Che cos'è l'iper-personalizzazione?

L'iper-personalizzazione adotta tecnologie come l'AI (AI), l'AI generativa,  l'apprendimento automatico (ML) e l'analytics dei dati in tempo reale per creare esperienze del cliente altamente personalizzate. È più profonda della personalizzazione tradizionale, che può comportare rivolgersi ai clienti per nome o consigliare prodotti in base alla cronologia degli acquisti. L'iper-personalizzazione utilizza dati più granulari come i comportamenti di navigazione, la posizione, le preferenze e persino fattori contestuali come il tempo o l'ora del giorno. Questi dettagli consentono alle aziende di offrire esperienze personalizzate altamente pertinenti che si sentono davvero uniche per ogni cliente e possono favorire un senso di connessione e fiducia. 

L'iper-personalizzazione è sempre più diffusa in settori come retail, intrattenimento, sanità e settore bancario. L'AI viene utilizzata per adattare i messaggi, i consigli sui prodotti e i servizi agli utenti individuali. Questa tecnica, nota come personalizzazione dell'AI, consente alle aziende di creare interazioni altamente personalizzate che migliorano l'esperienza dell'utente e aumentano il coinvolgimento del cliente. 

Le piattaforme di streaming come Netflix o Spotify, ad esempio, utilizzano motori di raccomandazione basati sull'AI per suggerire contenuti basati sulle abitudini di visualizzazione o ascolto di un utente. Analogamente, i siti di e-commerce personalizzano i suggerimenti dei prodotti in base alla cronologia di navigazione e alle preferenze dell'acquirente. Queste tecniche sono benvenute. Secondo uno studio dell'IBM Institute for Business Value, 3 consumatori su 5 vorrebbero utilizzare le applicazioni AI mentre fanno acquisti.¹ Lo studio di McKinsey ha anche rilevato che il 71% dei consumatori si aspetta che le aziende forniscano contenuti personalizzati. Di questi clienti, il 67% afferma di provare un senso di frustrazione quando le loro interazioni con le aziende non sono adeguate alle loro esigenze.²

L'implementazione dell'iper-personalizzazione richiede una solida infrastruttura di dati e un impegno per la privacy dei dati. Le aziende devono gestire i set di dati e le informazioni sensibili dei clienti in modo responsabile, aderendo alle normative pertinenti in materia di protezione dei dati allo scopo di mantenere la fiducia e la conformità. 

I consumatori di oggi sono sommersi dalle scelte. L'iper-personalizzazione rappresenta un'evoluzione significativa delle strategie di coinvolgimento del cliente, che va oltre le generiche campagne di marketing digitale per offrire esperienze su misura in linea con le preferenze individuali. Man mano che la tecnologia continua a progredire, è probabile che le aziende che implementano efficacemente l'iper-personalizzazione ottengano un vantaggio competitivo offrendo valore che suscita un interesse personale in ciascun cliente.

I consumatori si attendono interazioni personalizzate in base alle loro preferenze e prediligono comportamenti ed esigenze specifiche ad approcci validi per tutti. L'iper-personalizzazione soddisfa questa domanda promuovendo al contempo una di strategia di customer retention più solida. I vantaggi del marketing personalizzato sono reali: secondo McKinsey, questa strategia può ridurre i costi di acquisizione dei clienti fino al 50%, aumentare i ricavi del 5-15% e incrementare il ROI del marketing del 10-30%.³

Quando i clienti si sentono compresi e apprezzati, è più probabile che interagiscano con un marchio, effettuino acquisti ripetuti e sviluppino una fedeltà duratura. Questa connessione emotiva aumenta la soddisfazione dei clienti e distingue le aziende nei mercati competitivi, attirando i clienti verso marchi che danno priorità alle loro esigenze e preferenze individuali.

L'iper-personalizzazione supporta anche l'innovazione. La raccolta dei dati e l'analytics del cliente consentono alle aziende di ottenere insight più approfonditi sulle tendenze emergenti e sui comportamenti dei clienti. Queste attività sono in linea con le più ampie iniziative di trasformazione digitale, in cui le aziende utilizzano la tecnologia per affinare le proprie strategie, sviluppare nuovi prodotti e anticipare le esigenze dei clienti. 

