Nell’era digitale e della cosiddetta omnicanalità, proporre una customer journey idonea a massimizzare l’ingaggio dei clienti risulta una sfida per il marketing. Oggi la soluzione si trova nella Next Best Action (NBA), che in italiano chiameremmo la “migliore prossima azione”.
Il concetto è semplice: per ogni interazione con un cliente, si valutano i modi di rispondere. Questi modi sono le possibili prossime azioni. La sfida sta nel decidere, tra queste, quali siano le migliori.
Il concetto deriva da una strategia dell’aviazione militare, elaborata da un consigliere del Pentagono nella seconda metà del ventesimo secolo, basata sulla seguente domanda: come anticipare la mossa del mio avversario e rispondere al meglio? Trasposto in un contesto di competizione economica dove il target non è più l’aereo nemico ma il nostro cliente, la NBA risulta indispensabile per tutte le aziende che desiderano migliorare la journey dei loro clienti.
Mettiamoci nei panni di un cliente che si interfaccia con l’e-commerce di due aziende di abbigliamento. Come cliente, sono alla ricerca di una giacca gialla che rientri nella mia forbice di prezzo.
Inizio con l‘azienda 1. Scrivo la mia richiesta nella barra di ricerca e mi ritrovo con una pagina di risultati molto ampia. Faccio click sul primo risultato, non mi convince. Torno indietro, e guardo così una serie di prodotti, ed ogni volta che non mi convincono faccio un passo indietro. Ad un certo punto abbandono.
Vado sul sito dell’azienda 2. All’inizio mi ritrovo a fare esattamente gli stessi passi di prima: ricerca sulla barra, click su un primo prodotto, che non mi convince. Questa volta però, il sito interagisce con me. Mi propone: “Questo prodotto non ti soddisfa? Potresti dare un’occhiata a questi altri!” proponendomi dei link a dei prodotti dello stesso colore/forma/brand. Sembra probabile che la mia esperienza con la seconda azienda sarà più lunga e mi porterà a comprare la giacca ideale dal suo sito.
La differenza tra i due siti può essere riassunta così:
Semplicemente: uno ha una strategia di Next Best Action, l’altro no.
Non sembra difficile capire quale esperienza sia la più desiderabile. L’azienda 1 ha immaginato l’esperienza per un cliente che ha tempo di cercare ed è aperto ad altre possibilità di prodotti da comprare. In questo caso, la specificità di ogni cliente non è presa in considerazione. Invece nel sito web dell’azienda 2, il cliente è “pensato” prima di sviluppare il sito.
In sintesi, avere una strategia NBA significa farsi le seguenti domande:
La strategia NBA non si applica solo al livello della definizione del sito web di un’azienda. Riguarda qualsiasi canale in cui si stabilisca un contatto diretto con i clienti e viene integrata a monte della definizione delle azioni verso il customer.
In altre parole, la NBA orienta la strategia di marketing. In effetti, come pensare alla migliore customer experience (UX) se la strategia globale è product-centric, cioè guidata dal servizio o prodotto da vendere? La strategia NBA può invece essere implementata quando la strategia globale è customer-centric, dunque indirizzata da cosa può volere il cliente e dalle sue possibili reazioni alla UX proposta.
Nel primo caso, la domanda primaria che viene fatta è: “Ho una campagna per un determinato prodotto o servizio, quali sono i possibili clienti?”. Nel secondo caso, la domanda è la seguente: “Di cosa hanno bisogno i miei possibili clienti? Cosa possiamo proporre per migliorare il loro ingaggio verso di noi?”. Capire il cliente prima di proporgli un prodotto o servizio diventa la priorità numero uno.
L’importante nella raccolta dati è creare una vista unica sul cliente a 360°, e per fare ciò una molteplicità di fonti è fondamentale. I dati possono essere raccolti secondo tre tipologie:
I dati relativi alla customer journey sono indispensabili per costruire l’identikit del cliente. Però, la customer journey è stata messa in discussione dalla cosiddetta omnicanalità. In effetti, l’analisi tradizionale presuppone che i passaggi seguiti dal cliente per raggiungere la “loyalty” verso l’azienda siano un processo lineare. Le cinque fasi tradizionali (awareness, consideration, familiarity, purchase, loyalty) si susseguono in maniera consequenziale. Però questo tipo di funnel non è valido con una strategia NBA perché il numero di touchpoint con cui il cliente entra in contatto sono aumentati esponenzialmente, e non tutti i touchpoint sono controllabili.
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Ma di fatto ai clienti non importa che le infrastrutture dei canali siano divise in dipartimenti. L’importante è interagire con loro in modo fluido su qualsiasi canale senza perdere alcun elemento delle altre interazioni. I dati relativi ai canali, e quindi ai customer, risultano fondamentali. Perciò un’architettura delle informazioni (IA – Information Architecture) organizzata e accessibile a tutti i livelli diventa indispensabile.
Prima di implementare una strategia NBA, due domande sono da farsi:
La strategia NBA non può essere implementata senza un approccio cross-functional tra i dipartimenti, basato su dati integrati, cioè una visione unificata di dati provenienti da diverse sorgenti.
Come menzionato prima, la sfida della NBA risulta in un approccio al cliente contrario a quello del marketing “tradizionale”: esigenze e desideri del target sono identificati prima di lanciare una campagna. In questo senso, i dati relativi al comportamento passato dei clienti permettono di costruire previsioni su un possibile futuro. Per determinare quali customer hanno più probabilità di essere sensibili ad un certo messaggio, viene in aiuto il machine learning.
Tutto parte dall’analisi dei bisogni, grazie al data mining, cioè l’esplorazione ed analisi di grandi quantità di dati già strutturati per scoprire dei pattern significativi. La clustering analysis è uno degli esempi più noti del data mining e risulta molto rilevante per la strategia NBA. Secondo il loro comportamento passato, i customers di un database possono essere segmentati e ricevere dunque specifiche promozioni. Più precisamente, una strategia NBA potrebbe essere basata sulla profilazione di ogni cliente nel database, con estrapolazione delle informazioni più interessanti che ne facilita la lettura per il data analyst.
Implementare una strategia NBA richiede una rivoluzione nel mindset aziendale su due punti: