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Customer targeting: come farlo (bene) abbattendo i costi? 

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La segmentazione divide il pubblico a seconda di alcune caratteristiche distintive ritenute particolarmente differenzianti. Il customer targeting, sulla base di una valutazione dell’attrattività commerciale di ciascun segmento, individua le azioni più adatte per catturare l’attenzione dei consumatori, lungo tutte le fasi del customer journey. È soltanto a questo punto che si creano le condizioni per sviluppare il marketing mix.  

Fino a 15 anni fa, prima che la digitalizzazione diventasse fenomeno di massa, il customer targeting veniva condotto esclusivamente con i tradizionali mezzi “analogici” (ricerche di mercato, focus group e lunghe interviste telefoniche) e per farlo bene era necessario poter disporre di molto tempo e di budget sostanziosi.  

Oggi i canali digitali offrono nuove opzioni, ma usarli nel modo più efficace ed efficiente non è così ovvio come potremmo pensare. 

La soluzione più avanzata a disposizione delle aziende per migliorare il customer targeting è quella che estrae valore dalla risorsa più preziosa a nostra disposizione: i dati. È appunto sfruttando gli Analytics che è possibile gettare basi solide per lo sviluppo di strategie di marketing più potenti (e meno costose)

Il martech e le principali tecniche di customer targeting 

Esistono molte tecniche con cui è possibile raccogliere dati utili a formare i profili psicografici dei clienti di riferimento. Le principali sono tre: interviste, sondaggi e storico dei dati dei clienti. Tutte e tre queste tecniche danno origine a informazioni complesse che, per poter produrre valore, devono essere gestite con modalità tipiche del martech.  

D’altra parte, il marketing data-driven – che sfrutta la personalizzazione abilitata dai dati – aumenta il ROI di 5-8 volte rispetto alla spesa complessiva della campagna. È inevitabile, se non si vuole perdere opportunità di crescita importanti, implementare forme automatizzate di raccolta e gestione dei dati.  

La sfida: usare i dati per il miglior customer targeting 

Le attività di customer targeting che hanno come obiettivo quello di liberare il potenziale dei dati sono ostacolate da alcuni limiti tecnologici, organizzativi, culturali.  

  • La crescente complessità dei dati. Oggi i dati provengono da una molteplicità di fonti, esterne e interne. In un contesto in costante cambiamento, caratterizzato dalla centralità del consumatorel’86% dei consumatori è disposto a pagare di più per una migliore esperienza – si complicano anche le esigenze delle aziende che devono tentare di intercettarne i bisogni, raccogliendo e interpretando correttamente dati sia quantitativi e sia qualitativi.  
  • Inefficienza delle attività manuali e dei frequenti passaggi tra funzioni aziendali differenti. L’inefficienza in questo caso ha molte cause: dall’errore umano ai flussi informativi disallineati per la presenza di silos. 
  • La mancanza cronica di competenze professionali specializzate in data science e machine learning. Appena il 17% degli intervistati da Salesforce pensa di padroneggiare le digital skill necessarie al loro lavoro mentre la metà si considera “principiante”. Esistono lacune che sono ancora difficili da colmare (fonte: Global Digital Skills Index salesforce.com). 

A fronte di queste criticità, che rischiano di “cronicizzarsi”, manca ancora un vero e proprio cambio di paradigma culturale. Il vero problema è che le aziende faticano ad adottare gli strumenti giusti di Analytics Automation, gli unici che sono in grado di garantire un aumento della produttività e un taglio sostanziale dei costi.  

La soluzione: piattaforme intelligenti per il customer targeting 

Le specifiche esigenze delle aziende possono trovare una risposta grazie all’impiego di piattaforme innovative per data management, data analytics e data visualization.  

Il primo passo da compiere per realizzare iniziative di customer targeting di successo, mantenendo allo stesso tempo i costi contenuti, consiste nell’affidarsi a partner tecnologici autorevoli, che siano in grado di suggerire le soluzioni più appropriate per diffondere l’utilizzo del dato nelle varie aree aziendali. Software semplici da utilizzare anche per utenti non tecnici, dotati della massima capacità di governance e gestione del dato, scalabili e che prevedono tempi ridotti di deployment a fronte di spese contenute. 

 

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