Profilazione e Segmentazione degli Utenti: il primo passo per Strategie Marketing Vincenti 

È a partire da una conoscenza approfondita di prospect e clienti che si realizzano le migliori campagne marketing, quelle più rilevanti. Scopriamo insieme come efficaci attività di profilazione, prima, e di segmentazione, poi, possono contribuire al successo. 

Uno dei contributi più rilevanti che il mondo digitale sta apportando in ambito marketing può essere, senza dubbio, identificato nella personalizzazione dell’esperienza utente, la chiave di volta per accrescere e portare al successo il proprio modello di business.

Dalla presentazione di prodotti, offerte e servizi su misura alla realizzazione di comunicazioni e messaggi personalizzati tesi a creare una relazione one-to-one tra brand e consumatore: una strategia di marketing personalizzato crea e rafforza la fidelizzazione del cliente.

Ma che cosa troviamo alla base di un’efficace strategia di marketing personalizzato?

Profilazione e Segmentazione: il successo della tua strategia inizia da qui

Dati anagrafici, comportamenti di navigazione e di acquisto, gusti ed interessi: tracciare, raccogliere e analizzare dati ed informazioni sui propri utenti su vari canali e touchpoint è il primo passo per conoscere a fondo il loro customer journey e costruire, per ciascuno di essi, una Single Customer View precisa.

È in questa fase che gli utenti vengono profilati e sulla base dei dati raccolti si procede alla segmentazione, ovvero alla suddivisione e al raggruppamento della propria audience in cluster omogenei in base a caratteristiche, esigenze e necessità comuni.

Informazioni socio-demografiche ma non solo: gli evoluti sistemi di tracciamento consentono di raccogliere molte informazioni e di segmentare il proprio pubblico sulla base dei molteplici fattori che offrono non solo un’ampia panoramica in tempo reale sul comportamento del singolo utente, ma consentono anche di predirne i comportamenti futuri.

È infatti sui dati raccolti dei vari utenti e sui segmenti creati che l’intelligenza artificiale può esprimere tutta la propria potenzialità: machine learning e capacità predittiva permetteranno di analizzare e prevedere in modo molto accurato quali saranno i comportamenti o le sollecitazioni premianti per ogni singolo utente appartenente a ciascun segmento.

Marketing e Profilazione: il Ruolo Strategico di una Customer Data Platform

Se dati ed informazioni raccolte su prospect e clienti da diverse sorgenti rappresentano la vera ricchezza su cui lavorare per creare strategie marketing di successo, è evidente che per la loro analisi non è possibile prescindere da un supporto tecnologico che ne consenta la raccolta e normalizzazione. 

È proprio in questo caso che entrano in gioco le Customer Data Platform (CDP) ovvero piattaforme software in grado di unificare i dati dei clienti di un’azienda raccolti da molteplici sorgenti quali, ad esempio, properties digitali, canali social, punti vendita, solo per citarne alcune. 

Molto più potente anche di un CRM, una Customer Data Platform, normalizza e segmenta i dati raccolti a livello di singolo utente in tempo reale, permettendo così l’individuazione di pattern e ricorrenze che consentono la creazione di cluster di utenti omogenei sui quali indirizzare specifiche attività marketing.

Si accentrano informazioni su comportamenti di navigazione, acquisto on-line e off-line, dati anagrafici, interessi e preferenze; gli algoritmi di AI e machine learning elaborano dati, analizzano le informazioni di utenti con interessi simili.

Il risultato? Si offre al potenziale cliente, tanto on-line che off-line, il prodotto giusto al momento giusto, ingaggiandolo con messaggi e comunicazioni personalizzate, nel pieno rispetto della privacy. 

Profilazione dell’Audience: Non Dimentichiamo il Valore degli Utenti Anonimi

Affrontando il tema della profilazione e della segmentazione degli utenti spesso siamo soliti concentrare l’attenzione su clienti ed utenti conosciuti, ovvero utenti che, navigando all’interno del nostro sito o del nostro eCommerce, forniscono dati di contatto ed informazioni. Troppo spesso, infatti, ci dimentichiamo, che oltre il 98% dei visitatori di un sito web, in media, sceglie  di rimanere anonimo.

