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I tanti gusti della personalizzazione online

19 giugno 2015 - Leonardo Bellini Lascia un commento Archiviato in: Digital Marketing

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Premessa

vi ho già parlato del Digital Experience Marketing Day del prossimo 24 giugno, organizzato da IDC, di cui sarò uno dei relatori (a proposito se siete interessati a partecipare, potete registrarvi qui).  Uno dei punti che toccherò è l’importanza della Digital Experience e di come sia possibile creare un’esperienza memorabile, personalizzata, basata sul contesto,  sulla geolocalizzazione e sulla proprio grafo sociale.

4 Gusti per la personalizzazione online

Se è vero che uno dei fattori che rendono la customer experience è il senso, la percezione di una comunicazione, di un’offerta o di un servizio personalizzato, vediamo come possiamo costruire tale personalizzazione, utilizzando le tecnologie digitali per rendere il processo di personalizzazione il più possibile automatizzato, scalabile e facilmente gestibile e misurabile.

Secondo Donald Donais e Lefteris Grammatas, Senior Business Optimization Consultant di Sitecore,   la personalizzazione online si presenta sotto 4 gusti:

1. Basata su regole automatiche (If… then)

Qui ci viene in aiuto la marketing automation, che ci permette di costruire regole di business che, basate su trigger, azioni specifiche compiute dall’utente, avviano in automatico altre azioni. Il costrutto sintattico è abbastanza semplice. Alcuni esempi:

  • se l’utente ha visitato un certo specifico prodotto o dimostra interesse per uno specifico contenuto online allora probabilmente sarà interessato a ricevere offerte di prodotti analoghi o sarà interessato a leggere altri contenuti.  Potremmo allora inviare in automatico una comunicazione con un’offerta specifica, invitarlo ad iscriversi ad un gruppo ad hoc, piuttosto che proporgli la registrazione ad un webinar oppure a scaricarsi un contenuto (es. Ebook).
  • se l’utente si iscrive alla newsletter o compie un’azione specifica (es. inserimento prodotto nel carrello online) potremmo inviargli in automatico un’email di reminder  per incoraggiarlo a riprendere il carrello abbandonato, magari accompagnato da  un’offerta per acquistare lo stesso prodotto

Molti Siti di ecommerce o di contenuti utilizzando meccanismi automatici e tool basato su una serie di regole; alcuni esempi:

  • pubblicazione di offerte personalizzate (Amazon)
  • suggerimento di letture di post correlati (ci sono molti plugin come Zemanta per WordPress, che suggeriscono altri contenuti di potenziale interesse per l’utente)

Alcuni tool disponibili

Su questa logica ragionano strumenti come:

  • IFTTT.com:se vi iscrivete trovate una serie di ricette che vi possono aiutare a semplificare, snellire e automatizzare una serie di operazioni online; molto utile per i Social media manager. E’ possibile creare le proprie ricette personalizzate
  • Zapier.com: simile e per certi versi forse più professionale di IFTTT.com; ancora una volta si basa su ricette, meccanismi automatici che scattano in base ad un’azione (trigger).
  • Mailchimp.com, MailUp.it, sitovivo.com  etc. hanno introdotto meccanismi per creare sequenze automatizzate di email basate su azioni ed eventi. Potete consultare la nuova Guida su email marketing automation (qui un mio post su come ho utilizzato Mailchimp per fare email marketing automation)

Screenshot 2015-06-19 16.45.52
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2. Personalizzazione basata su algoritmi  di classificazione /matching

Sulla base della definizione di Target/Customer Personas effettuata a monte,  definisco e  classifico l’utente in un profilo definito,  in base ai suoi comportamenti e azioni online. Naturalmente devo essere in grado di tracciare le sue azioni, possibilmente non su un canale solo ma su più canali (es. Web, email, Mobile app).

