6 modi migliori per sfruttare l'analisi automatizzata per scoprire gli insight dei clienti

Quale pagina del prodotto o del servizio sta guardando il vostro cliente in questo momento? Perché l'acquirente precedente se n'è andato e non è più tornato da voi? Che cosa tiene impegnato il vostro pubblico e che cosa invece fa crollare le conversioni del vostro sito web?

Non c'è da preoccuparsi se non riuscite ancora a rispondere a nessuna di queste domande. Informazioni sui clienti come queste sono "reperti archeologici" che dovete scovare con l'aiuto dell'analisi automatizzata dei dati. In questa guida vi mostreremo come fare.

Mentre leggete, il 52% delle aziende B2C e il 25% di quelle B2B si affidano già ai dati dei clienti per prendere decisioni di marketing.

Quindi, vi forniamo tutto ciò che vi serve per trasformare i dati dei clienti in informazioni utili e crescita aziendale.

Che cos'è l'analisi dei dati dei clienti?

L'analisi dei dati dei clienti si riferisce ai metodi e alle tecnologie utilizzati per raccogliere, strutturare e interpretare le informazioni sui clienti in tempo reale.

Queste possono essere

• Dati sul traffico web

• Dati transazionali

• Informazioni sull'utilizzo di prodotti/servizi

• Modelli comportamentali

• Dati di feedback, ecc.

Da questa definizione è possibile distinguere i tre compiti principali dell'analisi dei clienti:

Compito n. 1. Raccogliere → catturare i dati grezzi da diverse fonti (sistema CRM, piattaforme di social media, e-mail, sito web, ecc.)

Compito #2. Strutturare → classificare i dettagli dei clienti e organizzarli in pezzi per un'ulteriore interpretazione.

Compito #3. Interpretare → ricavare informazioni sui clienti e prendere decisioni informate.

L'importanza dell'analisi dei dati per il successo dei clienti

Se il diciannovesimo secolo è stato caratterizzato dalla corsa all'oro, il ventunesimo è caratterizzato dalla "corsa ai dati". Ogni azienda è letteralmente a caccia di dati sui clienti e di informazioni preziose. L'84% dei responsabili del servizio clienti considera l'analisi dei dati estremamente importante per i propri obiettivi aziendali.

Ma perché tanto clamore, vi chiederete?

Perché nessuno può negare gli incredibili vantaggi dell'analisi dei dati dei clienti. Scopriteli tutti qui di seguito.

Visualizzazione dei percorsi dei clienti

L'analisi dei dati in tempo reale vi permette di notare ogni passo compiuto dai vostri clienti durante il loro percorso di acquisto. È quindi possibile esaminare tutti i livelli del customer journey come segue:

• Fasi (consapevolezza, considerazione, conversione, acquisto e fedeltà)

• Fasi (navigazione, clic sulla promozione, aggiunta al carrello e così via)

• Touchpoint (landing page, chatbot, newsletter e altri)

• Reparti (marketing, gestione dell'inventario, logistica, assistenza clienti, ecc.)

Fonte: Brightvessel.com

È possibile identificare ogni punto dolente ed eliminare gli ostacoli tracciando il percorso del cliente in questo modo.

Tendenze identificate nel comportamento dei clienti

Uno dei vantaggi più significativi dell'analisi dei dati è la previsione del comportamento dei clienti in base ai dettagli raccolti. Grazie all'analisi predittiva, è possibile vedere come i clienti tendono a comportarsi e quali ulteriori azioni prevedere da parte loro.

Ad esempio, una delle tendenze del comportamento dei clienti oggi è la crescente richiesta di prodotti sostenibili: Il 66% dei clienti mette la sostenibilità al primo posto quando acquista. Notando questa tendenza tra il vostro pubblico di riferimento, potete mettere in mostra i prodotti sostenibili proprio sulla homepage del vostro sito di e-commerce per renderli più visibili ai visitatori del web o evidenziare il packaging sostenibile come priorità assoluta.

Strategie di marketing personalizzate

La personalizzazione è la chiave della soddisfazione dei clienti, perché è questo che i consumatori vogliono dai marchi. Infatti, il 71% degli acquirenti si aspetta che le aziende forniscano un'esperienza personalizzata e il 76% si sente frustrato quando non la ottiene.

Ed è qui che l'analisi dei dati diventa un fattore determinante. Vi aiutano a scoprire tutte le esigenze e le richieste dei clienti per personalizzare le loro esperienze con campagne di marketing su misura. È come se sentiste il polso del cliente e faceste risuonare i vostri messaggi promozionali con esso.

Maggiore fidelizzazione dei clienti

Chi non sognerebbe di ridurre il churn e di mantenere i clienti per sempre?

È possibile se si utilizzano i dati analitici e le informazioni sui clienti che ne derivano.

