Analisi dei clienti: cos’è, vantaggi e tipologie

Quanto conosci bene i tuoi clienti? Abbastanza da prevedere il loro comportamento futuro e sfruttarlo per far crescere la tua attività?

Immagina che un cliente acquisti un tappetino da yoga dal tuo negozio online di articoli fitness. Poche ore dopo, riceve un'email con raccomandazioni personalizzate di accessori correlati. La volta successiva che visita il tuo sito, le informazioni basate sui dati ti aiutano ad anticipare le sue esigenze (altri prodotti per migliorare la routine yoga) e a offrire la soluzione perfetta: i tuoi rulli in schiuma e le bande elastiche di resistenza.

Questo è solo uno dei modi in cui l'analisi dei clienti può aiutarti a migliorare il percorso del cliente utilizzando informazioni basate sui dati. Ecco cos'è l'analisi dei clienti, i suoi vantaggi, le sue categorie e le migliori pratiche per raccogliere e utilizzare i dati dei clienti.

Cosa sono le analisi dei clienti?

Le analisi dei clienti consistono nella raccolta e nell'analisi dei dati dei clienti per comprendere meglio il customer journey. Possono aiutarti a prendere decisioni aziendali più intelligenti, ottimizzare le strategie di marketing, migliorare le esperienze dei clienti e favorire la crescita. Questi dati possono provenire da metriche del sito web (come il numero di visite o i dati di conversione), recensioni di prodotti, commenti sui social media, feedback dei clienti e altro ancora.

Le analisi dei clienti possono rivelare informazioni sul valore del ciclo di vita del cliente, sul comportamento d'acquisto, sulla segmentazione dei clienti e sull'abbandono dei clienti. Analizzando questi dati, puoi creare prodotti che rispondono meglio alle esigenze dei clienti, aumentare la soddisfazione del cliente, costruire campagne di marketing più efficaci e favorire la crescita aziendale con maggiore prevedibilità.

I vantaggi delle analisi dei clienti

Più impari sul percorso del cliente utilizzando l'analisi dei clienti, migliore sarà l'esperienza online che puoi mettere a disposizione. Questo offre vantaggi fondamentali come:

• Maggiore coinvolgimento dei clienti: analizzando i dati e le tendenze dei clienti, puoi personalizzare i contenuti del tuo sito web e altre comunicazioni, come le email, per coinvolgere gli utenti in modo più efficace.

• Tasso di conversione migliore: una comprensione accurata e la previsione del comportamento degli utenti possono aiutarti ad affrontare i punti critici comuni e le preoccupazioni dei clienti, creando un percorso del cliente più fluido.

• Maggiore fidelizzazione dei clienti: se capisci il ciclo di vita del cliente, puoi risolvere i problemi che portano all'abbandono dei clienti, ovvero quando i clienti smettono di acquistare dal tuo negozio.

• Maggiori entrate: tutti i vantaggi sopra elencati generano più conversioni e favoriscono la fidelizzazione dei clienti, aumentando le tue entrate complessive.

Categorie di analisi dei clienti

• Analisi descrittive
• Analisi diagnostiche
• Analisi predittive
• Analisi prescrittive

Non tutti i dati di analisi dei clienti forniscono le stesse informazioni. Una combinazione di questi tipi di dati può offrirti una visione completa che ti consenta di prendere decisioni concrete:

Analisi descrittive

Le analisi descrittive riassumono i dati storici dei clienti per comprendere il comportamento e le tendenze passate. Pensa alle analisi descrittive come a una scheda di valutazione delle prestazioni: ti dicono cosa fanno i tuoi clienti e quanto sono soddisfatti, ma non ti spiegano perché.

Esempio: il 25% dei nuovi clienti acquista solo un prodotto al primo acquisto.

Analisi diagnostiche

L'analisi diagnostica ti permette di determinare la causa di una tendenza o il motivo alla base del comportamento degli utenti. Ciò consente di identificare i fattori sottostanti che determinano le azioni dei clienti. 

