Iper-personalizzazione: Guida alla CX
L’era dell’esperienza sta trasformando il mondo degli affari, con aziende come Amazon, Netflix e Sephora in prima linea nel fornire esperienze davvero iper-personalizzate.
Le esperienze personalizzate sono sempre più richieste dai clienti moderni e le aziende che non offrono una CX personalizzata rischiano di perdere la fidelizzazione dei clienti e i ricavi. L’iper-personalizzazione è un modo in cui le aziende evitano questi rischi.
Il coinvolgimento dei clienti è fondamentale e il pubblico ora confronta le interazioni con ogni marchio per trovare le migliori esperienze disponibili. Tenendo conto di queste esigenze, l’iper-personalizzazione può essere la soluzione ideale per creare esperienze incentrate sull’utente.
L’iper-personalizzazione è diventata un fattore di differenziazione tra le aziende di successo e le altre. Ma di cosa si tratta esattamente? Quali sono i vantaggi? E che cosa è necessario, a livello di tecnologia e di infrastruttura, per farla funzionare per la vostra azienda?
Continuate a leggere per scoprire tutto questo, oltre a 5 esempi di successo di aziende che mettono in pratica l’iper-personalizzazione!
Cos’è l’Iper-personalizzazione?
Il suo obiettivo è ridurre il più possibile gli “attriti” del viaggio, trovando il contesto e il momento giusto per offrire la soluzione esatta per risolvere il problema del cliente.
Si tratta di un’esperienza personalizzata del viaggio d’acquisto, fatta di offerte e soluzioni altamente aderenti alle esigenze dei clienti, che rafforza la relazione e assicura la fedeltà del cliente attraverso esperienze positive.
L’importanza di dare priorità al cliente è stata sottolineata dal CEO di Amazon Jezz Bezos quando ha dichiarato:
“Consideriamo i nostri clienti come invitati a una festa, e noi siamo i padroni di casa. Ilnostro compito è quello di rendere ogni aspetto importante dell’esperienza del cliente leggermente migliore.”
Con l’iper-personalizzazione, i clienti vengono trattati come individui, con i loro gusti e preferenze analizzati dai marchi e dai rivenditori per fornire un’esperienza cliente unica, diversa per ogni acquirente.
La magia sta nel far sì che il cliente abbia una percezione personalizzata di una soluzione che risolva in modo efficiente i suoi bisogni/desideri, riducendo il più possibile gli “attriti” del viaggio.
Iper-personalizzazione vs. personalizzazione tradizionale:
I fattori cruciali che separano l’iper-personalizzazione dalla personalizzazione tradizionale sono il percorso di scoperta del prodotto e le interazioni con il sito web che sono individualizzate per ogni cliente.
Con la personalizzazione tradizionale, i consumatori ricevono raccomandazioni di prodotto più generali, ma con una minore personalizzazione, poiché ci si concentra su informazioni più personali e transazionali per fare affermazioni sul cliente in base alle sue caratteristiche.
Con hyper, invece di ricevere solo raccomandazioni generiche sui prodotti, i clienti ricevono un’esperienza più sensibile al contesto, basata sul modo in cui interagiscono con il marchio.
L’iper-personalizzazione fa evolvere la segmentazione del pubblico, che consente di rispondere in modo efficiente, personalizzabile e modificabile in tempo reale alle richieste dei clienti.
È più complesso ed evolve i dati comportamentali e in tempo reale, come il comportamento di navigazione, il comportamento all’interno dell’applicazione e i dati di coinvolgimento per interpretare l’intento del consumatore, che si traduce in una comunicazione più contestualizzata e, in ultima analisi, in una conversione superiore.
I vantaggi dell’iper-personalizzazione
Quando è fatta bene, l’iper-personalizzazione offre percorsi dei clienti fluidi e senza attriti, che deliziano gli acquirenti e aumentano le conversioni.
L’impatto che l’iper-personalizzazione può avere è stato evidenziato da Evergage quando ha condiviso questo dato:
“L’86% delle aziende riferisce di aver registrato un aumento misurabile dei risultati di business grazie all’iper-personalizzazione”.
