Il customer analytics, o analisi dei dati dei clienti, è l'uso dei dati dei clienti per tracciare, analizzare e prendere decisioni informate sulle esigenze e le aspettative dei clienti. 

I dati dei clienti possono fornire informazioni su tutto ciò che fa un'azienda, da come conduce le campagne di marketing alle decisioni aziendali che vengono prese e al modo in cui dà priorità allo sviluppo del prodotto. 

Il customer analytics è una componente chiave dell'esperienza cliente (CX), il resoconto delle percezioni che derivano da tutte le interazioni dei clienti con un'azienda. Le aziende possono utilizzare strumenti di analisi dei clienti per migliorare la CX attraverso migliori interazioni con i clienti. Questi strumenti possono aiutare le aziende a migliorare tutti gli aspetti della CX, dal percorso del cliente dall'acquisizione alla customer retention, per migliorare in ultima analisi i profitti di un'azienda.

L'esperienza del cliente crea un legame emotivo con la base di clienti e aiuta le aziende a costruire un vantaggio competitivo attraverso l'acquisizione di più clienti, l'aumento delle vendite e un legame di fedeltà più profondo con i clienti.

Un'azienda basata sui dati dei clienti può prendere decisioni più informate e rispondere più rapidamente a nuove opportunità e sfide. Pertanto, le aziende dovrebbero imparare e analizzare tutto ciò che possono sui propri clienti.

Le aziende possono utilizzare metriche come la cronologia degli acquisti e i dati dei sondaggi per comprendere meglio le abitudini e le percezioni dei clienti. Possono monitorare i clienti su più punti di contatto e creare insight fruibili. Possono studiare cosa pensano i clienti dei loro prodotti, del settore e dell'economia in generale. 

L'analisi dei clienti aiuta anche a comprendere il ritorno sull'investimento per le iniziative di marketing e le decisioni sulla progettazione dei prodotti. Ad esempio, lo studio delle informazioni sui clienti può portare alla luce informazioni demografiche rilevanti, ad esempio quali segmenti di clienti acquistano la maggior parte dei prodotti. Può quindi condurre la segmentazione dei clienti, dove può personalizzare i messaggi e spendere più budget pubblicitario per raggiungere quei clienti di alto valore.

L'utilizzo dell'analytics per convertire e mantenere meglio i clienti incrementa la redditività e potenzialmente aumenta i ricavi attraverso un passaparola positivo. 

• Identificazione
• Collezione
• Organizzazione
• Analisi
• Azione

Le aziende devono innanzitutto identificare quali dati dei clienti intendono raccogliere e come farlo. Esempi di dati dei clienti che le aziende dovrebbero prendere in considerazione includono dati geografici, transazionali, feedback, informazioni sull'assistenza clienti e altro ancora.

Una volta che le aziende hanno finalizzato i dati che desiderano monitorare, devono quindi configurare i sistemi per acquisirli. Ciò può includere moduli di iscrizione, sondaggi, strumenti di monitoraggio di siti web e social media e altro ancora. Un'azienda dovrebbe fare attenzione a raccogliere solo i dati di cui ha bisogno e archiviarli in modo da proteggere i clienti.

Molte aziende dispongono di una piattaforma di dati dei clienti (CDP) che può aiutarle a organizzare i propri dati. Ciò è particolarmente importante se l'azienda estrae dati da più fonti. L'azienda deve inoltre limitare l'accesso alla propria piattaforma dati solo a chi ne ha bisogno, fornendo potenzialmente un accesso di sola lettura in un modo che può essere facilmente revocato.

Successivamente, le aziende devono condurre l'analisi dei dati dei clienti, cosa che possono fare con un mix di intelligenza artificiale e azioni umane. Hanno bisogno di una piattaforma che fornisca visualizzazioni dei dati in modo che i loro team possano comprenderli meglio. Inoltre, l'apprendimento automatico può eseguire molti più calcoli all'ora rispetto agli umani, fornendo informazioni più approfondite che i dipendenti possono trasformare in informazioni fruibili.

Ora, l'azienda deve utilizzare i dati e le intuizioni raccolte per prendere le decisioni corrette. Può decidere se modificare la propria strategia di marketing, i prodotti che realizza e i settori in cui opera e come rispondere ai clienti, tra le altre azioni.

