E se non funziona? Da dove si parte per fare un “audit” del proprio relationship marketing?
Eh. E se non funziona o il CRM è troppo datato per essere aggiornato agilmente? Domanda tremendamente attuale. Il primo step di un buon audit è ricordarsi che il nostro know how è proprio lì sotto il naso, lì dove non indirizziamo le nostre energie e il nostro budget perchè tanto “hanno già comprato”. Il nostro parco clienti è il magma pulsante del nostro primo step di audit. È necessario studiare i parametri di segmentazione, come:
- Fatturato dell’azienda
- Zona geografica
- Cliente di ritorno
- Fascia di fedeltà
- Storico delle uscite temporanee dal contratto
- Struttura delle risorse dell’azienda
- Età anagrafica del C-Level Management
- Software/pacchetti in uso della concorrenza
- Grado di soddisfazione su servizi, prodotto, prezzo e assistenza
Questi sono solo alcuni dei parametri utili per iniziare a fare una segmentazione.
È poi necessario attivare survey telefoniche, eventi off line e digitali, campagne di email marketing etc per creare una reason why relazionale e iniziare, in maniera capillare, precisa e uniforme, la nostra raccolta dati.
Una volta ottenuta una massa di dati parametrizzata in maniera corretta, è possibile importarla nel proprio CRM e/o utilizzarla in processi di machine learning per ottenere delle statistiche utili a illustrare quali sono minus e plus della nostra azienda secondo i nostri clienti.
Uno step necessario è quello di fare un percorso simile per una porzione di nostri ex-clienti, per capire cosa ci ha portato a perdere la loro fiducia e una porzione di prospect con cui vorremmo lavorare ma con cui non siamo ancora riusciti a prendere realmente contatto.
In questo modo avremo tre diversi cluster attraverso cui leggere il valore della nostra azienda e tre punti di vista in cui immergerci per ridisegnare le nostre strategie aziendali.
Nel tuo libro ci sono tanti tanti esempi pratici e casi studio, un aspetto che ne aumenta esponenzialmente il valore, soprattutto perché spesso si tratta di esempi italiani, a cui è più facile relazionarsi o di cui è più semplice comprendere il contesto. Ce n’è uno a cui sei particolarmente legata e che vuoi raccontare al nostro pubblico?
Assolutamente sì. Ed è stato uno dei primi casi in cui “mi sono rotta la testa” e ho iniziato veramente a capire il valore del relationship marketing.
Ormai 12 anni fa, nell’epoca d’oro di Facebook (sembra una vita fa) mi occupavo di social media management per una serie di brand di moda fast fashion. Uno di questi brand era salito agli onori della cronaca per uno scandalo inerente alcuni lavoratori.
Il danno reputazionale era evidente: per correre ai ripari, il management ci chiese di procedere con una attività di advertising e pubblicità con una famosa radio italiana.
Le condizioni dell’emittente, per portare questa attività di PR anche sui social furono estremamente esplicite: in caso di commenti negativi, menzioni negative e/o attività di bad reputation, la radio avrebbe rimosso il contenuto anche se l’attività era stata già saldata. Inoltre sarebbe stato onere del social media management del brand risolvere, rispondere, discutere ogni tipo di commento negativo e preservare in ogni modo il posizionamento dell’emittente.
E naturalmente il prezzo era più alto rispetto ai pacchetti di PR standard.
Naturalmente lo svolgimento di questa attività di PR fu catastrofico: la pagina del brand di fast fashion fu inondata di commenti negativi; la pagina del brand radiofonico dovette nascondere il post promozionale e inserire altri topic di conversazione per distrarre gli utenti.
Molte blogger (all’epoca si chiamavano così) che avevano post con i nostri prodotti furono insultate gratuitamente via social senza aver fatto nulla.
E molti colleghi e colleghe social colsero l’occasione per gettare benzina sul fuoco per poter avere un paio di screenshot utili per scrivere l’ennesimo post di social-indignazione.
Cosa mi sono portata a casa da quella lunga notte di moderazione?
Il RM non è una bacchetta magica in ambiti in cui l’hype conversazionale è già stressato verso il basso. È un percorso lungo, che va organizzato prevedendo lo stimolo reazione/risposta per pianificare uscite one-to-many oppure operazioni standard sui “vecchi media” (ovvero quelli che non prevedono interazione diretta col pubblico).
Il relationship marketing ha un costo che non si limita al budget di advertising ma che, in maniera più grave, si ripercuote su tutta la filiera di operazioni marketing che una azienda deve mettere in campo per costruire una pipeline utile al business.
Adesso le previsioni: come cambierà il relationship marketing nel prossimo futuro? Quanto impatterà l’IA e come?
