Tante opportunità dai modelli predittivi applicabili ai social media

Il crm è in continua evoluzione grazie ai cambiamenti che hanno interessato sia il mondo della tecnologia sia il nostro utilizzo del web e dei social media. Online crm, analytical crm e social crm rappresentano le più recenti frontiere raggiunte dal marketing quando si parla di gestione della relazione con la clientela. La diffusione dell’ecommerce e la grande disponibilità di software analitici e di infrastrutture hardware hanno favorito lo sviluppo dell’online crm. Le aziende si sono mosse verso un’integrazione dei diversi sistemi informativi online e offline per ottenere un’immagine completa del proprio cliente. L’integrazione delle diverse fonti informative (customer service, database clienti, open data ecc.) ha rappresentato uno dei driver principali dello sviluppo dell’analytical crm, che consiste nell’implementazione di tecniche di predictive analytic, quindi di previsione del comportamento della clientela, per azioni di acquisition, retention, cross-up selling e win-back della clientela. Accanto all’analytical crm, negli ultimi anni è cresciuta l’area del social crm, che si traduce nell’utilizzo delle caratteristiche e dell’immenso patrimonio informativo dei social media per creare servizi online di customer service e attività di data mining, che consentono di estrarre utili insight di marketing. La letteratura scientifica mostra come sia possibile sviluppare applicazioni di predictive analytic con dati raccolti sui social per raggiungere diversi obiettivi: identificare la clientela potenziale, prevedere il successo di un determinato evento organizzato dall’azienda, migliorare la previsione del comportamento dei consumatori e gestire la propria strategia di comunicazione in base alla risposta prevista di alcuni segmenti di clienti. È interessante soffermarci su questi studi per capire come le aziende possano trarre vantaggio dai modelli predittivi di marketing applicati ai social media. Uno studio condotto dall’Università di Rotterdam e pubblicato nel 2015 propone un approccio che le aziende possono utilizzare per profilare la clientela su Facebook attraverso tutte le informazioni che gli utenti rilasciano al social network al momento dell’iscrizione e durante la navigazione. La profilazione sui social consente di estrarre utili informazioni allo scopo di definire l’identikit dei clienti potenziali e sviluppare attività di acquisition dei clienti. L’approccio che gli studiosi propongono prevede tre step. Il primo consiste nell’identificare i fan della propria pagina aziendale attraverso l’utilizzo della Facebook Developers Platform, che, mediante applicativi, consente di estrarre l’intera popolazione o un campione di fan. Una volta identificati i fan, il secondo step prevede la raccolta, a livello individuale, di tutte le informazioni che questi utenti hanno reso pubbliche sul loro profilo, attraverso un applicativo che visita le loro pagine e raccoglie i dati. Il terzo step prevede la “data preparation” di tutti i dati raccolti: attributi e caratteristiche personali (informazioni demografiche, lo status relazionale, le informazioni relative alle location geografiche visitate e il numero degli amici) e dati sull’attività di liking, quindi tutte le informazioni sulle preferenze dichiarate dagli utenti per pagine di brand, personaggi, prodotti e aziende nel corso della loro attività su Facebook. Lo studio dell’Università di Rotterdam ha poi applicato questo approccio agli utenti della pagina Facebook di un’importante squadra di calcio di livello internazionale. Si è proceduto a profilare 11.000 fan (sono stati utilizzati solo i profili con dati completi) provenienti da tutto il mondo con una tecnica di riduzione delle dimensioni dei dati e una successiva cluster analysis. L’analisi è stata svolta utilizzando tutti i dati relativi al liking delle pagine Facebook; gli attributi e le caratteristiche personali, che invece non sono stati utilizzati nell’algoritmo di segmentazione, sono stati impiegati successivamente per profilare i segmenti identificati. Cosa emerge? Un patrimonio informativo molto interessante per sviluppare opportunità di cross-selling con altri operatori. L’analisi ha mostrato l’esistenza di 4 profili che, oltre a differen
ziarsi ovviamente per il tipo di pagine collegate al mondo del calcio, presentano gusti nettamente diversi per altre attività di entertainment, musicale e cinematografico, prospettando interessanti opportunità di comarketing con aziende partner. Altri studi, in particolare dell’Università di Gent in Belgio, che ha una tradizione di studi sul crm e di collaborazione con l’Università di Parma, mostrano per quali scopi sia possibile utilizzare i dati estratti dai social media: ottimizzare campagne pubblicitarie, prevedere la partecipazione dei fan agli eventi organizzati e prevedere l’abbandono della propria clientela utilizzando dati di diversa tipologia, come per esempio le immagini. Uno di questi studi ha consentito di capire in anticipo quali utenti avrebbero fatto registrare un aumento del tempo di navigazione e delle loro interazioni con Facebook nei mesi successivi. Per quale scopo? La previsione consente di ottimizzare la gestione degli annunci sponsorizzati dalle aziende rispetto ai contenuti non commerciali provenienti dagli amici, promuovendo gli annunci in misura maggiore sui segmenti di utenti che, in previsione, aumenteranno l’utilizzo di Facebook. Per gli utenti che in previsione utilizzeranno in misura minore Facebook si potrebbe ridurre l’esposizione alla pubblicità per diminuire la probabilità di abbandono del social network, che invece aumenterebbe in caso di “bombardamento” con comunicazioni commerciali. L’adozione di questo approccio può portare a migliorare nettamente il rendimento delle attività di promozione sul social. I dati Facebook possono contribuire anche a stimare l’audience attesa nella partecipazione a un evento. Un’azienda che organizza un evento speciale e ne promuove la partecipazione tra i fan della propria pagina Facebook ha la possibilità di ottenere una stima attendibile di quanti dei suoi fan parteciperanno all’evento. A questo scopo, utilizzare i dati degli amici dei fan iscritti all’evento (dati socio-demo, dati di interazione con la pagina Facebook dell’azienda e di partecipazione all’evento) contribuisce in modo significativo a prevedere il tasso effettivo di partecipazione da parte dei propri fan. Inoltre, studiare il comportamento di navigazione online degli utenti, verificando quali sono le foto più cliccate sulla pagina Facebook (soprattutto se l’azienda stimola l’utente a selezionare la foto che meglio lo rappresenta quando utilizza o ha con sé un determinato prodotto dell’azienda), aumenta in modo significativo la capacità di prevedere se quell’utente continuerà o meno la sua relazione con l’azienda. Il social crm rappresenta, quindi, un’interessante opportunità per le aziende best in class del crm che vogliono continuare a essere sulla frontiera della relazione con il cliente e integrare sempre di più le loro strategie di marketing con i social media.