I benefici dell’iper-personalizzazione sono vasti e di vasta portata, ma ecco alcuni dei vantaggi principali:
Contenuto personalizzato:
L’esempio più classico o ovvio è che l’iper-personalizzazione è diventata un punto di forza per molti marchi nell’era digitale, dove le scelte sono apparentemente infinite.
Offrendo contenuti personalizzati, le aziende possono rivolgersi ai consumatori a un livello più personale, con conseguente maggiore fedeltà e soddisfazione.
L’idea è che il vostro pubblico non debba mai filtrare tra una massa di contenuti che non gli interessano, per ricevere solo le informazioni più personalizzate e rilevanti.
Offre un maggiore coinvolgimento dei clienti:
I contenuti iper-personalizzati creano un livello di coinvolgimento mai raggiunto prima.
Pensate di ricevere messaggi personalizzati dal vostro marchio preferito sul vostro telefono o di entrare in un negozio e avere tutte le vostre preferenze già note per creare un’esperienza personalizzata all’interno del negozio.
Questo è il livello di coinvolgimento che crea fedeltà e fidelizzazione dei clienti.
Aumentare la crescita:
L’iper-personalizzazione aiuta le aziende ad acquisire nuovi clienti e a far crescere il proprio business.
Un modo per personalizzare i contenuti è quello di utilizzare i dati per creare annunci mirati per prodotti simili a quelli per cui l’utente ha già mostrato interesse o annunci personalizzati in base ai dati demografici specifici dell’utente.
L’iper-personalizzazione può anche migliorare i siti web; immaginiamo che un utente abbia visitato un sito più volte ma non abbia mai effettuato un acquisto. I siti possono mostrare offerte mirate o raccomandazioni personalizzate per incoraggiare l’utente a procedere con l’acquisto.
Aumenta la fedeltà dei clienti:
Con l’iper-personalizzazione, le aziende possono creare legami con i loro clienti, portando a relazioni a lungo termine.
Sfruttando i dati e l’intelligenza artificiale, le aziende possono offrire contenuti e raccomandazioni personalizzate ai singoli utenti per rafforzare le relazioni con i clienti e favorire le conversioni.
Come funziona l’iper-personalizzazione nella Customer Experience
Più le vostre offerte e i vostri contenuti sono rilevanti, maggiore è il valore che offrite ai singoli, il che funziona a meraviglia per il marketing del passaparola e il repeat business.
L’iper-personalizzazione porta la CX a un “livello superiore”, sfruttando la tecnologia per personalizzare su larga scala le esperienze individuali dei clienti in base alle loro azioni.
Pensate a un raggio di tracciamento che si concentra su comportamenti specifici per raggiungere i clienti in modi nuovi e più pertinenti, per personalizzare le esperienze di ciascun cliente.
Che cosa è necessario per offrire l’iper-personalizzazione?
Quando si tratta di offrire un’iper-personalizzazione, i dati la fanno da padrone. I dati dei clienti devono essere raccolti per comprendere le esigenze individuali.
Utilizzando i dati e l’intelligenza artificiale, è possibile offrire un’esperienza utente iper-personalizzata che migliorerà il coinvolgimento dei clienti e le conversioni. Il processo di iper-personalizzazione funzionerà solo se la vostra azienda investirà nella raccolta e nell’elaborazione dei dati.
Data intelligence: il motore dell’iper-personalizzazione
La magia avviene quando gli algoritmi di automazione delle decisioni sono alimentati da processi, come il machine learning e il deep learning, per scansionare il database e trovare la corrispondenza tra le informazioni raccolte e i profili di consumo per creare iper-segmentazioni.
Questa automazione del processo decisionale riesce a incrociare dati provenienti da fonti diverse, considerando molte variabili. Questa complessità farà sì che la vostra azienda possa adattare le strategie di marketing e di vendita per comprendere questa evoluzione delle aspettative dei consumatori.
Ma in cosa consiste esattamente il processo?
