Cos'è una piattaforma dati per i clienti (CDP)?
Una piattaforma dati per i clienti (CDP) è un software che integra i dati dei clienti da più origini. Crea una visione unificata di tutte le attività, le interazioni e i punti di contatto dei clienti con i tuoi prodotti e servizi. Ancor prima di prendere decisioni di acquisto, i clienti dell'era digitale interagiscono con marchi e aziende attraverso diversi canali: visite al sito Web, e-mail, siti di terze parti, annunci online e chat dal vivo. Per creare profili clienti unificati, un CDP combina dati comportamentali (come i clic), transazionali (come gli acquisti) e demografici (come le informazioni di contatto). La tua organizzazione può utilizzare queste informazioni per comprendere le preferenze dei clienti e creare campagne di marketing, contenuti ed esperienze utente personalizzati.
Quali sono i vantaggi di una piattaforma di dati per i clienti?
Le piattaforme di dati sui clienti forniscono alle organizzazioni gli strumenti necessari per adattarsi al comportamento dei consumatori in continua evoluzione. Possono raccogliere dati da qualsiasi luogo e utilizzarli ovunque per analisi avanzate.
Ecco alcuni vantaggi delle piattaforme di dati dei clienti.
Coerenza dei dati
Se disponi di più applicazioni rivolte ai clienti, potresti avere silos di dati. Ciò significa che i singoli reparti hanno una visione limitata dei tuoi clienti.
Ad esempio, immagina che un cliente cerchi i cuscini in un negozio online di un marchio e poi si rechi in un negozio fisico per acquistare i cuscini. Il sistema online non è a conoscenza di ciò che il cliente acquista di persona, anche se i dati di acquisto del cliente vengono acquisiti nel sistema transazionale. Il negozio online consiglia nuovamente gli stessi prodotti e non ottiene alcuna interazione. Consigliare un prodotto correlato (come le fodere per cuscini anziché i cuscini) avrebbe potuto ottenere risultati migliori.
Consolidando i dati in un'unica piattaforma di gestione dei dati, le aziende possono mantenere informazioni coerenti, aggiornate e accurate sui propri clienti. Queste informazioni possono estendersi a tutti i reparti e punti di contatto. La coerenza riduce il rischio di conflitto tra i dati e garantisce che tutti i team lavorino sulla stessa base di informazioni.
Efficienza migliorata
I CDP migliorano le capacità di automazione all'interno di un'organizzazione. Rimuovono le ridondanze e gli errori dei dati e consolidano le informazioni provenienti da più origini dati in un formato unificato. I dati possono fluire più rapidamente da e verso altri sistemi. Ciò è utile se utilizzi piattaforme di automazione del marketing, fornitore di servizi di posta elettronica e software di gestione delle relazioni con i clienti (CRM).
La tua organizzazione può creare e connettere uno stack tecnologico flessibile, integrarsi con altri strumenti di marketing, vendita e assistenza e creare un flusso operativo più semplificato. Le aziende possono scalare le proprie operazioni senza sacrificare la qualità delle informazioni sui clienti.
Supporto conformità
Le normative sulla privacy dei dati esistenti ed emergenti richiedono alle aziende di fornire ai consumatori il diritto di accedere alle proprie informazioni personali e di farle cancellare. Può essere difficile soddisfare questi requisiti quando i dati dei clienti sono isolati su più sistemi di dati.
Un database clienti unificato migliora la conformità centralizzando il modo in cui gestisci i dati dei clienti. I dati possono essere utilizzati, aggiornati o cancellati come richiesto dalla legge. La governance dei dati centralizzata migliora la sicurezza nella raccolta dei dati dei clienti.
Quali sono i casi d'uso di una piattaforma dati per i clienti?
Molte organizzazioni utilizzano la piattaforma dati dei clienti come un hub di dati intelligente che democratizza i dati dei clienti in tutta l'organizzazione. Tutti i membri dell'organizzazione possono utilizzare i dati di prima parte di proprietà dell'organizzazione e i dati di seconda parte acquistati o condivisi da un partner. Puoi anche utilizzare dati di terze parti acquistati da un fornitore pubblico per contestualizzare le future interazioni con i clienti.
Di seguito sono riportati alcuni esempi di casi d'uso.
Migliori processi decisionali
Le organizzazioni possono generare e possedere analisi avanzate senza fare affidamento su terze parti. Possono scoprire modelli nascosti dai dati storici per prevedere i comportamenti o le preferenze futuri dei clienti. Questo ti aiuta a creare strategie di marketing o di servizio proattive.
Ad esempio, le analisi possono rivelare che i clienti che acquistano un prodotto specifico acquistano determinati prodotti correlati entro un mese dall'acquisto originale. Puoi inviare automaticamente i promemoria del secondo prodotto a questi clienti tramite e-mail per soddisfare le loro esigenze.
Risultati di marketing migliorati
Gli esperti di marketing spesso vogliono ridurre i costi di acquisizione dei clienti e migliorare il ritorno sulla spesa pubblicitaria, il valore del ciclo di vita del cliente e la dimensione media degli ordini. Un CDP può contribuire a raggiungere questi obiettivi.
Con una piattaforma centralizzata di gestione dei dati dei clienti, puoi segmentare la tua base di clienti in modo più preciso in base a fattori come dati demografici, comportamento di acquisto e metriche di coinvolgimento. Con questa segmentazione, puoi progettare programmi di fidelizzazione o strategie di fidelizzazione che siano realmente in sintonia con i tuoi clienti.
Ad esempio, puoi ottimizzare la spesa pubblicitaria indirizzando gli annunci a coloro che hanno maggiori probabilità di generare conversioni. Puoi anche reindirizzare gli annunci in base al comportamento specifico dei clienti o attivare campagne di marketing che soddisfino le esigenze dei clienti.
Interazioni personalizzate
Le aziende possono offrire consigli o contenuti personalizzati sui prodotti estraendo i dati dal singolo profilo cliente unificato di ogni cliente. Ciò offre ai clienti esperienze più personalizzate.
Ad esempio, i siti di e-commerce possono utilizzare la cronologia di navigazione, il comportamento di acquisto e le preferenze dei clienti per suggerire prodotti o promozioni pertinenti. I team del servizio clienti possono accedere rapidamente a tutte le interazioni e alla cronologia pertinenti con i clienti per un'esperienza di supporto più rapida e personalizzata.
Come funziona una piattaforma dati per i clienti?
Le piattaforme di dati dei clienti funzionano raccogliendo dati da più origini per creare un'istantanea storica del percorso di ogni cliente con la tua organizzazione. L'architettura della piattaforma dati del cliente è in genere composta dai seguenti componenti.
Importazione di dati
La piattaforma raccoglie senza problemi informazioni da varie origini, come sistemi CRM, piattaforme di e-commerce, strumenti di analisi Web e canali di social media.
I dati possono essere trasmessi in streaming in tempo reale o inseriti in batch a seconda delle funzionalità della piattaforma. I dati in tempo reale vengono continuamente inseriti ed elaborati man mano che vengono generati, mentre i dati batch possono essere caricati in batch periodici ad alto volume.
Integrazione di dati
Una volta che una piattaforma acquisisce i dati, è fondamentale unificarli e dargli un senso. Per elaborare i dati, la piattaforma li elimina da eventuali anomalie, deduplica le informazioni ridondanti e unisce i record correlati
Questo passaggio è facilitato da robusti processi di estrazione, trasformazione, caricamento (ETL) ed estrazione, caricamento, trasformazione (ELT). Questi convertono i diversi dati in un formato standardizzato e creano profili clienti coerenti. Vengono utilizzati diversi meccanismi in modo che il sistema possa identificare i clienti senza rivelare informazioni riservate a parti non autorizzate.
Archiviazione di dati
I dati vengono archiviati in modo sicuro durante tutto il processo di integrazione. Le soluzioni di gestione dei dati dei clienti utilizzano in genere data warehouse o data lake avanzati per archiviare le informazioni. Un data warehouse può preparare i dati per l'analisi di marketing. In confronto, un data lake può archiviarlo in formato raw per consentire agli strumenti a valle di analizzarlo e utilizzarlo in una fase successiva.
Le soluzioni di archiviazione sono progettate per essere sia scalabili che efficienti. Aiutano a garantire un accesso rapido e sicuro ai dati.
