La segmentazione RFM, guidata da intelligenza artificiale, migliora i tassi di retention

Lavorare sulla retention con un approccio RFM AI-based può abilitare gli operatori e-commerce a individuare i propri clienti migliori in tempo reale?

Negli ultimi anni, i team di marketing delle aziende del settore retail hanno cercato di sfruttare i dati dei clienti per migliorare le campagne e le conversioni. La segmentazione dei clienti si è dimostrata un modo efficace per ottenere la personalizzazione dei messaggi e migliorare il targeting.

Tuttavia, la segmentazione tradizionale dei clienti presenta numerose sfide legate alla qualità e alla gestione dei dati, che possono portare a decisioni sbagliate e a sprechi di budget per il marketing. È qui che le tecnologie di intelligenza artificiale (AI) come Machine Learning (ML) e Deep Learning (DL), entrano in gioco come abilitatori di un nuovo approccio più efficiente.

AI-driven customer segmentation: come ottenere audience omogenee

Quando si aggiunge l’intelligenza artificiale all’analisi dei dati, il targeting dei clienti diventa più preciso, dinamico e in grado di aumentare le conversioni. Grazie agli algoritmi di machine/deep learning (ML/DL), è possibile analizzare i dati dei clienti in modo più approfondito e generare risultati sui segmenti mirati. È inoltre possibile utilizzare queste informazioni per automatizzare campagne di marketing personalizzate per ciascun gruppo.

Questo approccio genererà risultati superiori rispetto alle campagne di marketing tradizionali basate sull’analisi manuale.  Ad esempio, le soluzioni AI personalizzate possono eliminare i pregiudizi umani nell’analisi dei dati e identificare tendenze e modelli nascosti a cui non si era mai pensato prima.

Le sfide principali della segmentazione dei clienti sono, però:

• Qualità dei dati – Uno dei problemi principali della segmentazione dei clienti è la qualità dei dati. Molti database di marketing non vengono mantenuti o puliti regolarmente, e i dati imprecisi nei sistemi di origine di solito si traducono in una scarsa qualità della segmentazione;
• Gestione dei dati – Una segmentazione efficace dei clienti si basa sull’etichettatura dei dati con termini e frasi precise. Molti utenti che inseriscono i dati nei sistemi non comprendono le definizioni di segmentazione e le utilizzano in modo errato. Gli utenti dei database devono essere addestrati a comprendere i diversi segmenti di clienti identificati, i dati effettivi nei segmenti che le categorizzazioni rappresentano e quando utilizzare la segmentazione dei clienti corretta per gli scenari di analisi appropriati;
• Impiego di tempo – L’identificazione del pubblico target, l’analisi dei dati di ricerca e lo sviluppo di campagne pubblicitarie richiedono una notevole quantità di tempo; non solo, non si tratta di un’attività one-shot ma deve essere ricorrente. La maggior parte delle piccole aziende utilizza la segmentazione del mercato per identificare i clienti target. La market segmentation comporta lo sviluppo di profili di clienti basati su dati demografici, comportamentali, tecnologici e di altro tipo. I responsabili del marketing stabiliscono, quindi, se il loro pubblico target è sufficientemente ampio da generare entrate significative. Successivamente, si dedicano alla ricerca di canali che li aiutino a raggiungere la loro base di clienti principali.

I vantaggi della segmentazione automatica guidata dall’intelligenza artificiale

L’utilizzo dell’intelligenza artificiale per clusterizzare i clienti offre una serie di vantaggi rispetto alla segmentazione manuale tradizionale, tra cui:

• Eliminazione dei pregiudizi umani (ad esempio, l’ipotesi che i giocatori di videogiochi siano giovani maschi: gli algoritmi di intelligenza artificiale analizzano i dati senza alcun presupposto per costruire un’immagine di chi sono realmente i vostri clienti);
• Trovare modelli nascosti nei dati che un marketer umano potrebbe non essere in grado di individuare;
• Aggiornamento automatico dei segmenti in un mercato in rapida evoluzione;
• Numero e dimensioni illimitate dei segmenti;
• Consente un livello superiore di personalizzazione; 
• Richiede poca manutenzione o intervento umano, una volta impostato;
• Altamente scalabile;
• Il marketing segmentato può migliorare la produttività, l’efficacia e il ROI delle campagne di marketing in generale. Un rapporto della società di software per l’email marketing Campaign Monitor ha rilevato un aumento del 760% del fatturato grazie alle campagne segmentate.

