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Come utilizzare i dati sintetici per testare strategie di marketing e anticipare i desideri dei clienti

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Come utilizzare i dati sintetici per testare strategie di marketing e anticipare i desideri dei clienti

Da sempre il compito del marketing è riuscire a comunicare con i clienti rappresentando con esattezza i loro desideri e i loro bisogni e proponendo soluzioni su misura. Per questo, i dati dei clienti sono fondamentali affinché il marketing possa fornire loro informazioni utili e consentire la personalizzazione delle offerte e il miglioramento dell’esperienza cliente. Senza quei dati qualunque marketing agirebbe alla cieca e si rivelerebbe inefficace. La ricerca dei dati è quindi la battaglia da vincere ogni giorno e in questa battaglia oggi c’è un alleato di grande potenza: l’intelligenza artificiale con la sua ultima invenzione. I dati sintetici. Di cosa si tratta? Vediamolo in dettaglio.

dati sintetici

Cosa sono i dati sintetici e perché sono importanti

I dati sintetici sono dati generati artificialmente, progettati per replicare le caratteristiche dei dati reali senza contenere informazioni sensibili o personali, superando i limiti legati alla disponibilità e alla privacy dei dati reali.

Si tratta quindi di repliche fedeli di dati del mondo reale. Al centro della generazione dei dati artificiali c’è un algoritmo addestrato su campioni di informazioni reali. Il processo di addestramento prevede che l’algoritmo impari i pattern, le correlazioni e le sfumature nei dati campione e fornisca previsioni quanto più aderenti alla realtà.

I dati sintetici possono quindi essere un sostituto perfetto dei dati originali, anche quando non proprietari e non già posseduti internamente. Una nuova frontiera – con i limiti e gli accorgimenti che vedremo più avanti – per le aziende che possono così fare affidamento su informazioni nuove e maggiormente accurate sui propri clienti e settori di mercato, riconoscendo e intercettando in tempo reale o quasi cambiamenti e mutamenti di tendenze, correggendo le relative strategie di marketing, adattandole e migliorandole continuamente.

A chi servono i dati sintetici

I dati sintetici possono essere utilizzati per costruire i dataset più disparati e per molte applicazioni per le quali usare dati “reali” sarebbe un problema. I dati sintetici sono particolarmente utili in settori altamente regolamentati come la sanità e la finanza, dove la protezione della privacy è cruciale. Inoltre, troveranno applicazione anche nel marketing, per migliorare l’efficacia delle campagne e proteggere i dati dei clienti

Tipologia dei dati sintetici

I dati sintetici vanno divisi tra strutturati e non strutturati.

Dati strutturati

I dati strutturati sono costituiti da set di dati organizzati e quantitativi in ​​un formato tabulare con punti dati interconnessi. Sono spesso categorizzati cronologicamente per un’analisi efficiente del comportamento basato sull’uomo, dei dati finanziari e delle tendenze basate sul tempo.

Ad esempio dati come:

  • Nomi.
  • Indirizzi.
  • Dati di contatto.
  • Informazioni di pagamento (numeri di carte di credito, fatture, ecc.).
  • Performance finanziaria.

Per produrre dati strutturati sintetici, viene utilizzato un modello di apprendimento automatico generativo su un database relazionale con dati reali. Questo modello è progettato per creare un nuovo set di dati che rispecchia l’originale in termini matematici o statistici. 

Dati non strutturati

I dati non strutturati sono dati qualitativi senza un formato predefinito. A differenza dei dati strutturati, non si adattano perfettamente ai campi dei database tradizionali e non possono essere elaborati rapidamente. La gestione di questo tipo di dati richiede l’utilizzo di database non relazionali progettati per gestire informazioni meno strutturate. 

Ad esempio:

  • Dati testuali: email, post sui social media, pagine web.
  • Immagini: informazioni visive contenute in immagini e fotografie.
  • Audio: registrazioni vocali o musicali.
  • Video: dati video, combinazioni di immagini e audio.
  • Dati dei sensori: dati di temperatura e accelerometro, uscite dei sensori IoT.
  • Contenuti dei social media: post, commenti, immagini, video.

Inoltre, a livello di output i dati sintentici possono essere:

  • Dati sintetici completamente generati dall’intelligenza artificiale. Vengono creati da zero utilizzando l’apprendimento automatico per imitare le proprietà statistiche dei dati originali, garantendo al contempo l’anonimato. È particolarmente utile per l’addestramento dei modelli e la condivisione dei dati.
  • Dati sintetici basati su regole. Vengono generati in base a regole e vincoli predefiniti per soddisfare esigenze aziendali specifiche. Nella maggior parte dei casi, vengono utilizzati per analisi avanzate che richiedono qualità dei dati controllate.
  • Dati simulati sintetici. Imitano la struttura e il formato dei dati reali senza utilizzare informazioni effettive. Richiedendo investimenti minimi, spesso servono come dati di prova per lo sviluppo software.

Le sfide da superare per l’utilizzo dei dati sintetici

I dati sintetici in qualunque campo, vengono prodotti da basi reali e per questo vale il celebre motto: “Spazzatura in entrata genera spazzatura in uscita”. Per ottenere dati credibili è necessario che le fonti siano “pulite” e univoche, non raffazzonate e caotiche.

Le sfide che i dati sintetici pongono:

Problemi di affidabilità

Una sfida significativa è garantire che rappresentino accuratamente le condizioni del mondo reale. Se non gestiti con attenzione, ciò può portare a false intuizioni e decisioni errate, potenzialmente dannose per l’azienda.

Problemi di bias e variabilità

I dati sintetici potrebbero ereditare bias dai set di dati originali. La qualità dei dati sintetici dipende in larga misura dai modelli e dai set di dati reali utilizzati nella loro creazione. Se questi elementi sottostanti sono imperfetti o incompleti, i dati sintetici rifletteranno tali problemi, riducendone l’affidabilità.

Rappresentazione di valori anomali

I dati sintetici potrebbero non riuscire a catturare i valori anomali che sono spesso presenti nei dati reali. Questi valori anomali possono essere critici per alcuni tipi di analisi, come la valutazione del rischio o il rilevamento delle frodi, rendendo la loro assenza un potenziale svantaggio.

Scetticismo di consumatori e stakeholder

Potrebbe esserci scetticismo riguardo alla credibilità dei dati sintetici. Ciò è particolarmente rilevante quando i dati vengono utilizzati nei processi decisionali o nello sviluppo di prodotti, dove la fiducia nell’accuratezza dei dati è fondamentale.

Complessità nella generazione

Creare dati sintetici affidabili quanto quelli reali può essere un processo complesso, che richiede conoscenze e competenze specializzate. Questa complessità può rappresentare una barriera per alcune organizzazioni, in particolare quelle prive di team dedicati alla scienza dei dati.

In sintesi, l’uso dei dati sintetici richiede una gestione attenta per evitare errori significativi e garantire che i dati generati siano utili e attendibili per le strategie di marketing. 

Come utilizzare i dati sintetici per testare strategie di marketing e anticipare i desideri dei clienti

Fatta chiarezza su cosa sono i dati sintetici, quali vantaggi assicurano e quali i rischi da evitare, vediamo nello specifico del marketing come un’azienda potrebbe trarre vantaggio da questa tecnologia e in quali campi applicarla.

Creare profili ultra precisi dei consumatori

I dati sintetici possono essere utilizzati per generare profili realistici dei clienti, incredibilmente precisi e variegati, per la loro segmentazione e il targeting del mercato. Inoltre possono essere particolarmente validi quando ci si espande in nuovi segmenti di pubblico, poiché consente ai marketer di simulare e analizzare il comportamento di potenziali nuovi clienti, prendendo decisioni basate sui dati con sicurezza.

Simulazione del comportamento dei clienti 

I dati sintetici possono simulare interazioni e comportamenti dei clienti, aiutando le aziende a ottimizzare le strategie di prezzo e ad acquisire informazioni più approfondite sulle preferenze dei clienti. Ciò è particolarmente utile quando i dati del mondo reale sono scarsi o incompleti, poiché consente alle aziende di sperimentare e adattarsi ai cambiamenti del mercato con un rischio minimo o calcolato.

Ottimizzazione delle esperienze del cliente

Attraverso l’analisi di scenari simulati è possibile creare esperienze personalizzate e migliorare la soddisfazione del cliente, aumentandone la fedeltà e il miglioramento dell’engagement.

Esecuzione di test A/B più completi con scenari di previsione

I marketer possono usare dati sintetici per condurre test A/B e prevedere i risultati di diverse strategie. Questo approccio consente di testare ipotesi e perfezionare strategie senza il rischio associato all’uso di dati sensibili o limitati del mondo reale.

Formazione di modelli di Machine Learning

Con i dati sintetici le aziende possono addestrare propri modelli AI con il compito di migliorare le strategie di marketing, la customer experience, migliorare la segmentazione dei clienti, la raccomandazione di prodotti e la previsione delle vendite. Il vantaggio è il miglioramento dell’accuratezza dei modelli e riduzione dei costi associati alla raccolta e all’etichettatura dei dati reali.

Ricerche di mercato e sviluppo di nuovi prodotti

Simulare il mercato per testare nuove idee di prodotto più adatti ai clienti, potenziali e nuovi, identificazione più precisa delle esigenze dei clienti e conseguente ideazione e sviluppo di prodotti più adatti al mercato.

Generazione di scenari

Un altro vantaggio significativo è la capacità di generare scenari di comportamento futuro dei clienti. Utilizzando dati sintetici, puoi simulare come i clienti potrebbero reagire a nuove offerte o cambiamenti nel mercato, permettendoti di anticipare e adattare le tue strategie di email marketing in modo proattivo.

Inoltre, i dati sintetici possono anche aiutare a risolvere il problema della scarsità di dati, che è spesso un limite nell’automazione delle email. Se hai un database di clienti limitato, generare dati sintetici può aiutarti a creare un set di dati più ampio e diversificato, migliorando la robustezza delle tue analisi e delle tue strategie di marketing.

Segmentazione dinamica e lead nurturing

Nel marketing automation sono molto importanti la segmentazione dinamica e il lead nurturing. Con i dati sintetici avendo migliorato i profili dei clienti, puoi conseguentemente migliorare l’efficacia delle tue campagne di lead nurturing utilizzando motivazioni e argomenti che risuonino in modo potente della mente dei clienti, a tutto vantaggio delle conversioni. 

