Accendi un centesimo: l'agilità aziendale inizia con la gestione dei dati dei clienti

Con tutti i cambiamenti rapidi e bruschi che abbiamo visto in tutto il mondo e il loro impatto sul business, la pressione per essere agili è fuori scala.

Dopo che una pandemia globale ha aumentato del 72% le interazioni solo digitali, umiliando i rivenditori che sono stati lenti ad adattarsi, il drammatico aumento dell'inflazione sta costringendo le aziende a modificare radicalmente i loro modelli di prezzo e consegna. Con l'aumento dei costi di input , le catene di approvvigionamento globali si restringono, il tutto mentre i consumatori riducono le proprie spese a causa dell'aumento dei prezzi.

Il quadro per la gestione di tutto ciò è ampiamente chiamato agilità aziendale : la capacità di un'organizzazione di adattarsi rapidamente ai cambiamenti del mercato. E la base per l'agilità aziendale è la gestione dei dati dei clienti.

Agilità aziendale: il marketing mostra la strada

In mezzo a rapidi cambiamenti, il marketing sembra sempre essere all'avanguardia, sia che si tratti di comunicare un aumento di prezzo ai clienti, di modificare il lancio di un prodotto in base ai cambiamenti del mercato regionale o di reagire all'improvvisa indisponibilità di un prodotto a causa di una carenza della catena di approvvigionamento.

Le aziende devono rendere conto di come i loro clienti reagiranno al cambiamento e gestire la fornitura dell'esperienza del cliente in modo appropriato. Ma il marketing è l'unica parte di un'organizzazione che può muoversi abbastanza velocemente da reagire immediatamente alla crisi.

Cambiare prodotti e introdurre nuovi prodotti richiede tempo. Il cambiamento di un'organizzazione di vendita con obiettivi prefissati non può avvenire dall'oggi al domani. Cosa può cambiare velocemente? Budget di marketing, campagne, messaggistica del sito Web, contenuto del webinar e parole chiave di ricerca.

Quindi, cosa richiede l'organizzazione di marketing agile?

3 chiavi per un business agile e una migliore CX

Usiamo un esempio: un famoso rivenditore di articoli per l'outdoor gestisce una promozione per una nuova scarpa da trekking che è una "collaborazione" con un marchio alla moda e diventa virale. All'improvviso, gli sneakerhead di tutto il mondo impazziscono e iniziano a comprare.

Il rivenditore, che era un acquirente stagionale costante e affidabile, ora è invaso da ordini, esaurito le scorte e aggiungendo una sfilza di nuovi clienti.

Mentre la maggior parte dei marchi chiede l'elemosina per un momento del genere, è la prova definitiva dell'agilità aziendale e un momento critico nel tempo. Puoi conquistare molti nuovi lealisti o diventare rapidamente un fuoco di paglia.

Tre elementi di agilità aziendale necessari per il successo sono :

1. Dati più ricchi
2. Intelligenza perseguibile
3. Automazione pervasiva

Per prima cosa: gestione dei dati dei clienti

Per iniziare, è necessaria la capacità su larga scala di acquisire dati proprietari con il consenso. Ogni nuovo sneakerhead in arrivo sul sito Web e sull'app mobile deve essere incoraggiato ad autenticarsi e impegnarsi.

Ciò comporta l'offerta di un regalo per i nuovi clienti (spedizione gratuita o sconto) e, soprattutto, un meccanismo su larga scala per acquisire il permesso di quell'utente di inviarle messaggi in futuro. L'esperienza deve essere perfetta e completamente trasparente.  

Per i clienti abituali, devi avere la possibilità di unificare tutto ciò che sai su di loro in superficie - SKU visualizzati, punti fedeltà e stato - ma anche andare un livello più in profondità. Qual è il vero valore di un cliente? Quante volte restituiscono un articolo e con quale metodo? Quante volte sono disposti a pagare il prezzo pieno?

