Quanto è davvero possibile prevedere le esigenze di un cliente? E quali comportamenti ci suggeriscono le sue reali intenzioni? Per chi lavora nel marketing, queste sono domande ricorrenti che interessano gli addetti di oggi come quelli di ieri. La differenza sta nel fatto che il numero di azioni compiute da un consumatore oggi è enormemente maggiore rispetto al passato.
Un flusso di dati in costante crescita sia in portata sia in varietà. Pensiamo a quante delle operazioni che, fino a qualche anno fa, svolgevamo in maniera analogica (via posta, in filiale), o al massimo telefonica, oggi siamo in grado di compiere con un’app: l’aggiornamento dei dati del nostro profilo, il pagamento di una bolletta, il cambio di un piano tariffario.
Oggi è prassi comune compiere questo tipo di operazioni con il nostro smartphone, in una manciata di tap. Sono proprio queste operazioni a caratterizzare fortemente il nostro profilo cliente, delineando un quadro sempre aggiornato delle nostre abitudini.
Quadro utile ai brand che amiamo (ma anche ai rompiscatole) per offrirci un servizio personalizzato, puntando sulla similarità delle nostre abitudini con quelle di persone a noi affini. E così, con pochi tap, un brand è in grado di suggerirci un’offerta che “potrebbe interessarci”… qualche volta ci azzeccano!
Ma le operazioni che compiamo sono estremamente preziose per i brand anche per anticipare le nostre mosse o, almeno, per non farsi trovare impreparati.
È il caso di un importante Brand che Like Reply ha avuto il privilegio di supportare. Siamo nel settore dell’energia. Sono tante le operazioni che si compiono per la gestione ordinaria e straordinaria del proprio contratto. L’obiettivo era quello di valorizzare questo patrimonio dati per ridurre il churn, il tasso di clienti che abbandonano il brand dismettendo il contratto: uno di quei lavori ideali per i nostri Data Scientist, uno di quei lavori per i quali gli amanti dei dati (e della statistica) si sfregano le mani mentre racconti loro della sfida da compiere.
Quali dati, quali comportamenti rappresentano un effettivo predittore dell’intenzione di cancellare un contratto? L’invio di un reclamo è comunemente associato a questa intenzione, ma è spesso già troppo tardi per recuperare il cliente e, inoltre, è un tipo di pratica utilizzata da pochi (sempre meno). In ogni caso, in Like Reply ci piace farci guidare dal dato! E, tra tutte le correlazioni statistiche che abbiamo analizzato, una fra tutte spiccava: l’autolettura; sì, l’azione che si fa per dichiarare i propri consumi.
I clienti che interrompono questa pratica mensile sono quelli che hanno la maggiore probabilità di cancellare il proprio contratto. Intuitivo, giusto? Ma la probabilità di churn più elevata ce l’hanno quei clienti di media e lunga data che non hanno mai compiuto quest’azione e che decidono di iniziarla… non molto intuitivo, vero?
Il successivo tassello è stato quello di attivare delle campagne di marketing automation in grado di intercettare l’elemento predittivo e di far scattare un contatto di caring rapido e diretto.
Com’è andata? Le campagne di caring hanno avuto un open-rate superiore al 50% e, soprattutto, intercettando per tempo l’intenzione del cliente, siamo riusciti a ridurre il churn di oltre il 5%. Dunque, interpretare le intenzioni di un cliente è possibile, basta indovinare oppure chiedere ai dati!
Anche oggi abbiamo svangato un altro lunedì, ci meritiamo la nuova playlist I LIKE MONDAYS #05
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