Integrazione con CRM e analisi avanzata

L’integrazione con i CRM e l’analisi avanzata sono essenziali per migliorare le interazioni con i clienti e ottimizzare le strategie di marketing. Se già utilizzi piattaforme CRM, puoi ulteriormente arricchire di dati la piattaforma, analizzare i dati delle campagne per identificare aree di miglioramento. 

Come ottenere i dati sintetici

Per cominciare a ottenere dati sintetici, un’azienda può seguire alcuni passaggi semplici, specialmente se utilizza l’automazione del marketing. Ecco come può procedere:

Identificare le esigenze

Innanzitutto, è importante capire per quale scopo si desiderano i dati sintetici. Ad esempio, se si vuole migliorare l’automazione del marketing, potresti voler generare dati per testare strategie di email marketing o per addestrare modelli di machine learning che aiutino a personalizzare le offerte ai clienti.

Scegliere lo strumento giusto

Esistono diversi strumenti disponibili per generare dati sintetici, i più come Synto, Mostly AI, Gretel e Hazy. Ognuno di questi strumenti ha caratteristiche diverse e può essere adatto a esigenze specifiche. Ad esempio, Mostly è molto utilizzato nei settori della finanza e del retail, mentre Hazy è indicato specificamente per il coinvolgimento dei clienti tramite la personalizzazione.

Configurare il modello

Una volta scelto lo strumento, devi configurare il modello di generazione dei dati. Questo significa fornire al sistema i dati di riferimento o le regole per generare dati sintetici che assomigliano ai dati reali. Ad esempio, se vuoi generare dati per simulare il comportamento dei clienti in un e-commerce, potresti utilizzare dati storici di acquisti per addestrare il modello.

Generare i dati

Dopo aver configurato il modello, puoi avviare la generazione dei dati sintetici. Questi dati possono essere utilizzati per testare strategie di marketing, addestrare modelli AI o migliorare l’esperienza del cliente.

Validare i dati

Infine, è importante validare i dati sintetici per assicurarsi che siano realistici e utili per il tuo scopo. Questo significa controllare che i dati generati abbiano le stesse proprietà statistiche dei dati reali e che siano coerenti con le tue esigenze di marketing.

Come utilizzare i dati sintetici per testare strategie di marketing e anticipare i desideri dei clienti in conclusione

I dati sintetici rappresentano un’innovazione significativa nel settore del marketing, offrendo ai marketer la possibilità di superare le limitazioni dei dati reali e migliorare l’efficacia delle loro strategie.

La loro importanza è destinata a crescere nel prossimo futuro, poiché sempre più aziende cercheranno di bilanciare l’esigenza di dati precisi con la necessità di proteggere la privacy dei clienti. I dati sintetici possono rappresentare un vero e proprio game-changer nel settore del marketing, consentendo ai marketer di lavorare con dati realistici e personalizzati senza i rischi associati all’uso di dati reali.

Inoltre, l’integrazione dei dati sintetici con altre tecnologie emergenti come l’AI e il machine learning potrebbe portare una nuova frontiera nell’automazione del marketing, migliorando la capacità di personalizzare le esperienze dei clienti e anticipare le loro esigenze. In questo contesto, i marketer che adotteranno i dati sintetici come strumento chiave nelle loro strategie saranno in grado di differenziarsi e mantenere un vantaggio competitivo nel mercato sempre più dinamico e tecnologicamente avanzato.

Lead generation 2025, come trovare nuovi clienti con metodi non convenzionali

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Lead generation 2025, come trovare nuovi clienti con metodi non convenzionali

Philip Kotler, uno dei padri del marketing moderno diceva: “convinci il cliente che il valore del tuo prodotto è per lui superiore al prezzo che chiedi e concluderai sempre una vendita”. Elaborare proposte di valore che siano altamente personalizzate e che risuonino, forte e chiaro, nella  mente del cliente è da sempre la sfida principale del marketing. E lo è ancora di più oggi, con gli annunci sui social che non performano più come una volta, con le barriere create dalle leggi sulla privacy, con la fine dei cookie e i tracciamenti di terze parti. Cosa è rimasto alle aziende interessate a comprendere i clienti e personalizzare proposte e offerte di acquisto? Come fare una lead generation nel 2025 utilizzando metodi non convenzionali.

Lead generation 2025, identificare le esigenze del cliente

“Gli annunci di Facebook non convertono più come una volta”, “Il traffico proveniente dalla SEO è più difficile da ottenere e mantenere”, “Il marketing degli influencer non è poi così efficace”, “Le aperture e i clic delle email sembrano essere inferiori rispetto a soli sei mesi fa”. 

Spesso leggiamo notizie come queste e i reparti marketing vanno in fibrillazione. C’è qualcosa di esagerato (l’email marketing ad esempio è uno strumento formidabile per apprendere e comprendere le esigenze dei tuoi clienti e potenziali tali, non fosse altro perché si sono iscritti loro volontariamente alle tue liste marketing), ma c’è da dire che oggi, con il sovraccarico di proposte provenienti da ogni dove rovesciate sui clienti, e sull’andare avanti e dietro dei clienti nei processi di acquisto, scoprire esattamente cosa pensi tale Mario Rossi dei tuoi prodotti e a che punto sia nell’intenzione di acquistarli, è sempre più difficile. 

Secondo Anthony W. Ulwick, founder and CEO di Strategyn, azienda di consulenza sull’innovazione e autore di What Customers Want,“Il 95% delle idee imprenditoriali fallisce perché l’azienda non riesce a mettersi d’accordo su cosa sia un ‘bisogno’ del cliente’. Per non parlare poi di come soddisfarlo. Il primo passo per muoversi dalla palude è definire quali siano i bisogni del cliente”.

E allora vediamo anzitutto cosa sono le esigenze di un cliente e come possiamo scoprirle. 

3 livelli di esigenze dei clienti

Le esigenze di un cliente sono fatte di un insieme di circostanze, desideri, abitudini e ansie che i potenziali clienti hanno prima di prendere in considerazione l’acquisto o la collaborazione con la tua azienda.

Conoscere questo insieme è essenziale, in quanto una volta scoperto e compreso saprai sempre esattamente quali informazioni e contenuti trasformeranno un potenziale cliente in un cliente pagante. Saprai come gestire le obiezioni (su prezzo, qualità o spedizione) prima ancora che i tuoi clienti abbiano la possibilità di menzionarli.

Ci sono esigenze ben conosciute, e sempre valide, come quelle descritte dalla piramide dei bisogni di Maslow: i clienti si rivolgono alle aziende affinché li aiutino a soddisfare le loro esigenze a ogni livello della gerarchia.

lead generation 2025 piramide di maslow
Foto da Wikipedia

Ma la piramide di Maslow è un lavoro perlopiù accademico, bisogna andare più a fondo. Secondo Clayton Christensen, creatore del framework Jobs to Be Done (JTBD), “le persone non comprano i prodotti, ma li ‘assumono” per svolgere un determinato lavoro, come risolvere un problema, o soddisfare un desiderio”. 

Sulla base del lavoro di Christensen, ci sono tre tipi principali di esigenze dei clienti:

1. Bisogni funzionali

Le esigenze funzionali di un cliente sono spesso sia ovvie che concrete. Le esigenze funzionali sono più chiare quando il prodotto o il servizio che vendi consente alle persone di completare un “compito” che prima non potevano fare.

Ad esempio, hai intenzione di fare più attività fisica. Per risolvere il problema compri una bicicletta.

In questo caso le esigenze del cliente sono: 

  • Prezzo della bici.
  • Caratteristiche della bici in base alle intenzioni.
  • Disponibilità immediata. 

2. Bisogni sociali

Al centro delle esigenze sociali c’è il modo in cui un cliente percepisce che i suoi amici, la sua famiglia, i suoi coetanei e persino la società in generale lo percepiranno per aver effettuato questo acquisto.

Continuando con il nostro esempio della bicicletta, un potenziale cliente prende in considerazione una bicicletta offerta con abbonamento premium incluso a un servizio come Strava che assiste i ciclisti registrando i dati, suggerisce traguardi e mappe e offre la condivisione social dei percorsi effettuati. Il vantaggio sociale sta nell’app che permette alla cerchia degli amici di apprendere della nuova attività del cliente e di complimentarsi con lui per l’acquisto.

Offrire un abbonamento premium gratuito per un anno sarebbe una grande idea per i produttori di bici. L’idea la buttiamo qui, se qualcuno vuole approfittare.

Altri esempi di esigenze sociali dei clienti includono:

  • Ricchezza
  • Energia
  • Prestigio

Ad esempio, su quest’ultimo punto, dai una occhiata alla pubblicità della Patek Philippe sui suoi orologi: oltre alla ricchezza, c’è anche il prestigio.

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L’esigenza del cliente in questo caso è possedere un oggetto il cui valore non solo non cessa mai ma si tramanda (aumentando) nel tempo.

3. Bisogni emotivi

I bisogni emotivi definiscono come un cliente desidera sentirsi dopo un acquisto. Per continuare con l’esempio della bicicletta, l’investimento in un futuro sano e tornando in forma come quando il cliente era giovane sono molle che spingono all’acquisto. 

In sostanza: identificare le esigenze dei clienti non è sempre veloce o facile, ma non è poi così difficile riuscire a scoprirle. Basta cercare in giro, con un po’ di creatività e intuito.  

Lead generation 2025: come trovare nuovi clienti con metodi non convenzionali

Andiamo al sodo e vediamo con quali idee e metodi “empirici” puoi scoprire i desideri dei clienti. 

Scopri dove e come i potenziali clienti si lamentano online

Il web è composto in buona parte anche di lamentele e i luoghi dove vengono pubblicati sono diversi. I forum ad esempio sono pieni di commenti di clienti che hanno acquistato un prodotto e lo analizzano citando espressamente pregi e difetti.

lead generation 2025 - forum

Qui ad esempio ti stanno dicendo come va fatta una scarpa per ciclisti gravel.

Stessa cosa per quanto riguarda i commenti sul blog, che sia il tuo, o dei tuoi concorrenti o relativi al prodotto in generale. I commenti degli utenti rivelano spesso pregi e difetti di un prodotto e i desideri dei clienti.

lead generation 2025 - commenti blog

Analisi delle recensioni

Esamina le recensioni dei tuoi concorrenti su piattaforme come Google, Yelp o Trustpilot. Questi feedback spesso contengono dettagli utili su ciò che i clienti apprezzano o trovano problematico.

