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I dati dei clienti sono fondamentali per il successo.

Le aziende di successo utilizzano i dati durante tutto il ciclo di vita del cliente , dall'acquisizione al coinvolgimento, fino all'acquisto ripetuto.

La sfida è come combinare efficacemente i dati. I clienti interagiscono con i marchi su molti canali. Le Customer Data Platforms mirano a risolvere questo problema unificando i dati e rendendoli facilmente accessibili ai team di marketing.

Questo articolo esplora quali sono le piattaforme di dati dei clienti e come utilizzarle al meglio per ottenere risultati aziendali. Per passare direttamente agli esempi di dati dei clienti, fai clic qui.

Una Customer Data Platform (CDP) è una tecnologia che unifica i dati dei clienti provenienti da più origini per creare un unico profilo cliente. A differenza di altri sistemi, le piattaforme di dati dei clienti sono progettate per l'accessibilità con interfacce semplici.

Ci si aspetta che i membri del team meno tecnici come il marketing e il servizio clienti interagiscano e utilizzino i dati attraverso la Customer Data Platform, senza l'uso di risorse IT.

Infine, le piattaforme di dati dei clienti rendono questi dati utilizzabili. Alcune piattaforme di dati si concentrano esclusivamente sui dati e si affidano alle integrazioni per ottenere ciò. Altri, come Barilliance, consentono ai clienti di utilizzare questi dati direttamente nelle loro applicazioni.

Mentre un CDP sembra semplice nella concezione, risolve una serie di domande ingannevolmente difficili: chi sono i tuoi clienti potenziali e attuali? Quando dovresti contattarli? Quale offerta dovresti usare?

I dati del cliente si riferiscono alle informazioni raccolte su un cliente. I dati dei clienti possono includere tratti, comportamenti e dati demografici raccolti dall'azienda. È meglio organizzare i dati del cliente intorno al cliente.


Di seguito descriviamo esempi di dati sui clienti ed evidenziamo quali dati i negozi di eCommerce dovrebbero utilizzare per creare esperienze cliente migliori.

Il primo tipo di dati del cliente è l'identità. L'identità del cliente è un dato che consente di distinguere un cliente da un altro.

La maggior parte dei potenziali clienti sono rapporti con i marchi come acquirenti anonimi. Piattaforme come Barilliance tengono traccia delle azioni anonime degli utenti e, in ultima analisi, le collegano a un record di clienti noto.

Questo è più spesso fatto quando il visitatore anonimo compie un'azione di autoidentificazione. Ciò può essere richiesto dai marchi tramite bonus di registrazione, quando un potenziale cliente accede a un account esistente o crea un nuovo account come parte del processo di pagamento.

Di seguito è riportato un esempio di identità del cliente da Bookings.com.

Sopra, Bookings.com riconosce i potenziali visitatori di ritorno tramite l'indirizzo IP. Creano un popup che incoraggia il visitatore anonimo a identificarsi effettuando l'accesso.

Un esempio più tipico di identità del cliente viene da Pampers. Qui, un visitatore anonimo viene accolto con un pop-up di benvenuto. Il pop-up offre un incentivo in cambio della creazione di un account, dell'identificazione del cliente e dell'apertura della possibilità di allegare i dati del cliente all'individuo.

Sopra, Pampers utilizza i pop-up di benvenuto per trasformare i visitatori anonimi in potenziali clienti noti.

I dati comportamentali sono il più alto segnale di dati sui clienti che un marchio può raccogliere. Dimostra l'intento di un cliente più di altri tipi di dati ed è fondamentale per le tecniche di analisi come la segmentazione comportamentale e l'analisi di coorte eCommerce.

I dati comportamentali di base si riferiscono alle azioni tipiche che un cliente intraprende su un sito di eCommerce. Ciò include azioni come la visualizzazione di un articolo, l'aggiunta di un articolo a un carrello, la rimozione di un articolo da un carrello e il completamento di un acquisto.

Sopra è riportato un esempio di dashboard di analisi di coorte, che combina i dati comportamentali di base dei clienti dei clienti che hanno effettuato il primo acquisto in un determinato mese. L'analisi di coorte consente ai marchi di valutare meglio l'LTV, i periodi di ammortamento e aiuta nell'allocazione delle risorse.