In questo modo, potrete addirittura trasformare i vostri clienti in fan a vita. E come? Selezionando le strategie di fidelizzazione più efficaci per ogni particolare cliente, in base ai suoi gusti, ai tratti della sua personalità, ai suoi valori, alle sue scelte di vita, ecc. Ad esempio, potete diversificare l'elenco dei premi del vostro programma di fidelizzazione e offrire i vantaggi più desiderabili in base agli interessi dei vostri clienti.

Miglioramento del SEO

Una volta ottenute le informazioni sui clienti, è possibile incrementare notevolmente le attività di SEO. La conoscenza dell'intento dell'utente e dell'intento di ricerca vi aiuta a ottenere i seguenti risultati:

• Navigazione del sito web più fluida

• Una homepage ricca di parole chiave

• Post del blog ad alta conversione

• Descrizioni dei prodotti ottimizzate

• Geo-targeting

Quest'ultimo aspetto apre le porte alla SEO locale. Immaginate questo. L'analisi dei dati dei vostri clienti mostra che non siete riusciti a raggiungere il vostro pubblico locale. Il vostro traffico web è geograficamente disperso. A questo punto, potete iniziare a ottimizzare per le ricerche locali e ottenere traffico e contatti mirati.

Aumento delle vendite e dei ricavi

Con le informazioni estratte sui clienti, i team di marketing e di vendita sono in grado di premere i tasti giusti e guidare la crescita dell'azienda. Gli addetti al marketing sapranno cosa funziona meglio per la generazione di lead, per generare lead più qualificati e convertirli in acquirenti. Nel frattempo, i venditori saranno in grado di sviluppare un approccio personalizzato alla vendita di prodotti o servizi per garantire un'esperienza eccellente ai clienti.

Inoltre, c'è un dato che vale la pena condividere. Le aziende che utilizzano l'analisi dei dati dei clienti superano la concorrenza del 131% nelle vendite e del 126% nei profitti.

6 consigli su come utilizzare l'analisi automatizzata dei dati per ottenere informazioni sui clienti

Qui di seguito, illustreremo le cose più importanti da tenere a mente se si vuole eccellere nell'analisi dei dati dei clienti.

Passare a strumenti di analisi dei dati alimentati dall'intelligenza artificiale

L'ascesa dell'intelligenza artificiale (AI) ha aperto nuove opportunità di business e ha ridisegnato il modo in cui i marchi gestiscono i dati dei clienti.

L'analisi manuale dei dati richiede troppo tempo e fatica. Per non parlare degli errori che noi, in quanto esseri umani, siamo inclini a commettere. Al contrario, gli strumenti di intelligenza artificiale per l'analisi dei dati forniscono soluzioni più rapide ed efficienti in termini di costi. Inoltre, analizzano le informazioni sui clienti in modo più accurato e completo, fornendo report privi di errori per decisioni basate sui dati.

Ecco un elenco di strumenti basati sull'intelligenza artificiale per eseguire automaticamente l'analisi dei dati dei clienti:

• AccuRanker: per determinare l'intento di ricerca

• UserIQ: per calcolare il punteggio di salute dell'utente e monitorare l'attività in-app

• ChurnZero: per generare briefing sui clienti e idee per ridurre il churning

• Hotjar: per la visualizzazione dei viaggi degli acquirenti

• MonkeyLearn: per eseguire l'analisi del sentiment

• Treasure Data: per sincronizzare i dati di tutti i punti di contatto in un profilo cliente unificato.

Grazie agli algoritmi di analisi predittiva, l'intelligenza artificiale individua facilmente correlazioni e tendenze nel comportamento dei clienti, spesso impercettibili all'occhio umano.

Garantire la privacy dei dati e la sicurezza informatica

Secondo IBM, il 44% delle violazioni dei dati durante la pandemia ha fatto trapelare le informazioni dei consumatori (nomi, password, e-mail e persino cartelle cliniche). Un recente studio dimostra che il 95% delle organizzazioni subirà almeno una violazione dei dati nel 2023.

Quando i rischi di cybersicurezza sono enormi, è necessario prestare molta attenzione quando si raccolgono le informazioni individuali dei clienti per ulteriori analisi dei dati.

Per prima cosa, è fondamentale attenersi a normative come il Regolamento generale sulla protezione dei dati (GDPR) nell'Unione Europea o il Privacy Act negli Stati Uniti. Sarebbe inoltre utile chiarire le leggi locali sulla privacy dei dati stabilite in 13 stati americani.

Inoltre, potrebbe essere necessario riconsiderare le misure di cybersecurity per una maggiore protezione dei dati dei consumatori:

• Sviluppare una politica trasparente sulla privacy e ottenere il consenso esplicito delle persone prima di elaborare le loro informazioni.