Monitorare le fonti di traffico web

Analizzare le fonti di traffico web organico individuando i domini da cui provengono le visite può rivelare profili di prospect a cui non avevi pensato. 

lead generation 2025 - analisi traffico organico
Foto da SemRush

Come afferma SemRush: “Analizzare le fonti di traffico web è alla base di qualunque strategia di marketing, aiuta a comprendere quali sono i punti di forza di un sito e qual è la strada che i visitatori imboccano per approdare sulle sue pagine. Ogni sito web, a seconda della sua vocazione, ha a disposizione degli strumenti per incrementare le il traffico in entrata. L’importante è agire sui canali più promettenti, pubblicando contenuti in linea con le aspettative dei propri lettori/clienti”.

Esaminare i commenti pubblici sui media

Analizzando i commenti agli articoli dei media, come notizie e prove di nuovi prodotti puoi leggere quello che gli appassionati dicono e apprendere sia elogi che vanno addirittura oltre il materiale di marketing prodotto dall’azienda, sia critiche e punti dolenti. È un tesoro di spunti non filtrati che spesso indirizzano direttamente verso un’esigenza che puoi risolvere con il prodotto o il servizio che stai vendendo.

Leggere gli annunci di lavoro delle aziende

Un altro metodo è quello di esaminare gli annunci di lavoro di aziende che vorresti come clienti per apprendere le loro necessità e i loro ambiti di lavoro, tramite la descrizione del lavoro richiesto. Presta attenzione al linguaggio che usano quando descrivono gli obiettivi che vogliono raggiungere. Potrebbe esserci spazio per un tuo prodotto. 

lead generation 2025, annunci di lavoro

Analizzare le trascrizioni del supporto clienti

Un metodo ancora sottovalutato e poco usato dalle aziende ma in realtà utilissimo. Abbiamo già parlato del supporto clienti come formidabile volano di lead generation e il primo passo sia per generare lead che per utilizzarlo come asset per la lead generation è leggere le trascrizioni del servizio clienti. 

Conoscere i problemi e i desideri dei clienti che già hai, e soprattutto apprendere il linguaggio che usano nel descrivere problematiche e aree non coperte dal tuo prodotto ma che loro si aspettavano, ti consente di rielaborare le tue comunicazioni di marketing incentrandole esattamente su quanto espresso dai clienti con il loro stesso linguaggio.

Il risultato non potrà che essere molto più efficace di qualunque tua comunicazione elaborata a tavolino. 

Inoltre se noti che i clienti fanno spesso domande su un argomento specifico, puoi creare webinar, video o e-book per rispondere a queste domande e attirare nuovi lead.

Lead generation 2025, come trovare nuovi clienti con metodi non convenzionali in conclusione

Aumentare i clienti e generare nuovi lead non è impresa facile oggi, circondati come siamo da miliardi di informazioni contraddittorie quando non false e discernere tra ciò che è rumore di fondo da ciò che è utile è impresa sempre più difficile. 

Ma all’interno del rumore di fondo è sempre possibile scoprire, con un po’ di inventiva e creatività, informazioni preziose che possono aiutarti a creare prodotti vincenti e a presentarli con linguaggio e argomenti giusti, gli stessi che utilizzano i tuoi potenziali e prossimi clienti.

Bada a come parli: strategie e creatività per vincere la guerra dell'attenzione

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Bada a come parli: strategie e creatività per vincere la guerra dell’attenzione

Oggi per un brand che opera online riuscire a ottenere e mantenere l’attenzione dei consumatori è il problema dei problemi. In mezzo al sovraccarico di canali informativi, offerte di contenuti, influencer e annunci pubblicitari, un brand sconosciuto non ha alcuna possibilità di affermarsi se non riesce a rendersi visibile agli occhi del consumatore, figurarsi poi riuscire ad aumentare il pubblico e, di conseguenza, i clienti. Il problema dei marketer è tutto nel riuscire a vincere la guerra dell’attenzione, capire di quali strumenti disfarsi perché ormai inutili e quali nuove strategie adottare, tra tone of voice efficaci, creatività che riescono a imporsi e audience che in molti casi va creata da zero. 

Strategie e creatività per vincere la guerra dell’attenzione

Il problema dell’attenzione non è un tema nuovo: già nel 1971 lo psicologo ed economista Herbert A. Simon scrisse del concetto di economia dell’attenzione avvertendo che “una ricchezza di informazioni crea una povertà di attenzione”. 

E negli anni Novanta, con l’avvento di internet, si è capito definitivamente che “ottenere attenzione significa godere di una sorta di ricchezza duratura che ti mette in una posizione privilegiata per ottenere qualsiasi cosa questa nuova economia offra”.

Ai giorni nostri l’economia dell’attenzione è stata attentamente analizzata e studiata a fondo da esperti e istituzioni, arrivando a definire esattamente quanto e come l’attenzione si forma nella mente del consumatore e quanto tempo è necessario perché questo avvenga. 

Attira l’attenzione per 2.5 secondi

“Fino ad oggi, i brand avevano sfruttato internet soprattutto per puntare su chi era già più o meno propenso all’acquisto. Il vero scoglio, però, è sempre stato ampliare il proprio pubblico. Qui si ha bisogno di tempo, pazienza e, soprattutto, dell’attenzione dell’utente finale, che è sempre più difficile ottenere, perché, diciamolo: chi non ti conosce il più delle volte non ha nessun interesse a starti a sentire”.
(Dalla Newsletter LetMeTellIt di Antonio Bellu)

Secondo una ricerca condotta da Karen Nelson-Field, esperta di fama mondiale nel campo delle scienze sull’attenzione, pubblicata nel libro The Attention Economy: How media works, l’85% delle visualizzazioni di oltre 130.000 annunci esaminati, non ha raggiunto i 2,5 secondi o più di attenzione attiva necessari per avere un impatto sulla memoria del brand e quindi contribuire a creare disponibilità mentale verso quel brand.

Quanto vale la guerra dell’attenzione

Quanto vale l’attenzione dell’utente? Ha un valore straordinario, avvisa Forbes: 853 miliardi di dollari di entrate pubblicitarie nette globali generate solo nel 2023. Il che ci dice che se abbiamo l’attenzione dell’utente, abbiamo anche il suo portafoglio. 

Il problema è che gli annunci sono troppi. Ogni giorno nella nostra email, nei feed social, nei video, nei podcast, vediamo o ascoltiamo troppi annunci ignorabili o addirittura irritanti per tutti, tranne che per coloro che sono pronti ad acquistare subito.

Ma raggiungere persone che al momento non sono sul mercato richiede un approccio creativo totalmente diverso. 

Dal momento che la maggior parte di loro non è interessata a te, devi impegnarti molto di più per catturare la loro attenzione e fare un’impressione duratura, in modo che quando arriverà il momento, i piccoli semi che hai piantato nelle loro sinapsi avranno la possibilità di fare il loro lavoro. 

Conquistare l’attenzione. O crearla. 

Un tempo il mercato era fatto da brand che con la propria, ordinaria, comunicazione riuscivano a fare breccia nella mente dei consumatori, ad affermarsi e a durare nel tempo.  

Successivamente è arrivato il tempo di “pensare in modo differente”, con i vari Apple, Nike e gli altri big del “pensiero e azione alternativi”. Due modi di orientarsi sul mercato, puntare sul brand o sul prodotto.

Oggi siamo alle soglie di un nuovo modo di operare sul mercato: crearsi la propria audience. In altre parole: prima si crea un pubblico e poi si cerca di vendergli un prodotto.

Tratto da LetMeTellIt

I primi esempi di questi nuovi “mezzi di combattimento” arrivati sul mercato sono già visibili: fatti di tone of voice sorprendenti e innovativi, influencer con un proprio pubblico, segmentato e motivato, che comunicano direttamente il prodotto, quando non proprio prodotti inventati esattamente per quel pubblico. 

Liquid Death

Liquid Death è un brand che sta rivoluzionando un mondo che sembrava inconquistabile e definitivamente affermato e invincibile: quello dell’acqua confezionata in piccole quantità, un mercato saldamente in mano alla grande distribuzione con le sue bottiglie di plastica. E nel quale entrare è considerato praticamente impossibile.

vincere guerra dell'attenzione - liquid death

Liquid Death offre acqua e tè freddi, confezionati in lattine di alluminio con una comunicazione audace e sorprendente, in grado di fare breccia per molto di più dei canonici 2.5 secondi. Nonostante il nome lugubre e il suo stile da heavy metal, il brand è profondamente impegnato nella sostenibilità, sostituendo le bottiglie di plastica con alluminio infinitamente riciclabile. 

Liquid Death non riguarda solo il prodotto, riguarda la sfida allo status quo, prendendo in giro il marketing convenzionale e rendendo la sostenibilità sexy. 

I loro canali social sono pieni di contenuti esilaranti e dark-comici, che fondono elementi dei film horror con l’attivismo ecologico del mondo reale. In un mercato affollato, Liquid Death è la bevanda che non si limita a idratare, è una cultura, un atteggiamento e una missione per salvare il pianeta.

Il target principale di Liquid Death è un mix di millennial e Gen Z attenti all’ambiente che apprezzano la sostenibilità ma non vogliono scendere a compromessi sul fattore cool. Sono le persone che hanno a cuore l’ambiente, ma abbracciano anche l’individualità, l’umorismo e l’irriverenza. Sono quelli stanchi del branding convenzionale e “noioso” e sono attratti da qualcosa di audace, audace e non convenzionale.

Burgez

Creato dal direttore marketing Simone Ciaruffoli, Burgez è un brand di hamburger che fa della comunicazione scorretta e al limite del concepibile il suo punto di breccia nella mente del pubblico. 

Cosa c’è di più comune di un Hamburger? E cosa c’è di più affollato del mercato dei fast food a base di panini con l’hamburger? Eppure Burgez è riuscito a collocarsi sul mercato con un prodotto che ha certamente delle qualità (materie prime italiane, ottimi fornitori, salse create in casa) ma il colpo decisivo l’ha assestato la strategia di marketing e comunicazione. Che definire aggressiva forse è riduttivo. 

vincere guerra dell'attenzione - burgez

La strategia di Burgez è: farsi notare, farsi apprezzare, farsi amare. 

