Affidarti ad un esperto per delineare una CRM strategy che possa consolidare i rapporti con la tua customer base è fondamentale per raggiungere gli obiettivi di business della tua azienda.
Le tecniche avanzate di Data Analysis e Predictive Model vengono adottate per definire, analizzare e supportare la gestione del Customer Life Cycle, con lo scopo di incrementare il valore dei tuoi clienti grazie ad un miglioramento della loro soddisfazione.
Il Customer Life Cycle
Una strategia CRM efficace non può prescindere dalla definizione del Customer Life Cycle.
Si tratta della rappresentazione visuale delle fasi che i tuoi clienti attraversano nel corso della relazione con il brand. Quanti di loro si trovano in un determinato step? Come puoi individuare categorie specifiche, target di riferimento e attivare campagne di marketing profilato? Puoi ottenere le risposte che cerchi attraverso un’accurata analisi dei dati a partire da questo indispensabile documento di business.
I momenti salienti del ciclo di vita dipendono da diversi fattori e dal modo in cui interagiscono tra loro. Possono essere legati al mercato, alle politiche aziendali, alla disponibilità dei dati o all’impiego di strumenti di Business Intelligence.
Sviluppa un modello predittivo
Un modello predittivo è un processo matematico e statistico con il quale vengono analizzati pattern di dati storici che saranno d’aiuto nella previsione di eventi futuri. Il Predictive Model analizza, quindi, le conoscenze passate per fornirti informazioni tattico-strategiche per il futuro.
Vuoi sapere quali clienti saranno più propensi verso il tuo prodotto e tramite quale canale? Il Predictive Model applica ai dati correnti le regole apprese durante il periodo di osservazione e, grazie ad una indagine dettagliata dei fenomeni sottostanti, ti suggerisce nuove misure da adottare per ottenere risultati migliori.
Per noi lo sviluppo di un modello statistico non consiste solo nel dotare la tua azienda di un valido strumento operativo, bensì l’occasione per aiutarti a meglio comprendere le dinamiche di business.
Conosci la tua Customer Base: tecniche di segmentazione e Cluster Analysis
I termini segmentazione e Clustering vengono talvolta utilizzati in modo improprio e intercambiabile. In realtà, sono tutt’altro che sinonimi. Esistono, però, dei legami tra i due processi e la segmentazione viene spesso utilizzata come punto di partenza per lo sviluppo di una cluster.
Segmentare significa suddividere la propria Customer Base in gruppi ed è funzionale al raggiungimento di specifici obiettivi. A quale segmento di popolazione vuoi destinare determinate offerte? Quale gruppo potrebbe abbandonarti e quale, invece, sarà più propenso all’up/cross selling? Sono tutti esempi di approcci che vengono frequentemente seguiti durante il processo. Il risultato è una suddivisione netta dei clienti in base alle loro macro caratteristiche.
È però grazie alla Cluster Analysis che le informazioni assumono valore statistico andando ad estrarre dalla complessità dei dati a disposizione gruppi rilevanti di clienti.
Le due tecniche sono strettamente legate ed effettuare una segmentazione preliminare significa diminuire il rischio di definire cluster basici e sfruttare a pieno le loro potenzialità in funzione dell’obiettivo strategico.
Con la stessa logica, si è soliti segmentare preventivamente la customer base oggetto di predictive modelling.
Incrementa il valore del cliente: strategie di up/cross selling
Concentrare le tue risorse sull’aumento di valore dei clienti esistenti è una strategia efficace. L’upselling e il cross selling sono strategie di vendita note che, se sfruttate nel modo corretto, assicurano un profitto maggiore e clienti più soddisfatti. In sostanza, l’upselling incentiva il cliente ad comprare un prodotto di categoria superiore mentre il cross selling suggerisce un acquisto supplementare.
La propensione di ogni singolo cliente ad acquistare un prodotto in più o un’alternativa di maggior valore si calcola attraverso gli indici di propensione. I dati storici forniscono le informazioni utili a capire quali di loro hanno caratteristiche rilevanti e simili per costruire un indicatore probabilistico. Oltre a definire la probabilità futura, si può identificare il prodotto adatto ad ogni cliente con un modello di recommendation: un sistema che utilizza una metodologia statistica multivariata per suggerire un acquisto nel momento ideale.
L’importanza di condurre attività di acquisizione non deve essere sottovalutata ma è fondamentale indirizzare la tua strategia sull’incremento del valore dei tuoi Customer, sfruttando al massimo le opportunità di profitto che offrono.
Riduci il rischio churn
Il churn rate è la misura percentuale di perdita di clienti in un determinato arco temporale. Con quanta probabilità un cliente porrà fine al rapporto? In che modo puoi monitorare e minimizzare questa percentuale? La previsione del tasso di abbandono è una delle priorità di una strategia CRM.
Sviluppando un modello predittivo di churn si identificano la fase critica della relazione cliente-azienda e i fattori che incidono sull’abbandono. Per far fronte alla fase di inattività e insofferenza del Customer Life Cycle è essenziale mettere in atto la giusta strategia di Customer prevention. Il risultato sarà l’aumento del tasso di fidelizzazione, ossia la diminuzione del churn rate.
Per maggiori informazioni su progetti, servizi offerti e partnership, visita il sito T4V.
© EXCELLE SRL