Gli utenti anonimi rappresentano, in realtà,  un enorme potenziale che, sebben sfruttato, permette di accrescere la propria audience.
Anche se anonimi, gli utenti quando navigano un sito o un eCommerce rilasciano tante preziose informazioni, come prodotti e/o contenuti che visualizzano, categorie che navigano, aree geografiche di provenienza, dispositivi utilizzati per collegarsi, campagne di provenienza.

Avanzati sistemi di tracciamento che superano quelli più comuni basati sui cookies consentono di riconoscere gli utenti anonimi, tenendo traccia di tutte le azioni che compiono.

Questi dati, una volta raccolti, diventano una vera e propria ricchezza e possono essere utilizzati come base per  la realizzazione di efficaci strategie di personalizzazione dell’esperienza di navigazione, strategie ed attività che si mostrano particolarmente utili al fine di migliorare proprio l’unveil rate (tasso di svelamento), stimolando così gli utenti a rilasciare ulteriori dati fondamentali per la loro profilazione. 

Segmentazione RFM: ecco come Conoscere i Tuoi Clienti Migliori

Parlando di profilazione e segmentazione dell’audience, non potevamo tralasciare uno dei modelli senza dubbio più conosciuti in ambito eCommerce, quello della matrice RFM che consente di avere una chiara visione del rapporto dei clienti con l’azienda.

Tale modello consente infatti di attribuire a ciascun cliente un punteggio, un quality score, sulla base di tre parametri di riferimento:

  • Recency: il tempo trascorso dall’ultimo acquisto;
  • Frequency: il numero di acquisti effettuati da un cliente;
  • Monetary: la spesa totale del cliente nel periodo di riferimento.

Il modello RFM poggia le sue basi su quello di Pareto, secondo il quale l’80% del fatturato viene generato dal 20% dei suoi clienti, per il quale diventa importante individuare i clienti migliori per mantenerli nel tempo.

Secondo il metodo RFM, sono molto più sensibili e reattivi alle promozioni e alle comunicazioni, e di conseguenza all’acquisto, quei clienti che hanno comprato di recente, con maggiore frequenza e che hanno speso di più in un particolare periodo di tempo.

Una volta individuati i diversi cluster di utenti (utenti VIP, utenti a rischio, utenti che acquistano frequentemente ma spendono poco, utenti che acquistano frequentemente, spendono molto ma non acquistano da tempo..) sarà possibile creare strategie ad hoc al fine di ringaggiarli, aumentando il loro valore nel tempo.

Matrice RFM e Customer Life Time Value: l’importanza di una strategia di retention marketing

L’analisi RFM è strettamente legata al concetto di Customer Life Time Value (LTV) che delinea il valore complessivo di un cliente in un determinato arco temporale.
Esso si ottiene moltiplicando il valore medio dell’ordine di un cliente (totale ricavi in un anno / numero ordini in un anno), ovvero lo scontrino medio, con la sua frequenza di acquisto.

Segmentare  i clienti in cluster tramite l’analisi RFM consente di definire strategie marketing che tengano conto del  valore del singolo cliente con l’obiettivo di migliorare ed incrementare il suo CLV, ottimizzando così i costi iniziali di acquisizione.

Il Customer Life Time Value diventa fondamentale per creare una relazione duratura con il cliente finalizzata all’accrescimento del suo valore nel tempo, puntando su customer experience personalizzate e omnichannel.

Tenendo conto di tale valore infatti le aziende hanno la possibilità di valutare il potenziale che ciascun cliente potrebbe generare nel corso del tempo, grazie all’implementazione di strategie di retention marketing.

Leve strategiche per il business

Acquisire nuovi clienti e sempre più costoso e oneroso. Creare una solida base di clienti fidelizzati sulla quale fare affidamento diventa così cruciale per rafforzare il proprio business. Ecco che profilazione e segmentazione dell’audience, prima, e creazione di customer experience personalizzate, poi, possono rappresentare due leve strategiche fondamentali. 

Gian Mario Infelici è CEO in Adabra, piattaforma di marketing automation omnichannel e content personalization. Grazie al contributo di sofisticati algoritmi di intelligenza artificiale e alla sua natura di Customer Data Platform, Adabra consente di creare customer experience personalizzate on-line e off-line.


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