Le analisi diagnostiche sono tipicamente qualitative. Puoi costruire le tue analisi diagnostiche ponendo domande aperte nei sondaggi, esaminando le registrazioni dello schermo delle visite degli utenti al tuo sito, rivedendo i ticket di assistenza clienti o leggendo i commenti sui social media.

Esempio: i ticket di assistenza clienti indicano che il 30% dei clienti abbandona il carrello perché il processo di checkout è confuso e frustrante.

Analisi predittive

Le analisi descrittive e diagnostiche aiutano a generare analisi predittive, che prevedono il comportamento futuro dei clienti. Le analisi predittive sono fondamentali per prevedere le entrate future, pianificare le esigenze di inventario, sviluppare nuovi prodotti e preparare i lanci di prodotti.

Esempio: sulla base delle vendite degli anni precedenti, si prevede che gli acquisti dei clienti aumenteranno del 25% negli ultimi tre mesi dell'anno.

Analisi prescrittive

Mentre altre analisi si concentrano sulle informazioni, le analisi prescrittive dei clienti utilizzano tutte le categorie sopra elencate per formulare raccomandazioni attuabili. Utilizzano i dati per soddisfare le esigenze dei clienti e raggiungere obiettivi aziendali.

Esempio: sulla base dei modelli di acquisto e del comportamento dei clienti, si dovrebbero presentare annunci per attrezzature protettive ai clienti che hanno recentemente acquistato skateboard.

6 pratiche efficaci per le analisi dei clienti

1. Utilizza dati qualitativi e quantitativi
2. Automatizza la raccolta dei dati
3. Integra i dati da più fonti
4. Identifica le tendenze
5. Utilizza la segmentazione dei clienti
6. Prevedi, testa, analizza, ripeti

Un'analisi efficace dei clienti richiede una raccolta etica dei dati e un'analisi dettagliata per generare informazioni utilizzabili. Ecco sei pratiche efficaci per sfruttare l'analisi dei dati dei clienti:

1. Utilizza dati qualitativi e quantitativi

Assicurati di raccogliere dati da vari canali e dati demografici, inclusi dati qualitativi (descrittivi) e quantitativi (numerici). Ricorda che hai l'obbligo legale di informare i clienti che stai monitorando il loro comportamento online, solitamente attraverso un banner di consenso ai cookie. Le leggi variano a seconda della giurisdizione, ad esempio il GDPR in Europa o normative simili in Italia.

I dati quantitativi possono includere dati di Google Analytics, report sulle entrate, dati di vendita e tracciamento dei clic. Vengono misurati statisticamente e rappresentano numeri oggettivi che variano nel tempo.

I dati qualitativi aiutano a scoprire il sentiment dei clienti e a spiegare i dati quantitativi. Possono anche mostrare se i tuoi dati quantitativi sono influenzati da un evento occasionale (come il rifiuto della carta di credito di un utente) o indicativi di un problema più significativo (come una pagina prodotto priva di informazioni critiche).

2. Automatizza la raccolta dei dati

Molti strumenti di analisi dei clienti possono aiutare a raccogliere e ordinare i dati sul comportamento dei clienti. Raccogliere e inserire manualmente questi dati richiede tempo ed è soggetto a errori, mentre automatizzare il processo è una soluzione più efficace.

Ad esempio, invece di chiedere ai clienti di recensire il loro acquisto sul tuo sito, invia un'email automatica due settimane dopo con un link per richiedere la loro recensione. App come Yotpo possono semplificare questo processo. Oppure, invece di analizzare manualmente i funnel di comportamento, integra uno strumento di heatmap come Hotjar per visualizzare le interazioni dei clienti sul tuo sito.

3. Integra i dati da più fonti

Raccogli dati da più piattaforme e fasi del ciclo di acquisto per ottenere le informazioni più complete. Questo include le interazioni dei clienti sul tuo sito web, nel negozio online e sui social media.