A cominciare dal suo claim: “Try Not To Come Back If You Can”. Un po’ come un amore persuasivo, provocatorio, non del tutto sano, di cui non riusciamo a fare a meno.

Come nota Marketing Espresso: “La filosofia aziendale di Burgez consiste ‘nell’’andare sempre nella direzione opposta’, calpesta anche il mito del ‘il cliente ha sempre ragione’, per lasciare spazio al gioco e alla schiettezza.

Ad esempio, se è ormai uso per i brand creare un post di ringraziamento al raggiungimento di numero indefinito di followers, Burgez invece prende la direzione opposta, li manda a quel paese. 

Oppure se il tema è la sostenibilità, ecco come la pensa il brand:

vincere guerra dell'attenzione - burgez

E se ancora non è chiaro:

vincere guerra dell'attenzione

Quando si ha a che fare con Burgez, non c’è mai limite alla creatività.

Ad esempio, in Italia la pubblicità comparativa, a differenza degli altri paesi occidentali,  non è praticamente utilizzata, poiché il passo per diventare denigratoria nei confronti dei competitor menzionati è molto breve.

Ed ecco come l’affronta il brand. 

vincere guerra dell'attenzione - pubblicità comparativa

Come nota Marketing Espresso: “con un implicito riferimento al principale competitor McDonald’s, Burgez “ne esce ‘pulito’. Non è diffamante, anzi, viene esaltato il prodotto del concorrente. 

Ma sicuramente incuriosisce, attira l’attenzione e crea un’associazione mentale istintiva con il top player del settore.

Taffo

Se un agenzia di pompe funebri è conosciuta in tutta Italia non è certamente merito dei suoi servizi, in tutto e per tutto uguali ai concorrenti. 

Eppure Taffo la conoscono tutti e il merito è solo del suo creator Riccardo Pirrone che ha sposato instant marketing e brand activism in un mix che ha fatto epoca.

vincere guerra dell'attenzione - taffo

Per Riccardo Pirrone, il creativo dietro le campagne ”Taffo non è la solita agenzia di pompe funebri che ti lascia il telefono e poi tu la chiami per il servizio classico e stop. Noi cerchiamo di parlare con le persone e di interessare le persone a discorsi un po’ più ampi, a temi sociali che possono coinvolgerli o meno da vicino. Gli impresari di pompe funebri, al di là del loro lavoro, sono cittadini e persone come tutti gli altri, hanno anche loro a cuore temi importanti e di grande valenza sociale. Impostare con i futuri clienti uno scambio di vedute, di propositi, di fini comuni può portare, poi, a trattare anche la morte in modo non così meccanico o solo economico, ma a qualcosa di partecipativo che nasce e scaturisce da una community di discussione e confronto”.

NeN

Perfino le bollette della luce e il fornitore di energia elettrica possono diventare un brand spregiudicato: è il caso NeN, un brand che ha preso vita all’interno di A2A, una delle principali aziende di energia in Italia, con l’obiettivo di rispondere in modo trasparente, meno complesso e noioso a domande come “Quanto spenderò a fine mese?” e “Come si legge una bolletta?”.

Come annota Marketers “Uno degli aspetti che ha contribuito a rendere NeN una vera EnerTech, è sicuramente l’utilizzo intelligente di tecnologia e un’attenzione particolare a una buona user experience, all’interno di un mercato dominato da processi antiquati”.

Con la sua app, NeN ha reso possibile per gli utenti monitorare i consumi di luce e gas in tempo reale, visualizzare i picchi di potenza e confrontare i dati storici, tutto a portata di mano. Questa esperienza digitale elimina le complicazioni della burocrazia energetica e consente di gestire i costi in modo trasparente e chiaro, senza bisogno di lunghe chiamate al servizio clienti.

Questo perché il brand ha ben presente il target al quale si vuole rivolgere: una fascia di utenti digitalizzati e informati, desiderosi di semplicità e trasparenza.E di conseguenza la loro offerta è pensata per chi vuole evitare le complicazioni burocratiche e avere controllo totale sui propri consumi con la massima facilità. Ai quali rivolgersi con sincerità e chiarezza.

Frank Gramuglia

Nel panorama degli influencer un ruolo di primo piano se lo è ritagliato un personaggio che partendo dalla satira sul lavoro oggi riesce ad attirare brand che hanno il mercato del lavoro come obiettivo e che oggi utilizzano la sua voce per pubblicizzare prodotti.

Frank Gramuglia, noto per la sua comicità e i suoi video virali sui social media, ha una strategia ben precisa che lo ha portato al successo.

Dopo aver lavorato per anni nel settore alberghiero, ha iniziato a pubblicare video ironici e dissacranti sulle dinamiche lavorative e le sue numerose storture. 

Questa combinazione di autenticità, ironia e una forte presenza sui social media ha permesso a Frank Gramuglia di diventare una figura influente sul tema del lavoro e un influencer di primo piano per le aziende B2B del settore.

Bada a come parli: tone of voice, audience e creatività per conquistare l’attenzione in conclusione

Quelli che abbiamo raccontato sono solo alcuni brand che stanno lasciando il segno con una comunicazione efficace e diretta che ha permesso loro di vincere la guerra dell’attenzione.

Il punto centrale è che per essere e rimanere rilevanti, oltre ad avere un prodotto interessante per una fascia di clienti ben individuata, bisogna fare qualcosa in più sulla comunicazione. 

Avere una idea ma soprattutto avere coraggio. Che come diceva il prelato di Alessandro Manzoni, “se uno non ce l’ha, non se lo può dare”. Però può cercare qualcuno bravo che glielo dia.

Come integrare WhatsApp Business nel tuo sistema di marketing automation

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Come integrare WhatsApp Business nel tuo sistema di marketing automation

Negli ultimi anni, WhatsApp è diventato uno dei canali di comunicazione più efficaci per le aziende, con tassi di apertura e risposta nettamente superiori rispetto all’email. Tuttavia, molte imprese continuano a considerarlo solo come uno strumento di customer support o di messaggistica diretta, senza sfruttarlo in modo strategico. L’integrazione di WhatsApp Business e di WhatsApp API nei sistemi di marketing automation al contrario, apre nuove possibilità per aumentare il coinvolgimento dei clienti, migliorare la conversione e creare un’esperienza omnicanale più fluida. 

Integrare WhatsApp Business nella marketing automation

In un articolo precedente avevamo parlato di come integrare WhatsApp in una strategia di automation marketing e di Customer Experience marketing. Negli ultimi tempi WhatsApp si è evoluto e ha creato una piattaforma business che si distingue dalla versione standard perché offre funzionalità pensate per le aziende.

A differenza del WhatsApp tradizionale infatti, la versione Business permette di creare un profilo aziendale con informazioni utili come orari di apertura e sito web, di automatizzare messaggi di benvenuto o di assenza e di organizzare i contatti con etichette personalizzate. 

Inoltre, la versione Business integra strumenti avanzati come il catalogo prodotti e, tramite API, può essere connesso a piattaforme di marketing automation come ActiveCampaign. Questo lo rende uno strumento potente per costruire relazioni più efficaci e automatizzare le interazioni, superando i limiti della semplice messaggistica personale.

Differenze tra WhatsApp Business e WhatsApp API

Prima di capire come integrare le potenzialità di WhatsApp nel tuo sistema di automation marketing, è necessario comprendere la distinzione tra WhatApp Business App e WhatsApp Business API.

La prima ti consente di creare un account aziendale gratuito, accessibile solo tramite uno smartphone e un PC. Questo è efficace per le piccole aziende con volumi di messaggi potenzialmente inferiori.

WhatsApp Business API invece è un mezzo sviluppato per le aziende con grandi volumi di messaggi. Per cominciare, non è gratuito, le aziende devono pagare per i messaggi che inviano agli utenti su WhatsApp. 

Quali che siano le caratteristiche dell’azienda e le sue dimensioni e obiettivi, i motivi che consigliano l’integrazione del sistema WhatsApp con la marketing automation sono diversi e validi per qualunque business online.

I vantaggi infatti sono cospicui e notevoli.

  • WhatsApp ha tassi di apertura e risposta altissimi. Anche se Meta non rivela i dati da diversi anni, si stima che l’open rate dei messaggi WhatsApp si attesti su un incredibile 98% per messaggi che vengono letti entro pochi minuti, il che ne fa un canale perfetto per comunicazioni urgenti, follow-up e interazioni rapide con i clienti.
  • L’email è ottima per il nurturing, WhatsApp per l’azione immediata. Un sistema di automation marketing è uno strumento potente per l’email automation e la segmentazione avanzata, ma le email da sole possono non bastare per spingere all’azione. 
  • Per questo WhatsApp è particolarmente indicato per ricordare scadenze, inviare promozioni esclusive e rafforzare il coinvolgimento dopo una campagna email.
  • Aggiungere WhatsApp ai flussi di automazione migliora l’esperienza cliente. Puoi creare workflow che combinano email e WhatsApp per offrire un’esperienza più personalizzata. 

Se il tuo obiettivo è aumentare l’interazione con i tuoi contatti e massimizzare il valore delle tue campagne di automation marketing, WhatsApp può diventare uno degli strumenti più potenti della tua strategia.

Perché integrare WhatsApp Business nella marketing automation

A differenza dela versione consumer, WhatsApp business rappresenta un ulteriore ed efficace opportunità per creare lead e clienti, migliorare il tasso di conversione e rafforzare l’engagement e la relazione con i clienti. 

Se il tuo obiettivo è aumentare il coinvolgimento, costruire una community o migliorare la conversione, WhatsApp è un asset strategico che va ad arricchire il tuo sistema di marketing automation. 

Collegare WhatsApp con ActiveCampaign

L’integrazione tra WhatsApp Business e ActiveCampaign può avvenire in diversi modi, ciascuno con vantaggi specifici a seconda degli obiettivi aziendali.

Integrazione tramite WhatsApp API (soluzione avanzata e scalabile)

L’API ufficiale di WhatsApp Business, offerta da provider come Twilio, 360dialog o WATI, permette di collegare WhatsApp direttamente con ActiveCampaign per automatizzare le comunicazioni. Questa soluzione è ideale per aziende che vogliono:

  • Automatizzare messaggi in base ai trigger di ActiveCampaign, come follow-up dopo un acquisto o recupero di carrelli abbandonati.
  • Segmentare i clienti e inviare messaggi personalizzati in base alle loro interazioni con email, sito web o acquisti.
  • Gestire assistenza clienti con chatbot o flussi di conversazione automatizzati.