L'abbandono del carrello rimane un problema significativo nell'eCommerce. L'abbandono medio del carrello in tutti i settori è uno sbalorditivo 78,65%.

Ciò rende il processo di pagamento la più alta opportunità di ROI per i marchi di raccogliere i dati dei clienti in giro. I marchi dovrebbero esaminare quando è stato avviato il processo di pagamento, quali passaggi di pagamento sono stati completati, se i clienti hanno inserito un metodo di pagamento e, infine, se un ordine è stato completato o abbandonato. Da questi dati, una piattaforma di dati dei clienti può attivare campagne di abbandono del carrello per recuperare le vendite.

Esistono molti modi per recuperare le vendite con le campagne di abbandono del carrello. Sopra è un esempio da Thrive Market. Abbiamo messo un'intera guida sui modelli di email abbandonati.

Nella nostra ultima analisi sulle statistiche di email marketing, abbiamo riscontrato che le campagne post acquisto sono incredibilmente efficaci, con un tasso di conversione superiore al 7%.

Oltre ad alimentare le campagne post-acquisto, questi dati sui clienti sono vitali per i team di successo dei clienti. I dati successivi all'acquisto possono includere se un ordine viene aggiornato, quali aggiornamenti vengono effettuati, se un ordine viene annullato e se un cliente ha lasciato una recensione o meno.

Sopra, Amazon utilizza i dati dei clienti in combinazione con i dati successivi all'acquisto per suggerire consigli specifici sui prodotti e creare acquisti ripetuti.

La maggior parte dei potenziali clienti non raggiunge mai le pagine di pagamento. Per massimizzare le conversioni, i marchi dovrebbero espandere le loro campagne attivate dal carrello abbandonato per includere anche misure più avanti nel percorso di acquisto.

Per fare ciò, è necessario raccogliere i dati dei clienti come i prodotti cercati, visualizzati e filtrati. Questi dati possono quindi essere utilizzati per personalizzare i contenuti nelle campagne di abbandono della navigazione.

Sopra, Fashion Nova utilizza Facebook Messenger per riportare i clienti dopo aver sfogliato un articolo. L'utilizzo dei dati dei clienti all'interno delle campagne attivate crea offerte personali pertinenti.

Come accennato, le piattaforme di dati dei clienti hanno molti casi d'uso, che vanno dall'acquisizione, al coinvolgimento, alla conversione e alla massimizzazione.

Per aiutare a illustrare, ho estratto alcuni esempi dai nostri clienti che mostrano come stanno utilizzando un CDP per migliorare le vendite.

Dovresti utilizzare le piattaforme dei dati dei clienti per migliorare il pubblico personalizzato di Facebook.

I segmenti di pubblico personalizzati consentono alle aziende di indirizzare un elenco di clienti specifico su Facebook, Instagram o Audience Network.

L'efficacia di questi annunci dipende dalla qualità della tua lista. È qui che entrano in gioco le piattaforme di dati dei clienti.

I CDP ti danno il potere di segmentare i tuoi clienti, creando messaggi unici per ogni tipo.


Per illustrare, userò alcuni esempi anonimi dei nostri clienti.

Gli acquirenti recenti sono molto coinvolti con il tuo marchio e molto più propensi a fare un secondo acquisto.

La ricerca mostra che apportare anche un piccolo miglioramento alla fidelizzazione crea enormi ritorni.

Sfortunatamente, fare affidamento esclusivamente su FB Pixel riduce la tua capacità di prendere di mira questo gruppo.

Con Barilliance, il nostro cliente è in grado di aggiungere i clienti che hanno acquistato su altri canali, inclusi i loro negozi fisici, per creare un elenco clienti completo.

Sopra, lo screenshot sopra, definiscono acquirenti recenti come qualcuno che ha effettuato un acquisto meno di 90 giorni fa e il cui valore dell'ordine era di $ 100 o superiore.

Puoi sincronizzare questo pubblico continuamente con Facebook. Ogni volta che un potenziale cliente effettua un acquisto, verrà aggiunto automaticamente a questo pubblico. Allo stesso modo, quando l'ultimo acquisto supera i 90 giorni, verranno rimossi.