Quello di Big Data è un concetto che prende sempre più piede e che dobbiamo approfondire quando si parla di omnicanalità e di customer journey. Quest’ultimo rappresenta il processo
che porta il consumatore verso l’acquisto (letteralmente viaggio del consumatore), dall’iniziale consapevolezza di un prodotto o servizio fino alla decisione di acquisto.
Durante questo viaggio, il consumatore avrà a sua disposizione una serie di touchpoint, che altro non sono che i momenti di interazione tra cliente e brand.
Il customer journey, quindi, può essere suddiviso in fasi:
● Consapevolezza (Awareness): in questa prima fase, il cliente viene a conoscenza di un prodotto o servizio
● Considerazione (Consideration): in questa fase inizia a valutare se il prodotto o servizio può soddisfare le sue esigenze. Questa operazione solitamente include la
ricerca di informazioni, confronti con altri prodotti, altri brand, altre offerte, recensioni
● Decisione (Decision): in questa fase il cliente decide, alla luce delle sue ricerche e dei dati raccolti, di acquistare. Entra in contatto con il canale di vendita del brand e, in alcuni
casi, anche con il servizio clienti
● Acquisto (Purchase): in questa fase si finalizza l’acquisto
A queste fasi poi, si aggiunge l’esperienza post-acquisto, fase durante la quale il cliente utilizza il prodotto o usufruisce del servizio, si rivolge al servizio clienti e il suo cammino verso la
fidelizzazione.
Questa è l’ultima fase del customer journey: il cliente, soddisfatto della sua esperienza, diventa un cliente fedele, ripetendo l’acquisto e promuovendo il prodotto o servizio attraverso il
passaparola. Vi è il passaggio da cliente a brand ambassador. Quando si parla di big data, è importante introdurre una serie di concetti che sono utili a capirne
l’importanza, le caratteristiche e i possibili utilizzi.
● Volume: la quantità di dati generati è immensa e gestirla richiede infrastrutture adeguate. Le aziende devono avere sistemi di archiviazione e gestione dei dati
capaci di scalare con la crescita dei dati.
● Velocità: i dati devono essere processati in tempo reale per fornire insight utili. Questo richiede tecnologie avanzate di processamento dei dati e algoritmi di analisi
rapidi.
● Varietà: i dati provengono da fonti diverse e in formati differenti. È fondamentale essere in grado di integrare e analizzare dati strutturati e non strutturati per ottenere una
visione completa.
● Veridicità: la qualità dei dati è estremamente importante. Questi devono essere accurati e affidabili, poiché decisioni sbagliate possono derivare da dati inaccurati o
incompleti.
La strategia omnicanale si basa sulla necessità di fornire al cliente un customer journey coerente, fluido e senza interruzione, con tutti i canali di comunicazione e vendita collegati.
Ed è per questo che è utile capire perché i big data possono influenzare positivamente tutto questo e perché l’analisi di questi ultimi migliora il customer journey.
L’importanza dei big data
Durante il suo customer journey, il cliente lascia una serie di informazioni che provengono da varie fonti e che, se analizzate in modo corretto, possono dare degli insight molto utili per una
strategia vincente.
La capacità di raccogliere, gestire e analizzare grandi volumi di dati offre alle aziende una visione approfondita del comportamento dei clienti, delle tendenze di mercato e delle operazioni
aziendali, così che tutto possa sempre essere finalizzato non solo a massimizzare i profitti, ma anche ad attrarre e fidelizzare il maggior numero di clienti.
In particolare, utilizzando i big data, le aziende possono creare esperienze personalizzate per i clienti, comprendendo meglio le loro preferenze e le loro necessità. Per capire questo
concetto si potrebbe pensare, ad esempio, alle piattaforme di streaming come Netflix, che utilizzano i dati degli utenti per suggerire film e serie TV basati sui loro gusti personali.