Scelta preferibile per e-commerce, aziende con un alto volume di contatti e necessità di automazione avanzata.

Integrazione tramite Zapier (soluzione semplice e flessibile)

Zapier permette di collegare WhatsApp Business e ActiveCampaign senza necessità di programmazione. Con questa integrazione puoi:

  • Inviare messaggi WhatsApp automaticamente quando un contatto entra in una lista o compie un’azione specifica in ActiveCampaign.
  • Aggiungere contatti WhatsApp a una lista o automazione in ActiveCampaign in base ai messaggi ricevuti.

Scelta preferibile per: piccole e medie imprese che vogliono integrare WhatsApp senza API, con un setup più semplice.

Plugin e strumenti terzi per automazioni rapide

Esistono strumenti come BotSpace, AiSensy e SleekFlow, che facilitano l’integrazione tra WhatsApp Business e ActiveCampaign senza richiedere API. Questi strumenti permettono di:

  • Creare chatbot personalizzati per rispondere automaticamente ai clienti e inviarli a una sequenza di ActiveCampaign.
  • Monitorare le risposte dei clienti e attivare segmentazioni specifiche.

Scelta preferibile per chi vuole sfruttare WhatsApp con automazioni rapide senza configurazioni complesse.

ActiveCampaign suggerisce poi diverse integrazioni con WhatsApp Business tramite provider come MessageBird, Spoki e WhatsCampaign, ognuna con funzionalità specifiche a seconda dell’ambito di applicazione. Vediamo come si differenziano e quando è meglio utilizzarle.

MessageBird – Per automazione avanzata e supporto clienti

MessageBird è una piattaforma di comunicazione omnicanale che integra WhatsApp API con ActiveCampaign, offrendo una soluzione completa per automazione, customer support e vendite. In particolare questa piattaforma:

  • Automatizza le risposte ai clienti usando chatbot e flussi personalizzati.
  • Invia messaggi personalizzati in base a tag, liste e comportamenti registrati in ActiveCampaign.
  • Centralizza la gestione delle conversazioni su WhatsApp, SMS, email e altri canali in un’unica dashboard.

Ideale per: aziende con un alto volume di clienti che vogliono automatizzare il customer support e creare campagne di nurturing su WhatsApp.

Spoki – Per lead generation e conversioni via WhatsApp

Spoki è pensato per le aziende che vogliono acquisire lead e convertire clienti direttamente su WhatsApp attraverso funnel automatizzati e campagne di marketing.

  • Crea sequenze di messaggi automatici su WhatsApp in base a eventi di ActiveCampaign (es. iscrizione a una lista, acquisto, abbandono carrello).
  • Usa messaggi interattivi con CTA per aumentare le conversioni.
  • Segmenta i clienti in ActiveCampaign in base alle loro risposte su WhatsApp.

Ideale per e-commerce e business digitali che vogliono trasformare WhatsApp in uno strumento di vendita, migliorando la lead nurturing e il tasso di conversione.

WhatsCampaign – Per campagne di massa e promozioni

WhatsCampaign è una soluzione specifica per l’invio massivo di messaggi su WhatsApp, utile per campagne di marketing e comunicazioni su larga scala.

  • Invia messaggi promozionali in bulk a liste segmentate in ActiveCampaign.
  • Utilizza modelli di messaggi pre-approvati da WhatsApp per garantire un alto tasso di consegna.
  • Monitora statistiche e tassi di apertura direttamente dalla piattaforma.

Ideale per aziende che vogliono inviare offerte, notifiche e promozioni su larga scala, mantenendo un contatto diretto con i clienti.

Quale integrazione scegliere?

  • Se il tuo obiettivo è scalabilità e automazione avanzata, l’API di WhatsApp Business è la scelta migliore.
  • Se vuoi avviare un’integrazione senza troppa complessità, Zapier è un’ottima soluzione intermedia.
  • Se cerchi un’alternativa rapida senza programmazione, strumenti terzi come BotSpace sono una scelta pratica.
  • Scegli MessageBird se il tuo focus è customer support e automazione avanzata.
  • Spoki se vuoi generare e convertire lead con sequenze personalizzate.
  • WhatsCampaign se devi inviare messaggi promozionali su larga scala.

Sincronizzare i contatti tra WhatsApp e ActiveCampaign

Quale che sia la tua integrazione, per farla funzionare, devi assicurarti che i dati dei tuoi contatti siano sincronizzati tra i due strumenti.

Passaggi per la sincronizzazione:

  1. Raccogli il consenso per WhatsApp. Secondo il GDPR, devi ottenere il permesso degli utenti per contattarli su WhatsApp. Puoi farlo con un modulo di opt-in su ActiveCampaign.
  2. Aggiungi il numero di WhatsApp ai contatti ActiveCampaign. Crea un campo personalizzato “Numero WhatsApp” in ActiveCampaign e sincronizzalo con la tua lista.
  3. Automatizza l’aggiornamento dei contatti.
  4. Segmenta i contatti in base alle preferenze. Se un utente preferisce WhatsApp rispetto all’email, puoi adattare le tue comunicazioni di conseguenza.

Impostare trigger e automazioni tra email e WhatsApp

Una volta collegato WhatsApp a ActiveCampaign, puoi creare workflow automatici per migliorare il coinvolgimento dei tuoi utenti.

Esempi pratici di automazione:

  • Lead magnet + WhatsApp follow-up. Un utente scarica un ebook, riceve un’email di conferma, e dopo 24 ore, riceve un messaggio WhatsApp con un suggerimento utile sul contenuto.
  • Reminder di webinar o eventi. Un utente si registra a un webinar, riceve un’email di conferma e qualche ora prima del giorno fissato riceve un messaggio WhatsApp di reminder con il link per partecipare.
  • Recupero carrello abbandonato. Un cliente lascia un prodotto nel carrello, riceve un’email dopo 2 ore e se non acquista, dopo 24 ore riceve un messaggio WhatsApp con un’offerta speciale.
  • Follow-up post-vendita. Dopo un acquisto, il cliente riceve una mail di conferma e dopo 3 giorni, riceve un messaggio WhatsApp con una guida all’uso del prodotto.

In ActiveCampaign l’integrazione è facile usando segmenti e tag per inviare ad esempio messaggi WhatsApp solo agli utenti più coinvolti, evitando di infastidire chi non ha interagito con le tue comunicazioni.

KPI da monitorare

Qualunque sia l’integrazione scelta per collegare WhatsApp Business con ActiveCampaign, il successo del canale si misura attraverso una serie di KPI chiave. 

  • Tasso di apertura. Misura la percentuale di utenti che aprono i messaggi ricevuti su WhatsApp.
  • Tasso di risposta. La percentuale di utenti che rispondono ai messaggi ricevuti.
  • Tempo medio di risposta. Misura quanto tempo impiega un cliente a rispondere a un messaggio ricevuto.
  • Tasso di conversione. Misura quante conversazioni su WhatsApp portano a un’azione desiderata, come un acquisto o una prenotazione.
  • Tasso di abbandono delle conversazioni. Misura quanti utenti interrompono l’interazione senza completare un’azione.
  • Tasso di crescita dei contatti. Misura quanti nuovi utenti si iscrivono alle comunicazioni WhatsApp.
  • Customer Satisfaction. Misura la soddisfazione dei clienti dopo l’interazione su WhatsApp, tramite sondaggi o punteggi (1-5 stelle). 

WhatsApp Business: come integrarlo in un sistema di marketing automation in conclusione

Come hai visto, integrare WhatsApp business e WhatsApp API nel tuo sistema di automation marketing è altamente consigliabile per offrire immediatezza e precisione ai tuoi messaggi verso i clienti. Quello che devi fare è creare una integrazione completa e fluida nella quale il sistema si occuperà di inviare messaggi tempestivi, mentre a te non resterà che analizzare le giuste KPI per ottimizzare e incrementare ulteriormente l’efficacia di questo strumento. 

Come migliorare la Customer Experience con i big data

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Come migliorare la Customer Experience con i big data

Customer experience e big data sono le nuove frontiere da raggiungere per le imprese online intenzionate a prosperare in rete. Se la customer experience è necessaria per aumentare le vendite e fidelizzare i clienti, i big data sono una miniera da cui estrarre informazioni recenti, precise e veritiere, una manna per la cura e la soddisfazione del cliente. Per le aziende è quindi cruciale riuscire a mettere le mani su questi dati, organizzarli, e trasformarli in una strategia vincente di customer experience. 

Cosa sono i big data

intelligenza artificiale

Ma di quali dati parliamo? Per big data si intendono enormi quantità di informazioni che ogni giorno vengono disseminate su internet da tutti gli utenti. Sono masse di dati che possono contenere di tutto: commenti e thread di social media, testi contenuti in email con relative risposte, dati provenienti da terminali come IoT (Internet of Things), conversazioni online di tutti i tipi, come ad esempio quelle molto interessanti del supporto clienti che normalmente “affogano” nel flusso indistinto dei dati. 

Una massa sterminata di informazioni che oltretutto si rinnova e aumenta costantemente. Si calcola che i big data vengono prodotti ogni giorno in quantità pari a 402,74 milioni di terabyte di dati ogni giorno. Lì dentro c’è di tutto, cose trascurabili ma anche informazioni preziose per la customer experience.

Il successo della Customer Experience

Immagine Pixabay

Le aziende che si concentrano sulla CX registrano un aumento del fatturato dell’80%. Dato questo enorme potenziale di mercato, esploriamo come l’esperienza del cliente sta plasmando le strategie aziendali.

E inoltre: 

Nel B2B il discorso è simile. Se un’azienda deve scegliere tra due fornitori con offerte simili, preferirà quello che rende più semplice il processo di acquisto, offre assistenza proattiva e prevede le esigenze del cliente. La qualità dell’esperienza è ciò che spinge un cliente a tornare e a consigliare il servizio ad altri. 

Come migliorare la Customer Experience con i big data

Come trasformare i big data in informazioni utili all’azienda? Anzitutto è necessario poterli riconoscere e distinguere dagli altri dati.

Le 5V dei big data

Per capire la natura dei big data, si fa spesso riferimento alle 5V.

