Il CRM (customer relationship management) è composto dai processi che un'azienda usa per tracciare e organizzare i propri contatti con i clienti, acquisiti o potenziali. Il software CRM viene utilizzato a supporto di questi processi per migliorare i servizi offerti ai clienti o per usare le informazioni fornite dai clienti per effettuare "marketing mirato". In generale, il CRM è la propensione aziendale ad aumentare la profittabilità e la fidelizzazione della clientela con l'utilizzo di procedure e tecniche derivanti dall'applicazione estensiva di strumenti offerti dalla Information Technology (IT).

Instaurare un "rapporto personalizzato" con il singolo cliente che si interfaccia con l'azienda richiede di attivare determinati strumenti dell'IT, in particolare:

• Business Intelligence: per essere in grado di ottenere e raccogliere il maggior numero d'informazioni possibili sul cliente stesso;
• Knowledge Management: per coordinare in modo idoneo le informazioni che, tipicamente, si trovano sparse in molti archivi e vengono gestite da applicazioni diverse.

I dati raccolti vengono consolidati in un "database" aziendale per poterli utilizzare nelle interazioni dirette con la clientela e per lo sviluppo di nuove strategie di marketing.

I risultati delle analisi elaborate dai sistemi IT devono essere rapidamente disponibili nel momento in cui il cliente interagisce con l'azienda ed in modo da poter eventualmente modificare le azioni che influenzano i rapporti tra cliente e azienda.

Modello operativo

Il modello di gestione del CRM può essere assimilato ad un "ciclo chiuso" nel quale l'infrastruttura di analisi dei dati è collegata, in modo più o meno diretto, con quella di gestione delle attività ordinarie dell'azienda. Questo modello deve consentire di sfruttare in breve tempo i dati provenienti sia dalla gestione del business che dall'analisi dei dati immagazzinati. Il ciclo è composto da quattro fasi:

1. Azione: si modificano delle variabili del business (es: sconti, promozioni, incentivi vari) per ottenere determinati risultati attraverso una campagna marketing o un'iniziativa commerciale;
2. Monitoraggio: le variabili modificate influenzano il comportamento dei clienti e si riflettono sulle transazioni che vengono elaborate dal sistema informativo; le transazioni sono monitorate per trarre delle indicazioni immediate dell'efficacia delle iniziative attuate;
3. Analisi: l'esame più approfondito dei dati consente di comprendere meglio il comportamento dei clienti; l'analisi si confronta con degli "indicatori chiave" (utili, ROS) in rapporto ad altri parametri operativi;
4. Previsione: l'elaborazione di "modelli di previsione" consente di seguire i trend futuri e di prospettare scenari alternativi al modificarsi di certe variabili del sistema; la capacità previsionale segnala le variabili su cui intervenire ancora una volta per approssimarsi agli obiettivi; il ciclo quindi si chiude con la definizione delle nuove azioni da intraprendere.

La gestione di questo modello richiede una grande velocità di reazione aziendale nel percorrere le quattro fasi del ciclo e una sufficiente frequenza nel "campionamento" dei dati provenienti dal mercato. Solo così l'azienda è in grado di anticipare o cogliere con maggior precisione la nascita di tendenze utili o dannose per la propria attività.

Per soddisfare queste necessità è necessario migliorare le prestazioni dei sistemi IT e soprattutto automatizzare e velocizzare lo scambio di informazioni tra tali sistemi.

Il sistema CRM integrato

Un sistema integrato nel quale siano collegati le componenti di analisi e la modifica dei parametri operativi è complesso ed estremamente critico.

• Prestazioni: le transazioni con i clienti devono sostenere un notevole traffico con rapidi tempi di risposta. Normalmente saranno eseguite operazioni parallele di lettura e scrittura sui database o il trasferimento di grandi quantità di dati verso un "data warehouse" per le analisi successive.
• Scalabilità: se i canali di interazione con i clienti aumentano o si ampliano (apertura di un "Call-Center", attivazione di attività e-commerce, ecc.) il sistema deve essere, oltre che ad alte prestazioni, anche ampiamente scalabile.
• Disponibilità: i punti di approccio della clientela richiedono una operatività molto elevata: i requisiti del front-office devono essere, quindi, estremamente rigorosi. La disponibilità del "data warehouse" e dei processi di analisi che forniscono le informazioni aggiornate ai sistemi operativi, è anche un fattore critico.
• Integrazione: in un sistema chiuso, tutte le componenti devono integrarsi ed interagire efficacemente per garantire un flusso costante di informazioni tra sistemi di analisi e sistemi di applicazione dei risultati. La struttura, quindi, sarà certamente complessa.