Le organizzazioni possono visualizzare diversi punti dati importanti per determinare il successo della loro strategia complessiva dell'esperienza del cliente. Esistono quattro categorie principali di analisi di business intelligence che riguardano anche l'analisi dei clienti.

• Analitica descrittiva
• Analisi diagnostica
• Analitica predittiva
• Analitica prescrittiva

Le analisi descrittive si riferiscono ai punti di dati storici che un'azienda può esaminare per capire cosa è successo. Cose come i report annuali, i report di vendita e il feedback dei clienti possono aiutare le aziende a capire come le decisioni dei clienti hanno influenzato i risultati. Questa particolare serie di analisi si occupa solo di ciò che è accaduto, non del perché o di ciò che dovrebbe accadere in seguito.

L'analisi diagnostica si riferisce alla conduzione di analisi dei dati su informazioni storiche per comprendere meglio la causa principale di qualcosa. Ad esempio, un'azienda che ha registrato un forte calo dei rinnovi può esaminare i dati di utilizzo per vedere se i clienti hanno smesso di utilizzare la soluzione. Se il net promoter score (NPS) di un'azienda è diminuito, potrebbe identificare un problema con il servizio clienti. Forse le chiamate all'assistenza clienti sono durate troppo a lungo o non hanno prodotto risultati sufficientemente favorevoli per i chiamanti.

L'analisi predittiva utilizza dati storici e attuali per potenziare modelli predittivi che stimano come i comportamenti e le preferenze dei clienti possono cambiare in futuro. Un esempio potrebbe essere capire come un aumento dei prezzi influenzi le abitudini dei clienti. Potrebbe prevedere cosa potrebbe succedere alle vendite se un prodotto include una nuova funzionalità. Può aiutare a capire in che modo gli aumenti dei prezzi influiscono sulla domanda oppure se le abitudini dei clienti cambiano, cosa deve fare l'azienda per adattarsi e poter soddisfare le esigenze di quei clienti.

L'analisi prescrittiva fa fare un ulteriore passo avanti nell'analisi predittiva. Non si limita a prevedere cosa accadrà, ma aiuta le organizzazioni a capire cosa dovrebbero fare. Le funzioni di analisi prescrittiva utilizzano sempre più l'apprendimento automatico e altri strumenti di intelligenza artificiale per elaborare molti dati diversi e fornire consigli. Se l'azienda ha intenzione di aumentare i prezzi, può offrire suggerimenti che la aiutino a ridurre al minimo la diminuzione dei clienti che non vogliono pagare il nuovo prezzo. Può suggerire nuovi segmenti che possono contribuire a colmare le lacune dei clienti sensibili al prezzo.

Ci sono diversi tipi di dati che le aziende dovrebbero monitorare in diverse categorie.

• Demografici
• Psicografici
• Dati di acquisto
• Risultati del sondaggio

Le aziende possono porre ai clienti diverse domande che li aiutino a comprendere le loro preferenze riguardo ai loro prodotti. Ad esempio, il Customer Satisfaction Score (CSAT) chiede alle persone di classificare la propria soddisfazione da 1 a 5 e di calcolare chi risponde 4 o 5 diviso per tutte le risposte. Il Net Promoter Score (NPS) è una percentuale che viene calcolata chiedendo alle persone se consiglierebbero aziende o prodotti alla loro rete. Infine, il Customer Effort Score (CES) rileva quanto sia stato difficile per un cliente ottenere ciò che stava cercando di fare.

Questo include il luogo di residenza dei clienti, il loro lavoro, l'età, il sesso e altre informazioni su se stessi. Questi dati possono aiutare le aziende ad allocare meglio il budget di marketing a regioni e segmenti di clienti specifici.

Questi dati si riferiscono al modo in cui i clienti pensano e sentono questioni come i loro valori, la loro personalità e il modo in cui vedono il mondo. Esempi di informazioni psicografiche possono essere gli hobby, la personalità e le preferenze dei consumatori.

