Come è noto, i software di CRM (Customer Relationship Management) sono uno strumento fondamentale per gestire, analizzare e quindi ottimizzare i rapporti con i clienti e prospect. Grazie a questi sistemi, è possibile raccogliere tutte le informazioni relative alle interazioni con lead, prospect e clienti, tracciando le diverse interlocuzioni storiche e integrandole in un unico canale.
Utilizzare un software CRM è ormai un must-have per ottimizzare i rapporti con la propria base clienti (e non solo) ed è la base per aumentare i tassi di fidelizzazione, ma non è più abbastanza.
Il concetto di CRM enrichment va proprio nella direzione di arricchire i dati presenti nel CRM con altre informazioni, provenienti da canali online e offline, più o meno innovativi. Alcuni esempi sono:
- dati provenienti dai profili social (entro i limiti normativi di un corretto trattamento dei dati);
- informazioni di dettaglio dell’azienda (nel caso in cui si tratti di un business B2B);
- propensione all’acquisto ed altre eventuali tipologie di score basate su analisi predittive.
Già dagli esempi fatti, è chiaro come l’attività di CRM Enrichment possa essere di estremo valore sia in ambito B2B sia in ambito B2C. Conoscere meglio i propri clienti passa proprio attraverso questa attività. In tal modo, una volta suddivisa la base in micro-cluster, sarà anche possibile avviare una serie di azioni più o meno automatizzate, personalizzate sulle esigenze del cliente o del prospect.
Arricchire il CRM con i first-party data
Prima di approfondire quali siano le tipologie di informazioni con cui è possibile arricchire il CRM, è interessante sottolineare che i dati contenuti nel CRM possono essere propriamente i cosiddetti first-party data (cioè dati di prima parte). I first-party data sono dati di proprietà dell’azienda stessa, raccolti tramite call center, siti internet, app o altri asset digitali o meno. Questi dati sono e saranno sempre più importanti, in quanto il legislatore ha recentemente definito che è possibile raccogliere dati se e solo se è presente il consenso dell’utente stesso.
CRM Enrichment: esempi e strumenti
Nell’ambito dell’arricchimento dei dati del CRM, si potrebbero citare molti esempi.
Di seguito, se ne citano quattro:
- Dati di comportamento sul sito: un primo caso è la raccolta dei dati sull’analisi del comportamento degli utenti sul sito. Questo aspetto è determinante per comprendere quali lead o prospect potrebbero essere più propensi ad acquistare (ad esempio quali clienti hanno sfogliato il catalogo prodotti o hanno inserito dei prodotti nel carrello);
- Integrazione dei dati con le piattaforme di Advertising: un esempio molto chiaro di questa attività è lo strumento Customer Match di Google Ads. Customer Match consente di utilizzare i dati online e offline per raggiungere e coinvolgere nuovamente i clienti sulla rete di ricerca, a partire da una lista di clienti sul CRM. Zoho CRM, inoltre, è uno strumento che accelera questa integrazione, facilitando l’esportazione dei dati su Google Ads e dando la possibilità di visualizzare direttamente i risultati delle campagne di advertising;
- Integrazione degli alternative data (dati alternativi): sia in ambito B2B che B2C, come accennato, porta grande valore utilizzare anche fonti alternative per completare le schede dei nostri clienti. Questo tipo di arricchimento prevede l’uso di dati di terza parte come ad esempio i dati dai social. Quindi un’azienda B2B grazie ai dati di LinkedIn potrebbe completare il profilo di un contatto arricchendolo con: il job profile, le dimensioni dell’azienda, il settore, il numero dipendenti ecc…. e può mantenerli sempre aggiornati predisponendo dei refresh programmati. Altri database molto utili per arricchire dati sono ad esempio: Atoka e Crunchbase.
- Dati di acquisto e vendita offline: integrare il mondo online e il mondo offline è essenziale per comprendere a 360 gradi il comportamento dei consumatori, nell’ottica di omnicanalità.
Dall’arricchimento dei dati al lead scoring
Che cosa significa attribuire un punteggio ad ogni lead? Con il termine lead scoring si fa riferimento semplicemente all’attribuzione di un punteggio a ogni potenziale cliente sulla base del relativo valore percepito per l’azienda. Ciò che è ovviamente più interessante è come lo score viene determinato, se a partire da elementi deterministici, come ad esempio il profilo demografico del cliente, o a partire da elementi legati alle tipologie di interazioni avute con il brand.
È chiaro che più lo score partirà da una base di informazioni ricca, con dati eterogenei e provenienti da diversi ambiti, più sarà in grado di predire in maniera più accurata la possibilità di quel lead di trasformarsi in prospect e poi eventualmente effettuare l’acquisto.
Le possibilità di lead scoring dipendono ovviamente dalla tipologia di business a cui si fa riferimento, ad esempio business meno digitali o orientati prevalentemente al mercato B2B possono far più fatica a reperire le adeguate informazioni. Ciò non toglie che sia necessario lavorare in questa direzione.
Il lead scoring è il primo passo per poi avviare attività di lead nurturing. Con questa espressione si fa riferimento ad attività di web marketing funzioni ad instaurare una relazione con il lead, attraverso i canali web che possono essere più congeniali.
Qualità e Pulizia dei Dati
Spesso l’abbondanza di fonti e di dati può portare ad effetti negativi e a letture errate delle informazioni. Pertanto un buon processo di CRM Enrichment deve prevedere anche una Data Quality Policy. Nel momento in cui si decide di integrare una fonte di arricchimento è fondamentale, oltre a capire e a mappare tutti gli elementi di valore per l’azienda, definire per ogni fonte una politica ciclica di controllo e verifica.
I vantaggi del CRM Enrichment
Per concludere, procedere con attività di arricchimento dei dati sul CRM porta incredibili vantaggi, che si tramutano in conoscenza più profonda dei lead e dei prospect e ottimizzazione delle attività di vendita. Ciò significherà anche, nel medio periodo, fidelizzazione dei clienti e miglioramento quindi dei tassi di retention.