• Crittografare i dati sensibili

• Utilizzare firewall per server web e sistemi di rilevamento delle intrusioni.

• Impostare l'autenticazione a più fattori

• Organizzare corsi di formazione sulla sicurezza informatica per i dipendenti.

• Progettare un piano di risposta agli incidenti informatici

Solo il 5% delle aziende applica tutte le pratiche e le politiche per la sicurezza e la privacy dei dati dei clienti.

E la vostra azienda?

Per cominciare, dovreste rivedere la vostra politica sulla privacy e delineare tutte le terze parti che accedono alle informazioni dei vostri clienti. Inoltre, assicuratevi di visualizzare sul vostro sito web un messaggio di consenso ai cookie GDPR con opzioni chiare per accettare, rifiutare o personalizzare le impostazioni dei cookie.

Guardate questo di s360 come esempio.

Fonte: s360digital.com

Adottare un approccio multicanale all'analisi dei dati

È necessario ottenere informazioni sui clienti da diversi canali per avere una visione più olistica del pubblico e creare un solido piano di marketing digitale. I tre principali sono il sito web, i social media e le e-mail.

Sito web

Con l'analisi dei dati del sito web, si scava più a fondo nei dati degli utenti, come il traffico complessivo, le visite uniche alle pagine, le interazioni con i contenuti, ecc. Ad esempio, è possibile raccogliere informazioni dettagliate sugli utenti grazie a una mappa di calore o a un test A/B.

Supponiamo che vogliate attirare un maggior numero di clienti nel vostro imbuto di vendita, ma che questi non riescano a entrare. Potreste non accorgervene, ma errori evidenti nella progettazione delle CTA danneggiano le vostre conversioni. Potete implementare i test A/B e vedere quali CTA sono più efficaci nell'attrarre potenziali clienti.

Strumenti per l'analisi dei dati del sito web: Google Analytics 4 (aka GA4) - per il traffico e il coinvolgimento, AB Tasty - per i test A/B, Mouseflow - per le mappe di calore.

Social media

L'analisi dei dati dei social media vi fornirà informazioni approfondite sul coinvolgimento dei clienti con i vostri post e annunci.

Potrete così capire come coinvolgere il vostro pubblico in modo più efficace e sfruttare i social media per le vendite, basandovi sui seguenti fattori:

• Mi piace

• Commenti

• Visualizzazioni

• Condivisioni

• Impressioni

• Sentimento (positivo, negativo o neutro)

Per esempio:

Il team di Leya AI gestisce attivamente gli annunci di Meta (ex annunci di Facebook). Tuttavia, le prestazioni dell'annuncio sono sempre diverse. Guardate questo annuncio video.

Fonte: Facebook.com

E ora, ecco un'inserzione di immagini che ha raccolto un numero notevolmente inferiore di like, commenti e condivisioni.

Strumenti per l'analisi dei dati sui social media: Buffer, Hootsuite, Social Insider

Email

L'analisi dei dati delle e-mail si concentra sui seguenti elementi distintivi delle e-mail:

• Consegnabilità

• Tasso di apertura

• Tasso di clic

• Tempo di lettura

• Tasso di conversione

• Tasso di disiscrizione, ecc.

Una volta tradotti questi dati in informazioni utili all'azione, è possibile scrivere email più efficaci, in grado di deliziare e convertire ogni cliente.

Strumenti per l'analisi dei dati delle e-mail: HubSpot, Klaviyo o SmartLead.ai

Implementare la segmentazione dei clienti

Immaginate di aver accumulato i dati dei clienti in un unico grande mucchio.

E adesso?

Il passo successivo è la segmentazione dei clienti.

Segmentando i clienti in gruppi o categorie distinte in base alle loro caratteristiche comuni, i marchi ottengono risultati più produttivi nel marketing.

Avete bisogno di numeri?

Eccoli. Dopo aver segmentato il pubblico B2B, Scorpion Healthcare ha aumentato le conversioni del 56% su LinkedIn. Inoltre, la segmentazione dei dati dei clienti ha un enorme potenziale per l'email marketing. I tassi di apertura delle e-mail segmentate sono in genere superiori del 14,31% rispetto a quelli delle campagne non segmentate.

In primo luogo, è necessario dividere i clienti in gruppi e poi creare profili individuali segmentati in base a caratteristiche quali:

• Esigenze: requisiti, preoccupazioni, punti dolenti

• Comportamento: abitudini di acquisto e modelli comportamentali

• dati demografici: sesso, etnia, età, istruzione, occupazione

• Geografia: stato, regione, clima, lingua, preferenze culturali

• Psicografie: interessi, valori di vita, codice morale, temperamento, tipo di carattere

• Dati aziendali (per il B2B): settore, tipo di attività, dimensioni dell'azienda, volume di vendite

• Dati tecnologici (per il B2B): dispositivi, applicazioni, innovazioni.