Le 5 fasi dell’iper-personalizzazione
- Valutazione della qualità dei dati:
I criteri di qualità dei dati esistono per capire se i dati utilizzati per cercare di eseguire un’analisi o generare una soluzione sono coerenti con la realtà. Qui si vede se le informazioni sono aggiornate, se hanno subito trasformazioni precedenti che potrebbero influenzare i risultati, se le informazioni sono utili per affrontare il problema o meno, ecc. La chiave è avere una visione chiara della qualità per evitare risposte errate e distorte.
- Strategia dei Big Data:
È comune pensare ai Big Data solo per quei grandi volumi di dati, ma quando si parla di Big Data Strategy, si va oltre; si tratta di creare un modo di gestire i dati che sia espandibile, robusto, che permetta alle informazioni necessarie di arrivare correttamente da chi di dovere e al momento giusto.
Quando si parla di strategia, la solidità e il flusso ben orchestrato di dati sono particolarmente necessari, altrimenti l’azienda sarà in grado di agire solo con dati in ritardo e perderà competitività.
- Analisi dei cluster e segmentazione del mercato:
Una volta ottenuto l’accesso ai dati, è il momento di iniziare a segmentare le popolazioni per vedere che tipo di schema inizia a formarsi e quali tipi di sottopopolazioni emergono per la segmentazione del pubblico target per una maggiore assertività di quali sono i pubblici target più interessanti per una determinata azione. Da qui in poi, a patto che sia fatto correttamente, ogni passo dovrebbe iniziare a mostrare dei guadagni nel “viaggio” dell’iper-personalizzazione,
IA, algoritmi e sistemi di raccomandazione:
Una volta che i dati sono della qualità richiesta e c’è un flusso ben definito che può alimentare e consumare i modelli di apprendimento automatico, solo allora è possibile introdurre efficacemente i modelli di IA in un’azienda. Ogni modello e raccomandazione di IA passa attraverso una degradazione – addestrata con una serie di dati. Con il passare del tempo e con il cambiamento delle abitudini di acquisto e dei momenti di vita dei clienti, il modello subirà delle perdite di prestazioni. Una volta che si dispone di una solida struttura per l’alimentazione, il consumo e l’analisi della risposta dei modelli di apprendimento automatico, si sarà in grado di individuare il momento più adatto per rivalutare un modello di apprendimento automatico e quindi mantenere lo strumento al massimo delle sue prestazioni.
Analisi in tempo reale:
Ogni azienda sarà influenzata in un modo o nell’altro e i cambiamenti possono avvenire molto rapidamente. Stiamo parlando, ad esempio, della stagionalità, del periodo dell’anno, dei fattori socioeconomici e degli incidenti ambientali nella catena di produzione.
Essere attenti a come i fattori esterni impattano le metriche e le forme di comportamento in azienda è essenziale per qualsiasi azienda che voglia avere una visione proattiva della propria nicchia di mercato.
Senza strumenti di analisi e monitoraggio in tempo reale per cogliere i cambiamenti improvvisi nel comportamento dei clienti, è possibile solo assumere posizioni reattive che possono indebolire la posizione di mercato.
5 Esempi di iper-personalizzazione in diversi settori5 Esempi di iper-personalizzazione in diversi settori
Ok, basta con la teoria; diamo un’occhiata ai marchi che sono all’avanguardia nel catturare i loro clienti e nel superare la concorrenza con cinque esempi di iper-personalizzazione provenienti da cinque settori diversi.
1. Retail: Amazon
Cosa fanno: Ogni volta che un cliente approda sulla homepage di Amazon, ha la sensazione che sia stata progettata apposta per lui. Questo grazie a un algoritmo basato sull’analisi predittiva e sul filtraggio collaborativo basato sugli articoli. Il filtro collaborativo analizza gli articoli acquistati da un utente e la storia degli acquisti di altre persone che hanno acquistato lo stesso prodotto per fornire informazioni sugli “acquisti frequenti insieme” negli elenchi dei prodotti.
Come si spingono oltre: Amazon analizza la cronologia degli acquisti e i dati di navigazione per creare connessioni con le ricerche effettuate e collegarle a prodotti simili; ad esempio, si potrebbe pensare di acquistare un pesce e poi ricevere un consiglio per guardare Alla ricerca di Nemo.