L’IA sta già impattando in maniera decisiva sul RM, ma prima di esporre la mia visione, vi condivido la posizione di ChatGPT sul tema:
“L’intelligenza artificiale (IA) sta già cambiando il modo in cui il relationship marketing viene concepito e implementato, e questa tendenza è destinata a continuare a evolversi nel futuro. Ecco alcune delle principali trasformazioni che l’IA sta portando nel campo del relationship marketing:
- Personalizzazione avanzata: L’IA permette alle aziende di raccogliere e analizzare enormi quantità di dati sui clienti in tempo reale. Questi dati possono essere utilizzati per creare profili dettagliati dei clienti e generare offerte personalizzate e messaggi di marketing. Ciò porta a una migliore esperienza del cliente e ad un aumento dell’efficacia delle campagne di marketing
- Automazione delle comunicazioni: I chatbot e gli assistenti virtuali basati su IA possono essere utilizzati per automatizzare le interazioni con i clienti. Questi strumenti possono rispondere alle domande dei clienti, assistere nella risoluzione dei problemi e persino guidare i clienti attraverso il processo di acquisto. Questo riduce la dipendenza dalle risorse umane per le comunicazioni di routine e migliora l’efficienza
- Analisi predittiva: L’IA può essere utilizzata per prevedere il comportamento futuro dei clienti. Ad esempio, l’analisi predittiva può aiutare a identificare i clienti che potrebbero essere inclini a lasciare l’azienda o quelli che potrebbero essere interessati a prodotti o servizi specifici. Queste previsioni consentono alle aziende di adottare un approccio proattivo nel mantenere e sviluppare relazioni con i clienti
- Miglioramento dell’esperienza del cliente: L’IA può essere utilizzata per migliorare l’esperienza complessiva del cliente. Ad esempio, i sistemi di raccomandazione basati su IA possono suggerire prodotti o contenuti pertinenti in base al comportamento passato del cliente. Inoltre, l’IA può essere utilizzata per raccogliere feedback e valutazioni dei clienti e adattare le strategie di marketing di conseguenza
- Automazione del marketing: L’IA può automatizzare molte attività di marketing, come l’invio di email, la gestione delle campagne pubblicitarie online e l’ottimizzazione dei contenuti. Ciò consente alle aziende di concentrarsi su strategie di marketing più strategiche e creative
- Analisi del brand sentiment: L’IA può analizzare i sentimenti espressi dai clienti sui social media e altrove online per ottenere un’immagine accurata delle opinioni dei clienti nei confronti dell’azienda e dei suoi prodotti. Queste informazioni possono essere utilizzate per apportare miglioramenti e adeguare le strategie di marketing.
In sintesi, l’IA sta cambiando radicalmente il modo in cui le aziende affrontano il relationship marketing, consentendo loro di fornire un servizio più personalizzato, automatizzato ed efficace. Tuttavia, è importante utilizzare l’IA in modo etico e rispettoso della privacy dei clienti per evitare possibili preoccupazioni legate alla sicurezza dei dati e alla trasparenza.”
La visione di ChatGPT è molto chiara: io mi permetto di aggiungere due note metodologiche.
L’intelligenza artificiale può essere usata dalle aziende per risparmiare ed efficientare.
Nel primo caso, le aziende, nel breve termine, saranno liete di risparmiare sulla content creation, sui servizi di help desk e assistenza, godendo di un effimero e potenzialmente dannoso risparmio economico.
Nel secondo caso, le aziende, nel breve termine stanzieranno budget di ricerca ad hoc per implementare progetti di IA utili ai propri obiettivi di business, risparmieranno alle risorse valide ore di attività manuali e permetteranno a professioniste e professionisti di avere più tempo per pensare e fare le cose con qualità.
L’intelligenza artificiale può diventare uno strumento predittivo utile a farci immergere in altri punti di vista, una risorsa fondamentale per ottimizzare i tempi delle attività di raccolta dati manuale.
Se usata nel modo corretto, affiancherà tutte le divisioni aziendali portando efficienza lavorativa. Se usata in modo miope farà risparmiare qualche migliaio di euro per un paio di anni, per poi far rendere conto certe aziende di essere rimaste al palo dell’innovazione di mercato.
Spero di essere stata esaustiva. Grazie per questo spazio!
Dopo anni come Revenue Manager per aziende nel settore dei servizi IT, ora è consulente senior in area tecnologie di marketing (martech), CRM e Customer Experience per Adv Media Lab e Italian Design Farm. Aiutando le aziende a progettare processi di vendita efficaci e usare la tecnologia per supportarli e renderli sempre più efficienti.
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