Prevedere come i clienti potrebbero interagire con il proprio marchio, che si tratti di fare un acquisto ripetuto, reagire a uno sconto o passare a un concorrente, aiuta i marketer a personalizzare le comunicazioni con il pubblico e, di conseguenza, ad aumentare le conversioni.
I modelli di “propensione all’acquisto” permettono di capire quanto è probabile che un utente completi il suo percorso. Se si è in grado di accertare la probabilità che una persona acquisti dal proprio brand prima di inviarle comunicazioni, allora si ha anche il potere di interagire, o non interagire, con lei, rendendo il proprio marketing molto più efficace ed efficiente.
Alimentati dall’intelligenza artificiale (IA), che può fornire un senso a enormi set di dati altrimenti difficile da dare, i modelli di propensione all’acquisto possono personalizzare la customer experience, offrendo il prodotto giusto alla persona giusta al momento giusto, aumentando le probabilità di conversione.
Per fare questo, tali modelli richiedono tre processi per prendere decisioni:
- Raccolta dei dati
- Previsione
- Attivazione
Raccolta dei dati
Come per gran parte del marketing digitale, un modello di propensione all’acquisto richiede la capacità di raccogliere una grande quantità di dati: da siti web, campagne pubblicitarie, CRM, call center, vendite offline e così via.
Vista la competitività dei mercati oggi, diventa fondamentale raccogliere informazioni più complete possibile. Spesso si pensa che le attività di raccolta e analisi dei dati siano prerogativa delle grandi aziende e dei siti web che generano milioni di pagine viste. Invece, ogni azienda può e deve estrapolare il maggior numero di informazioni utili per il proprio business.
In quest’analisi, è meglio includere dati approfonditi anche sul valore dei clienti, quali valore di acquisto, frequenza degli acquisti, margine e redditività, e valore di vita previsto (customer lifetime value, o CLV).
Previsione
Una volta che si sono raccolti i dati, è necessario definire le metriche da migliorare, in modo che l’algoritmo capisca il suo obiettivo. Per esempio, si potrebbe voler lavorare sul valore di vita del cliente o sulla propensione all’acquisto.
Utilizzando l’IA, è possibile creare una visione approfondita degli utenti, come per esempio capire chi è di alto valore o meno, chi potrebbe diventare un cliente fedele e chi potrebbe ‘disertare’.
Attivazione
Ora che il modello è stato costruito, si può applicarlo alle attività di marketing. È possibile inserirlo nelle piattaforme pubblicitarie e assegnare un punteggio agli utenti in tempo reale, per aumentare o diminuire le offerte in base alla redditività prevista. Si può adattare la propria messaggistica creativa o personalizzare le landing page in base agli acquisti precedenti e ai comportamenti sul web.
È anche possibile connettersi ai call-center e ai propri sistemi CRM, in modo che si possa assegnare priorità di contatto in tempo reale.
Attivando i Big Data, è possibile identificare le strategie che porteranno a un aumento delle conversioni nella propria azienda. In Making Science, aiutiamo i nostri clienti a capire la propensione all’acquisto dei loro clienti con la nostra tecnologia, che permette di aumentare le prestazioni diminuendo i costi. Per saperne di più e per conoscerci, non mancare al nostro evento Technology for Intelligent Advertising il 31 marzo.
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