L'intelligenza artificiale per l'analisi e la segmentazione dei clienti: Smettere di indovinare cosa vogliono i clienti
Avete i dati dei clienti. Cronologia degli acquisti. Comportamento del sito web. Impegno nelle e-mail. Note del CRM. Biglietti di assistenza. Registri di utilizzo del prodotto.
Tutti questi dati dovrebbero dirvi chi sono i vostri migliori clienti. Di cosa hanno bisogno. Quando stanno per andarsene. Chi è pronto a comprare di più.
Ma per trasformare i dati in approfondimenti? Questo richiede un'analisi. Un'analisi vera e propria, che non si limiti a guardare i cruscotti. E la maggior parte dei team non ha tempo per farlo.
L'intelligenza artificiale fa l'analisi. Trova modelli di comportamento dei clienti. Crea segmenti che prevedono effettivamente i risultati. Individua i segnali di allarme prima che i clienti cambino. Il vostro team prende decisioni basate su ciò che fanno i clienti, non su ciò che sperate che facciano.
Il problema: dati ovunque, approfondimenti da nessuna parte
Il vostro CRM è pieno. Gli strumenti di analisi tengono traccia di tutto. Potete creare rapporti su qualsiasi metrica vogliate.
Ma i report non sono approfondimenti. Sapere che 23% di utenti hanno cliccato su un pulsante non vi dice perché o cosa fare al riguardo.
Segmenti di marketing in base ai dati demografici, perché è facile. Piccole imprese contro aziende. Costa orientale contro costa occidentale. Direttore contro vicepresidente.
Ma i dati demografici non predicono il comportamento. Il titolo di studio di una persona non ci dice se si trasformerà. Le dimensioni dell'azienda non dicono se sono pronte per l'aggiornamento.
Le intuizioni sono nei dati. Servono solo tempo e strumenti per trovarli. La maggior parte dei team non ha né l'uno né l'altro.
Cosa fa l'intelligenza artificiale per gli approfondimenti sui clienti
L'intelligenza artificiale analizza i dati dei clienti in scala. Trova schemi che sfuggono all'uomo. Segmenta in base al comportamento, non ai dati demografici. Prevede i risultati prima che si verifichino.
Analisi del comportamento del cliente
Cosa fanno i clienti prima di acquistare? Prima di abbandonare? Prima di fare l'upgrade?
L'intelligenza artificiale analizza i modelli di comportamento:
- Quali funzioni utilizzano effettivamente i power user?
- Qual è il percorso che porta dalla prova al cliente a pagamento?
- Quali tocchi di marketing avvengono prima che qualcuno si converta?
- Quali cambiamenti nel comportamento segnalano che qualcuno sta per andarsene?
- Quali prodotti vengono acquistati insieme?
Non si tratta di tirare a indovinare. Si tratta di trovare modelli reali nei vostri dati su quali comportamenti dei clienti predicono quali risultati.
Questi schemi diventano regole. Quando un cliente corrisponde allo schema, sapete cosa probabilmente accadrà dopo. E si può agire prima che accada.
Segmentazione comportamentale
Dimenticate i dati demografici. L'intelligenza artificiale segmenta in base a ciò che i clienti fanno realmente:
- Utenti esperti: Elevato coinvolgimento, uso intensivo delle funzioni, probabilità di referenziare altri utenti
- A rischio: Calo dell'utilizzo, ticket di assistenza, mancati pagamenti, modelli che predicono il churn
- Potenziale di crescita: Utilizzano le funzioni di base ma mostrano segni di voler fare un upgrade
- Valore elevato: Grandi acquisti, riordini frequenti, lunga permanenza in azienda
- Sensibile al prezzo: Acquistare solo con lo sconto, abbandonare il carrello per il prezzo, confrontare i concorrenti
Questi segmenti prevedono i risultati. Il mercato dei power user è diverso da quello dei clienti a rischio. Messaggi diversi. Offerte diverse. Canali diversi.
I segmenti comportamentali funzionano perché si basano su ciò che le persone fanno, non su chi sono.
Previsione di abbandono
La maggior parte delle aziende sa che un cliente ha abbandonato la propria attività dopo che se n'è già andato. A quel punto è troppo tardi per salvarli.
L'IA prevede il churn prima che si verifichi:
- Utilizzo che cade
- Frequenza di accesso in calo
- Aumentano i ticket di assistenza
- Interruzione del coinvolgimento con le e-mail
- Ritardi nei pagamenti o mancati addebiti
Quando compaiono più segnali di allarme insieme, l'IA segnala il cliente come a rischio. Il vostro team lo raggiunge in modo proattivo. Offre aiuto. Risolvere i problemi. Fornisce un incentivo a rimanere.
Non si possono salvare tutti. Ma si possono salvare quelli che sono salvabili, se si sa che se ne vanno prima che se ne siano già andati.
Punteggio del valore di vita del cliente
Non tutti i clienti hanno lo stesso valore. Alcuni comprano una volta e poi spariscono. Altri rimarranno per anni e faranno da referenti agli amici.
