Denis Baldi – classe 1975, specializzatosi poi sui temi del marketing e Customer relationship management e gestione integrata del cliente, ha collaborato con diverse aziende nel settore dell’analisi dei dati finalizzati alla brand e web reputation, al monitoraggio dei nuovi media.
Scopri come fare cross selling “evoluto” attraverso algoritmi di raccomandazione e personalizzazione per aumentare le vendite e fidelizzare il cliente.
Come per ogni strumento di marketing, anche il cross selling vede un’evoluzione nella sua applicazione. Grazie all’uso sempre più massiccio e capillare dei CRM e dell’intelligenza artificiale, le strategie di vendita possono contare su un “cross selling evoluto”.
La differenza rispetto al passato è il cambio di prospettiva. Non è più sufficiente mostrare all’utente un semplice prodotto correlato o di qualità superiore, come avviene per l’upselling. È necessario suggerire la proposta migliore per lui e in quel preciso momento.
L’obiettivo del cross selling, oggi, non è più solo “aumentare le vendite”, ma si amplia verso nuovi goal. Come, ad esempio, migliorare la soddisfazione del cliente, aumentare il suo ciclo di vita e incrementare il valore dei suoi acquisti.
Algoritmi di raccomandazione e logiche di cross selling
Il cross selling e l’upselling sono due formule per convincere il cliente ad acquistare più prodotti oltre a quello selezionato. Il risultato sarà un maggior valore medio dell’ordine (AOV), una migliore esperienza d’acquisto e una maggiore fidelizzazione dei clienti.
Il nodo centrale è la coerenza, cioè suggerire prodotti correlati o complementari a quelli selezionati dall’utente. Concentrandosi sul cross selling, sono quattro gli algoritmi fondamentali.
Il primo è la formula “Spesso comprati insieme”. Si tratta di una tecnica che consiglia altri prodotti di pari livello strettamente correlati a quello desiderato e forniscono un valore aggiunto in termini di tempi di ricerca.
Generalmente, si tratta di un prodotto della stessa marca. Se si acquista un libro, ad esempio, l’algoritmo suggerirà testi dello stesso autore.
Differente è la formula “i clienti hanno comprato anche”. In questo caso i prodotti consigliati non devono necessariamente appartenere allo stesso brand, ma alla stessa categoria. Cioè, il bene suggerito deve rientrare nelle preferenze dell’utente. La leva non è la notorietà del brand, ma la volontà di offrire un’esperienza personalizzata.
“Potrebbe anche piacerti” è una delle tecniche di cross selling in cui si deve “osare”, bilanciando, però, la coerenza delle proposte con la volontà di voler promuovere nuovi prodotti.
È un algoritmo che consente di proporre prodotti di tendenza sfruttando la FOMO (acronimo di Fear Of Missing Out). Si fa leva sulla “paura di perdersi qualcosa”. E quel “qualcosa” è un’esperienza gratificante o divertente.
Infine, la tecnica del cross selling nella pagina di pagamento. Prevede di suggerire prodotti aggiuntivi all’utente mentre è nella pagina del carrello ed è in procinto di completare il pagamento.
Qui, l’utente si trova nel picco emotivo di intenzione d’acquisto e agisce di impulso: vedendo altri articoli inerenti a quelli selezionati ed economicamente convenienti, sarà più propenso ad aggiungerli al carrello.
Quali sono le differenze tra cross selling e upselling?
La prima fondamentale differenza è la direzione della proposta. Il cross selling si muove orizzontalmente poiché vengono suggeriti prodotti di pari livello e differenti rispetto a quello selezionato, seppur correlato.
L’upselling, invece, si muove verticalmente e consiste nel consigliare al potenziale cliente una soluzione più costosa, ma più performante, del prodotto selezionato. Ne sono un tipico esempio i piani di suite AI, in cui sono presenti generalmente tre soluzioni, dalla base al premium.
Anche il loro impatto sui ricavi è differente. Il cross selling incide sul numero dei prodotti venduti per transazione, prendendo in causa la metrica del Customer Lifetime Value (CLV). L’upselling, viceversa, incide sul margine – maggiore – ricavato dalla singola vendita. Qui, il parametro di riferimento è l’Average Order Value (AOV).
Anche il timing in cui applicarli è diverso. Il cross selling funziona quando l’utente è in procinto di acquistare un bene, quindi nella fase bassa del funnel. L’upselling funziona meglio nella fase di decision, appena prima di procedere con l’acquisto.
Infine, la leva emotiva differente. Nel primo si punta a una percezione di completezza tra prodotto principale ed accessori. La seconda sul desiderio di ottenere un prodotto di maggior valore e funzionalità.
Cos’è il portale clienti e perché è fondamentale
Come usare i dati storici per previsioni mirate?
Il primo step, essenziale, è quello di dotarsi di un data base sugli acquisti effettuati dai propri clienti in modo da mappare comportamenti, bisogni e preferenze.
Non si tratta solo di analizzare a livello base se “chi ha comprato X ha acquistato anche Y”. Occorre determinare un insieme di combinazioni di prodotti che rende più performante il cross selling.
Oggi più che mai è possibile sfruttare i dati storici grazie all’intelligenza artificiale, capace di individuare pattern ricorrenti nell’enorme base dati aziendale. Tali pattern sono fondamentali per effettuare analisi predittive che stimano con molta precisione la probabilità che un singolo cliente acquisti un determinato prodotto complementare.
Ad esempio, può essere compiuta l’analisi RFM (Recency, Frequency and Monetary value). Serve per disegnare un rank dei clienti in base alla frequenza e al valore di ogni singola transazione. Sulla scorta dei risultati si potranno pianificare gli annunci di cross selling.
Infine, il tempo. L’analisi dello storico consente di stimare quando la ricettività degli utenti è più alta, per sapere “quando proporre” e non solo “cosa proporre”. Ma per timing, si è visto significa anche capire con quali prodotti funziona meglio il cross selling e quando l’upselling.
Perché personalizzare l’offerta in tempo reale?
Secondo una recente guida di Shopify, la personalizzazione nei messaggi di marketing è in grado di generare fino al 25% del fatturato totale di un brand. Inoltre, ben 62% delle persone intervistate abbandonerebbe un marchio se non gli facesse vivere un’esperienza personalizzata.
Sta tutta qui la ragione del perché offrire in tempo reale un’offerta personalizzata. Le tecniche di cross selling e di upselling devono essere inevitabilmente legate alle ricerche correnti dell’utente.
Proporgli prodotti selezionati tempo prima o, addirittura, non in linea con le sue liste preferite annulla di fatto gli algoritmi di marketing. E, ancora peggio, genera insoddisfazione e frustazione nell’utente che andrà certamente a cercare in rete soluzioni alternative.
Anche nel marketing, come nella vita, vale la regola del “qui e ora”.
Adv Media Lab affianca le aziende per pianificare strategie di vendita di cross selling e upselling in ottica di personalizzazione e fidelizzazione dei clienti.
Se desideri restare aggiornato sulle tecniche più evolute di vendita incrociata e aumentare il fatturato, rivolgiti ai nostri consulenti. Saranno lieti di poterti offrire il loro supporto.
Denis Baldi classe 1975, laureato in Storia con indirizzo orientale, specializzatosi poi sui temi del marketing e Customer relationship management e gestione integrata del cliente presso la scuola di formazione di confindustria di Modena e Reggio, ha costantemente ampliato la sua formazione con corsi di formazione in Professional Datagest poi in SDA Bocconi su argomenti legati alla comunicazione, pubblicità e sales management.
