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Big data e Ai: perché sono i driver della crescita nei nuovi meccanismi di loyalty?

07/02/2019 08:33
Come raccogliere dati, come cambia la fidelizzazione nell’epoca digital, come un Gds aiuta le agenzie di viaggio nel processo: un panel per approfondire sul nuovo marketing verso il cliente fedele

Acquisire un nuovo cliente in un mercato maturo è costoso oltre che difficile, trattenerlo è una questione di evoluzione del loyalty marketing: come cambia questa prassi nell’era dell’esperienza, da intendere nell’acquisto di qualcosa di molto di più di un viaggio o di un prodotto? Oggi, lo sappiamo, acquistiamo per imparare qualcosa, perché ci resti un’emozione, per condividerlo, perché “è speciale”.

Secondo uno studio di Bain & co. ripreso da Il Sole-24 Ore, la percentuale di successo della vendita a un cliente acquisito è del 60-70%, mentre verso uno nuovo è fra il 5 e il 20%. Di qui capiamo che i programmi di fidelizzazione hanno ancora un ruolo importante nella relazione azienda-cliente. La prima cosa da fare è profilare: chi è e a quale aspetto tiene maggiormente? Il prezzo oppure l’assistenza? Queste domande aiutano a definire gli incentivi, ad esempio.

Nella discussione su come cambia il loyalty marketing nell’era dello shopping esperienziale (e del turismo con esso), non può non entrare la tecnologia, che con il moltiplicarsi dei touchpoints tra online e offline offre una moltitudine di dati e informazioni. Ma raccoglierle non è facile e in molti non agiscono in maniera corretta, così che gli analisti che devono tradurli in azioni non possono utilizzarli. Quali sono gli errori più diffusi tra le aziende in fatto di raccolta dei dati?

“L’errore fondamentale che viene fatto nella data collection, quando viene effettuata, è che i dati vengono raccolti ed organizzati un po’ ‘a casaccio’ e non in base al fatto che debbano essere poi utilizzati – osserva il chief of strategy di Dcg.net Raffaele Calegari -. Questo implica che poi, per renderli fruibili, sia necessario un lavoro prima di comprensione di ciò che sono realmente, poi di pulizia per capire quali effettivamente servono, quali no, infine di correlazione con i dati provenienti da sorgenti differenti". Un esempio, per capire? “Banalmente unificare i dati del Crm con quelli del programma di fidelizzazione”, aggiunge.

L’esperto ci fa capire che, per poter avere dei risultati accurati è infatti necessario espandere la profilazione degli utenti unificando i dati sugli stessi che provengono da fonti diverse, i quali ci dicono, dei clienti, cose diverse. “Altrimenti non saremo mai in grado di migliorare la loro esperienza”.

Queste analisi, che sono una parte fondamentale del lavoro di un data scientist, sono decisamente time consuming e rallentano il processo utile ad ottenere informazioni realmente utilizzabili.

“Questo errore è tipico dell’approccio privo di una strategia definita a monte, meno efficiente dell'attitudine ‘vorrei ottimizzare questo processo o prevedere questi futuri avvenimenti e quindi faccio in modo di raccogliere i dati necessari’”, conclude Calegari.

In Bit lunedì 11 febbraio alle 1530 il tema “Big data e AI: perché sono i driver della crescita nei nuovi meccanismi di loyalty” viene discusso con il manager di Dcg.net e con Sara Digiesi, chief marketing officer di Best Western Italia,  Geronimo Pirro, direttore marketing Amadeus Italia, Rodolfo Baggio, coordinatore dell'area Analisi di mercato e strategie digitali all’interno del Master in Economia del Turismo di Bocconi. p.ba.


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