L'intelligenza artificiale calcola il valore della vita in base a:
- Frequenza e importo degli acquisti
- Mix di prodotti e margini
- Modelli di permanenza e mantenimento
- Costi di supporto
- Comportamento di rinvio
I clienti ad alto potenziale ricevono maggiore attenzione. Più supporto. Più sensibilizzazione. Migliori offerte per renderli felici.
I clienti con un basso livello di fatturato non vengono ignorati, ma si smette di spendere sforzi sproporzionati per loro. Le risorse vanno dove generano un ritorno.
Opportunità di cross-selling e upselling
Quali clienti dovreste cercare di vendere? Cosa consigliare?
L'intelligenza artificiale analizza i modelli di acquisto:
- I clienti che hanno acquistato il prodotto A spesso acquistano il prodotto B successivamente
- Gli utenti del piano Basic effettuano l'upgrade quando raggiungono determinate soglie di utilizzo.
- I clienti di questo settore aggiungono in genere queste funzionalità dopo 3 mesi
- L'elevato coinvolgimento con la funzionalità X è correlato all'acquisto del componente aggiuntivo Y
Questi schemi diventano raccomandazioni. Mostrare l'offerta giusta al cliente giusto al momento giusto. Non promozioni a pioggia. Suggerimenti mirati basati su ciò che i clienti simili hanno effettivamente acquistato.
Mappatura del viaggio del cliente
Come si muovono effettivamente i clienti nel vostro imbuto? Non il percorso che avete progettato. Il percorso che fanno loro.
L'IA mappa percorsi reali:
- Quali sono i punti di contatto più importanti?
- Dove si blocca la gente?
- Cosa c'è di diverso nei clienti che si convertono rispetto a quelli che non si convertono?
- Quanto dura realmente ogni fase?
- Quali passaggi si possono saltare senza danneggiare la conversione?
Si vede il percorso reale del cliente, non quello presunto. Quindi si ottimizza in base alla realtà.
Cosa significa per voi
Per le OCM
Le spese di marketing sono destinate a segmenti che convertono effettivamente. Niente più campagne di massa sperando che qualcosa rimanga impresso.
Si vede quali canali e campagne portano a clienti di alto valore, non a clienti qualsiasi. Il budget segue il ROI, non le ipotesi.
La fidelizzazione migliora perché il rischio di abbandono viene individuato precocemente. Mantenere i clienti è più economico che acquisirne di nuovi. L'intelligenza artificiale vi aiuta a mantenere quelli che vale la pena mantenere.
Prendete decisioni basate su modelli di comportamento, non su opinioni. Meno discussioni sulla strategia e più test su ciò che i dati dicono che funziona.
Per i marketer
Segmenti che significano davvero qualcosa. Non caselle demografiche arbitrarie, ma gruppi che si comportano in modo diverso e rispondono a messaggi diversi.
Sapete a quali clienti indirizzare le campagne. Le campagne di upsell vanno ai clienti con potenziale di crescita. Le campagne di fidelizzazione vanno ai clienti a rischio. Strategie diverse per segmenti diversi.
Una personalizzazione che funziona perché si basa sul comportamento. Non state tirando a indovinare cosa risuona. Si utilizzano i modelli dei clienti che hanno già convertito.
Per i team di successo dei clienti
Sapete chi ha bisogno di aiuto prima che si muova. Un'attività di sensibilizzazione proattiva invece di un controllo reattivo dei danni.
I clienti di alto valore vengono classificati come prioritari. Sapete chi vale la pena di mantenere. Le risorse vanno dove sono più importanti.
Si vedono i motivi per cui i clienti hanno successo o falliscono. Queste conoscenze confluiscono nell'onboarding e nello sviluppo dei prodotti.
Per l'azienda
Una migliore fidelizzazione significa ricavi più prevedibili. Il tasso di abbandono diminuisce quando i problemi vengono individuati per tempo.
Un valore medio dell'ordine più elevato perché i cross-sell e gli upsell sono mirati. Non state infastidendo i clienti con offerte irrilevanti, ma state mostrando loro prodotti che desiderano davvero.
L'efficienza dell'acquisizione migliora quando si sa quali tipi di clienti sono più preziosi. Potete ottimizzare la qualità, non solo la quantità.
Esempi reali di intelligenza artificiale per gli approfondimenti sui clienti
Esempio 1: azienda SaaS
Un'azienda di software in abbonamento aveva un churn annuale di 12%. Sapevano che il churn era alto, ma non sapevano chi se ne sarebbe andato e perché.
Cosa è cambiato: L'intelligenza artificiale ha analizzato i modelli di comportamento dei clienti abbandonati. Ha scoperto che la diminuzione della frequenza di accesso e l'aumento dei ticket di assistenza hanno previsto 73% di abbandono 30 giorni prima che si verificasse.
Risultato: Il team per il successo dei clienti ha raggiunto in modo proattivo i clienti a rischio. Ha offerto formazione supplementare, ha affrontato i problemi, ha fornito incentivi. Il tasso di abbandono è sceso a 8,5% in 6 mesi.
Esempio 2: azienda di e-commerce
Un rivenditore online ha inviato le stesse e-mail promozionali a tutti. Sconti a tutti i clienti, indipendentemente dal comportamento di acquisto.
