Usa i dati per combinare i journey di acquisto online e in negozio

Avvicinandosi rapidamente il matrimonio di un amico, Olivia visita il sito Web del suo rivenditore di abbigliamento preferito e individua un abito adatto al proprio stile. Tuttavia non è certa che le verrà recapitato per tempo, quindi esita a concludere l’ordine. Spesso tale scenario può comportare una vendita persa per gli operatori retail, ma non questa volta in quanto un chatbot chiede a Olivia se ha bisogno di aiuto per procedere. Quando lei spiega che l’abito le serve immediatamente ed è preoccupata dei tempi di consegna, il bot la informa che la taglia è disponibile in un negozio nelle vicinanze e si offre di farlo mettere da parte. Sebbene preferisca acquistare online, Olivia accetta e più tardi riceve un promemoria via email completo dei dettagli sull’abito così come di un codice sconto del 20% su un secondo articolo.

Quando arriva al negozio, Olivia scopre che un commesso ha effettivamente messo da parte l’abito. Inoltre, avendo consultato in anticipo il suo profilo cliente e la cronologia di acquisto, lo stesso commesso ha selezionato ulteriori capi che potrebbero piacerle insieme ad alcuni accessori, perché approfitti del 20% di sconto. Inoltre, il commesso sa che dopo diversi ordini online Olivia aveva in passato contattato il supporto per lamentarsi di abiti che vestivano troppo stretti. Sapendo questo, il commesso ha selezionato più taglie di ciascun capo proposto.

Olivia apprezza gli articoli messi da parte per lei ed è entusiasta dell’attenzione riservatale per far sì che trovi la taglia giusta. Dopo aver provato i vari abiti, sceglie quello che le sta perfettamente. Inoltre, avendo a disposizione uno sconto per un secondo prodotto, completa il tutto aggiungendo una sciarpa.

Olivia non è al corrente dell’impegno necessario per orchestrare un journey di acquisto come quello appena vissuto. Semplicemente è soddisfatta dell’abito e dell’esperienza personalizzata, rimanendo fedele al brand.

L’AI offre nuove opportunità

Clienti fidelizzati come Olivia sono preziosi per i retailer. Per costruire e conservare questo tipo di risultato, devi capire i tuoi clienti, anticiparne i desideri e veicolare esperienze personalizzate.

I retailer più esperti lavorano da anni alla personalizzazione delle interazioni con i clienti. I consumatori odierni tuttavia si aspettano momenti ancora più personalizzati e connessi per creare un journey senza soluzione di continuità, ossia che fluisca senza problemi attraverso più luoghi fisici e canali digitali. Per unire insieme questi momenti, i retailer devono coordinare dati e strategie tra tutte le business unit che impattano sulla Customer Experience (CX).

Fino a poco tempo fa, l’offerta di un’esperienza olistica e continua era difficile da raggiungerein modo ampio e condiviso. Tuttavia, oggi l’intelligenza artificiale (AI) mette i retailer in grado di individuare e abilitare nuove opportunità. I bot possono coinvolgere interazioni personalizzate e migliorare le prestazioni dei commessi tramite informazioni sui clienti e suggerimenti sui prossimi passi da compiere. Con in mano fonti dati connesse e analisi basate sull’AI oggi è possibile conoscere meglio i propri clienti, anticiparne le esigenze e offrire journey d’acquisto personalizzati, su più livelli.

Ascolta il cliente

Il modo migliore per conoscere qualcuno è ascoltare quanto dice e osservarne i comportamenti. Quando sei davanti al cliente è facile farlo, ma spesso i consumatori cercano e acquistano online, e cambiano i canali in corso d’opera. Queste esperienze digitali generano molti dati e da essi puoi sapere se e come stai agendo correttamente.

In ogni interazione i clienti ti comunicano alcune informazioni su chi sono e cosa desiderano. Queste includono ogni acquisto e carrello abbandonato, pagina e prodotto visualizzato, ricerca fatta tra le tue FAQ e conversazione svolta con un bot e un agente. La chiave sta nel catturare e connettere tutti questi dati in una forma corretta per svolgere  un’analisi in tempo reale che sveli l’intento del cliente nel corso di ogni journey di acquisto.