CRM e Web

Lo scenario aperto dal Web nella gestione delle attività aziendali fornisce spinte innovative in direzione del CRM. Tradizionalmente le soluzioni offerte dal mercato riguardano due sottoinsiemi del problema, in ciascuno dei quali il Web è destinato a giocare un ruolo importante:

• interazioni con i clienti: moduli per gestione vendite, marketing, rapporti in tempo reale con i clienti con mezzi tradizionali (Voice Call-Center) o innovativi (Web Call-Center).
• gestione delle informazioni: applicazioni di analisi dei dati per valutazioni o azioni di marketing: anche qui il Web è in grado di fornire stimoli alla crescita di strumenti IT adeguati ai rapporti molto più dinamici e personalizzati tra azienda e clienti. Il marketing "one-to-one", ad esempio, non può prescindere da un sistema che consenta di rintracciare nel "data warehouse" e valutare in tempo reale le informazioni su un determinato cliente

Anche in questo caso, se vuoi adottare la giusta politica CRM nella tua azienda contattami.

Le aziende non adottano strategie CRM per automatizzare la gestione delle campagne, senza una visione chiara di cosa vogliono fare. Tutte le aziende prive di una visione di marketing innovativa ed avanzata raramente hanno margini sufficienti per adottare strategie CRM. Le strategie di CRM consentono di affrontare efficacemente sei aree fondamentali per programmare campagne di marketing. 

In molti casi, la strategia marketing basata sul CRM si va a contrapporre alla strategia basata sul prodotto. Io penso che entrambe possano e debbano coesistere ed essere gestite da team diversi, in quanto proprio i concetti base sono completamente diversi.

Cross-selling ed up-selling

Cross-selling è l'atto di vendita di un prodotto o un servizio a un cliente generato da un altro acquisto. Un esempio può essere quello delle mamme che, quando acquistano nuovi prodotti per i loro bambini, al tempo stesso possono comprare vestiti per sé. Il cross-selling è oggi una strategia di base, perché la vendita di più servizi di un cliente aumenta le entrate provenienti da clienti, il che costa meno che l'acquisizione di un cliente nuovo.

Allo stesso modo, le aziende sono freneticamente alla ricerca di opportunità di up-selling, quindi di motivare i loro clienti esistenti ad acquistare prodotti più redditizi.
Prima di adottare strategie di cross-selling e up-selling è necessario comprendere quali prodotti aumentano, anziché diminuire, la redditività globale di un cliente. Non è detto che vendere ad un cliente un prodotto incrementi effettivamente la redditività complessiva del cliente stesso.

Cross-selling fatto correttamente significa vendere il prodotto giusto al cliente giusto. Ciò significa anche capire che non tutti i clienti sono buoni candidati per il cross-selling. Comprendere le modalità con le quali i clienti valutano se e come rispondere a queste promozioni è un fattore molto critico. Non sorprende dunque, il desiderio di migliorare il cross-selling adottando pratiche commerciali basate sul CRM. Infatti, questo tipo di software consente di ricavare dati comportamentali del singolo cliente, in modo da offrire alla persona giusta il prodotto giusto.

Customer Retention

Le banche e le compagnie telefoniche sono state le prime aziende commerciali a voler comprendere il motivo per cui i clienti le ”tradiscono” per i concorrenti.  Capire che i clienti hanno lasciato l’azienda, sapendo in particolare chi ha lasciato l’azienda, non è banale. Capire il motivo per cui hanno lasciata è ancora più difficile. Ma la parte più difficile è arginare la perdita dei clienti implementando strategie di business che “costringano” il cliente a restare.

La “customer retention” quindi si basa sull’assioma che dice che il mantenimento di un cliente è di gran lunga più efficace in termini di costi dell’acquisizione di uno nuovo. La perdita quindi di un cliente causa non solo la perdita di ricavi ma anche la perdita dell’investimento iniziale fatto per acquisirlo e di conseguenza, la perdita di un mercato stabile per la vendita di nuovi prodotti. Si è dimostrato quindi che ridurre le defezioni da parte dei clienti acquisiti consente di avere un aumento degli utili esponenziale.

Attualmente, le aziende che stanno utilizzando sofisticate tecnologie predittive, possono confrontare in quale modo attributi simili dei clienti portano all’allontanamento, e quindi possono personalizzare le strategie di marketing volte a motivare i clienti a rimanere. Il problema delle strategie di fidelizzazione è che, una volta individuati i clienti che potrebbero lasciare, come si fa a mantenerli?

Cercando di capire il modo migliore per trattenere i clienti che sono sul punto di lasciare, le aziende devono progettare campagne di marketing che consentano di aumentare il margine di ricavo del cliente, piuttosto che accontentarsi a mantenerlo. Questo è uno dei diversi usi del CRM e dell’analisi dei dati di commercializzazione, che servono per predire il comportamento del cliente.

