Personaggi dei clienti nel 2025: Perché le vostre stanno fallendo (e come risolverle)

Perché i CustomerPersonadella vecchia scuola non sono all’altezza

Se il profilo del cliente ideale della vostra azienda non si è evoluto dai tempi in cui i cookie di terze parti circolavano liberamente, non siete i soli. Molte aziende utilizzano ancora metodi obsoleti per la creazione di Customer Persona: si pensi alle sensazioni interne, ai feedback aneddotici sulle vendite e magari a una spruzzata di analisi web dell’anno scorso. Il risultato è spesso una caricatura unidimensionale del cliente, che sembra rassicurante ma raramente è accurata. In effetti, le personas dei clienti “non sono cambiate molto nel corso degli anni” e le aziende spesso ne fanno un uso improprio, invocando pregiudizi interni e riempiendole di dettagli irrilevanti(forrester.com). Troppo spesso, queste personas vivono in un PowerPoint o in un poster che tutti annuiscono e poi ignorano (o peggio, prendono decisioni sbagliate).

Il problema delle ipotesi interne

Che cosa potrebbe far sì che queste personas tradizionali siano oggi meno efficaci? Innanzitutto, di solito si basano esclusivamente su dati e ipotesi interne. L ‘assenza di nuove ricerche o convalide significa che la persona riflette ciò che il team pensa, non ciò che fanno i clienti. Come affermano gli analisti di Forrester, una persona è valida solo quanto la ricerca oggettiva che la sostiene; affidarsi a ipotesi non verificate crea pregiudizi. Purtroppo, molte aziende fanno esattamente questo, creando le personas nel vuoto e non aggiornandole mai in base ai cambiamenti del mercato.

Il panorama dei dati in evoluzione

Anche il panorama dei dati è cambiato sotto i nostri piedi. Con le nuove norme sulla privacy e la scomparsa dei cookie di terze parti, i marketer hanno perso una grossa fetta di facile visibilità sul comportamento dei consumatori. Il passaggio di Google ad Analytics 4 (GA4) ne è un esempio lampante: è stato riprogettato per un mondo orientato alla privacy, abbandonando il tracciamento dei cookie di terze parti e affidandosi invece a dati di prima parte e all’apprendimento automatico. L’aspetto positivo è una migliore conformità alla privacy; l’aspetto negativo è che i marketer ottengono meno dati granulari sugli utenti in modo immediato. Le vecchie personas costruite sulla base dei ricchi dettagli di Universal Analytics o dei dati pubblicitari basati sui cookie sembrano ormai dei dinosauri. In breve, non possiamo più pedinare gli utenti in giro per il web come una volta, quindi qualsiasi persona costruita con questi metodi sta rapidamente perdendo di rilevanza. Infine, considerate quanto siano statiche le personas obsolete. Il mondo di oggi si muove velocemente: gli algoritmi cambiano, le tendenze esplodono da un giorno all’altro su TikTok, le catene di approvvigionamento si spezzano e le priorità dei consumatori cambiano a ogni ciclo di notizie globali. Se il vostro profilo di “cliente ideale” non sta al passo, probabilmente è sbagliato. È significativo che solo il 44% dei marketer utilizzi le buyer personas nella propria strategia(salesgenie.com) (il che significa che la maggior parte di essi le ignora o vi rinuncia) e che, tra coloro che hanno delle personas, molti non le hanno aggiornate di recente. Si tratta di un’enorme opportunità mancata, soprattutto quando il marketing personalizzato è più importante che mai (ne parleremo tra poco). In conclusione, aggrapparsi a una persona elaborata in una sala conferenze l’anno scorso (o cinque anni fa) può danneggiare attivamente il vostro marketing. Non permette di cogliere i reali cambiamenti nel comportamento dei clienti e può portare a campagne prive di tono. Per costruire il vostro cliente ideale oggi, dobbiamo abbandonare i profili puramente fittizi e adottare un approccio arricchito di dati e continuamente aggiornato.

Il consumatore digitale moderno

Per capire perché le personas di ieri non sono all’altezza, guardiamo chi sono davvero i consumatori digitali di oggi. Spoiler: sono in cerca di canali, iperinformati e più distratti di un gatto in una fabbrica di puntatori laser. È fondamentale fondare le vostre personas su questa realtà. Ecco alcune statistiche che aprono gli occhi.