Costruisci un ponte tra i tuoi silos di dati per catturare i flussi provenienti dai diversi sistemi. Conoscere la cronologia di navigazione e acquisto di un cliente ti aiuterà a capire i prodotti che alla fine sceglierà. Riuscendo però a mettere insieme queste informazioni con i dati sulle interazioni di supporto, comprese le analisi su conversazioni e sentiment, lo conoscerai ancora meglio.

Conosci il contesto del cliente

L’obiettivo della raccolta dei dati è identificare i modelli di comportamento. Non avendo informazioni sufficienti, un commesso interno non sarà probabilmente in grado di indovinare le preferenze di un cliente che ha appena incontrato. Avendo in mano la cronologia di acquisto, potrebbe invece anticipare i capi eventualmente graditi.

Per capire le esigenze dei clienti e prevederne i desideri a ogni livello, dovrai individuare i modelli presenti in grandi quantità di dati, e per farlo avrai bisogno dell’intelligenza artificiale. Quest’ultima eccelle nell’analisi dei big data per identificare i trend, comprendere l’intento e prevedere il comportamento del cliente. Per ottenere risultati, servono dati connessi in quanto i singoli punti dati non sono sufficienti. Osservare questi punti dati in un contesto più ampio genera una vista più ricca e olistica del cliente.

Ad esempio, un acquirente che indugia su una determinata pagina potrebbe indicare un interesse al relativo prodotto oppure un attimo di dubbio. Senza avere a disposizione un journey d’acquisto completo di contesto, è impossibile capirne il vero motivo. Con dati sufficienti, l’AI riesce a determinare l’intento probabile del cliente. Avendo in mano queste informazioni, puoi offrire un’interazione personalizzata.

Offri esperienze proattive personalizzate

I commessi di negozio più efficaci studiano gli acquirenti da vicino e scelgono il momento giusto per intervenire. Inoltre osservano che cosa stanno facendo per offrire un aiuto più puntuale. Avendo a disposizione i dati e la tecnologia giuste puoi consentire a tutti i commessi di replicare lo stesso livello elevato di servizio.

Inoltre puoi offrire interazioni automatizzate che si dimostrano tempestive e personalizzate. Con una vista olistica sui tuoi clienti guidata dai dati e una comprensione dei loro comportamenti e intento basata su AI, puoi offrire l’aiuto adeguato al momento giusto sul canale giusto. Ad esempio, un bot che appare con un’introduzione generica può sembrare impersonale e fuori luogo. Tuttavia, se il bot fa una domanda più specifica basata sulle esigenze del cliente, è più facile coinvolgerlo: Hai bisogno di scegliere una taglia? Ti piacerebbe vedere un confronto diretto dei prodotti che stai prendendo in considerazione?

Quando ti concentri sul journey più ampio anziché sul singolo momento, puoi fornire una Customer Experience end-to-end. Considera anche l’offerta di uno sconto che, talvolta è sufficiente per sollecitare un acquisto. Tuttavia, un cliente che ha contattato il supporto per lamentarsi dei costi di consegna potrebbe trovare più allettante l’offerta di una spedizione gratuita rispetto a uno sconto generico.

Con questo tipo di engagement personalizzato, ogni cliente si sente seguito e capito e il journey di acquisto risulta più soddisfacente.

Fidelizza e crea valore sul lungo termine

Per offrire a Olivia un journey di acquisto personalizzato, il retailer ha raccolto e analizzato una grande quantità di dati sul suo comportamento di acquisto, utilizzando l’AI per identificare modelli significativi, e sfruttando i risultati per coinvolgere proattivamente con le giuste informazioni e e intervenite nei momenti più giusti. Per comporre un journey senza soluzione di continuità, ha guardato oltre il contact center coordinando la strategia attraverso tutte le business unit che impattano direttamente sulla CX.

Il risultato è stato la fidelizzazione di un cliente prezioso, aumentando il valore nel tempo per il retailer. Per un’esperienza personalizzata e diffusa, ti serviranno sistemi connessi e un allineamento della strategia interna per tutto ciò che riguarda la CX. Se tuttavia riuscirai a raccogliere e connettere i dati, analizzarli per capire i tuoi clienti e coinvolgere proattivamente attraverso un servizio adeguato e al momento giusto, allora potrai costruire e mantenere quella fidelizzazione che cerchi, su più dimensioni.