Segmentazione dei dati
La segmentazione dei dati è il processo di suddivisione di un vasto pool di dati sui clienti in gruppi più piccoli e più gestibili in base a criteri specifici.
Nella sua forma più semplice, la segmentazione dei dati in un CDP implica la categorizzazione dei clienti in base a criteri predeterminati, come questi:
- Informazioni demografiche, come età, sesso, posizione e occupazione
- Dati comportamentali, come cronologia degli acquisti, visite al sito Web e interazioni con i prodotti
- Informazioni psicografiche, come stile di vita, valori e interessi
- Dati transazionali, come abitudini di spesa, frequenza degli acquisti e valore medio degli ordini
Tuttavia, con il recente sviluppo tecnologico, puoi utilizzare l'intelligenza artificiale e il machine learning (IA/ML) per la segmentazione del pubblico. Le categorie di clienti vengono previste e modificate in base all'attività dei clienti in tempo reale.
Consumo di dati
Un CDP utilizza componenti di consumo dei dati ed è possibile utilizzare i dati raccolti da altri componenti per scopi aziendali. In altre parole, un CDP ti aiuta a mettere in pratica le informazioni che ne ricavi. Queste informazioni potrebbero aiutarti a creare una nuova campagna di marketing, modificare una strategia di vendita o migliorare l'esperienza del cliente su una piattaforma digitale.
Le tecnologie di consumo possono essere integrate nell'architettura CDP oppure possono essere integrate con sistemi di automazione del marketing esterni.
In che modo una piattaforma di dati sui clienti si confronta con altre tecnologie di marketing?
Una piattaforma di dati sui clienti funziona meglio in combinazione con altre tecnologie di marketing. Di seguito spieghiamo come interagiscono alcune di queste tecnologie.
CDP e CRM
I sistemi di gestione delle relazioni con i clienti (CRM) gestiscono le interazioni aziendali con i clienti attuali e potenziali. Si concentrano principalmente sulle vendite, sull'assistenza e sulla costruzione di relazioni.
Tradizionalmente, i CRM si concentravano sulla segmentazione e sul consumo manuali con accesso limitato a varie origini dati. I CRM convenzionali sono una fonte di input per un CDP con un ambito molto più ampio. Di recente, le grandi piattaforme CRM hanno adottato un approccio CDP, rendendo rapidamente confusi i confini tra CRM e CDP.
CDP e DMP
Una piattaforma di gestione dei dati (DMP) raccoglie dati di terze parti da origini esterne, come cookie, comportamenti online e annunci digitali. Spesso rende anonimi i dati per creare segmenti di pubblico. Memorizza i dati per un breve periodo, in genere 30-90 giorni, a causa della natura transitoria dei cookie di terze parti e dell'intento di rilevare i comportamenti recenti.
I DMP sono strumenti pubblicitari per mostrare gli annunci in modo più ottimale ai nuovi clienti con informazioni demografiche sconosciute. In confronto, i CDP sono strumenti di marketing per migliorare il coinvolgimento di clienti noti. I dati DMP ti offrono una visione più approfondita delle caratteristiche del tuo pubblico più ampio che possono influenzare la segmentazione CDP.
In che modo AWS può supportare i requisiti della piattaforma dati dei clienti?
Con le soluzioni Customer 360 su Amazon Web Services (AWS), puoi accelerare l'implementazione di una piattaforma dati per i clienti.
Scegli tra i servizi AWS, le principali applicazioni dei partner e le offerte di servizi professionali chiavi in mano che ti aiutano a creare una visione unificata dei tuoi clienti. Ad esempio, puoi utilizzare:
- Amazon AppFlow per automatizzare i flussi di dati bidirezionali dei clienti tra le applicazioni software as a service (SaaS) e il tuo CDP in pochi clic
- Scambio dati su AWS per trovare, accedere e aumentare la velocità di valorizzazione dei set di dati di clienti di terze parti nel cloud
- Amazon Personalize per creare e implementare rapidamente consigli curati e segmentazione intelligente degli utenti su larga scala utilizzando il machine learning (ML).
- Amazon Pinpoint per fornire comunicazioni ai clienti su più canali, segmenti e campagne su larga scala
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