Cosa è cambiato: L'intelligenza artificiale ha segmentato i clienti in base al comportamento. I clienti di alto valore ottengono l'accesso anticipato e prodotti esclusivi. I clienti sensibili al prezzo ottengono sconti. Gli acquirenti frequenti ottengono premi fedeltà.
Risultato: Il valore medio degli ordini è aumentato di 18% perché i clienti di alto valore non sono stati educati ad aspettare gli sconti. Il margine è migliorato perché gli sconti sono stati applicati solo ai segmenti sensibili al prezzo.
Esempio 3: Società di servizi B2B
Una società di servizi professionali aveva lunghi cicli di vendita. Non riusciva a prevedere quali clienti avrebbero chiuso o quando.
Cosa è cambiato: L'intelligenza artificiale ha analizzato le trattative passate. Ha scoperto che i prospect che si sono impegnati con tipi di contenuti specifici e hanno avuto interazioni con determinati stakeholder hanno avuto 4 volte più probabilità di chiudere.
Risultato: Il team di vendita si è concentrato sui potenziali clienti che mostravano questi segnali. Il tasso di vincita è aumentato di 35%. Il ciclo di vendita si è accorciato perché i rappresentanti sapevano quando i clienti erano effettivamente pronti ad acquistare.
Cosa non farà l'intelligenza artificiale
Siamo onesti sulle limitazioni.
L'intelligenza artificiale individua schemi, ma non spiega il perché. Può mostrare che i clienti che fanno X sono più propensi ad abbandonare, ma non spiega la psicologia che c'è dietro. È ancora necessario il giudizio umano per interpretare le intuizioni.
Le previsioni dell'intelligenza artificiale non sono perfette. La previsione del churn con un'accuratezza del 70-80% è molto buona, ma significa che il 20-30% delle previsioni è sbagliato. Non considerate i punteggi dell'intelligenza artificiale come certezze. Sono probabilità.
L'intelligenza artificiale non può risolvere le esperienze dei clienti non funzionanti. Se il vostro prodotto non funziona, o il vostro servizio è scadente, o il vostro prezzo è sbagliato, l'IA vi mostrerà il problema, ma non lo risolverà. Dovete ancora risolvere i problemi fondamentali.
E l'intelligenza artificiale ha bisogno di dati. Se non si tiene traccia del comportamento dei clienti, non c'è nulla da analizzare. In questo caso si applica il principio "Garbage in, garbage out".
Come iniziare
Non è necessario analizzare tutto in una volta. Iniziate con le aree ad alto impatto:
- Iniziate con la previsione del numero di abbandoni. Questo ha un ROI immediato. Identificate i clienti a rischio, contattateli in modo proattivo e misurate se questo riduce il tasso di abbandono.
- Campagna di segmento uno. Prendete una campagna esistente e dividetela per segmenti comportamentali. Verificate se i messaggi mirati funzionano meglio di quelli generici.
- Analizzate i vostri migliori clienti. Che cosa hanno in comune i clienti di alto valore? Individuate lo schema, quindi cercate altri clienti come loro.
- Mappare un percorso del cliente. Scegliete il vostro percorso di conversione principale. Osservate come i clienti lo percorrono effettivamente rispetto a come pensate che lo facciano.
- Testare le raccomandazioni di cross-selling. Utilizzare l'intelligenza artificiale per suggerire i prodotti migliori. Confrontate la conversione con suggerimenti casuali o manuali.
Iniziare in piccolo. Misurare l'impatto. Scalare ciò che funziona. L'obiettivo è quello di ottenere informazioni utili, non modelli perfetti.
Il bilancio
Le intuizioni sui clienti derivano dai modelli di comportamento. Che cosa hanno in comune i clienti che acquistano, restano, si aggiornano e fanno riferimento? Cosa c'è di diverso in quelli che abbandonano?
Gli esseri umani non sono in grado di individuare modelli in migliaia di clienti attraverso decine di variabili. L'intelligenza artificiale può farlo.
Il vostro team è ancora proprietario della strategia. Decide cosa fare con gli insight. Progettano le campagne e le esperienze dei clienti. Interpretano il significato dei dati.
Ma non partono più da ipotesi. Partono dagli schemi di ciò che i clienti fanno realmente. Ciò significa un migliore targeting, una maggiore fidelizzazione e decisioni basate sulla realtà.
Volete capire meglio i vostri clienti?
Ogni azienda ha dati dei clienti diversi. Modelli di comportamento diversi. Risultati diversi che contano.
Non vendiamo analisi generiche dei clienti. Esaminiamo i vostri dati. Identifichiamo quali modelli predicono effettivamente i risultati della vostra attività. Costruiamo modelli che rispondono alle vostre domande specifiche.
Poi colleghiamo gli insight ai vostri strumenti di marketing automation, CRM e customer success. Il vostro team vede segmenti e previsioni dove lavora. E agisce immediatamente in base agli insight.
Nessun clamore. Nessuna promessa di previsioni perfette. Solo una migliore comprensione del comportamento dei clienti per prendere decisioni migliori.
