La scorsa settimana abbiamo analizzato i primi due elementi da tenere in considerazione per la raccolta dei “soft data”, necessari ai fini della profilazione personale del cliente. Guardiamo ora agli ultimi due punti di contatto e fonti di dati da non sottovalutare per un’efficace strategia di customer engagement.
NEGOZIO
Chi pensa che l’analisi dei comportamenti e delle attitudini del consumatore abbia solo a che fare con gli aspetti digitali della relazione, sbaglia sicuramente. Il negozio fisico è sempre stato – e continua ad essere – uno dei luoghi primari di interazione tra brand e cliente.
Grazie ai sistemi di riconoscimento biometrico e di pattern audio è oggi possibile rilevare le emozioni e lo stato d’animo del cliente. Per esempio, la tecnologia di riconoscimento facciale e i sensori GSR possono essere usati per mostrare:
- Le aree del negozio maggiormente visitate;
- Se e quando i clienti si sentono stressati o perdono interesse;
- Quali prodotti o elementi sono più appetibili;
- Quali reazioni emotive sono in grado di generare la vetrina o il design del negozio.
INTERFACCE CONVERSAZIONALI
I cosiddetti chatbot al momento sono impiegati esclusivamente come strumenti di customer service per rispondere a semplici domande e fornire una guida in aree molto limitate, ma hanno il potenziale per diventare qualcosa di molto più importante e disruptive.
Se viene loro assegnata la qualifica di “intervistatori virtuali”, possono diventare un nuovo strumento per realizzare ricerche di mercato, di tipo quantitativo – attraverso questionari strutturati – e qualitativo – attraverso domande aperte.
Ciò che è importante sottolineare è che le property online e offline di un Brand possono offrire molte più informazioni di quante già ne raccogliamo, e queste informazioni possono aiutarci a costruire un’immagine del cliente come persona, piuttosto che semplice consumatore.
Inoltre, utilizzare tecniche di intelligenza artificiale per analizzare questi soft data permette di costruire modelli predittivi del comportamento e delle preferenze di ciascun cliente. Quindi, applicare questi modelli predittivi al content delivery system permette di offrire comunicazioni ed offerte personalizzate, oltre a esperienze uniche, basate sulle caratteristiche personali ed emotive, portando così il marketing one-to-one a un livello successivo. Quello che consente – finalmente – di migliorare il customer engagement.