Il customer database è necessario per la conoscenza dei consumatori

1. Comprendere i bisogni e le esigenze dei clienti concorre a mirare e differenziare le azioni possibili

Un italiano su quattro usa la carta di fedeltà quando acquista al supermercato. L'85% della popolazione ha aderito ad almeno un programma di fidelizzazione e il 40% ha perlomeno 3 loyalty card nel portafoglio. Questi numeri provano l'esistenza di un patrimonio informativo enorme che può essere utilizzato in modo proficuo per conoscere gusti, bisogni ed esigenze dei clienti nonché mirare le attività di marketing e comunicazione.

Le informazioni provenienti dai programmi di fidelizzazione sono, infatti, fondamentali per aumentare la conoscenza del proprio consumatore. Occorre, quindi, raggruppare i clienti in cluster (gruppi omogenei di individui raccolti sulla base del profilo comportamentale e/o di molteplici variabili quali, per esempio quelle socio-demografiche) per differenziare le attività e realizzare comunicazioni mirate oltre che condividere attività di marketing con i comarketer che lavorano sugli stessi profili o che si integrano migliorando l'offerta complessiva verso il cliente.

Analizzare le associazioni esistenti negli acquisti

Attraverso le tecniche statistiche di data mining è possibile far emergere le associazioni tra gli acquisti ai diversi livelli dell'albero merceologico. Questo concorre a:

• costruire un nuovo format/layout di punto di vendita in linea con le reali necessità, con i comportamenti del proprio cliente e che massimizzi le redditività;

• supportare e controllare i category manager, fornendo informazioni preziose circa le combinazioni di prodotti e misurando i risultati differenziali delle attività svolte e delle decisioni prese;

• definire promozioni su gruppi di prodotti (bundle) che a livello statistico e/o naturale vengono acquistati (o potrebbero essere acquistati) in modo congiunto;

• definire i prodotti trainanti e trainati e ottimizzare le proprie attività promozionali in base a precisi obiettivi tattici.

Con l'utilizzo ragionato dei dati provenienti dalle carte di fedeltà è possibile, quindi, passare da una logica di marketing indifferenziato e di comunicazione di massa a un marketing mirato, non a livello one to one, troppo costoso e problematico da gestire, ma a livello di gruppi omogenei, ossia i cluster. Ogni settore ha diversi livelli di diffusione e maturità rispetto ai loyalty program, pertanto pur essendoci un denominatore e una linea guida comune, la situazione contingente è molto varia.

Database per azioni mirate

In generale tutti i settori sono fermi a un utilizzo convenzionale o standard basato su raccolte punti finalizzate a scontistica e premi, o al massimo allo scambio di punti con un comarketer.

Restano da sviluppare gli utilizzi avanzati dei dati e, soprattutto, la consapevolezza che il patrimonio informativo aziendale abbia un valore fondamentale per l'azienda.

I database aziendali, correttamente costruiti e alimentati, contengono la chiave per mirare e differenziare le attività di marketing. In media ogni individuo riceve al giorno 2.500 messaggi pubblicitari e ne ricorda al massimo 75.

Accanto al sovraffollamento di messaggi, bisogna considerare che il contenuto non è necessariamente in linea con le attitudini, i desideri o i comportamenti d'acquisto e il rischio di vanificare gli investimenti in comunicazione è alto.

Conoscendo i propri clienti e costruendo comunicazioni ad hoc diventa possibile aumentare i tassi di risposta ai singoli messaggi. Lo scopo del database di marketing dovrà sempre più diventare la comprensione dei bisogni del consumatore per trovare il modo più efficace ed efficiente di soddisfarli.

* Value Lab