La differenza fondamentale tra l'iper-personalizzazione e la personalizzazione tradizionale consiste nella profondità dei dati utilizzati e nel livello di personalizzazione fornito. La personalizzazione tradizionale in genere utilizza informazioni di base sui clienti, come nomi, cronologia degli acquisti o dati demografici, per creare esperienze generiche su misura. Ad esempio, includere il nome di un cliente in un'e-mail o suggerire prodotti in base agli acquisti precedenti illustra la personalizzazione tradizionale. Sebbene sia in una certa misura efficace, questo approccio è limitato dalla sua dipendenza da dati statici, che potrebbero non cogliere accuratamente le esigenze o le preferenze attuali di un cliente.

L'iper-personalizzazione va oltre queste tattiche superficiali adottando tecnologie avanzate come l'AI, l'apprendimento automatico e l'analytics dei dati in tempo reale. Incorpora un'ampia gamma di punti dati, tra cui modelli comportamentali, attività di navigazione, posizione, utilizzo del dispositivo e persino fattori contestuali come l'ora del giorno o le condizioni meteorologiche. Questa profondità consente alle aziende di creare esperienze altamente personalizzate e dinamiche che si adattano al contesto in evoluzione del cliente. Ad esempio, una piattaforma di e-commerce potrebbe suggerire prodotti in tempo reale in base ai clic recenti, alle preferenze e alle tendenze attuali di un cliente tra utenti simili.

Inoltre, la personalizzazione tradizionale è reattiva, basata sui dati passati. L'iper-personalizzazione è proattiva e utilizza l'analytics predittiva per offrire un'esperienza più fluida e pertinente. Analizza i modelli nei dati dei clienti per prevedere comportamenti o preferenze futuri. Questa capacità consente alle aziende di anticipare le esigenze dei clienti prima che vengano espresse esplicitamente. Questo livello di sofisticazione rende l'iper-personalizzazione efficace nella creazione di un coinvolgimento significativo, nella promozione delle conversioni e nella fidelizzazione dei clienti.

L'iper-personalizzazione trasforma le interazioni in esperienze altamente pertinenti e basate sul contesto, aumentando la soddisfazione e il coinvolgimento dei clienti. Ecco alcuni esempi di dove e come può essere utilizzata l'iper-personalizzazione.

-Pubblicità
-Pagine web dinamiche
-Motori di raccomandazione
-Servizio clienti omnicanale
-Chatbot intelligenti
-Prezzi e offerte dinamici
-Personalizzazione dell'app
-Promozioni con targeting geografico
-Documenti compilati automaticamente
-Programmi di fidelizzazione

La pubblicità iper-personalizzata utilizza i dati personali dei clienti come la cronologia di navigazione, le preferenze o gli acquisti passati per creare annunci su misura per i loro interessi specifici. Un utente che cerca scarpe da corsa online, ad esempio, potrebbe vedere annunci su Facebook per una nuova linea di scarpe da ginnastica leggere della sua marca preferita. I modelli e i colori delle scarpe sarebbero simili a quelli dei precedenti acquisti.

Le landing page in iper-personalizzazione sono personalizzate dinamicamente in base alla posizione del cliente, alla sua cronologia di navigazione o alle sue preferenze, per mostrare i contenuti più pertinenti. Un forte viaggiatore, che vive a New York e visita un sito web di prenotazione, ad esempio, vedrebbe offerte di viaggio personalizzate da New York a Parigi, con consigli su hotel basati sulle prenotazioni precedenti.

I motori di raccomandazione analizzano il comportamento e le preferenze dei clienti per suggerire contenuti, prodotti o servizi personalizzati in linea con i loro interessi. Le funzionalità avanzate di questi motori, come il trattamento dei dati in tempo reale, consentono alle aziende di adattare le raccomandazioni in modo dinamico. Amazon, ad esempio, potrebbe suggerire accessori come cuffie o custodie protettive per un laptop che l'utente ha cercato di recente.

Il servizio clienti omnicanale collega le interazioni online e offline per fornire un supporto coerente e personalizzato su più punti di contatto. Ad esempio, l'utilizzo di un sistema di marketing della relazione con il cliente (CRM) assicura che il personale possa accedere alla cronologia di navigazione e degli acquisti di un cliente, consentendo loro di fornire consigli personalizzati sia online che in negozio.

