Ripensare la segmentazione dei clienti

Due sviluppi assicurano che in futuro non si lascerà nulla di intentato nel segmentare i clienti: Da un lato, i risultati della ricerca sulla psicologia comportamentale si stanno lentamente diffondendo nella pratica del marketing. Dall'altro, le norme legali sull'uso dei cookie stanno trasformando quello che prima era un marketing guidato dai dati in un marketing guidato dal cliente. Nel marketing orientato al cliente, la comprensione più completa possibile del cliente è di importanza centrale, in quanto è l'unico modo per creare un'esperienza olistica e personalizzata del cliente. Finora, lo sviluppo di una comprensione completa del cliente, o customer intelligence, si è basato principalmente sui dati delle interazioni e delle transazioni. Sebbene ciò consenta di modellare i segmenti, essi sono incompleti o non esaustivi. Manca il livello dei bisogni. Questo può essere integrato con i risultati dell'economia comportamentale e della psicologia comportamentale.

Cambio di paradigma: segmentazione dinamica e puntuale

Un marketing efficace richiede la segmentazione: non è una novità. Ma finora la segmentazione è stata effettuata solo sulla base di dati socio-demografici, dati di siti web ed eventualmente affinità generiche iniziali. Le dimensioni psicografiche o le previsioni sul comportamento futuro degli utenti sono modellate solo in minima parte e utilizzate ancora meno. È giunto il momento di cambiare paradigma: abbandonare la segmentazione ampia per passare a una segmentazione dinamica e mirata. La fusione delle seguenti discipline di analisi porterà al successo:

• Identity Resolution Generazione di identità utente consolidate e conformi alla protezione dei dati.
• Data Science L'analisi statistica e l'interpretazione dei dati esistenti e la derivazione di modelli e tendenze per lo sviluppo di modelli predittivi (predictive analytics).
• Scienza del comportamento L'arricchimento qualitativo dei dati raccolti con caratteristiche psicografiche (in particolare bisogni fondamentali e modelli decisionali rilevanti)

La segmentazione intelligente dipende dal collegamento di due serie di dati. I dati del sito web forniscono informazioni sul comportamento degli utenti in termini di ricorrenza, frequenza o impegno. I dati del database forniscono informazioni sulla storia dei clienti (transazioni, CLV, resi o qualità dei clienti).

Questi database sono collegati tra loro da un identificativo (di solito un indirizzo e-mail). In questo modo è possibile sviluppare segmenti intelligenti.

Economia comportamentale nella segmentazione

Il collegamento dei due database consente di arricchire i profili e i segmenti con le caratteristiche che, secondo le attuali scoperte dell'economia comportamentale e della psicologia comportamentale, sono responsabili di oltre il 95% delle decisioni: quelle a livello di bisogni.

L'interdipendenza tra psicologia e tecnologia di marketing è, bizzarramente, tanto chiara quanto sconosciuta.

Un esempio noto dimostra ancora bene il dilemma dei dati: Ozzy Osbourne e il Principe Carlo non differiscono per le loro caratteristiche socio-demografiche (maschio, britannico, >70 anni, molto ricco, grande residenza di campagna, ecc.) Possono quindi lasciare nel negozio profili di interazione comparabili. Tuttavia, difficilmente potrebbero essere più diversi in termini di personalità ed esigenze. Una logica di approccio puramente basata sui dati deve quindi quasi fallire.

La dimensione dei bisogni è quindi il nuovo criterio decisivo per il successo della progettazione dei customer journey e, soprattutto, un criterio che finora non è stato quasi mai considerato. Il fatto che non sia ancora sulla bocca di tutti si spiega da un lato con il fatto che i risultati della ricerca vengono messi in pratica solo gradualmente. Dall'altro, è anche dovuto alla complessità di attingere a questo livello, che non va sottovalutato.

Due modi per rivolgersi ai clienti su base psicologica

Un approccio psicologico al marketing incentrato sul cliente può essere realizzato in due modi diversi: concettualmente e automaticamente.

1. L'approccio concettuale è un approccio empatico e basato sui dati. Esperti come un customer journey manager, che ha una vasta conoscenza dei clienti e competenze psicologiche, aggiungono caratteristiche psicografiche ai pubblici o ai segmenti esistenti.
2. L'approccio automatizzato è attualmente ancora in fase iniziale. Le start-up innovative, come Behamics in Svizzera, stanno già dimostrando che gli algoritmi di apprendimento automatico possono essere utilizzati per fornire trigger psicologici in modo molto efficace. Tuttavia, nella progettazione dei trigger sono necessarie anche conoscenze psicologiche e deve essere chiarita l'interazione tra i sistemi.

Indipendentemente dalla strada scelta, la catena di conversione dei bisogni umani può dispiegare la sua efficacia nell'interazione tra dati e psicologia.