Da sempre, è una delle domande più vere del marketing: come posso differenziarmi dai miei competitor?

Altrettanto da sempre, la domanda è valida per ogni sfaccettatura dell’attività di un’azienda, dal prodotto (ovviamente) al rapporto con il cliente (customer care Amazon docet).

E se vi dicessimo che la differenziazione è cruciale anche nel contesto dei programmi di loyalty?

Il fatto è che oggi ogni azienda, dall’esponente di punta della GDO al piccolo eCommerce – ha un proprio programma di loyalty, più o meno raffinato, più o meno complesso. Tanto più che il digitale ha messo a disposizione di chi fa business – non importa a che scala operi – strumenti, tecniche e strategia per impostare in poco tempo e, purtroppo, senza adeguata preparazione, interi programmi fedeltà.

Come sempre, però, la quantità non si accompagna alla qualità. E per un programma di fedeltà che a tutti gli effetti beneficia l’azienda e il consumatore/cliente, ne esistono dieci che risultano macchinosi visti dall’utente, poco efficienti nei confronti del ritorno per l’azienda e, per riassumere, poco rewarding per entrambi gli attori in causa.

Che fare, allora? Abbandonarci all’idea che i nostri punti fedeltà si perdano nella smemoratezza di un consumatore con il portafoglio e lo smartphone ingombri di carte fedeltà e app per le raccolte punti e la casella di posta ingombra di offerte; oppure tentare di utilizzare l’intelligenza artificiale per ergerci sopra il mare di bollini e “solo per te, solo per oggi”, e proporre un’azione di marketing capace davvero di fidelizzare i nostri clienti?

Noi propendiamo per la seconda.

In realtà lo fa già, in tre modi:

• analizzando il comportamento dei singolo cliente, il responsabile marketing dell’azienda può andare incontro ai suoi desideri, immaginando come questo potrebbe rispondere ad una certa campagna. Sulla base dell’analisi, il programma di loyalty potrebbe non solo proporre premi più graditi, ma impostare la raccolta punti su un sistema più consono: così come non tutti sono disposti a mettersi in gioco con una campagna referral, così altri sono poco motivati dal mero raggiungimento di un numero di bollini, e preferisco mettersi alla prova su un terreno gamificato, che ad esempio ricorda quanti punti mancano al prossimo reward, e propone delle sfide per accumularli.
• Proponendo insight proattivi, che permettono di aggiustare una campagna di loyalty sulla base del suo funzionamento: un’ottimizzazione continua, insomma, da farsi in corso d’opera e senza dover fermare la campagna.
• Controllo della loyalty. Non se ne parla molto, ma la frode della loyalty – l’accumulo per vie illegali di punti – sta diventando un problema. Tramite lo studio dei comportamenti del consumatore, l’AI è d’aiuto nell’individuazione dei comportamenti scorretti, e può bloccare la redemption nel caso certi parametri siano verificati.

I punti precedenti chiamavano in causa l’AI predittiva, l’insieme cioè di algoritmi capaci di riconoscere pattern e prevedere comportamenti.

Nel mondo della fedeltà, l’AI generativa ha anch’essa già un suo posto. Un esempio è quello della già nominata Amazon, che ha iniziato a generare elementi della pagina prodotto sulla base delle recensioni dei clienti: si tratta di un’evoluzione del “suggeriti per te”, con la pagina prodotto che diventa completamente dinamica, con descrizioni che possono spingere alla decisione d’acquisto sulla base di comportamenti precedenti – cioè della fedeltà all’azienda – ma con il contributo di materiale user generated.

La nostra Customer Data Platform, Koncentro, presenta nativamente algoritmi predittivi, studiati appositamente per il mercato retail per supportare il marketing a segmentare la propria clientela (consumatori).

La conoscenza del cliente, delle abitudini di acquisto e delle leve di acquisto consente ai marketing manager di guidare e definire al meglio le campagne di marketing, il budget da allocare, quale touchpoint utilizzare.

Anche noi di Konvergence stiamo lavorando per implementare l’AI all’interno della nostra Customer Data Platform Koncentro, perché?

I vantaggi sono innumerevoli, primo fra tutti il supporto che l’AI può fornire al marketing manager nell’analizzare i dati in suo possesso e suggerire quale/i campagne marketing creare, nel prefigurare i risultati che ci si aspetta di ottenere, e nel valutare il tempo per la realizzazione, gli strumenti da utilizzare per colpire il consumatore e il budget da allocare per queste attività.

In pratica, l’AI in Koncentro aiuta ad analizzare meglio l’obiettivo da raggiungere e fornire una serie di indicazioni su come arrivarci.

Un bel risparmio di tempo e risorse umane ma anche economiche, non credete?

Entriamo in contatto, e parliamo di come Koncentro potrebbe essere utile al lavoro della tua azienda?