I chatbot di servizio utilizzano i dati dei clienti per fornire un'assistenza conversazionale personalizzata in base alle preferenze e alle esigenze individuali. Il chatbot di una banca che sa che un utente chiede spesso informazioni sui conti di deposito può suggerire in modo proattivo un nuovo conto con interessi.

La tariffazione dinamica comporta l'adeguamento dei prezzi o l'offerta di sconti personalizzati in base al comportamento, alla domanda o alle preferenze dei clienti. Ad esempio, una piattaforma di viaggi potrebbe inviare a un utente un'offerta speciale scontata per le Hawaii per visite frequenti e invitarlo alla prenotazione immediata.  

Le app possono adattarsi dinamicamente all'interfaccia utente o alle raccomandazioni in base al comportamento e alle preferenze dell'utente. Ad esempio, un'app per la consegna di cibo mette in evidenzia i ristoranti vegetariani sulla homepage per un cliente che ordina regolarmente pasti a base vegetale.

Utilizzando i dati sulla posizione, i marchi possono offrire offerte o servizi iperpertinenti ai clienti in base a dove si trovano. Una catena di caffè, ad esempio, può inviare una notifica push che offre uno sconto ai clienti che si trovano nel raggio di mezzo miglio da una delle loro sedi durante la mattinata di punta.

I documenti precompilati utilizzano le informazioni memorizzate sui clienti per completare moduli o applicazioni, semplificando il processo per l'utente. Una compagnia assicurativa, ad esempio, può precompilare una domanda di rinnovo con i dati del cliente in uso, richiedendo solo di confermare o aggiornare i dettagli.

I programmi di fidelizzazione utilizzano la storia degli acquisti e le preferenze dei clienti per offrire premi personalizzati, promemoria e offerte di reengagement. Un rivenditore di prodotti di bellezza, ad esempio, può tracciare gli acquisti di un cliente e inviare un'e-mail personalizzata con punti fedeltà e uno sconto sulla sua crema idratante preferita quando sta per esaurirsi, in base al periodo medio di utilizzo.

Nell'odierna economia incentrata sul cliente, l'iper-personalizzazione è uno strumento estremamente efficace per le aziende. Tra i vantaggi dell'iper-personalizzazione si annoverano:  

Esperienza del cliente migliorata: l'iper-personalizzazione offre esperienze personalizzate che soddisfano le preferenze e le esigenze individuali, facendo sentire i clienti compresi e apprezzati. Questo porta a interazioni più significative e soddisfacenti.

Maggiore coinvolgimento del cliente: presentando contenuti, offerte e consigli pertinenti, le aziende possono catturare e mantenere l'attenzione dei clienti, portando a livelli di coinvolgimento più elevati.

Migliore customer retention e fidelizzazione: quando i clienti avvertono che le loro preferenze specifiche sono prioritarie, è più probabile che tornino e instaurino relazioni a lungo termine con il marchio.

Coerenza omnicanale: l'iper-personalizzazione garantisce che le interazioni con i clienti siano coerenti e fluide su tutti i canali, migliorando l'esperienza complessiva del marchio.

Incremento dei ricavi: consigli mirati e strategie di prezzi dinamiche rese possibili dall'iperpersonalizzazione possono portare a un aumento delle vendite e a un incremento dei valori medi degli ordini.

Migliore efficienza operativa: l'automazione e gli insight basati sull'AI riducono il tempo e le risorse necessarie per offrire esperienze personalizzate, rendendo le operazioni più efficienti.

Servizio clienti: l'iper-personalizzazione consente alle aziende di anticipare le esigenze dei clienti e affrontare i potenziali punti deboli prima che si verifichino, portando a percorsi più fluidi per i clienti.

Migliore ROI del marketing: l'impegno di marketing iperpersonalizzato è più preciso e mirato, riduce lo spreco di risorse in campagne irrilevanti e massimizza il ritorno sull'investimento.

Insight più approfonditi sui clienti: i dati raccolti e analizzati per l'iper-personalizzazione forniscono preziosi insight sui comportamenti, le preferenze e le tendenze emergenti dei clienti, che informano le strategie aziendali future.

Vantaggio competitivo: l'iper-personalizzazione aiuta le aziende a distinguersi, offrendo esperienze uniche e memorabili che le differenziano dalla concorrenza.

Le aziende possono creare esperienze del cliente significative, pertinenti e fluide implementando queste strategie. 