  • Volume. La quantità di dati generati è enorme e continua a crescere. Un e-commerce, ad esempio, può raccogliere milioni di informazioni su ordini, carrelli abbandonati, ricerche interne e recensioni.
  • Velocità. I dati vengono prodotti e aggiornati in tempo reale. Pensiamo ai dati di navigazione su un sito: ogni secondo può fornire informazioni su cosa sta cercando il cliente.
  • Varietà. I dati non sono tutti uguali. Si possono avere numeri (quantitativi), testi (recensioni, email), immagini (foto caricate dagli utenti), audio (richieste vocali agli assistenti virtuali).
  • Veridicità. Non tutti i dati sono affidabili. Per esempio, un utente può creare un account falso o inserire informazioni errate. È fondamentale filtrare e validare i dati prima di usarli.
  • Valore. il dato in sé non ha valore se non viene analizzato e trasformato in un’azione concreta. Raccogliere informazioni senza sapere come utilizzarle è inutile.

Dati strutturati e non strutturati

I big data si dividono poi in due categorie principali:

  • Dati strutturati. Sono organizzati in tabelle e database, facili da analizzare con strumenti tradizionali. Ad esempio, il numero di ordini effettuati da un cliente o la data dell’ultimo acquisto.
  • Dati non strutturati. Sono informazioni più complesse, difficili da organizzare in modo rigido. Per esempio, le recensioni dei clienti o i commenti sui social. Per analizzarli servono tecniche avanzate di intelligenza artificiale e machine learning.

La crescita esponenziale dei dati nel business online

Negli ultimi anni, la quantità di dati generati dalle interazioni digitali è aumentata in modo esponenziale. Pensiamo a un e-commerce che dieci anni fa raccoglieva solo dati sugli acquisti effettuati. Oggi può monitorare:

  • Il comportamento di ogni utente sul sito.
  • Le pagine visitate e il tempo trascorso su ciascuna.
  • Le ricerche effettuate prima di un acquisto.
  • Il sentiment delle recensioni e dei commenti social.
  • Il livello di soddisfazione espresso tramite feedback e sondaggi.

Lo stesso vale per il B2B: un’azienda può tracciare tutte le interazioni con un cliente, dall’apertura di un’email alla visualizzazione di una proposta commerciale. Questa mole di dati, se usata correttamente, può trasformarsi in un enorme vantaggio competitivo.

Big data e Customer Experience: come raccogliere e selezionare i dati

Raccogliere dati sarebbe anche relativamente facile. Ogni interazione digitale genera informazioni, ma non tutti i dati sono utili o rilevanti per migliorare la customer experience. Il vero valore sta nella capacità di selezionare e interpretare le informazioni giuste, evitando di perdersi in un mare di dati inutili.

Le principali fonti di dati per e-commerce e aziende B2B

Esistono molte fonti di dati che un business digitale può sfruttare per ottimizzare l’esperienza cliente. Le più importanti sono:

  • Dati di navigazione sul sito. Comprendono il tempo trascorso su una pagina, i prodotti visualizzati, le ricerche effettuate e i carrelli abbandonati. Questi dati rivelano gli interessi e i comportamenti degli utenti.
  • Storico degli acquisti. Analizzare cosa e quando un cliente ha comprato permette di fare previsioni sulle sue esigenze future e suggerire prodotti pertinenti.
  • Dati da email marketing e CRM. Apre le email? Clicca sui link? Risponde ai messaggi? Queste informazioni aiutano a capire quali clienti sono più attivi e interessati.
  • Feedback e recensioni. I commenti degli utenti offrono insight preziosi su cosa funziona e cosa può essere migliorato.
  • Dati dai social media. Menzioni, commenti e reazioni forniscono informazioni sulla percezione del brand e sui trend di mercato.
  • Interazioni con il customer service. Richieste di assistenza, chat e ticket aperti mostrano i principali problemi che i clienti incontrano.

Caratteristiche importanti dei dati

Non tutti i dati raccolti hanno un valore strategico. Per evitare di disperdere risorse, bisogna concentrarsi su quelli che hanno un impatto diretto sulla customer experience. 

  1. Rilevanza. Il dato deve essere collegato a un aspetto chiave dell’esperienza cliente. Se l’obiettivo è ridurre i carrelli abbandonati, servono dati sui comportamenti di acquisto, non sulle reazioni ai post social.
  2. Affidabilità. I dati devono essere precisi e aggiornati. Ad esempio, se un CRM contiene informazioni obsolete sui clienti, le strategie basate su quei dati rischiano di essere inefficaci.
  3. Azionabilità. Il dato deve poter essere trasformato in un’azione concreta. Sapere che un cliente ha cercato un prodotto specifico sul sito è utile solo se si ha un sistema per inviargli un’offerta mirata.
  4. Contestualizzazione. Un dato ha senso solo se analizzato nel contesto giusto. Un calo delle vendite in un determinato mese potrebbe dipendere da fattori stagionali, non da un problema nel servizio.

Immaginiamo un e-commerce di elettronica che vuole ridurre i resi. Invece di analizzare tutti i dati disponibili, si concentra su tre aree specifiche:

  • I prodotti con il tasso di reso più alto.
  • I motivi principali indicati nelle richieste di reso.
  • Le recensioni negative che menzionano problemi con il prodotto.

Dall’analisi emerge che molti clienti restituiscono un determinato modello di cuffie perché non è compatibile con alcuni dispositivi. A questo punto l’azienda può:

  • Aggiungere informazioni più chiare sulla compatibilità nella scheda prodotto.
  • Creare un video tutorial per aiutare i clienti a configurare le cuffie.
  • Inviare un’email di follow-up con suggerimenti per l’uso.

Grazie a questi dati mirati, la customer experience migliora e i resi si riducono.

Trasforma i dati in strategia

Raccogliere dati è solo il primo passo. La vera sfida è selezionare quelli più utili e trasformarli in strategie efficaci capaci di impattare sulla customer experience e aumentare la soddisfazione e fidelizzare i clienti.

Gli strumenti per analizzare i big data

Per estrarre valore dai dati, le aziende utilizzano strumenti avanzati di analisi. Alcuni dei più utilizzati sono:

  • Google Analytics e strumenti di tracciamento web. Permettono di capire come gli utenti navigano sul sito, quali pagine visitano, dove si bloccano e quali prodotti attirano di più.
  • CRM (Customer Relationship Management). Raccolgono e organizzano i dati sui clienti, permettendo di segmentarli e personalizzare le comunicazioni.
  • Piattaforme di Business Intelligence. Strumenti come Tableau o Power BI consentono di visualizzare grandi volumi di dati e scoprire correlazioni utili.
  • Machine learning e intelligenza artificiale. Algoritmi avanzati possono prevedere comportamenti futuri analizzando i dati passati. Per esempio, un modello di AI può suggerire quali clienti sono più propensi ad acquistare nuovamente.
  • Strumenti di sentiment analysis. Analizzano le recensioni e i commenti sui social per capire il livello di soddisfazione dei clienti.

Prevedere i bisogni del cliente con i big data

Uno degli aspetti più avanzati dell’analisi dei big data è la capacità di prevedere le esigenze future dei clienti. Grazie agli algoritmi predittivi, le aziende possono:

  • Identificare quando un cliente è pronto per un nuovo acquisto.
  • Suggerire prodotti complementari basati su acquisti precedenti.
  • Prevenire problemi anticipando le richieste di assistenza.

Per esempio, una piattaforma SaaS B2B può analizzare l’uso del software e prevedere quando un cliente avrà bisogno di un upgrade, inviando una proposta personalizzata prima che sia lui a cercarla.

Dati + azione = esperienze migliori

L’analisi dei big data permette di trasformare le informazioni in decisioni strategiche che migliorano la customer experience. Personalizzare l’offerta, anticipare i bisogni e ottimizzare il percorso del cliente sono solo alcuni dei vantaggi che le aziende possono ottenere.

Come usare i big data per ottimizzare il marketing e fidelizzare i clienti

L’analisi dei dati non serve solo a migliorare l’esperienza utente in tempo reale, ma può essere sfruttata anche per costruire strategie di marketing più efficaci e rafforzare la fidelizzazione dei clienti. Grazie ai big data, le aziende possono creare campagne mirate, comunicazioni personalizzate e offerte su misura, aumentando il tasso di conversione e la retention.

Marketing data-driven: campagne più efficaci e meno sprechi

Uno dei principali vantaggi dell’uso dei big data nel marketing è la possibilità di eliminare sprechi pubblicitari e migliorare il ritorno sull’investimento (ROI). Conoscere meglio il proprio pubblico consente di:

  • Ottimizzare la pubblicità online. Analizzando i dati di navigazione e acquisto, è possibile mostrare annunci solo a utenti realmente interessati, riducendo i costi per click inutili.
  • Migliorare le email marketing campaign. Le email possono essere personalizzate in base alle abitudini e preferenze dei clienti, aumentando il tasso di apertura e conversione.
  • Creare contenuti mirati. I dati sulle ricerche e sui trend permettono di produrre articoli, video e guide su argomenti che interessano davvero il pubblico.
  • Sperimentare con l’A/B testing. Testare diverse versioni di una pagina o di una campagna pubblicitaria aiuta a capire quale funziona meglio basandosi su dati concreti.

Ad esempio, un’azienda che vende integratori sportivi analizza i dati degli ultimi 12 mesi e scopre che il 70% degli acquisti avviene da parte di clienti che hanno già comprato almeno una volta. Invece di spendere il budget pubblicitario per attirare solo nuovi clienti, decide di:

  • Creare una campagna di retargeting con sconti per chi ha già acquistato in passato.
  • Inviare email con offerte personalizzate in base agli acquisti precedenti.
  • Ottimizzare la pubblicità sui social targetizzando utenti con profili simili ai clienti più fedeli.

Grazie a questo approccio, la spesa pubblicitaria si riduce, mentre il tasso di conversione aumenta.

