti e adeguate.
  • Riduci i costi delle campagne ottimizzando le campagne per indirizzare solo la base di clienti che ha maggiori probabilità di rispondere.
  • Ottimizza l'esperienza complessiva del cliente creando strategie di vendita e marketing personalizzate per i diversi segmenti di clientela.
  • Identifica le tendenze attuali nei Big Data per aumentare le vendite.
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Fattori che ti assicurano di ottenere benefici ottimali dall'analisi dei clienti

McKinsey & Company sostiene che ogni azienda dovrebbe rafforzare tre aspetti per sfruttare appieno il potenziale dell'analisi dei clienti. Loro sono:

  1. Non rimanere bloccato sulla mediocrità. Puntare all'eccellenza.

Oltre l'85% delle aziende afferma che solo quando iniziano a utilizzare ampiamente l'analisi dei clienti (IT e analisi predittiva) iniziano a vedere un aumento impressionante e notevole del contributo in valore dell'analisi dei clienti, rispetto al 20% e al 30% delle aziende in cui l'utilizzo di analisi dei clienti è rispettivamente relativamente basso e moderato. Queste cifre stabiliscono il fatto che le aziende possono trarre vantaggio dall'analisi dei clienti solo quando le loro operazioni raggiungono un livello di eccellenza.
L'eccellenza nell'IT, nell'analisi e nell'esecuzione guida il contributo di valore dell'analisi dei clienti.
Pertanto, è essenziale per l'ala manageriale di un'organizzazione capire in quali strumenti di analisi dei clienti devono investire per colmare il divario tra la loro attuale infrastruttura di analisi dei clienti e i framework di analisi dei clienti all'avanguardia che vengono utilizzati dai magnati in l'industria.

  1. Incoraggiare il processo decisionale basato sui fatti

Sebbene l'IT e l'analisi predittiva siano fondamentali per l'analisi dei clienti, questi da soli non sono sufficienti per portare l'analisi dei clienti al livello ottimale. La chiave del successo sta nell'adozione di un approccio olistico all'analisi dei clienti. Anche la guida di un leader che sottolinea il processo decisionale basato sui fatti è fondamentale per l'analisi dei clienti. Gli approfondimenti offerti dall'analisi dei clienti possono essere tradotti in decisioni reali e attuabili solo da un quadro organizzativo che ha una cultura logica e razionale al suo interno. Ad esempio, invece di concentrarti sulla velocità con cui le informazioni vengono messe in atto, dovresti prima concentrarti sull'integrazione regolare di tutti i principi richiesti per l'analisi dei clienti, inclusi IT, analisi e struttura organizzativa.
5 motivi per cui gli esperti di marketing dovrebbero investire nello sviluppo delle competenze relative ai dati

  1. Incoraggiare il coinvolgimento del senior management nell'analisi dei clienti

Secondo il rapporto di McKinsey & Company, le aziende in cui l'alta dirigenza non è coinvolta nell'analisi dei clienti dell'organizzazione mostrano un contributo di valore minimo del 28% attraverso l'analisi dei clienti. Contrariamente a ciò, quasi il 69% delle aziende in cui il senior management è attivamente coinvolto nell'analisi dei clienti dichiara di aver ottenuto un grande valore dall'analisi dei clienti.
Dato che tutte le decisioni vitali riguardanti le strategie di vendita e marketing di un'azienda, le strategie di miglioramento del prodotto/servizio, le campagne e così via, sono prese dall'ala del top management, è saggio coinvolgerli nella revisione del lato dei clienti di cose. In questo modo potranno capire meglio cosa cercano i clienti e prendere decisioni di conseguenza.

Strumenti di analisi dei clienti

Gli strumenti di analisi dei clienti sono applicazioni progettate per aiutare le aziende a ottenere informazioni utili sul comportamento dei clienti e personalizzare le campagne e le strategie di marketing per soddisfare le esigenze e le richieste specifiche dei vari segmenti di clienti. Questi strumenti possono eseguire una serie di attività che vanno dall'approvvigionamento dei dati all'analisi e alla visualizzazione dei dati.
Ecco cinque strumenti di analisi dei clienti di prim'ordine:

  • Adobe Analytics
  • Google Analytics 360
  • Analisi dell'esperienza del cliente IBM Watson
  • SAP Hybris Marketing Cloud
  • SAS Customer Intelligence 360

Strumenti di analisi dei clienti di IBM, SAS, Adobe, Google e SAP
Scienza dei dati riassunta in un'unica immagine

Quindi, ora hai la guida completa per sfruttare l'analisi dei clienti per far crescere la tua attività a nuove vette di successo!

Cos'è l'analisi dei clienti?

L'analisi dei clienti, nota anche come analisi dei dati dei clienti, è il processo di acquisizione e analisi dei dati e dei comportamenti dei consumatori che le aziende si impegnano a identificare, attrarre e fidelizzare i propri clienti. L'analisi dei clienti aiuta un'azienda a saperne di più e a comprendere meglio:

1. Esigenze dei clienti, preferenze
2. Abitudini di spesa dei clienti
3. Preferenze del metodo di pagamento
4. Modelli di utilizzo del prodotto/servizio di un cliente
5. Rivela problemi e reclami dei clienti

Perché l'analisi dei clienti è importante?

Nel mercato odierno, il cliente è il re e migliore è la comprensione del comportamento e delle preferenze dei clienti, più accurata è la strategia di marketing e vendita. I consumatori sono sempre aggiornati sulle ultime tendenze del mercato, che si tratti di moda, tecnologia, istruzione, prodotti e servizi, ecc. Ricevono tutte le informazioni dai social media, dai portali di shopping online, ecc.

Pertanto, investire nell'analisi dei clienti aiuta le aziende a migliorare l'acquisizione, la fidelizzazione e il coinvolgimento dei clienti. Questo non solo ti aiuterà a conoscere e comprendere le abitudini di acquisto dei tuoi clienti, le loro preferenze, ecc., ma aiuterà anche ad anticipare il comportamento dei consumatori utilizzando l'analisi predittiva. In breve, Customer Analytics aiuta le aziende a ottenere una visione a 360 gradi dei propri consumatori per creare le migliori strategie per

1. Acquisizione di clienti
2. Fidelizzazione dei clienti
3. Coinvolgimento proattivo con i clienti

Le aziende utilizzano questa analisi dei clienti nelle vendite, nel marketing e nello sviluppo dei prodotti.

Come funziona l'analisi dei clienti?

Fondamentalmente, è un processo in tre fasi:

1. Raccolta dei dati: la raccolta dei dati è il processo di aggregazione dei dati da tutti i canali di interazione con i clienti, inclusi l'analisi del sito Web, le chiamate al servizio clienti, i social media e il feedback dei clienti.
2. Convalida dei dati: una valida convalida dei dati è necessaria per tutti i dati raccolti per garantirne l'accuratezza.
3. Analisi dei dati: dopo la raccolta e la convalida dei dati, l'ultimo passaggio consiste nell'analisi dei dati. Per questo devi avere le tue persone cliente in atto. Con l'analisi dei dati puoi creare un modello predittivo per il tuo business. Questo ti aiuterà a identificare le scelte dei clienti che hanno un impatto diretto sulla tua attività. L'analisi dei dati viene eseguita principalmente tramite strumenti di intelligenza artificiale e machine learning come Google Cloud ML Engine, Big ML, TensorFlow, Knime, PyTorch, IBM Watson Studio, Apache Mahout e molti altri.