Questi dati sono accessibili solo collegando i dati di back-end (contabilità finanziaria e supply chain) al profilo. Con una scorta limitata di un nuovo articolo, vuoi esaurire, ma vuoi anche premiare i tuoi clienti più fedeli e veramente preziosi.

Ciò è possibile solo collegando il back-end dei dati aziendali al front-end del coinvolgimento dei clienti. Chiamalo da ERP a CDP.

L'agilità aziendale richiede intelligenza su larga scala

Se hai creato un modello di dati unificato tra i sistemi aziendali e disponi di modelli in grado di prevedere il vero valore per il cliente e reagire ai cambiamenti nel comportamento e nelle condizioni di mercato, devi comunque scalare l'intelligence.

In altre parole, ogni cliente non può essere valutato individualmente e ogni decisione non può convivere con un team di data science.

Quanto è forte la tua capacità di implementare un framework di apprendimento automatico che aggiorna i segmenti di clienti in base a nuove informazioni? I modelli di machine learning devono essere continuamente ottimizzati in base ai cambiamenti nel coinvolgimento tra i canali e comprendere come i prezzi e la disponibilità di prodotti specifici alterano il comportamento. Devono sovrapporre i segmenti per capire come i diversi acquirenti dello stesso prodotto reagiscono alle campagne e ai diversi punti vendita per il marketing e la pubblicità.

I punteggi del valore della vita devono essere calcolati rispetto a linee di base in continua evoluzione. LTV può cambiare in base al mix di prodotti e clienti nel tempo, rendendo i big spender di ieri gli acquirenti abituali di domani.

Andando oltre il marketing e la pubblicità, che tipo di intelligenza è necessaria per creare successo nel call center, in un sito di e-commerce o in una chiamata di vendita? I modelli valgono solo quanto la loro capacità di creare valore nell'endpoint di un'applicazione specifica.   

Automazione: mettere al lavoro le informazioni sui dati

Tornando al nostro esempio di sneaker, dovrai eliminare i clienti di basso valore dalla campagna per le scarpe popolari. Quando un determinato colore o taglia diventa non disponibile, anche i clienti con tali preferenze devono essere soppressi o incoraggiati a preordinare.

Quindi incoraggia i clienti fedeli a "acquistare ora" o utilizza il loro stato fedeltà per essere messi in prima linea. Devono prima essere inseriti nella coda del call center e, quando visitano il sito Web, hanno un'opzione con un clic per inserire le scarpe giuste nel carrello, con le loro preferenze di spedizione già precompilate.

Quando i clienti fedeli entrano in un negozio e non riescono a trovare quello che stanno cercando, il sistema del punto vendita deve offrire al rivenditore un'offerta o un'azione successiva che ha un'alta probabilità di successo.

Questo è il nuovo campo di battaglia nel marketing: la capacità di utilizzare l'intelligenza su larga scala per prendere la decisione giusta su entrambi i canali offline e online, quasi in tempo reale.

I profili dei clienti devono diventare progressivamente più ricchi, a partire dalle interazioni di marketing e pubblicità, inclusi i dati cross-CRM dai punti di contatto di vendita, assistenza e commercio. Ma devono anche andare più a fondo per sfruttare le informazioni che possono essere derivate solo dal back-end: i dati ERP.

L'intelligence deve andare oltre i modelli forniti dalla scienza dei dati e scalare con il ML, in modo tale che i profili dei clienti possano essere aggiornati frequentemente man mano che il valore della vita e i punteggi di propensione cambiano in base a input in tempo reale.

Per adattarsi a un mercato in rapida evoluzione, portare l'intelligenza in azione deve essere il più automatizzato possibile.

Questa fase successiva della gestione dei dati dei clienti, che unisce il back-end del processo aziendale agile con il front-end del coinvolgimento del cliente, non riguarda l'azione o l'offerta migliore successiva. Si tratta di trovare il prossimo dollaro migliore.