In tutte le attività turistiche e nei parchi divertimento le aziende dispongono di dati di prima parte, raccolti direttamente dai clienti attraverso interazioni dirette e biglietteria online. Questi dati includono le informazioni personali degli utenti, la cronologia delle loro transazioni, la navigazione sul sito web, i feedback e le preferenze di prodotto, raccolti nel rispetto delle norme sulla privacy.
La capacità di raccogliere e centralizzare questi dati, applicando algoritmi di intelligenza artificiale per segmentarli e arricchirli, consente alle aziende di ottenere elementi di conoscenza fondamentali per adottare strategie di marketing personalizzate.
I Repeater: conoscerli per fidelizzarli
Rispetto ai nuovi contatti, i clienti già fidelizzati, che hanno mostrato di apprezzare il servizio offerto, sono più facilmente orientati al riacquisto. Nei parchi di divertimento, e in genere nelle attività della filiera turistica e della ristorazione il target dei Repeater è uno dei più apprezzati. Sono clienti abituali che, dopo una prima esperienza positiva, scelgono di tornare a riviverla.
Questa scelta è in realtà il frutto di una serie di fattori che vanno ben oltre il semplice piacere del luogo. I Repeater si dimostrano fedeli al brand e instaurano un legame emotivo con la destinazione o la struttura ricettiva, sono attenti alla qualità dell’esperienza offerta e possono diventare strumenti di quel passaparola che è l’azione di marketing meno costosa e più efficace. I Repeater aiutano a stabilizzare i ricavi e adottano comportamenti prevedibili, contribuendo a ridurre i costi di acquisizione di nuovi clienti. Ottenere un buon tasso di clienti fidelizzati rappresenta un vantaggio competitivo significativo rispetto ai concorrenti.
Trasformare i clienti in Repeater
Conoscere i propri clienti è una condizione essenziale per il successo di ogni attività economica: il digitale permette di mappare ogni touchpoint attraverso il quale l’utente è entrato in contatto con l’azienda – dal sito al chatbot, dalla mail alla telefonata, fino al contact center – e registrare i vari trigger. Questi segnali digitali, analizzati attraverso tool basati sull’AI, evidenziano elementi chiave, come bisogni e comportamenti che permettono di creare e proporre offerte commerciali su misura e suggerire esperienze personalizzate.
Grazie alla raccolta di dati dettagliati e al loro arricchimento, gli algoritmi possono identificare comportamenti ricorrenti, prevedere abitudini future e segmentare i clienti in base alle loro preferenze. C’è un altro vantaggio dell’utilizzo di tali sistemi: essi permettono di evitare di impiegare risorse e tempo in azioni di marketing a più basso ROI, massimizzando invece l’efficacia del budget pubblicitario in relazione al valore potenziale degli utenti nel lungo periodo.
Le principali metriche per l’Analisi dei potenziali clienti
Per indurre un cliente a generare nuove visite o acquisti, è indispensabile misurare il suo potenziale di spesa individuando il suo Predictive Customer Lifetime Value (PCLV), una metrica avanzata che stima il valore totale che un cliente può portare all’azienda nel corso della sua relazione. A differenza del Customer Lifetime Value (CLV) tradizionale, che si basa su dati storici, il PCLV utilizza modelli AI predittivi e algoritmi di machine learning per prevedere il valore futuro di un cliente in termini di acquisto di servizi.
Altra metrica utile nel marketing è il Lead Scoring, che consiste nell’ assegnare un punteggio a ciascun potenziale cliente (lead) in base alla sua probabilità di diventare effettivamente un cliente. In pratica, è come assegnare un voto a ogni lead per valutarne la “qualità” e la sua vicinanza alla fase di acquisto.
Infine un indicatore elaborato dagli algoritmi è il Time to Push, che individua il momento più adatto per raggiungere l’utente con azioni di marketing personalizzate.
Il Marketing fondato sui dati di Prima Parte
E’ esperienza di tutti che con i progressi dell’analisi predittiva le grandi piattaforme di e-commerce e intrattenimento, da Booking a Netflix, sono in grado di proporre ai clienti esperienze personalizzate, massimizzando le conversioni. Grazie alla raccolta di dati dettagliati e al loro arricchimento, gli algoritmi possono identificare comportamenti ricorrenti, prevedere abitudini future e segmentare i clienti in base alle loro preferenze. A differenza del targeting generico basato su dati di terze parti – quelli acquistabili per campagne su Google, Facebook, Instagram o TikTok – l’uso dei dati di prima parte permette di creare segmenti di pubblico più accurati e specifici. Invece di puntare a utenti con interessi potenziali su social network e motori di ricerca, è possibile raggiungere direttamente i clienti, sia già acquisiti che potenziali, che hanno dimostrato un interesse reale nei confronti dei prodotti o servizi offerti.
Le piattaforme progettate per trasformare i clienti in Repeater e fidelizzarli
Sono tante le piattaforme basate sull’Intelligenza Artificiale per automatizzare campagne di marketing mirato. Si tratta di prodotti in larga parte standardizzati, basati su algoritmi che analizzano i comportamenti e attivano proposte commerciali.
Si può fare meglio: non si può infatti prescindere dagli obiettivi del cliente che si avvale di queste piattaforme. Una personalizzazione del lavoro svolto dall’AI consente di efficientare gli automatismi orientandoli a raggiungere gli specifici obiettivi della singola impresa. È bene infatti valutare le specificità dei singoli settori prima di attivare una piattaforma: vendere biglietti di un parco tematico non è come commercializzare prodotti di largo consumo presenti nella GDO. A monte dell’adozione di una piattaforma MarTech deve esserci dunque un lavoro – fatto a umani – che preveda l’analisi del business, degli obiettivi aziendali, delle sorgenti di dati e di selezione dei canali e modalità attraverso le quali veicolare le offerte personalizzate per ogni segmento di clienti target. Sarà poi l’AI a segmentare i singoli lead sulla base dei dati arricchiti e priorizzarli con l’analisi predittiva dei loro potenziali comportamenti d’acquisto.
Oggi, anche le aziende meno strutturate possono beneficiare di tecnologie avanzate di analisi predittiva e automazione di azioni di marketing, grazie alla diminuzione dei costi e alla crescente disponibilità di algoritmi di intelligenza artificiale più accessibili. L’implementazione di strategie che utilizzano i dati di prima parte attraverso l’AI può rivoluzionare il modo in cui i parchi divertimento si relazionano con i clienti, aumentando l’efficacia delle azioni di marketing e rendendo le campagne più efficaci. Grazie all’uso di tecnologie avanzate, nel rispetto della privacy, le aziende possono assicurarsi vantaggi competitivi operando sui Repeater.
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