Supponiamo che definisca 4 profili tipo (o Personas, se preferite):

  • Visitatore occasionale, alla prima visita
  • Cacciatore di occasioni
  • visitatore abituale (cliente potenziale)
  • Cliente abituale

In base al comportamento dell’utente, mediante un algoritmo di matching (come fa Amazon quando consiglia libri o prodotti)  lo identifico e associo  (faccio il matching) ad uno specifico Profilo tipo. Ecco un esempio dell’algoritmo di collaborative filtering di Amazon. In questo post su Quora trovate alcune informazioni su come funzione il sistema di raccomandazioni di Amazon.

amazon-collaborative-fitering
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Siamo così in grado di pianificare  una serie di azioni (es. Promozioni, contenuti, offerte, consigli) e personalizzare così l’esperienza online del visitatore /Cliente sul mio sito/App/.

Esistono una serie di piattaforme di Behavioral Profiling, targeting e Scoring  che si basano proprio su questi concetti, applicabili in molti contesti per esempio per offrire pubblicità online sempre più mirata.

Alcuni esempi di 2 applicazioni differenti:

  • AudienceScience (che nel 2010 ha acquistato Wunderloop)  è una piattaforma di behavioral profiling utilizzata per erogare pubblicità contestuale, basata sul comportamento (behavioural advertising)
  • NetReveal, una piattaforma che permette di individuare potenziali azioni fraudolenti, basandosi proprio sull’analisi dei pattern e degli algoritmi

3. Personalizzazione basata sul concetto di omnicanalità (Connected customer)

In questo caso l’esperienza dell’utente diventa seamless, trasparente  rispetto al device /canale utilizzato. Si passa da un concetto di multicanalità a quello di omnicanalità, dove tutti i punti di contatto non solo sono bidirezionali (l’utente può comunicare spontaneamente sia ricevere comunicazioni) ma si parlano e sincronizzano tra di loro. Leggi cosa significa ominicanalità ed esperienza del cliente omnicanale in questo articolo  pubblicato su  CheFuturo

4. Personalizzazione predittiva

Basato sull’uso di tecniche predittive, che anticipano, disegnano futuri comportamenti dell’utente in base all’analisi di alcuni segnali deboli. Alcuni si basano su tecniche di intelligenza artificiali, reti neuronali e algoritmi genetici.   Leggete questo articolo sul futuro del Customer service, predittivo e personalizzato.

Un esempio interessante è quello del sito Stitch Fix che promette di “indovinare” i tuoi gusti di abbigliamento. Vedo che ora si rivolge unicamente alle donne; Ecco come funziona: copio e incollo i tre passi dal sito.

Screenshot 2015-06-19 16.33.51
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1. GET STARTED WITH A  PERSONAL STYLE QUIZ: Create a style profile so your personal stylist can get to know you

2. RECEIVE FIVE PERSONALIZED PIECES,  DELIVERED TO YOUR DOOR: Try on and discover styles hand-picked to fit you, your budget and your style.

3. KEEP WHAT YOU LOVE, SEND BACK THE REST: only pay for what you keep; your feedback makes your next experience even better!

Un tool:

  • la piattaforma di customer engagement di sitecore permette la personalizzazione predittiva. Leggete questo articolo per capire come funziona.

Conclusioni

Il mito della personalizzazione di massa, tanto caro ai Digital marketer di vecchia data che hanno letto libri come il the One-to-One future   e The One-to One FieldBook di Don Peppers e Martha Rogers,  e di CRM saranno contenti nel sapere che Tool e strumenti di marketing automation sono ormai alla portata di molte tasche, anche se nessun tool può sostituire il vero valore aggiunto, la capacità di analisi, di intuito e di valutazione dell’uomo.

 

 

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Archiviato in: Digital Marketing Etichettato con:digital experience marketing, IDC, online customer experience, personalizzazione online, sitecore

Riguardo a Leonardo Bellini

Leonardo Bellini, fiorentino di nascita e milanese d'adozione. Condivide su questo Blog contenuti, spunti e riflessioni sul marketing digitale. Tra i suoi progetti: Social Minds, co-fondatore del Social case history Forum, Autore di "Fare business con il Web" - Lupetti Editore.

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