- Uso di AI e machine learning
- Uso di analytics dei dati in tempo reale
- Adozione dell'integrazione
- Segmentazione oltre i dati demografici
- Investimento in piattaforme di dati per i clienti (CDP)
- Uso di fattori scatenanti comportamentali
- Combinazione di personalizzazione con il contesto
- Attribuzione di priorità alla privacy dei dati e alla sicurezza
- Test e ottimizzazione costanti
- Integrazione di loop di feedback

L'AI e il machine learning sono fondamentali per l'elaborazione di grandi quantità di dati dei clienti e l'individuazione di modelli o preferenze. Queste tecnologie aiutano le aziende a offrire una personalizzazione predittiva, anticipando le esigenze o i desideri futuri dei clienti. Un algoritmo AI, ad esempio, può suggerire playlist musicali in base alle abitudini di ascolto di un utente o prevedere acquisti futuri in base alla cronologia di navigazione.

L'iper-personalizzazione di successo si basa sull'acquisizione e sull'analisi dei dati in tempo reale per adattare dinamicamente le interazioni con i clienti. Ad esempio, il monitoraggio dell'attività di navigazione di un cliente su un sito Web può consentire consigli personalizzati istantanei sui prodotti. Gli insight in tempo reale consentono alle aziende di soddisfare le esigenze dei clienti al momento giusto, aumentando la pertinenza delle offerte.

Un'esperienza del cliente fluida in tutti i punti di contatto, siti Web, app, e-mail, in negozio e sui social media, è essenziale per l'iper-personalizzazione. Le aziende devono garantire che i dati dei clienti siano unificati e accessibili su tutti i canali, consentendo interazioni coerenti e personalizzate. Ad esempio, un cliente che esplora un prodotto su un'app mobile potrebbe ricevere un'offerta di follow-up tramite e-mail.

Invece di segmentare i clienti esclusivamente in base ai dati demografici, l'iper-personalizzazione prevede la segmentazione in base a comportamenti, preferenze e persino dati psicografici (come valori o motivazioni). Questo livello più profondo di segmentazione della clientela garantisce che i messaggi e le offerte siano maggiormente in linea con ciò che conta davvero per il cliente.

Una CDP centralizza i dati dei clienti provenienti da varie fonti, consentendo una visione unificata del cliente. Consolidando i dati, le aziende possono creare profili dei clienti più accurati, che costituiscono la base per l'impegno di iper-personalizzazione. Questa piattaforma garantisce che i dati utilizzati siano coerenti e attuabili in tutte le strategie di personalizzazione.

L'implementazione di trigger basati sul comportamento del cliente, come l'invio di un codice sconto quando un carrello viene abbandonato o la raccomandazione di prodotti complementari dopo un acquisto, migliora la pertinenza delle interazioni. I trigger comportamentali sfruttano i momenti in cui è più probabile che i clienti interagiscano.

La personalizzazione sensibile al contesto considera fattori come l'ora del giorno, la posizione o persino il dispositivo utilizzato da un cliente. Ad esempio, un'app per ristoranti potrebbe promuovere offerte speciali per la colazione al mattino o consigliare ristoranti nelle vicinanze in base alla posizione GPS di un utente.

Poiché l'iper-personalizzazione comporta la raccolta e l'utilizzo di ampi dati dei clienti, le aziende devono garantire la conformità alle normative sulla protezione dei dati. Politiche trasparenti sull'utilizzo dei dati e solide misure di sicurezza generano la fiducia dei clienti, che sono più propensi a condividere i propri dati se ritengono che i dati siano gestiti in modo responsabile.

L'iper-personalizzazione non è un impegno una tantum. Le aziende devono testare e perfezionare costantemente le proprie strategie, monitorando le metriche delle prestazioni, come i tassi di click-through o i tassi di conversione. Il test A/B di diverse esperienze personalizzate può rivelare ciò che suscita maggiormente l'interesse dei clienti, aiutando le aziende a migliorare il loro approccio nel tempo.

Raccogliere il feedback dei clienti è fondamentale per affinare le strategie di iper-personalizzazione. Le aziende devono sollecitare attivamente il feedback sulle esperienze personalizzate per assicurarsi di soddisfare le aspettative dei clienti e adattare le proprie tattiche di conseguenza.