Behavior Prediction

Sebbene non sia vista come strumento di marketing, la previsione del comportamento consente al marketing di determinare cosa potranno fare in futuro i propri clienti. Usando sofisticate tecniche di modellazione e  di data mining, la previsione del comportamento si basa sull’analisi della storia del cliente tentando di prevedere i comportamenti futuri. Questo tipo di analisi comprende diverse varianti:

• Analisi della propensione a comprare: comprendere quali prodotti un particolare cliente è probabile che acquisti.
• Previsione degli acquisti successivi: comprendere quali e quali quantità di prodotto o servizio un cliente possa comprare di seguito al primo acquisto.
• Analisi sull’affinità di prodotto: comprendere quali prodotti saranno acquistati insieme ad altri prodotti. Conosciuto anche come "market basket analysis", può essere considerato come l'esame dei prodotti in un carrello per lo shopping, in modo da capire le varie associazioni di prodotto. Eclatante è l’esempio dei produttori di stampanti che ormai regalano l’hardware per ottenere gli incassi ricorrenti derivanti dall’acquisto delle cartucce.
• Modellazione dinamica dei prezzi: la determinazione del prezzo ottimale per un dato prodotto viene effettuato per un determinato cliente, segmento di clientela o evento. Portiamo ad esempio i prezzi degli alberghi, che variano a seconda della fedeltà del cliente o a seconda del momento o della presenza di fiere o eventi.

Prevedendo il comportamento del cliente, una società può prendere una serie di decisioni di marketing preventivo, ad esempio offrendo sconti per i clienti esistenti che sono in procinto di cambiare marchio o prodotto, prima che questo possa succedere. La chiave di tutta questa analisi, e in particolare delle azioni di tale risultato, è identificare quali sono i migliori clienti.

Ottimizzazione del canale

L'obiettivo del CRM è quello di offrire il messaggio giusto al cliente giusto al momento giusto.

Ad esempio, un nuovo cliente il cui uso di servizi bancari on-line sia in costante aumento, potrebbe diventare un target di una campagna che proponga vantaggi nell’utilizzo delle operazioni online, mentre un pensionato a cui “piace visitare” la sua banca, può essere reso felice dal direttore di filiale che gli offre una tazza di caffè insieme ad un opuscolo su un nuovo prodotto finanziario. Si tratta quindi di conoscere il canale preferenziale di accesso di un cliente ad un prodotto/servizio, per offrirgli quello che lui si aspetta.

Capire i canali attraverso i quali i clienti preferiscono interagire con l’azienda è solo una parte del lavoro. L’azienda deve decidere il modo migliore per comunicare con i clienti. Solo perché un cliente preferisce fare i suoi depositi in filiale, non significa che non possa accedere anche ai servizi online. Capire il migliore canale di contatto significa ottimizzare la gestione delle comunicazioni "in entrata" ed "in uscita" e quindi scegliere il migliore canale di contatto con il cliente, a seconda dell’opportunità offerta.

Personalizzazione della web experience

Praticamente tutti noi abbiamo acquistato qualcosa su Internet, che si tratti di libri, grandi elettrodomestici o un oggetto tecnologico. Ma avete mai notato che a volte questi siti web sembrano proprio che sappiano cosa volete?

Personalizzazione è la capacità di comunicare con il cliente sulla base di conoscenze e comportamenti registrati nei vari momenti di interazione con il sito stesso. Questo significa poter personalizzare l’aspetto del sito web in base al comportamento tenuto dal navigatore nelle visite precedenti.

Più in particolare, con il CRM si può adattare il tipo del messaggio al singolo cliente, accedendo ai dati  personali ogni volta che il cliente visita il sito ed utilizzarli per creare contenuti personalizzati. Queste tecnologie consentono l'analisi di ciascun cliente, nel corso del tempo e in tutti i canali, utilizzando i dati del profilo, il passato degli acquisti, i dati di navigazione ed eventuali test o sondaggi per tentare personalizzare la sua esperienza di navigazione.

Event-based marketing

La migliore definizione di “event-based marketing” è un marketing basato sul tempo, capace di reagire immediatamente ad uno specifico evento del cliente. Event-based marketing, chiamato anche chiamato “event-driven marketing”, si può applicare ad un segmento di clienti o a clienti singoli.

L’obiettivo ideale dell’event-based marketing è quello di essere in grado di reagire ad eventi dei clienti in tempo quasi reale, subito dopo il verificarsi dell'evento. Un semplice esempio è la consegna dei coupon promozionali alla cassa del supermercato. In base agli acquisti effettuati ed all’analisi dello storico un software opportunamente configurato, ci fornisce una promozione su un prodotto di nostro interesse, che probabilmente non avremmo comprato senza un qualche incentivo.

L’event-based marketing richiede un solido processo di automazione CRM ed un lavoro ben calibrato per essere efficace. Con un processo manuale, questo sarebbe praticamente impossibile e l'automazione è necessaria per individuare le informazioni e per suggerire le opportune promozioni per quel cliente.