La realtà digitale sempre attiva

L’utente medio di Internet nel 2023 trascorre circa 6 ore e 37 minuti online ogni giorno datareportal.com – quasi un terzo delle sue ore di veglia. Di questo tempo, oltre 2 ore e mezza al giorno vengono trascorse sulle piattaforme di social media. I consumatori non sono solo brevemente online; praticamente ci vivono, destreggiandosi tra lavoro, shopping, intrattenimento e connessione sociale.

Inoltre, la persona tipica non è fedele a una sola piattaforma o dispositivo. In media, un utente di Internet oggi è attivo su circa 7 diversi social network al mese. Potrebbe iniziare la giornata controllando Instagram, scoprire prodotti su TikTok durante la pausa pranzo, confrontare i prezzi su Google nel pomeriggio e sproloquiare su Twitter in serata. Questa diversificazione dell’attenzione significa che i vostri clienti lasciano briciole digitali ovunque, ben oltre il vostro sito web. Abbiamo anche raggiunto livelli record di utilizzo di più dispositivi. Gli acquirenti possono iniziare la ricerca di un prodotto sul telefono, poi acquistarlo su un computer portatile e contattare l’assistenza tramite un altoparlante intelligente o un’app di chat. Ogni punto di contatto è un pezzo del puzzle. Non c’è da stupirsi che affidarsi a un’unica fonte di dati (come le analisi web o i sondaggi in negozio) possa rendere incompleta la comprensione della persona. Se si guarda solo a una fetta di dati, ad esempio a ciò che le persone fanno sul vostro sito, non ci si rende conto che gli stessi clienti potrebbero essere molto diversi su un altro canale

💡 Ad esempio, un cliente potrebbe aprire raramente le vostre e-mail di marketing, ma si impegna quotidianamente su Instagram del vostro marchio; un altro potrebbe rimanere sul vostro sito senza acquistare finché non vede un annuncio di retargeting con uno sconto.

Cosa devono sapere i moderni Customer Personas

Il consumatore moderno è ben informato e si aspetta la convenienza. Gli studi dimostrano che oltre il 50% dei consumatori si aspetta che le aziende anticipino le loro esigenze e offrano suggerimenti pertinenti prima ancora di contattarli. E l’impazienza è alta: se li tempestate di offerte generiche che non sono adatte a loro, la maggior parte di loro vi ignorerà o si sentirà addirittura infastidita. Il punto di partenza per la creazione di una persona: il vostro cliente ideale non è un identikit statico con un solo canale e un solo bisogno. È multidimensionale. Qualsiasi persona utile oggi deve tenere conto della complessità del comportamento digitale: le numerose piattaforme, la costante connettività e le aspettative sempre più elevate. Ciò significa anche che i soli dati interni (come la cronologia degli acquisti o Google Analytics) non sono sufficienti. Per “costruire il vostro cliente ideale”, dobbiamo riunire i dati di tutta la sua vita digitale, naturalmente nel rispetto della privacy e del consenso.

Il divario nella visione del cliente a 360° (e perché i dati sono così frammentati)

Se i consumatori moderni disperdono i loro dati in decine di punti di contatto, come possiamo ottenere un quadro completo? Questa è la classica sfida della visione a 360 gradi del cliente ed è il punto in cui la maggior parte delle aziende di e-commerce si trova in difficoltà. L’ironia della sorte vuole che molte aziende dispongano di una montagna di dati sui loro clienti, ma che siano tutti frammentati in sistemi diversi. Il vostro e-shop ha i dati di web analytics, il vostro CRM ha il coinvolgimento via e-mail e la cronologia degli acquisti, il vostro team di social media ha i dati demografici del pubblico da Facebook o TikTok, il vostro processore di pagamento o POS ha i dettagli delle transazioni… e questi pezzi raramente parlano tra loro. È come cercare di risolvere un puzzle quando tutti i pezzi sono incastrati in scatole diverse. Questa frammentazione non è solo un problema informatico, ma sta uccidendo gli insight di marketing.

Uno studio ha rilevato che le aziende perdono il 20-30% del fatturato annuo a causa delle inefficienze causate da una cattiva gestione dei dati (ahi!) e ben l’84% dei venditori afferma che la frammentazione dei dati impedisce loro di offrire un’esperienza cliente senza soluzione di continuità (linkedin.com).

