Marketing Automation nel largo consumo: come gestire una relazione continuativa e coinvolgente con i propri consumatori

Un esempio concreto ed alcuni spunti

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Nei due precedenti articoli di questa mini serie dedicata all’utilizzo e alle potenzialità della Marketing Automation nel largo consumo, abbiamo analizzato come essa sia uno strumento fondamentale per la vostra strategia e come possa rendere più efficaci le vostre campagne marketing.

Analizziamo ora, prendendo spunto da un caso concreto, come sia possibile sfruttare strumenti di Marketing Personalization per creare una piattaforma che permetta contemporaneamente di mantenere una relazione costante con i propri consumatori, riuscendo ad aggregare una community in grado di alimentare i consumi ma soprattutto il passaparola.

Prendiamo spunto da uno dei casi di maggior successo in Italia: “Nel Mulino che Vorrei” di Barilla.

Nel mulino che vorrei: il consumatore protagonista

Indagare e dialogare con i propri consumatori, raccogliendo da loro pareri e consigli sui prodotti è uno degli esempi di attività in grado di creare un legame che vada al di là del semplice consumo del prodotto.

La piattaforma “Nel mulino che vorrei” nata, ormai diversi anni fa, con l’intento di raccogliere idee dai consumatori si evolve in un hub in grado di fare da collettore dei loro consigli ma anche di fidelizzarli tramite raccolte punti, l’erogazione di couponing e regali che permettano di mantenere legati i consumatori.

Analizzando i risultati ottenuti ad oggi – quasi 11.000 idee generate e più di 1 milione di commenti – si può sicuramente dire che si tratti di una soluzione di successo e la chiave è tutta nella capacità di coinvolgere il consumatore, renderlo protagonista della vista del brand invitandolo anche a commentare, votare e condividere le idee generate da altre persone, creando quindi un senso di appartenenza e community del brand.

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Le informazioni raccolte da una community attiva divengono vere e proprie indagini di mercato continuative, che si trasformano in un vantaggio competitivo notevolissimo, permettendoci una raccolta costante di feedback.

Come creare e gestire una piattaforma di engagement?

Creare e gestire una piattaforma di questo tipo, che deve necessariamente essere vista in un’ottica omnicanale, risulta un’operazione fattibile solo attraverso strumenti che permettano di raccogliere, analizzare e azionare una moltitudine di dati provenienti da fonti differenti.

Un boost ulteriore può essere apportato dalla capacità di analisi e predizione di tecnologie basate sull’intelligenza artificiale.

I 4 passaggi fondamentali devono quindi necessariamente essere:

  1. Raccogliere i dati, anche provenienti da differenti fonti online ed offline
  2. Segmentare gli utenti, determinando quali segmenti siano i più rilevanti
  3. Analizzare e predire il comportamento degli utenti
  4. Personalizzare ed automatizzare la comunicazione su ciascun utente, sia attraverso una personalizzazione del sito web che attraverso le comunicazioni via email, sms o campagne social.

I brand di largo consumo si rivolgono normalmente ad un gran numero di consumatori e sistemi evoluti di automation rappresentano quindi, oltre che un’indispensabile strumento operativo per gestire le comunicazioni con i propri clienti, anche un’opportunità di poter raccogliere e analizzare dati. L’obiettivo di questa raccolta e analisi è ovviamente quello di generare importanti insight per il marketing strategico, che permetta di ideare nuove campagne o affinare la propria strategia.

E’ molto interessante notare inoltre come, con la costruzione di un loyalty program, si possa trasformare un processo di raccolta di idee in uno strumento per fidelizzare i consumatori. E’ possibile infatti, grazie all’intelligenza artificiale, riuscire a interagire in modo personalizzato con i propri utenti, raccogliendo da loro informazioni che ci permettano di predirne il comportamento e proporre loro prodotti in linea con le loro aspettative. Mapparne anche solo parzialmente gli acquisti effettuati, banalmente digitalizzando la vecchia raccolta punti, permette di analizzarne le abitudini d’acquisto comprendendo cosa essi consumino e con quale frequenza. Sarà quindi possibile identificare pattern che permettano di ottimizzare la proposta (e in ultima istanza i risultati), sfruttando tutti i dati raccolti sia dal loro comportamento di acquisto offline che dalle interazioni con le pagine di un portale, come nel caso de “Il mulino che vorrei”.

Tornando al nostro esempio è indubbiamente interessante comprendere quali siano le idee  più votate, ma possiamo andare molto oltre: da quale target sono votate? da che tipo di acquirente? dai consumatori di quale prodotto? di quale area geografica? e così via…

Queste sono tutte domande che permettono ai brand di dialogare con i propri consumatori in modo direttorilevante, portandogli effettivo valore.
Siamo di fronte ad una rivoluzione epocale, che non è possibile perdere.

Concludendo

Abbiamo visto come, anche nel caso di un’azienda di largo consumo ed in assenza di vendita diretta tramite un ecommerce, sia possibile sfruttare le enormi potenzialità di analisi e personalizzazione di una piattaforma di marketing automation, che permetta di instaurare una relazione ed un dialogo personalizzato con i propri consumatori.

Non perdetevi i prossimi episodi della serie!

 

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