L’impatto: Il motore di raccomandazione di Amazon è responsabile del 35% delle entrate totali.
2. Intrattenimento: Netflix
Cosa fanno: Il sistema di raccomandazione di Netflix è uno dei più sofisticati sistemi di raccomandazione basati sull’intelligenza artificiale del pianeta.
Come si spingono oltre: Rileva molti elementi per assicurarsi di capire cosa si vuole guardare. Tra le altre cose, tiene traccia di:
- interazioni con il servizio;
- l’ora del giorno in cui si guarda;
- per quanto tempo si guarda;
- E i dispositivi su cui si guarda Netflix.
L’impatto: il 75% degli utenti di Netflix guarda i contenuti proposti dalle raccomandazioni. Inoltre, Netflix ritiene che potrebbe perdere oltre 1 miliardo di dollari all’anno a causa degli abbonati che abbandonano il servizio se non fosse per il suo Recommendation Engine.
3. Servizi finanziari: Banca d’Irlanda
Cosa fanno: La Banca d’Irlanda è all’avanguardia nel cambiare il volto dell’attività bancaria. Bank of Ireland implementa la scienza dei dati, l’intelligenza artificiale, l’apprendimento automatico e l’analisi.
Come si spingono oltre: Conosciuta come la “Netflix delle banche”, Bank of Ireland utilizza la tecnologia per consigliare con precisione i prodotti e le offerte giuste, in base a ciò che accade nella vita dei clienti.
L’impatto: L’aver aperto la strada all’innovazione e l’aver intrapreso una nuova direzione nel settore bancario sembra dare i suoi frutti: Bank of Ireland ha infatti registrato un utile medio semestrale al lordo delle imposte di 419 milioni di euro.
4. Salute e bellezza: Sephora
Cosa fanno: Il marchio del settore cosmetico offre esperienze cosmetiche personalizzate per coinvolgere gli utenti offline e online e fornire soluzioni. Offre un sito web facile da usare che consiglia prodotti basati sui profili degli utenti e prodotti di bellezza personalizzati che soddisfano le esigenze dell’utente.
Come si spingono oltre: Sephora Beauty Advisor (la piattaforma digitale di Sephora) consente agli utenti di sfogliare e acquistare prodotti in base al tipo di pelle, all’età e al sesso e poi invia loro nuovi prodotti da provare. Inoltre, consiglia prodotti simili in base agli acquisti precedenti dell’utente e a ricerche specifiche.
L’impatto: Sephora è considerato uno dei marchi leader nella vendita al dettaglio di prodotti di bellezza a livello globale, e tutto ciò è dovuto al suo approccio personalizzato. Con oltre 2700 negozi in 35 Paesi, il suo successo è evidente.
5. Assicurazione: Allstate
Cosa fanno: La compagnia di assicurazione auto offre un’assicurazione auto personalizzata utilizzando il programma telematico Amelia e un’applicazione mobile.
L’applicazione monitora il comportamento di guida dei clienti e fornisce un feedback dopo ogni guida. I clienti ricevono anche incentivi per la guida sicura.
L’interfaccia dell’app consente ai clienti di controllare i premi e il comportamento di guida degli ultimi 100 viaggi. Il premio del cliente viene quindi calcolato in base a fattori quali l’eccesso di velocità, le frenate brusche e la durata del viaggio.
Come si spingono oltre: Il programma consente ai clienti di pagare l’assicurazione in base ai chilometri percorsi. L’app monitora la distanza percorsa dall’auto e i conducenti con un basso chilometraggio possono risparmiare sull’assicurazione. Inoltre, anche chi non ha una polizza assicurativa Allstate può partecipare al programma.
L’impatto: Allstate è ora la seconda compagnia assicurativa americana quotata in borsa. Allstate ha un punteggio di soddisfazione dei clienti di 832/1000, superiore alla media nazionale.
Per saperne di più su come migliorare la CX, date un’occhiata alla nostra: Guida completa all’esperienza del cliente Ebook.