Pensateci: se il vostro sistema di posta elettronica e l’analisi del vostro sito web non condividono i dati, potreste inviare via e-mail a un cliente una promozione per un prodotto che ha già acquistato ieri (perché il vostro strumento di posta elettronica non sapeva dell’acquisto). Oppure potreste trattare un acquirente abituale con un alto tasso di interesse (LTV) allo stesso modo di un cliente che si è fermato una sola volta, perché i loro comportamenti vivono in silos separati. Questi errori si traducono in una perdita di vendite e in un indebolimento della fedeltà.

Perché i dati dei clienti sono frammentati

• Piattaforme multiple per funzioni diverse: Un’azienda di e-commerce potrebbe utilizzare una piattaforma per il negozio online, un’altra per l’email marketing, un CRM separato per l’assistenza clienti e forse uno o due strumenti di analisi. Ognuno di essi genera un proprio set di dati. A meno che non siano integrati in modo proattivo, rimangono isolati.
• Comportamenti diversi dei consumatori in base al canale: I clienti si comportano in modo diverso sul vostro sito, sui social media o in negozio (se avete un negozio). Ogni touchpoint cattura un aspetto diverso della persona (cronologia di navigazione, interessi sociali, informazioni sul credito o sul pagamento, stato di fedeltà, ecc.) Senza integrazione, si ottiene una persona frammentata, come un cieco che descrive un elefante da diverse angolazioni.
• Sistemi legacy e mancanza di risorse IT: Le piccole imprese spesso non possono permettersi uno stack tecnologico completamente unificato. Le soluzioni frammentarie si accumulano nel tempo. La loro integrazione richiede competenze tecniche (API, data warehouse) e una manutenzione continua. Non tutte le aziende dispongono di un team di sviluppo dedicato o di un ingegnere dei dati per svolgere questo lavoro pesante.
• Privacy e restrizioni sui dati: Ironia della sorte, l’inasprimento delle norme sulla privacy può aumentare la frammentazione. Con le restrizioni sui cookie e gli opt-out, i dati di terze parti che prima circolavano liberamente ora sono limitati. Potreste avere alcuni dati di prima parte, ma delle lacune laddove vi affidavate al tracciamento di terze parti. A meno che non si sostituiscano questi dati con nuove strategie (come chiedere direttamente agli utenti o sfruttare i dati di accesso), si rimane con visualizzazioni parziali.

Perché i dati dei clienti sono frammentati

Tutto questo porta a una scomoda verità: la maggior parte dei marchi di e-commerce non ha una visione a 360° dei propri clienti, anche se crede di averla. Potreste avere 36 visioni diverse in 36 luoghi diversi. Non c’è da stupirsi che la costruzione di una persona veramente accurata sia scoraggiante!

Per illustrare, immaginiamo un esempio di personas cliente: la cliente Jane Doe. Il vostro negozio Shopify conosce Jane come l’acquirente n. 1234 che ha acquistato due articoli il mese scorso. Il vostro sistema di posta elettronica la conosce come jane.doe@gmail.com che clicca sul 10% delle vostre newsletter. Facebook la conosce come utente @JaneDoe che ha apprezzato il vostro ultimo post. Il vostro software di assistenza clienti la conosce come persona che ha chiamato per un reso. Ogni sistema contiene un pezzo del puzzle di Jane. Se non li assemblate mai, la vostra “persona” di Jane sarà incompleta nel migliore dei casi, o del tutto fuorviante nel peggiore.

Questa disarticolazione dei dati rende anche i vecchi esercizi di costruzione delle persone (spesso fatti su carta) quasi ridicoli: i team finiscono per tirare a indovinare cosa fanno i clienti perché non possono vedere facilmente la storia completa. Oppure ignorano vaste porzioni di dati perché è troppo difficile consolidarli. Il risultato è una persona che può rispecchiare una fetta (ad esempio, il comportamento sul sito web) ma non l’intero percorso del cliente. Quindi, come possiamo colmare questo divario? Le grandi aziende investono denaro per risolvere il problema: enormi data lake, fantasiose Customer Data Platform (CDP), eserciti di data scientist, ma questo non è fattibile per tutti. In effetti, le piccole imprese spendono spesso migliaia di dollari al mese per utente in vari strumenti di vendita e di marketing e si ritrovano comunque con silos di dati frammentati e improduttivi. Ahi! È chiaro che abbiamo bisogno di metodi più intelligenti e accessibili per collegare i dati più disparati. La notizia incoraggiante è che esistono soluzioni per affrontare la frammentazione dei dati e costruire personas più ricche, da tattiche senza fronzoli come i sondaggi a piattaforme altamente tecnologiche. Le prossime sezioni analizzeranno queste soluzioni per la costruzione delle persone e il modo in cui è possibile sfruttarle, sia che si tratti di una startup di e-commerce snella o di un grande rivenditore online. L’obiettivo è quello di raggiungere l’inafferrabile comprensione dei clienti senza spendere una fortuna (o la vostra sanità mentale).