Per esempio:

Kinsta, un provider di hosting WordPress, segmenta i contatti in base a fattori aziendali come le dimensioni dell'azienda, il numero di lavoratori/sito e altri e diversifica le opzioni di prezzo. Inoltre, i potenziali clienti possono discutere con il team di vendita un piano personalizzato per soddisfare le loro esigenze specifiche (segmentazione basata sulle esigenze).

Fonte: Kinsta.com

Strumenti per segmentare i clienti: Heap, Glance, BlastPoint

Dare priorità ai dati di navigazione e di abbandono del carrello

Dando priorità e analizzando a fondo questi dati, è possibile progettare strategie efficaci di abbandono della navigazione e del carrello per trattenere i clienti in un negozio online.

Vediamo di analizzarli in dettaglio e di esplorare alcuni esempi.

• #### Sessioni di navigazione abbandonate

I dati di abbandono della navigazione si ricavano dalle situazioni in cui i visitatori visualizzano le pagine web ma non acquistano nulla e abbandonano il sito.

Lo sapevate?

Su 100 visitatori del sito, 39 persone scorrono i prodotti/servizi, ma solo quattro effettuano un acquisto.

Ecco un'e-mail di abbandono della navigazione per riportare il visitatore sul sito da Lightning Card Collection, che inizia con "Abbiamo notato che stai facendo il check-out...".

In alternativa, è possibile utilizzare lead magnet irresistibili guidati dall'interesse (segmentazione psicografica) per impedire agli utenti di abbandonare il sito. Imparate dall'esempio di Hubstaff. Leggendo l'articolo di Hubstaff sulla gestione della forza lavoro a distanza, il visitatore del blog vede un popup con una copia gratuita della guida sulla gestione dei team a distanza.

Fonte: Hubstaff.com

• #### Carrelli abbandonati

I dati sull'abbandono del carrello vengono ricevuti dagli scenari in cui gli acquirenti aggiungono articoli al carrello ma poi li abbandonano, non riuscendo a effettuare il checkout.

Il tasso medio di abbandono del carrello nell'e-commerce è del 70,19%, il che significa che solo tre clienti su dieci completano l'acquisto dopo aver aggiunto prodotti al carrello.

Cosa succede se i vostri clienti abbandonano costantemente il carrello?

Attirateli di nuovo sull'e-store per concludere l'acquisto con un'e-mail di recupero del carrello come questa di King Arthur Baking.

Strumenti per analizzare i carrelli abbandonati e creare email mirate: CartStack, OptinMonster, Barilliance

Creare un ciclo di feedback

Come sta andando finora?

Questa è più o meno la frase che potete copiare e salvare per chiedere al vostro pubblico la sua esperienza con il vostro prodotto/servizio.

Potete comprendere appieno il vostro pubblico e le sue aspettative raccogliendo costantemente il feedback dei clienti. A tal fine, organizzate un ciclo di feedback continuo con sondaggi sui clienti come questi:

• Sondaggio sulla consapevolezza del marchio

• Sondaggio sul feedback del prodotto

• Sondaggio sulla segmentazione

• Sondaggio sulla valutazione degli eventi

• Sondaggio sul punteggio promozionale netto (NPS)

• Sondaggio sul punteggio di soddisfazione del cliente (CSAT)

• Sondaggio sul punteggio di sforzo del cliente (CES), ecc.

Se gestite un'attività SaaS, potete acquisire il feedback degli utenti durante una prova gratuita. Scoprite come lo fa Keyhole.

Fonte: Keyhole.co

In alternativa, potete inserire moduli di feedback e sondaggi nel vostro sito web. Guardate questo popup di LEGO.

Fonte: Lego.com Lego.com

Un'altra opzione è quella di inviarli via e-mail e aumentare il tasso di partecipazione offrendo un premio o un bonus. Ad esempio, Moosejaw offre un premio di 10 dollari per chi partecipa al sondaggio.

Strumenti per analizzare il feedback dei clienti: Survicate, Qualaroo, InMoment, Feedier

Domare la valanga di dati dei clienti con l'analisi automatizzata

I marchi che si concentrano sull'analisi degli insight dei clienti saranno sempre un passo avanti rispetto ai loro concorrenti, perché è il navigatore chiave delle esperienze di acquisto positive, della soddisfazione e della fedeltà.

Questo articolo vi ha fornito strumenti e strategie comprovate per tenere sotto controllo i dati dei clienti e gestire le loro quantità massicce, dinamiche e in rapida evoluzione. Giocate in modo proattivo e raggiungete la centralità del cliente con l'automazione dell'analisi dei dati.

Iniziate la vostra prova gratuita su AccuRanker per sbirciare nelle ricerche dei vostri clienti e sviluppare le strategie adeguate per superare i vostri concorrenti.