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Come sfruttare la DMP per migliorare cross selling e upselling nei canali online

Agosto 2018

Le DMP (Data Management Platform) stanno diventano sempre più popolari tra i marketer. Queste tecnologie raccolgono, aggregano, armonizzano e correlano tra loro dati e informazioni provenienti da diverse fonti, interne all’azienda e non, per affinare i processi di segmentazione del target e personalizzazione dei contenuti. Queste informazioni potranno essere raccolte tramite l’utilizzo di cookie (file che memorizzano i dati sulla navigazione in Internet), oppure ceduti spontaneamente, attraverso la compilazione di un form online o cartaceo. O, ancora, potranno essere contenute all’interno del CRM aziendale o di un database acquistato da terze parti. La DMP processa i dati raccolti alla ricerca di correlazioni tra abitudini e percorsi di navigazione e caratteristiche di profilo, per ottenere segmenti di audience rilevanti ai fini delle azioni di marketing.

 


 

A cosa serve una DMP

 

Le DMP sono utilizzate per diverse finalità. Il retargeting, anzitutto, per esempio recuperando le informazioni sui carrelli abbandonati prima del checkout o sulle wish list. Ma anche il clienteling, l’accoglienza personalizzata del visitatore del sito web o del negozio fisico. E ancora, la compravendita di spazi pubblicitari online in tempo reale, con la garanzia di una segmentazione più efficace del target e, di conseguenza, di una miglior conversione. Ultimo, ma non da ultimo, il supporto dei motori di recommendation, che forniscono suggerimenti sull’acquisto di prodotti o servizi sulla base delle ricerche online compiute in passato o dei siti web visitati, in ottica di cross-selling e up-selling.

 


 

Cos’è l’up-selling

 

L’up-selling è il tentativo che un venditore fa di vendere un prodotto o un servizio più evoluto (e dal prezzo più alto) rispetto a quello inizialmente cercato o acquistato dal cliente. Esempi di up-selling sono le vendite di modelli più costosi di smartphone, televisori, computer ed elettrodomestici o la proposta di sottoscrizione di una membership card per usufruire di servizi superiori a quelli base per un certo lasso di tempo.

 


 

Cos’è il cross-selling

Nel cross selling viene offerto al cliente un prodotto o un servizio complementare a quello che sta osservando, ha già in carrello o ha già acquistato. L’idea è di offrire un bundle a valore: l’esempio classico è quello della cover e del vetro antigraffio proposti in abbinamento all’acquisto di un nuovo smartphone. Come fa Amazon, che nel suo “spesso comprati insieme” evidenzia l’oggetto delle promozioni di cross-selling.

 


 

Perché up-selling e cross-selling sono importanti per l’eCommerce

 

Up-selling e cross-selling sono tecniche che permettono ai gestori di siti di eCommerce di aumentare il proprio fatturato sostanzialmente in tre modi:

  1. Aumentano il valore medio del carrello
  2. Aumentano il tasso di fidelizzazione
    Up-selling e cross-selling aumentano il valore percepito dal cliente e questo si traduce in un aumento della frequenza degli acquisti ricorrenti.
  3. Aumentano il Customer Lifetime Value
    Il Customer Lifetime Value rappresenta la somma dei profitti che ciascun cliente può generare nel tempo. La sua stima è influenzata da vari parametri come il costo di acquisizione, il tasso di retention del cliente e il churn rate (tasso di abbandono). Secondo uno studio di Marketing Metric, la probabilità di vendere a un nuovo cliente oscilla tra il 5 e il 20% mentre quella di una vendita ricorrente sale al 60/70%. Cross- e up-selling massimizzano le probabilità di concludere la vendita facendo leva sulla conoscenza del cliente, delle sue abitudini, delle sue esigenze e preferenze.

 


 

Come costruire l’identikit del visitatore del nostro sito di eCommerce grazie alla DMP

 

I merchant hanno bisogno di raccogliere dati pertinenti su clienti e prospect, per costruire modelli utili ad anticiparne le necessità. Questo è particolarmente vero per i merchant online: il traffico di visitatori di un sito di eCommerce, infatti, ha numeriche decisamente superiori a quelle di un punto vendita fisico. Diventa essenziale conoscere in modo approfondito chi si dimostra anche solo potenzialmente interessato all’offerta, eventualmente deducendo il suo profilo dai suoi comportamenti online. Un soggetto ignoto che ha condotto ricerche via Internet su telefoni cellulari e consolle di videogiochi con tutta probabilità potrebbe essere un maschio di età compresa tra i 14 e i 40 anni… stereotipi forse, ma le DMP oggi permettono di scavare più a fondo e capire dal comportamento online se, per esempio, quello che sta visitando il nostro sito di eCommerce è uno studente di liceo oppure un professionista con famiglia appassionato di elettronica di consumo. Allo stesso modo, se il soggetto ignoto ama la moda femminile, frequenta i blog di bellezza e benessere e negli ultimi mesi si è informato sui prezzi di carrozzine e lettini per neonati, è probabile che il suo profilo sia quello di una donna in attesa molto attenta al suo aspetto fisico. Informazioni essenziali per chi gestisce un eCommerce, che grazie alle tecnologie DMP è in grado di anticipare le possibili necessità future di prodotti e servizi.

 


 

Il valore di un’offerta pertinente

Eventi della vita come nascite, battesimi, compleanni, lauree e matrimoni innescano tutti comportamenti d’acquisto rilevanti. Allo stesso modo, Natale, San Valentino, il ritorno a scuola dopo le vacanze estive… Saper conoscere e anticipare l’effetto di questi eventi può permettere a chi gestisce un sito di eCommerce di incrementare in modo significativo il proprio fatturato, offrendo proattivamente prodotti e servizi “pertinenti” con le preferenze e le necessità del momento. Oggi questo è non solo possibile ma anche facile grazie alle DMP. Gli algoritmi di Artificial Intelligence e le tecnologie di Data Mining permettono di “dedurre” l’identikit di un soggetto ignoto che visita il nostro sito web sulla base dei suoi attributi socio demografici, dei suoi acquisti passati e delle ricerche online compiute in tempi recenti. Un identikit che permette di collocare verosimilmente questo individuo all’interno di un sottoinsieme del nostro target (clusterizzazione) e inviargli proposte di acquisto coerenti con i suoi desideri. Amazon, per esempio, propone prodotti e servizi correlati ad altri già acquistati o anche semplicemente osservati dal cliente stesso o da altri individui con caratteristiche simili. Una strategia che si dimostra particolarmente efficace, visto che il motore di recommendation del gigante dell’eCommerce contribuisce a generare circa il 20% del suo fatturato (dati Amazon) massimizzando l’efficacia delle strategie di up-selling e cross-selling.