Big Data Analytics: come prevedere le esigenze dei clienti?

Lo scopo di ogni attività imprenditoriale è quello di generare guadagni, accrescere il proprio volume di vendite e soddisfare continuamente le esigenze della clientela.

Come fare per creare continuamente valore aggiunto per la clientela e, al contempo, migliorare i propri risultati economici di bilancio? I Big Data sono un tool molto interessante per il proprio business dato che consentono di valutare le esigenze dei consumatori.

Consentono all’azienda di fissare obiettivi coinvolgendo numerose competenze umane e tecnologiche.

In questa guida ci proponiamo di capire come un’impresa di qualsiasi dimensione possa essere in grado di prevedere le esigenze della clientela potenziale mediante l’implementazione di una strategia di Big data analytics.

Big Data: 3 Steps per prevedere i bisogni dei clienti 

Implementare una strategia di analisi dei Big Data significa avere la possibilità di trarre tante preziose informazioni che consentono di creare innovazione e prevedere i modelli di comportamento della clientela aziendale. In questo articolo focalizziamo l’attenzione sui 3 principali steps da seguire per capire le esigenze della clientela e per creare valore aggiunto.

1. Segmentare i consumatori: Cos’è un profilo cliente e come crearlo?

Il primo step è quello di capire chi sono i nostri clienti: l’analisi dei Big Data aiuta a comprendere il profilo della clientela potenziale ed attuale.

Profilare la clientela consente di pervenire ad una descrizione generale delle varie categorie di consumatori che hanno interesse all’offerta commerciale.

Tutte le informazioni sui modelli di consumo e sulle abitudini di acquisto dei clienti possono essere utilizzate per scopi di marketing e di pubblicità.

La creazione di segmenti di mercato consentono alle aziende di vendere prodotti in modo più “mirato” risparmiando risorse da investire in pubblicità. Segmentare e capire le esigenze dei clienti è la chiave del successo commerciale di ogni azienda.

Ogni profilo cliente contiene informazioni preziose: variabili anagrafiche, reddito medio, abitudini di acquisto, modelli di comportamento, etc. etc.

Le variabili demografiche sono uno degli indicatori principali che rivelano informazioni interessanti inerenti l’età, sesso, stato di famiglia, impiego e reddito. Questi dati aiutano ad avere un quadro olistico sulla personalità del cliente e sui suoi bisogni primari.

Non solo, ogni impresa dovrebbe espletare analisi più avanzate e acquisire informazioni aggiuntive come:

• Interessi
• Stile di vita,
• Obiettivi personali,
• Abitudini di consumo dei contenuti,
• Cosa influenza le decisioni di acquisto della clientela etc. etc.

La raccolta di dati consente ad ogni unità business di creare un database che deve essere aggiornato costantemente mediante:

• Esportazione di dati della clientela da tutti i canali online disponibili (E-mail, sito Web, social media, app mobili);
• Esportazione di dati dei clienti dai canali offline (campagne di direct mailing, dati relativi a visite di negozi fisici, utilizzo di carte fedeltà, partecipanti all’evento, ultimi acquisti in negozio etc. etc.);
• Importazione di tutti i dati in un unico hub (sistema CRM interno, un data warehouse o un software speciale per l’analisi di big data);
• Data mining dei clienti inteso come processo informatico utile per organizzare gli insiemi di dati e presentarli in forma facilmente comprensibile (grafici);
• Utilizzare i dati dei clienti raccolti in campagne di marketing e pubblicitarie mirate;
• Aggiornare regolarmente i profili dei clienti per essere a conoscenza di eventuali cambiamenti nelle loro preferenze di acquisto.

Ricorda che un database aggiornato di dati aiuta ogni impresa a capire il profilo di ogni cliente: tramite gli strumenti di analisi dei big data, le aziende possono implementare la propria strategia di marketing e le campagne promozionali.

2. Come creare valore per i clienti grazie all’utilizzo dei Big Data

I Big Data sono uno strumento di analisi efficace per comprendere le preferenze del cliente: conoscendo le loro reali esigenze aiutano ogni azienda a costruire un vantaggio competitivo duraturo nel tempo.

Ricorda che per creare valore per i consumatori bisogna saper rispondere ai seguenti quesiti:

• Cosa li rende più contenti e soddisfatti quando acquistano i nostri prodotti?
• Sono disposti a pagare un “plus” per i prodotti offerti?
• Perché scelgono il nostro marchio?
• Come crea valore il nostro brand rispetto a quello della concorrenza?

Le risposte fornite dall’analisi dei Big data possono aiutare a migliorare l’offerta di prodotti e servizi e, persino a creare nuove linee produttive o erogare servizi nuovi rispetto a quelli già offerti.

3. Come offrire una shopping experience unica alla clientela?

Una volta che si hanno tutte le informazioni necessarie, ogni impresa è in grado di creare e “confezionare” una shopping experience che sia unica e “mirata” a soddisfare le esigenze della clientela. Ciò permette ad ogni impresa di instaurare una relazione di fiducia tra impresa e clientela.

Questo, a sua volta, si traduce in un incremento del giro d’affari per l’azienda, la quale è in grado di costruire un vantaggio competitivo di medio-lungo termine e di “sbaragliare” la concorrenza.