Non solo. Grazie ai dati e all’analisi degli stessi, le aziende possono migliorare l’efficienza operativa così da gestire le scorte, la logistica, la produzione e ogni settore in maniera più
efficiente, riducendo i costi operativi.
Infine, storicizzando i dati, le aziende possono prevedere le tendenze future, anticipandole e proponendo prodotti o servizi sempre attuali e richiesti, e migliorare la pianficazione. Le
previsioni basate sui dati permettono alle aziende di pianificare meglio le loro operazioni, dalle campagne di marketing alle strategie di approvvigionamento, garantendo che siano sempre
pronte a rispondere alle esigenze del mercato.
Ma come devono essere raccolti e analizzati i dati? Anche in questo caso, l’iter prevede una serie di passaggi. Si parte dalla raccolta dei dati in senso stretto. Come detto, questa può
avvenire attraverso molteplici fonti, ma quello che conta è sapere come gestire e come analizzare i dati. Per questo motivo, i dati verranno inviati in una piattaforma di analisi e gestiti
in modo efficiente. In particolare, vengono memorizzati, vengono ripuliti, per evitare duplicati o incongruenze, sempre nel rispetto della privacy del cliente. Si passa, poi, alla fase di analisi
vera e propria, che può sfruttare le più recenti tecnologie di machine learning e di intelligenza artificiale.
In questo modo, le aziende possono trasformare grandi volumi di dati grezzi in informazioni utili, identificando pattern, tendenze e anomalie che altrimenti passerebbero
inosservate.
Cosa sono i big data? Qualche esempio concreto
Attenzione, perché quando si parla di big data non si intende un concetto astratto, ma qualcosa di molto pratico. Volendo approfondire, possiamo dire che ogni volta che postiamo su
Facebook, twittiamo, o mettiamo “mi piace” su Instagram, generiamo dati.
Questi dati vengono analizzati per comprendere le nostre preferenze e comportamenti, che poi vengono utilizzati per personalizzare i contenuti che vediamo e le pubblicità che riceviamo.
I big data sono anche quelli che vengono utilizzati dalle piattaforme come Amazon, ma anche da molti altri e-commerce e non solo, per suggerire prodotti basati sulla nostra cronologia
di navigazione e acquisto. Queste piattaforme, poi, utilizzano e analizzano i dati anche per ottimizzare le loro operazioni di magazzino e spedizione.
Si badi bene che i big data non vengono utilizzati solo nel settore retail, ma anche in quello della sanità, solo per fare un esempio. In questo caso, vengono utilizzati per migliorare le
diagnosi mediche e personalizzare i trattamenti. Ad esempio, gli ospedali possono analizzare i dati dei pazienti per individuare trend e migliorare i piani di cura.
Anche nel settore finanziario si utilizzano i big data per monitorare le transazioni e individuare attività fraudolente. Inoltre, analizzano i dati per offrire prodotti finanziari personalizzati ai clienti.
Come si nota, i dati sono utili in ogni settore e in molteplici casi.
Big data, customer journey e omnicanalità
In un mercato sempre più competitivo e tecnologicamente avanzato, le aziende sono alla continua ricerca di modi per migliorare la propria interazione con i clienti e ottimizzare le proprie
operazioni. In questo contesto, i big data, il customer journey e l’omnicanalità giocano un ruolo più importante che mai, guidando i brand verso il successo.
L’integrazione di queste tre componenti permette alle aziende di offrire un’esperienza cliente coerente, personalizzata e senza interruzioni, migliorando al contempo l’efficienza operativa e la
pianificazione strategica.
Del resto, in una strategia omnicanale, l’obiettivo è quello di permettere ai clienti di spostarsi facilmente tra i canali (online e offline) durante tutto il customer journey. Questo è possibile solo
ed esclusivamente grazie ai dati, all’analisi di questi ultimi e all’integrazione nel percorso verso l’acquisto. Analizzando i dati dei clienti, le aziende possono personalizzare le interazioni su tutti
i canali, migliorando la pertinenza e l’efficacia delle comunicazioni.