Per comprendere come un cliente passa dalla scoperta del tuo brand al fare un acquisto, traccia il suo comportamento durante tutto il ciclo di acquisto. Questo può aiutarti a creare contenuti e opzioni di raccomandazione dei prodotti per aumentare le vendite e incoraggiare la fedeltà dei clienti.

Ecco alcuni esempi di fonti di dati:

• Google Analytics

• Piattaforme email come Mailchimp

• Facebook Insights e Instagram Analytics

• Sistemi di gestione delle relazioni con i clienti (CRM) come Salesforce

4. Identifica le tendenze

È facile sentirsi sopraffatti dalla quantità di dati di analisi dei clienti che si può raccogliere. E poiché il comportamento degli utenti varia, un piccolo campione di dati è spesso insufficiente.

Per un'analisi dei dati dei clienti più completa, cerca tendenze nel tempo piuttosto che singoli punti dati. Tracciare i dati quantitativi su un grafico a linee è un ottimo modo per iniziare.

Una volta identificata una tendenza, cerca di capire cosa potrebbe aver influenzato i risultati. Ad esempio, l'aumento delle vendite durante le festività natalizie può indicare che le persone acquistano il tuo prodotto come regalo. Oppure, potresti notare che la soddisfazione del cliente è calata bruscamente la settimana scorsa ma è tornata alla normalità questa settimana, in linea con il periodo di inattività del sistema di elaborazione dei pagamenti del tuo negozio online.

5. Utilizza la segmentazione dei clienti

Man mano che il volume di raccolta dati aumenta, segmenta i risultati per dati demografici o condizioni per un'analisi più specifica. Ad esempio, puoi esaminare le vendite o le tendenze di soddisfazione del cliente e le caratteristiche comuni in base a dove vive il cliente, alla sua cronologia degli acquisti o da quanto tempo è cliente.

Se possedi un negozio online di abbigliamento, segmentare i clienti per località può aiutarti a indirizzare coloro che hanno bisogno di abbigliamento caldo in inverno e coloro che preferiscono abbigliamento leggero tutto l'anno.

L'analisi per coorte è un metodo di segmentazione avanzato che può aiutarti a misurare e comprendere come l'esperienza utente cambia nel tempo.

Ad esempio, potresti raggruppare tutti i clienti che si sono iscritti a dicembre dell'anno scorso, quindi rivedere questo segmento un anno dopo per analizzare i tassi di abbandono e le ragioni. Su Shopify puoi segmentare utenti e abbonati per aumentare il valore del ciclo di vita del cliente, riconnetterti con gli acquirenti abituali e convertire i carrelli abbandonati.

6. Prevedi, testa, analizza, ripeti

Un solido programma di analisi dei dati dei clienti ti consente di fare previsioni aziendali efficaci. Ad esempio, puoi prevedere il valore del ciclo di vita del cliente, le tendenze di acquisto e i probabili upsell e cross-sell.

Testare può significare eseguire un test formalizzato con uno strumento come VWO o apportare una modifica e monitorare le prestazioni nel tempo. Ecco alcune idee da testare, a seconda dei tuoi obiettivi o delle esperienze dei clienti che desideri ottimizzare:

• Aggiungi raccomandazioni di prodotti personalizzate in base alla cronologia di navigazione dell'utente

• Includi upsell con un clic durante il checkout

• Invia email personalizzate post-acquisto

• Esegui test A/B per immagini e descrizioni dei prodotti.

Testa le modifiche una alla volta per vedere se influiscono sul volume delle vendite, sulla fidelizzazione dei clienti e sull'esperienza del cliente. Questo ti aiuterà a determinare quali modifiche hanno avuto l'effetto desiderato. Il cambiamento può essere riflesso da dati quantitativi o qualitativi. A volte semplicemente chiedere ai clienti cosa pensano della loro esperienza può rivelarti più di quanto possa fare un numero.