Customer loyalty: come i dati aiutano a fidelizzare i clienti

Ottenere un nuovo cliente costa molto di più che mantenerne uno già acquisito. Per questo, i big data sono essenziali anche per costruire strategie di fidelizzazione efficaci. Alcuni metodi basati sui dati includono:

  • Programmi fedeltà personalizzati. Anziché offrire premi generici, i dati permettono di proporre incentivi su misura in base alle preferenze del cliente.
  • Email post-acquisto intelligenti. Inviare consigli su come usare al meglio un prodotto appena acquistato aumenta la soddisfazione e riduce i resi.
  • Monitoraggio dei segnali di abbandono. Se un cliente smette di interagire con il brand, un’azione tempestiva (come un’offerta speciale o una chiamata di follow-up) può aiutarlo a restare fedele.
  • Customer service predittivo. Analizzando le richieste di assistenza, è possibile prevedere problemi ricorrenti e risolverli prima ancora che i clienti li segnalino.

Mettiamo l’esempio di un software di gestione progetti per aziende B2B: alcuni utenti smettono di usare il prodotto dopo tre mesi. Analizzando i dati di utilizzo, scopre che la causa principale è la difficoltà iniziale nell’impostare i progetti.

Per risolvere il problema, l’azienda decide quindi di:

  • Inviare una serie di tutorial personalizzati nei primi 30 giorni.
  • Offrire una consulenza gratuita ai nuovi utenti per aiutarli a configurare il software.
  • Implementare un sistema di notifiche che suggerisce funzioni utili in base all’uso del cliente.

Grazie a queste azioni, il tasso di abbandono si riduce sensibilmente e la fidelizzazione migliora.

Dati e strategia: gli strumenti da utilizzare

Per trasformare i big data in azioni concrete, le aziende devono adottare strumenti e tecnologie in grado di raccogliere, elaborare e interpretare le informazioni in modo efficiente. Dalle piattaforme di analytics ai sistemi di intelligenza artificiale, ogni strumento ha un ruolo specifico nel migliorare la customer experience.

1. Piattaforme di Customer Data Platform (CDP)

Le CDP sono strumenti che aggregano dati provenienti da diverse fonti (sito web, social media, email, CRM, transazioni) e creano profili dettagliati di ogni cliente. Grazie a questi profili, le aziende possono:

  • Offrire esperienze personalizzate basate sul comportamento e sulle preferenze degli utenti.
  • Segmentare i clienti in gruppi con esigenze simili, migliorando la targetizzazione delle campagne.
  • Sincronizzare i dati tra i vari canali, garantendo un’esperienza uniforme su tutti i touchpoint.

Ad esempio, un e-commerce di abbigliamento utilizza una CDP per raccogliere i dati di navigazione e acquisto. Se un cliente visita più volte una pagina di scarpe da running ma non acquista, il sistema invia automaticamente un’email con uno sconto personalizzato o suggerisce prodotti simili durante la sua prossima visita.

2. Intelligenza artificiale e machine learning

L’intelligenza artificiale permette di analizzare enormi quantità di dati e identificare pattern che sarebbero difficili da notare manualmente. Vanno usate applicazione come:

  • Chatbot intelligenti. Assistenti virtuali che rispondono alle domande dei clienti in tempo reale, riducendo i tempi di attesa e migliorando il servizio clienti
  • Sistemi di raccomandazione. Suggeriscono prodotti o contenuti in base agli interessi e alle abitudini di acquisto dell’utente
  • Analisi predittiva. Permette di anticipare i bisogni dei clienti e offrire soluzioni prima ancora che le richiedano.

Ad esempio, una piattaforma di e-learning usa il machine learning per analizzare i progressi degli studenti. Se il sistema rileva che un utente fatica con un modulo specifico, invia automaticamente materiali di supporto o suggerisce sessioni di tutoraggio personalizzate.

3. CRM avanzati e marketing automation

I software di Customer Relationship Management (CRM) avanzati permettono di tracciare tutte le interazioni tra un’azienda e i suoi clienti. Integrati con sistemi di marketing automation, possono automatizzare molte attività, come:

  • Invio di email personalizzate in base al comportamento dell’utente.
  • Gestione di promozioni su misura.
  • Follow-up automatici per i clienti inattivi.

Ad esempio, un’azienda B2B che vende software per la gestione finanziaria utilizza un CRM avanzato per monitorare il comportamento dei lead. Se un potenziale cliente visita più volte la pagina dei prezzi ma non completa l’acquisto, il sistema invia un’email con un caso studio che mostra i benefici del software per aziende simili.

4. Strumenti di analisi della customer journey

Per migliorare l’esperienza utente, è fondamentale analizzare il percorso che i clienti compiono prima di acquistare o interagire con il brand. Gli strumenti di analisi della customer journey permettono di:

  • Identificare i punti critici in cui gli utenti abbandonano il sito o il carrello.
  • Comprendere quali canali generano più conversioni.
  • Ottimizzare i flussi di navigazione per ridurre le frizioni nell’esperienza d’acquisto.

Come impostare una strategia efficace per sfruttare i big data nel lungo periodo

Raccogliere e analizzare dati è solo il primo passo. Per ottenere benefici concreti e duraturi, le aziende devono impostare una strategia chiara, sostenibile e orientata ai risultati. L’uso dei big data deve essere integrato nei processi aziendali e supportato da una cultura orientata ai dati.

1. Definire obiettivi chiari e misurabili

Prima di raccogliere dati, bisogna stabilire quali informazioni sono veramente utili per migliorare la customer experience. Alcuni obiettivi, ad esempio, potrebbero essere:

  • Aumentare il tasso di conversione dell’e-commerce del 10% in sei mesi.
  • Ridurre il tasso di abbandono del carrello del 20%.
  • Migliorare la soddisfazione del cliente, misurata con il Net Promoter Score (NPS).

Ad esempio, un e-commerce di prodotti per la casa vuole ridurre i resi causati da informazioni poco chiare sui prodotti. Analizzando i dati, scopre che le schede prodotto con video esplicativi hanno un tasso di reso inferiore del 30%. La strategia diventa quindi quella di aggiungere video alle schede dei prodotti più restituiti.

2. Creare un’infrastruttura tecnologica adeguata

Per sfruttare i big data servono strumenti adeguati, come:

  • Database centralizzato (data warehouse o data lake) per archiviare i dati.
  • Software di analytics per analizzare e visualizzare le informazioni.
  • Strumenti di intelligenza artificiale per automatizzare l’elaborazione dei dati.

Ad esempio, un’azienda B2B che vende macchinari industriali può implementare una piattaforma di IoT che raccoglie dati sulle performance dei macchinari. Questi dati vengono analizzati per prevenire guasti, migliorando il servizio post-vendita e riducendo i costi di manutenzione.

3. Garantire la qualità e la sicurezza dei dati

Dati inaccurati o poco affidabili portano a decisioni sbagliate.  

  • Verificare costantemente l’accuratezza delle informazioni raccolte.
  • Eliminare i dati duplicati o obsoleti.
  • Garantire la sicurezza e la conformità alle normative sulla privacy (GDPR, CCPA).

4. Creare una cultura aziendale data-driven

I big data devono diventare parte integrante della mentalità aziendale. Per farlo, è importante:

  • Formare il personale all’uso dei dati nelle decisioni quotidiane.
  • Incentivare la collaborazione tra team marketing, vendite e customer service.
  • Usare dashboard intuitive per rendere i dati accessibili a tutti.

Come nel caso di un’azienda di abbigliamento che analizza i dati per identificare i modelli più apprezzati dai clienti. Condivide poi queste informazioni con il reparto produzione, che adatta le scorte in base alla domanda prevista, riducendo gli invenduti del 25%.

5. Monitorare e ottimizzare costantemente la strategia

I dati e i comportamenti dei clienti cambiano nel tempo. Per questo, è necessario:

  • Analizzare regolarmente i KPI per verificare i progressi.
  • Testare nuove strategie e ottimizzare le campagne.
  • Raccogliere feedback dai clienti per migliorare i processi.

Customer experience e big data: come iniziare subito

Se hai intenzione di sfruttare il potenziale dei big data per migliorare la customer experience, puoi seguire questi passi:

  1. Mappa il customer journey per individuare i punti critici e le opportunità di miglioramento.
  2. Raccogli e unifica i dati provenienti da tutte le interazioni con i clienti.
  3. Implementa strumenti di analytics e automazione per trasformare i dati in insight e azioni.
  4. Testa, misura e ottimizza costantemente le strategie sulla base dei dati raccolti.

Come migliorare la Customer Experience con i big data in conclusione

Le aziende che sanno sfruttare i big data per offrire esperienze personalizzate e di alta qualità non solo fidelizzano i clienti, ma costruiscono un vantaggio competitivo sostenibile. Nell’era digitale, non è più sufficiente vendere un buon prodotto: bisogna anche saperlo presentare, consigliare e supportare nel modo giusto.

Chi inizia oggi a utilizzare i dati in modo strategico sarà pronto per affrontare le sfide del mercato futuro, mentre chi ignora questo cambiamento rischia di perdere il contatto con i propri clienti e con le loro esigenze in continua evoluzione.

Come e perché devi ottimizzare il tuo business periodicamente (anche se va bene)

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Come e perché devi ottimizzare il tuo business periodicamente (anche se va bene)

Nel business il miglioramento continuo non è un lusso, è una necessità. Allo stesso modo di un atleta che si prepara per la nuova stagione agonistica, anche un’azienda ha periodicamente la necessità di rivedere e intervenire migliorando i processi, eliminare gli sprechi e riportare efficienza, produttività e redditività in azienda. Ottimizzare non è solo utile, è vitale per qualunque business.

Immagine Pixabay

I vantaggi dell’ottimizzazione

Ottimizzare fa bene alla produttività. Le PMI che riescono ad ottimizzare con successo processi e procedure in maniera costante e periodica, registrano aumenti di produttività fino al 40%.

Perché si ottimizza:

  • Per migliorare il ROI, la redditività e in generale i ricavi di un’azienda.
  • Per ridurre i costi. L’ottimizzazione mira a identificare e risolvere inefficienze che generano sprechi, contribuendo a contenere le spese operative.
  • Per migliorare la produttività. Riorganizzando i flussi di lavoro, le aziende possono completare le attività più rapidamente e con maggiore efficienza.
  • Per aumentare la qualità. Attraverso l’ottimizzazione, le aziende migliorano gli standard qualitativi dei loro prodotti o servizi.
  • Per aumentare la flessibilità. L’obiettivo è potenziare le aree aziendali meno reattive ai cambiamenti del mercato.