Le aziende possono tenere traccia di diverse informazioni chiave sugli acquisti, ad esempio il monitoraggio delle vendite in un periodo di tempo. Possono calcolare i tassi di abbandono dei clienti, che rilevano quanti clienti abbandonano, o se ne vanno, in un determinato periodo di tempo. Possono calcolare il customer lifetime value (CLV), che rileva quanto un cliente spenderà con un'azienda nel tempo.

Le aziende possono tenere traccia di diverse informazioni chiave sugli acquisti, ad esempio il monitoraggio delle vendite in un periodo di tempo. Possono calcolare i tassi di abbandono dei clienti, che rilevano quanti clienti abbandonano, o se ne vanno, in un determinato periodo di tempo. Possono calcolare il customer lifetime value (CLV), che rileva quanto un cliente spenderà con un'azienda nel tempo.

La raccolta dei dati dei clienti è una parte importante di qualsiasi pratica di analisi dei clienti. Ecco alcune delle aree in cui le aziende possono accedere agli insight per prendere decisioni basate maggiormente sui dati.

• Cookies
• Dashboard CRM
• E-mail
• Social
• Sondaggi
• Siti internet

I cookie pubblicitari tracciano l'attività online sul web aperto. Ne esistono di due tipi: cookie di prima e di terza parte. I cookie di prima parte sono dati che i siti web ottengono direttamente dai clienti, come l'indirizzo e-mail, la posizione e le preferenze di acquisto. I cookie di terze parti invece tracciano l'attività dell'utente su diversi siti web, passando informazioni semi-anonime tra le parti. Ad esempio, una persona che pensa di acquistare una fede nuziale su un sito web, ma non completa l'acquisto, potrebbe vedere un annuncio per lo stesso sito web mentre naviga su CNN.com.

Le aziende possono registrare i clienti e le informazioni pertinenti in un CRM. Questi sono particolarmente preziosi per le aziende business-to-business (B2B) che tendono ad avere un gruppo di clienti più piccolo. I CRM possono tracciare i record delle comunicazioni, le informazioni sulle vendite, la data di inserimento nel database e molto altro ancora.

L'email è spesso una componente importante del coinvolgimento dei clienti di un'azienda. Molti chiedono ai clienti di fornire il proprio indirizzo e-mail per accedere a sconti o offerte uniche. Di conseguenza, molte aziende inviano ai clienti due o tre e-mail alla settimana. Le aziende devono verificare se i clienti stanno aprendo quelle e-mail e facendo clic sui link per valutare l'interesse dei clienti.

Le aziende possono tenere traccia delle conversazioni su se stesse e sui loro prodotti sui siti di social media. Possono anche monitorare il sentiment dei clienti, capire cosa dicono i clienti del marchio e dei suoi prodotti, anche se non si tratta di scrivere direttamente all'azienda.

Le aziende possono porre specificamente a clienti e potenziali clienti domande pertinenti ai loro prodotti e al punto di vista del marchio. I clienti possono fornire un feedback onesto sui punti di forza e di debolezza dell'azienda e dei suoi prodotti.

Le aziende possono monitorare i dati dei siti web per rispondere a numerose domande urgenti. Possono identificare se le visite al sito web sono in aumento o in diminuzione. Possono monitorare quanto tempo i clienti trascorrono sul sito web e quali pagine visitano. Ad esempio, se la pagina delle domande frequenti è tra le più visitate, l'azienda potrebbe dover spiegare meglio come funzionano le proprie soluzioni.

Ci sono diversi tratti distintivi di una moderna pratica di customer analytics.

• Insight basati sull’AI
• Integrazione con lo sviluppo del prodotto
• Analisi in tempo reale

Le aziende possono utilizzare strumenti di intelligenza artificiale come l'apprendimento automatico per elaborare i dati dei clienti e produrre informazioni ancora più ricche. L'apprendimento automatico può elaborare più dati più rapidamente per scoprire informazioni chiave. L'AI generativa può aiutare i dipendenti a pensare in modo più approfondito a come condurre il marketing e a rispondere alle esigenze dei clienti.

Le aziende devono non solo raccogliere le analisi dei clienti, ma anche trasformare tali informazioni in passaggi successivi attuabili. Le aziende avanzate utilizzano le informazioni dei clienti per apportare miglioramenti ai loro prodotti esistenti e potenzialmente lanciarne di nuovi per soddisfare la domanda.

