Anna Banfi16-lug-2020

Customer journey: presidiare il cliente, misurando i risultati

Il customer journey, cioè il percorso che il cliente svolge durante la sua interazione con il brand, è uno dei fattori cruciali nel determinare la customer experience (CX). Si tratta infatti di una fase caratterizzata da diversi momenti, ognuno dei quali va accuratamente presidiato per non disperdere il possibile coinvolgimento di lead e prospect, così come per evitare di rendere inefficace il potenziale engagement a favore dei clienti già acquisiti. Nella sua ricerca L’eccellenza nella customer experience, pubblicata nella seconda metà del 2019, KPMG identifica ben 7 stadi del customer journey:

  1. trigger, cioè il “grilletto” che spinge l’utente a intraprendere il viaggio
  2. ricerca
  3. ingaggio
  4. acquisto
  5. utilizzo
  6. richiesta di assistenza
  7. conclusione ed eventuale ri-attivazione della vendita

Riuscire a mappare tutte queste fasi è fondamentale. Tanto è vero che nel documento di KPMG sono riportati diversi esempi di aziende che hanno migliorato le proprie performance in termini di CEE (customer experience excellence) grazie a una gestione ottimizzata del customer journey.

Analizzare e misurare il customer journey per offrire una CX di valore

Il valore strategico della conoscenza del customer journey risiede nella capacità di ottenere informazioni sul comportamento dei clienti. Questo significa che il presidio in tempo reale dell’itinerario d’acquisto deve essere abbinato a una misurazione oggettiva del ritorno che ogni touchpoint garantisce all’azienda sulla base di una serie di KPI (Key Performance Indicator) predefiniti. Oltre a quelli di facile riscontro, come possono essere le percentuali di vendita maggiori o minori associate a un canale di contatto, ne esistono anche di più sofisticati, sia in senso positivo (advocacy, loyalty), sia in chiave negativa (churn rate). Per governare uno scenario così complesso occorrono tecnologie in grado di analizzare e valorizzare gli insight ricavabili lungo il customer journey. I clienti, infatti, si aspettano un’esperienza positiva ogni volta che interagiscono con l’azienda, sia che tale interazione avvenga in maniera automatizzata tramite chatbot e assistente virtuale, sia che passi da un operatore umano. Conoscere dove, quando e come avviene è la chiave per assicurare una CX di valore.

Una piattaforma omnicanale per gestire l’itinerario d’acquisto

La prima caratteristica, perciò, che deve possedere una soluzione tecnologica capace di presidiare e mappare il customer journey è quella dell’approccio omnicanale. Non a caso KPMG ha stilato un omnichannel index per misurare la soddisfazione media del cliente collegata ai contatti avuti su almeno due canali tra web, social, telefono e face-to-face. Minori sono le interruzioni tra un canale e l’altro e maggiore è il gradimento dell’utente. Ne consegue che la piattaforma di gestione del contact center, o comunque della relazione con il cliente, deve essere concepita come hub univoco in cui confluiscono fonia, chat, email ecc. Ma poiché oggi il ruolo dei social network è diventato centrale come strumento di connessione tra le imprese e il loro pubblico di riferimento, le piattaforme devono essere aperte mediante API (Application Programming Interface) all’integrazione con i canali social in un ecosistema più ampio. Un ecosistema al cui interno va contemplata anche l’intelligenza artificiale (AI) quale elemento di ulteriore ottimizzazione del customer journey.

Il ruolo dell’intelligenza artificiale nell’ottimizzazione del customer journey

Per comprendere l’importanza dell’AI nelle soluzioni evolute di contact center è bene sottolineare che gli insight ricavati dal customer journey non possono limitarsi a produrre report statistici. Questa si potrebbe definire una funzione elementare che consente di offrire un quadro statico dei percorsi e delle preferenze di canale da parte della clientela. L’intelligenza artificiale, invece, interviene in due occasioni. Anzitutto alternandosi agli agenti umani per abbattere i tempi di attesa e risolvere i problemi più semplici. In secondo luogo, permettendo di svolgere analisi profonde del customer journey per generare risultati predittivi che possono poi servire ad addestrare appositi algoritmi di machine learning. In questo modo le tappe del percorso d’acquisto non vengono solo osservate passivamente, ma si possono gestire proattivamente con sistemi di marketing automation che differenziano automaticamente le azioni su ciascun canale in base alla predilezione di ogni singolo utente. L’esito è quello di una personalizzazione spinta che fa leva proprio sulla conoscenza dinamica del customer journey.

 

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Anna Banfi

25 anni di esperienza a 360° nell’ area Marketing e Comunicazione di multinazionali italiane ed estere del settore ICT hanno consolidato in me la convinzione di come la tecnologia al servizio dell’uomo possa davvero cambiare e migliorare la qualità della nostra vita e contribuire concretamente allo sviluppo delle nostre comunità. Ed in particolare la tecnologia per comunicare che mette in relazione le persone, ne facilità l’incontro e la collaborazione a vari livelli in un contesto sistemico ed in un’ottica sempre più mobile e green.

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