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Big data e real time marketing
Parola d'ordine: personalizzazione.
Limitare il tasso di abbandono e aumentare la soddisfazione dei clienti attraverso la personalizzazione in tempo reale.
Scenario
Il contesto in cui le aziende operano al giorno d'oggi è sempre più frammentato e competitivo, pertanto anche mantenere i propri clienti è un aspetto che sta diventando sempre più importante. Dato che i clienti a lungo termine recuperati possono avere un valore molto più grande rispetto ai nuovi clienti acquisiti, diventa fondamentale essere in grado di prevedere per tempo l'abbandono dei clienti al fine di mantenerli, riducendo quindi costi e rischi. Pertanto in molti settori, dal fintech alle telecomunicazioni, dal retail all'e-commerce, una delle sfide principali consiste nel ridurre il tasso di abbandono dei clienti.
Solution
Reply è in grado di riconoscere le azioni dei clienti e di individuare sia i fattori di soddisfazione che quelli di insoddisfazione attraverso l'analisi e lo studio di una quantità enorme di dati, individuando i gusti e i comportamenti dei clienti all'interno delle organizzazioni, siano essi dati storici o in tempo reale. Grazie a una piattaforma Big Data e a un insieme di algoritmi di machine learning è possibile prevedere la perdita dei clienti e monitorare i loro pensieri e le loro azioni relativamente ai prodotti/servizi acquistati. Questi modelli permettono ai reparti e alle agenzie di marketing di:
individuare il prima possibile quali clienti intendono abbandonare e approfondirne la conoscenza;
mettere in pratica azioni personalizzate in modo da ridurre o evitare la loro migrazione, migliorando il loro percorso;
aumentare la capacità di reagire e di prevedere eventuali abbandoni.
È possibile analizzare e classificare le azioni dei clienti per rilevare le principali motivazioni alla base dell'abbandono al fine di avviare campagne marketing personalizzate in tempo reale. Il comportamento dei clienti viene utilizzato per instaurare dei sistemi che allertino le società e permettano loro di reagire in maniera rapida e adeguata.
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Analizzare e combinare tra loro più fonti di dati diverse in modo da ottenere una panoramica a 360° dei clienti, integrando i dati storici in batch e le informazioni in streaming in tempo reale per costruire un golden record dinamico
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Estrapolare informazioni preziose relativamente agli argomenti oggetto di discussione dei clienti, alle abitudini dei clienti e all'utilizzo del servizio al fine di personalizzarne il percorso
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Identificare le cause dell'abbandono e intercettare i motivi di insoddisfazione per attuare azioni di marketing di mantenimento/prevenzione, personalizzate sulla base del comportamento di ciascun cliente
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Diminuire in maniera significativa l'orizzonte di previsione dell'abbandono, con l'obiettivo di intercettare tempestivamente l'abbandono dei clienti
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Instaurare un sistema di allerta sulla base delle azioni in tempo reale dei clienti in modo da attuare azioni di marketing adeguate
Il processo di implementazione
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