Le aziende hanno bisogno di prendere decisioni più rapidamente, in modo da poter adattare rapidamente le strategie per soddisfare le mutevoli esigenze dei clienti. Il processo di raccolta di dati analitici in tempo reale o quasi fornisce preziose intuizioni che possono creare un vantaggio competitivo. Ad esempio, se le preferenze dei clienti cambiano e preferiscono spendere meno anche per una qualità inferiore, un marchio potrebbe dover abbassare temporaneamente i prezzi.

L'analisi dei clienti offre alle aziende diversi vantaggi, tutti allineati alla conoscenza dei propri clienti. Li aiuta a servire meglio i loro clienti esistenti e nuovi in diversi modi e a raggiungere gli obiettivi aziendali. Possono usarlo per evitare l'abbandono, reclutare più facilmente nuovi clienti e scoprire nuove opportunità di crescita. Tutti gli aspetti positivi derivanti dall'uso dell'analisi dei clienti possono aiutare un'azienda a ridurre i costi e, in ultima analisi, ad aumentare la redditività.

• Aumenta le vendite
• Ridurre al minimo l'abbandono
• Reclutare nuovi clienti

Le aziende che dispongono di un'analisi avanzata dei clienti possono identificare diversi modi per migliorare le vendite, da un migliore targeting, a cicli di vendita più efficienti e all'identificazione di nuove opportunità di prodotto.

Le aziende che studiano il customer analytics riescono a individuare i modi per mantenere i clienti soddisfatti. Potrebbero sapere quali problemi precedenti hanno causato l'abbandono di più clienti, e possono quindi dare priorità alla risoluzione. Possono utilizzare i dati dei clienti per migliorare la funzione del servizio clienti, il che rallenta anche il tasso di abbandono.

Le aziende possono utilizzare i dati dei clienti esistenti per raggiungere meglio nuovi clienti. Ad esempio, possono rivolgersi a segmenti specifici con contenuti che sanno essere di interesse per quel pubblico.

Le aziende che raccolgono le analisi dei clienti devono salvaguardare tali informazioni. Sebbene ci siano molti vantaggi, presenta anche diverse sfide.

• Costo dello storage
• Disagio del cliente
• Potenziale furto di dati
• Normative sulla privacy

Le aziende devono investire negli strumenti e nelle tecnologie adeguati per acquisire e archiviare i dati dei clienti in modo sicuro e protetto. Per rimanere competitive, le aziende devono valutare continuamente come raccogliere e archiviare i dati dei clienti, ottimizzare la propria infrastruttura e adottare soluzioni scalabili che bilanciano costi e prestazioni.

I cookie tengono traccia dei clienti attraverso il web aperto, il che mette a disagio alcuni clienti. Un cliente che nota che gli annunci lo seguono su tutti i siti web potrebbe sentirsi a disagio.

Recentemente si è assistito a un allontanamento dai cookie, poiché alcuni browser non li supportano e i clienti utilizzano i controlli sulla privacy per bloccarli. Le aziende si rendono conto che potrebbero non disporre di molti dati sui cookie di terze parti come in passato, e devono affidarsi ai dati di prime parti e ad altri segnali per comprendere e indirizzare con successo i propri clienti.

I malintenzionati cercano di rubare i dati dei clienti dalle aziende in tutto il mondo. Un report IBM® ha rilevato che il costo medio globale di una violazione dei dati nel 2024 ha raggiunto i 4,88 milioni di dollari nel 2024. Le aziende devono sostenere costi elevati se devono risarcire i clienti o pagare multe, ma potrebbe anche essere costoso in termini di reputazione se i media coprono la violazione, soprattutto se l'azienda non ha gestito bene le conseguenze. Le aziende devono agire per proteggere i dati dei clienti in loro possesso utilizzando strumenti e misure di sicurezza informatica.

I governi federali e locali emanano leggi per proteggere i clienti e le aziende devono rispettare tali normative. La mancata protezione dei dati dei clienti può avere implicazioni catastrofiche, dalle multe ai problemi legali. I dirigenti devono capire a quali leggi e regolamenti sono soggette le loro aziende e disporre dei processi giusti per rispettarli.