Perché ottimizzare il business

Se oggi il tuo sito, il tuo funnel di vendita o il tuo servizio clienti funzionano bene, non è detto che sarà così anche tra sei mesi. Un errore comune è pensare che l’ottimizzazione sia qualcosa che fai una volta e poi non ci pensi più. Ma il mercato cambia, i clienti evolvono, le tecnologie avanzano, e quello che funziona bene oggi potrebbe cominciare a incepparsi già domani.

L’ottimizzazione deve essere un processo continuo. Certo, non significa rivedere e rifare tutto ogni settimana ma possedere una mentalità, un mindset aperto a pratiche di ottimizzazione periodica e continua aiuta a tenere un azienda ben allenata e pronta a reagire ad ogni stress o modifica del mercato.

Una buona pratica è fissare momenti periodici per l’analisi e l’intervento: ad esempio, un controllo trimestrale delle KPI principali, una revisione semestrale delle strategie di marketing e una valutazione annuale dei processi operativi. Esattamente come il tagliando alla macchina.

Il momento giusto per ottimizzare può anche essere dettato dai segnali che il business stesso ti invia. Se noti un calo delle vendite, un aumento del tasso di abbandono del carrello o feedback negativi più frequenti, significa che qualcosa va rivisto subito. 

Ottimizzare significa anche non aspettare le crisi per intervenire: monitorare costantemente i dati e raccogliere feedback in modo proattivo ti permette di anticipare i problemi e migliorare senza stravolgimenti improvvisi.

Come ottimizzare il business

L’ottimizzazione è una mentalità prima ancora che un’azione. Non devi pensare a “quando” farla, ma a come rendere il tuo business sempre più efficiente e competitivo, con piccoli passi costanti nel tempo.

Come individuare i problemi

Ottimizzare un business inizia con una domanda fondamentale: dove sono i problemi? Se non sai cosa non funziona, come puoi migliorarlo? Questa fase è cruciale, perché ti permette di individuare i colli di bottiglia, le inefficienze e le opportunità di miglioramento. 

Scoprire i problemi non è sempre intuitivo, ma con gli strumenti giusti e un po’ di metodo, è possibile articolare una strategia di analisi e intervento.

1. Analisi dei dati: i numeri non mentono

I dati sono il tuo faro. Metriche chiave come il tasso di conversione, il traffico al sito, la durata media delle visite e il tasso di abbandono del carrello ti raccontano molto di quello che sta succedendo.

Soprattutto mettendo in relazione i dati puoi scoprire cosa non va. Ad esempio, il tasso di conversione è basso, ma il tuo sito ha tanto traffico: c’è qualcosa che convince gli utenti a venire da te, ma poi la spinta si esaurisce, gli utenti non compiono l’ultimo passo, non comprano. 

Forse il tuo sito non ispira fiducia, i tempi di caricamento sono lunghi o il prodotto non è spiegato bene, fatto sta che il problema è nella seconda parte dello scenario e incrociando altri dati puoi arrivare al punto in cui l’utente abbandona, che rappresenta il problema da scoprire e ottimizzare. 

2. Analizza le KPI principali: il termometro del tuo business

Le KPI (Key Performance Indicators) sono i numeri che raccontano la salute del tuo business. Analizzarle ti permette di scoprire rapidamente dove stai andando bene e dove, invece, ci sono problemi.

Quali sono le KPI generiche di un business?

  • Il tasso di conversione: quanti visitatori diventano clienti? Se è troppo basso, il problema potrebbe essere nella tua user experience o nelle offerte non abbastanza convincenti.
  • Il costo per acquisizione cliente (CAC) è un’altra metrica da monitorare: quanto ti costa acquisire un cliente? Se è troppo alto rispetto al valore medio di ciascun cliente (LTV), rischi di perdere soldi a ogni vendita.
  • Tasso di abbandono del carrello: se molti utenti aggiungono prodotti al carrello ma non completano l’acquisto, potrebbe essere colpa di costi nascosti, un checkout complesso o una mancanza di fiducia.
  • Tempo di risposta del customer service: i clienti si aspettano risposte rapide. Un tempo troppo lungo può farti perdere credibilità.
  • Tasso di retention: quanti clienti tornano a comprare? Se questo numero è basso, forse stai trascurando il tuo post-vendita o le tue campagne di fidelizzazione.

Le KPI sono la tua bussola: non ignorarle e usale per guidare le tue ottimizzazioni.

3. Ascolta i tuoi clienti: il feedback è oro

Non c’è miglior modo per scoprire i problemi che chiedere direttamente a chi usa il tuo prodotto o servizio. Spesso i clienti vedono difetti che a te sfuggono.

Come raccogliere feedback:

  • Sondaggi brevi. Usa strumenti come SurveyMonkey o Typeform per creare un questionario veloce.
  • Chat e recensioni. Le conversazioni con i clienti e i commenti sui social sono spesso ricchi di spunti.
  • Il supporto clienti. Non bisogna vederlo solo come un supporto per risolvere problemi, ma anche come una miniera di informazioni. Se molte persone fanno le stesse domande o segnalano le stesse difficoltà, significa che c’è un punto critico da sistemare. Registrare e categorizzare le richieste aiuta a individuare i problemi più frequenti.

4. Identifica gli errori tecnici: il sito è funzionale?

Gli errori tecnici sono nemici silenziosi, ma letali. Un sito lento, link interrotti o moduli di contatto che non funzionano possono sabotare anche il miglior business.

Se il tuo sito impiega più di 3 secondi a caricarsi, rischi di perdere il 40% dei visitatori. Questo è un problema tecnico che va risolto con urgenza.

5. Monitora le tendenze di settore: sei al passo?

Il mercato evolve rapidamente. Nuove tecnologie, cambiamenti nelle abitudini dei consumatori e innovazioni possono mettere in crisi un business che non si adatta. Ad esempio, negli ultimi anni, i pagamenti digitali e i wallet (come Apple Pay o Google Pay) sono diventati uno standard. Se non offri queste opzioni, potresti perdere clienti.

Come correggere gli errori nel business

Una volta individuati i problemi, il passo successivo è correggerli. Ma attenzione: correggere non significa semplicemente “mettere una pezza”. Serve un approccio strategico per risolvere i problemi alla radice e cambiare in maniera strutturale.

1. Assegna le priorità: non tutto è urgente

Non puoi fare tutto subito. Identifica quali problemi hanno l’impatto maggiore sul tuo business e affrontali per primi.

Se il tuo sito è lento e i clienti si lamentano delle spese di spedizione, probabilmente il sito lento è un problema più urgente. Perderai clienti anche se offri spedizioni gratuite se i clienti non riescono nemmeno a navigare.

Per ogni problema devi immaginare la soluzione ideale. Per prioritizzare i problemi può aiutarti la matrice di priorità di Eisenhower. 

  • Alta priorità (alto impatto, basso sforzo). Sono i problemi risolvibili facilmente e le cui soluzioni assicurano un alto ritorno. Ad esempio, aggiungere recensioni visibili sui prodotti o ridurre i campi nel checkout.
  • Media priorità (alto impatto, alto sforzo). Problemi risolvibili con difficoltà ma che assicurano alti ritorni. Ad esempio, migliorare la velocità del sito o integrare un CRM avanzato.
  • Bassa priorità (basso impatto, basso sforzo). Piccole soluzioni per piccoli problemi Ad esempio, modificare un piccolo elemento grafico.
  • Da evitare (basso impatto, alto sforzo). Progetti complessi che non offrono un chiaro ritorno.

2. Testa le soluzioni: non improvvisare

Prima di implementare un cambiamento su larga scala, testalo. I test ti permettono di verificare se la soluzione funziona davvero senza rischiare di peggiorare la situazione.

Ad esempio, vuoi ridisegnare la tua homepage per aumentare le conversioni? Testa due versioni (A/B testing) con un campione di utenti e vedi quale funziona meglio.

3. Automatizza dove possibile: risparmia tempo e risorse

Molti problemi operativi possono essere risolti con l’automazione. Questo libera tempo prezioso per concentrarti su attività strategiche.

Ad esempio, se il tuo team perde tempo a rispondere a domande ripetitive, integra una live chat con un chatbot intelligente per gestire le richieste di base, oppure pubblica una apposita domanda con risposta nelle FAQ.

4. Documenta i cambiamenti: impara dagli errori

Ogni problema risolto è una lezione per il futuro. Documenta cosa è successo, come lo hai risolto e cosa hai imparato. Questo crea un “manuale” interno utile per affrontare situazioni simili in futuro.

Ottimizza e migliora anche quello che funziona bene

Correggere gli errori è solo una parte del lavoro. Ottimizzare significa andare oltre, cercando di migliorare anche ciò che già funziona bene.

1. Ottimizza l’esperienza cliente

I clienti soddisfatti sono la linfa vitale del tuo business. Lavora per migliorare ogni punto di contatto con loro. 

  • Velocizza il tuo sito web.
  • Personalizza ulteriormente le email di follow-up.
  • Offri un’assistenza clienti rapida e multicanale e possibilmente proattiva (email, chat, telefono).

2. Ottimizza i processi interni

Processi più snelli significano meno sprechi e più efficienza.

  • Automatizza la gestione dell’inventario con un software.
  • Riduci i passaggi necessari per evadere un ordine.

3. Ottimizza il marketing

Il marketing è spesso uno degli investimenti più grandi di un’azienda. Assicurati che ogni euro speso porti risultati. Ad esempio:

  • Segmenta il pubblico per campagne più mirate.
  • Analizza il ROI delle tue campagne pubblicitarie e interrompi quelle meno efficaci.

4. Ottimizza il prodotto o servizio

Un prodotto migliore genera clienti più soddisfatti. Ascolta i feedback e investi nell’evoluzione delle tue offerte. Come ad esempio:

  • Aggiungi funzionalità richieste dai clienti.
  • Rendi il packaging più sostenibile, se il tuo target apprezza queste iniziative.

Come ottimizzare il tuo business periodicamente in conclusione

Ottimizzare il tuo business non è un compito che si completa in un giorno. È un processo continuo che richiede analisi, azione e adattamento costante. La buona notizia? Ogni piccolo miglioramento si accumula nel tempo, portandoti risultati sempre più significativi.

Ricorda: non esiste un business perfetto, ma c’è sempre margine per migliorare. Che tu gestisca un e-commerce, un’azienda B2B o un piccolo negozio online, ottimizzare ti aiuterà a essere più competitivo, a soddisfare meglio i tuoi clienti e a raggiungere i tuoi obiettivi con meno sforzo.

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