Sapere tutto di ogni cliente e vendere grazie a UN unico strumento…

Chi è il tuo cliente? Lo conosci?

Il problema è che le cosiddette “buyer personas”, rappresentazioni ideali dei clienti di un’azienda, sono spesso troppo teoriche e impersonali. Bisognerebbe riuscire a riconoscere ciascun cliente in base alla sua storia reale, ai suoi desideri, alla sua situazione economica e sociale.

Se fosse possibile, il concetto di cliente non esisterebbe più: non parliamo di “cliente generico” ma di Marco, Paola, Roberto, Giovanna, etc… E se invece fosse possibile?

La prendo larga. Ecco due tipologie di “cliente” di una banca…

Quale profilo cliente è più utile in chiave business?

Ok, la risposta è molto facile, soprattutto se consideriamo che la banca della nostra storiella è in grado di conoscere Jason grazie a software di analisi storica, dei contesti e real-time di varie fonti di informazione (web, app della banca, customer care, ATM, spese correnti e richieste attive, etc). Quindi in sostanza senza fare troppa fatica.

Queste informazioni consentono alla nostra ipotetica banca di creare seduta stante e in maniera quasi totalmente automatica un elenco mirato di offerte per Jason – le Next Best Offers, tra cui:

1. una rivalutazione della sua posizione come correntista (per l’aggiornamento del suo prodotto bancario);
2. un tasso di interesse agevolato sui fidi ipotecari;
3. un tasso scontato sul prestito auto.

Non solo. L’analisi predittiva permette di piazzare al primo posto come importanza il fido ipotecario, seguita a ruota dalla rivalutazione del profilo bancario e per terzo il prestito auto. Classifica definitiva? No.

La storiella di Jason potrebbe infatti proseguire così:

Un sabato, mentre aspetta un agente di vendita, Jason accede all’app mobile della banca da smartphone. Dopo aver dato un’occhiata ai tassi correnti sui prestiti auto, controlla le informazioni relative al suo conto bancario. Il motore decisionale recupera in tempo reale le offerte personalizzate per Jason, applica regole di eliminazione e seleziona l’offerta con la maggior probabilità di interesse per Jason in quel preciso istante, ovvero… la rivalutazione del suo profilo bancario? O del tasso scontato sul prestito auto?

Questo si chiama MOMENT OF TRUTH e fa tutta la differenza tra avere un cliente in più oppure no. Per Google è un “Micro-Momento”, è la stessa cosa. E’ un momento chiave, che la banca – come qualunque azienda – deve interpretare correttamente.

Se Jason, in quel preciso istante, non venisse a conoscenza che la propria banca possiede un tasso agevolato sul prestito auto (più basso rispetto ai tassi standard), probabilmente aprirà – sbagliando – il mutuo con un altro istituto di credito o con una concessionaria.

È sempre una questione di disponibilità delle informazioni giuste al momento giusto.

Il fatto è che le aziende, oggi, possono dotarsi di questo sofisticato meccanismo di customer experience per conoscere pienamente “i propri Jason” e offrire loro, al momento giusto, un’offerta personalizzata, sartoriale sui loro interessi del momento e sulla loro predisposizione.

Contesto situazionale con dati relativi alle azioni (digitali) dell’utente + Contesto relazionale (storico della relazione tra cliente e azienda) + Contesto personale dell’utente permettono di risolvere l’equazione in tempo reale e automaticamente grazie a un software, con un’ottimizzazione ideale, che permette di massimizzare gli sforzi commerciali.

I vantaggi sono evidenti.

Ma di che software previsionale stiamo parlando?

Ho estrapolato questa storiella di Jason da un praticissimo whitepaper gratuito offerto da SAS scritto da Lisa Loftis, esperta di Business Intelligence e Customer Experience Management.

Pur conoscendo queste tematiche, devo dire che il whitepaper mi ha sorpreso: pensavo che questa forza predittiva fosse ancora una teoria futuribile, invece è concreta realtà.

Non svelo altro, ma lascio il link di download di questo whitepaper gratuito. Assolutamente da approfondire…

In termini di buyer personas, puoi leggere anche “5 consigli per il marketing B2B“, dove riportiamo un altro esempio di personas di marketing legate ai settori B2B.