Che cos’è l’algoritmo di clustering?

L’algoritmo di clustering è una tecnica che assiste la segmentazione dei clienti, cioè il processo di classificazione di clienti simili nello stesso segmento. L’algoritmo di clustering aiuta a comprendere meglio i clienti, sia in termini di dati demografici statici che di comportamenti dinamici. I clienti con caratteristiche simili interagiscono spesso in modo simile con l’azienda, che può quindi trarre vantaggio da questa tecnica creando una strategia di marketing su misura per ciascun segmento.

Una segmentazione accurata è una delle pietre miliari di una campagna di marketing efficace, perché:

1. Segmentare o dividere il pubblico in gruppi significa poter indirizzare i messaggi a clienti con caratteristiche ed esigenze simili;
2. Questa personalizzazione implica che i messaggi di marketing saranno più rilevanti per l’individuo che li legge;
3. Con una maggiore rilevanza, è probabile che i tassi di risposta siano significativamente migliori rispetto a quelli di una singola campagna non personalizzata.

Il nostro tool Audience AI si basa proprio sull’approccio RFM e sull’AI-clustering, con tutta la semplicità di un’integrazione no-code in entrata e in uscita: in entrata, nell’acquisire i dati dalle fonti dell’azienda (ad esempio, dalle principali piattaforme ecommerce) e in uscita perché consente di re-importare le audience definite nelle piattaforme di online ads e e-mail marketing più diffuse. 

Perché la segmentazione dei clienti è importante

La segmentazione dei clienti è importante perché consente ai marchi di comprendere meglio il proprio pubblico di riferimento e di creare una reale personalizzazione. Rivolgersi a un intero pubblico di massa non è più una strategia efficace, perché gli acquirenti interagiscono e acquistano in modo diverso, l’utente è sempre più consapevole, frammentato, fluido.

Nella speranza di comprendere meglio il proprio pubblico di riferimento, le aziende hanno implementato vari strumenti e modelli di segmentazione per potenziare la loyalty e, in ultima analisi, per incrementare i ricavi. Tuttavia, nel mondo del commercio incentrato sul cliente in cui viviamo oggi, i consumatori richiedono un livello di personalizzazione davvero elevato.

In molti casi, tecniche come la micro-segmentazione, che categorizza i clienti in base a una serie complessa di attributi, e i segmenti intelligenti, che utilizzano strumenti di intelligenza artificiale per esaminare i dati disponibili e usarli per decidere come suddividere la customer base, possono però creare inutili complessità per i marketer.

Al contrario, gli ecommerce possono trarre maggiore vantaggio dalla creazione di grandi pubblici di clienti simili, per organizzare campagne e sostenere obiettivi aziendali più ampi. Definendo chiaramente cluster di pubblico di grandi dimensioni, come i VIP, gli ex-Lover o le Promesse, i responsabili del marketing e le aziende possono concentrarsi sulle strategie a lungo termine per migliorare i risultati aziendali.

Segmentazione dei clienti con il Machine Learning

Come detto all’inizio, per ottenere una vera personalizzazione 1:1, i team di marketing devono sfruttare l’intelligenza artificiale (AI) e gli algoritmi di machine learning (ML) nelle loro strategie di segmentazione dei clienti.

L’intelligenza artificiale automatizza la segmentazione e lo fa in modo più efficace di quanto potrebbe fare un essere umano, poiché ha un maggiore potere di calcolo/analisi. 

Questo significa che i responsabili della retention e del marketing digitale non devono più modificare manualmente le campagne per ottenere miglioramenti incrementali. Le soluzioni di ottimizzazione, basate sull’apprendimento automatico, vengono eseguite in background, in modo che i marchi e i loro responsabili del marketing della fidelizzazione possano concentrarsi sulle decisioni strategiche generali del programma che approfondiranno le connessioni emotive con i consumatori.