I customer data analytics, cioè l’attività di raccolta e analisi dati dei clienti, sono da anni una sfida importante, in cui si cimentano ormai quasi tutte le aziende. Le modalità, l’accuratezza, la completezza e gli esiti di quest’impresa, naturalmente, sono variabili, e le carenze da colmare abbondano. Ma sempre più gli analytics sui dati dei clienti saranno cruciali per le aziende: questa è una delle tendenze forti evidenziate da Gartner per il 2023.
Su 283 responsabili del supporto e servizio clienti intervistati fra agosto e ottobre dell’anno scorso, per l’84% i customer analytics sono “molto o estremamente importanti” per raggiungere gli obiettivi aziendali del 2023. L’80% ha detto che l’efficacia dei canali digitali (come siti Web, social media, chatbot, applicazioni di messaggistica) è “molto o estremamente importante”, al pari della performance dei dipendenti aziendali.
Che cosa sono i customer analytics
Per customer analytics o customer data analytics si intende un’attività sistematica e metodica di raccolta e analisi di dati relativi ai clienti, non limitata ai soli Crm. Le fonti possibili, oltre alle anagrafiche e allo storico degli acquisti, sono le attività Web e social degli utenti (click su banner pubblicitari, apertura di newsletter, eccetera), le interazioni con il servizio clienti, le risposte a survey e altro ancora.
L’attività di raccolta e analisi, idealmente, viene gestita da una customer data platform che permette di centralizzare, integrare e conservare i dati provenienti da svariate fonti, nonché di ottenere risultati di analisi facilmente comprensibili (per esempio in forma di grafici e tabelle). Le piattaforme disponibili sul mercato si adattano più o meno bene ai diversi contesti: alcune, rivolte alle grandi aziende, sono più complesse da gestire e consultare ma anche più complete (ne sono esempi Adobe Analytics e Google Analytics 360), altre puntano sull’usabilità e sono più indicate per le piccole e medie imprese.
Le tecnologie sono, però, solo una faccia della medaglia. La definizione delle metriche da rilevare (traffico, grado di engagement, tasso di abbandono del carrello, livello di soddisfazione dei clienti, fidelizzazione, eccetera) è strettamente connessa agli obiettivi di marketing ed è un'attività che dovrebbe coinvolgere diversi reparti aziendali.
I consigli di Gartner per i customer analytics
Tornando al sondaggio di Gartner, il 59% dei responsabili del servizio e supporto clienti dedicherà maggiori risorse all’automazione e all’efficientamento dei processi; il 51% rafforzerà i canali digitali e gli strumenti self-service per i clienti. Dalle interviste è anche emerso che le due massime priorità per le aziende saranno, quest’anno, il miglioramento delle operations e la crescita dei ricavi.
“Comprendere le necessità e le aspettative dei clienti sull’esperienza di servizio è essenziale per migliorare la fedeltà e creare valore, specie quanto le aziende affrontano avversità dell’economia”, ha commentato Jonathan Schmidt, senior principal advisory Customer Service & Support di Gartner. “Mettere in pratica questa visione esige investimenti nei dati e anaytics sui clienti, gestione della conoscenza e una collaborazione duratura con l’IT”.
Tre le raccomandazioni di Gartner per avere successo nella raccolta e analisi dei dati dei clienti. Innanzitutto, raccogliere dati “azionabili”, cioè utili, spendibili, senza trascurare nessun canale e senza limitarsi a metodi superficiali (come le interviste) bensì traendo informazioni anche da testi, parlato e tracce digitali delle interazioni. In secondo luogo, è utile che in azienda il personale non IT possa consultare i dati in autonomia, possa contribuire a definire le metriche e lavori a stretto contatto con l’IT. Infine, Gartner raccomanda che gli addetti al customer service abbiano a disposizione le giuste tecnologie per poter aiutare i clienti a risolvere il problema di turno.