Soluzioni: Metodi moderni per costruire le personalità

La costruzione di una persona di marketing basata sui dati può sembrare altamente tecnologica, ma si riduce alla combinazione di una ricerca sui clienti basata sul buon senso con un uso intelligente della tecnologia. Qui di seguito illustriamo una serie di approcci: potreste utilizzarne uno o un mix di più approcci. Ognuno ha i suoi pro, i suoi contro e i suoi costi. La chiave è andare oltre le congetture e sfruttare i dati reali e attuali sui vostri clienti. Entriamo nel vivo.

1. Sondaggi regolari e ricerche sui clienti (Voice of Customer)

Uno dei modi più semplici per mantenere fresca una persona è chiedere ai clienti di parlare di loro stessi. Sondaggi, interviste, moduli di feedback: questi metodi di ricerca tradizionali sono ancora preziosi. Forniscono spunti qualitativi che i dati grezzi non sono in grado di fornire, come ad esempio il motivo per cui un cliente si comporta in un certo modo o quali problemi sta cercando di risolvere utilizzando il vostro prodotto

💡 Ad esempio, potreste inviare un sondaggio post-acquisto chiedendo come il cliente vi ha trovato, cosa gli ha impedito di acquistare e cosa gli interessa (prezzo, qualità, sostenibilità, ecc.). Nel corso del tempo, emergono modelli che informano le motivazioni e i punti dolenti della vostra persona. Potete anche fare interviste individuali o test di usabilità per osservare i clienti reali che interagiscono con il vostro sito o prodotto.

Punti di forza: i sondaggi e le interviste vi danno informazioni dirette dalla bocca del cavallo. Possono convalidare (o invalidare) le vostre ipotesi. Questo è particolarmente utile per combattere i pregiudizi interni. Sono anche relativamente poco costosi: strumenti come Google Forms o SurveyMonkey sono poco costosi, e incentivi come un piccolo coupon possono aumentare i tassi di risposta. In un mondo incentrato sulla privacy, i sondaggi sono “zero-party data” (il cliente fornisce volontariamente le informazioni): non sono necessari cookie o spionaggio.Punti deboli: Gli aspetti negativi sono che i sondaggi sono autodichiarati (le persone non sempre ricordano o dicono tutta la verità sul loro comportamento) e si può sentire solo un piccolo gruppo vocale. Inoltre, si tratta di un’istantanea nel tempo; i sentimenti dei consumatori possono cambiare, quindi è necessario condurre sondaggi con regolarità. E francamente, i tassi di risposta possono essere una sfida: molte persone ignorano i sondaggi a meno che non siano molto motivate. Sebbene questo metodo sia eccellente per l’approfondimento qualitativo, non vi fornirà un quadro quantitativo completo. Inoltre, non uniformerà automaticamente i dati: otterrete delle intuizioni che dovrete integrare con i dati analitici.Suggerimento di best practice: Fare della ricerca sui clienti un’abitudine costante. Anche un breve sondaggio trimestrale o qualche telefonata al mese possono far emergere nuove tendenze. Ricordate però di agire su ciò che imparate, inserendolo nei vostri profili personali e condividendolo con il vostro team. Non lasciate che diventi un altro rapporto da archiviare.

2. Team di sviluppo interno e di scienza dei dati

All’altro estremo dello spettro delle indagini fai-da-te c’è l’approccio pesante: utilizzare il proprio team tecnico per unificare e analizzare i dati dei clienti. Ciò significa incaricare gli sviluppatori o i data scientist di collegare tutti i sistemi più disparati e di elaborare i numeri per ottenere informazioni. Ad esempio, il team potrebbe creare un data warehouse che raccolga i dati dalla piattaforma di e-commerce, dallo strumento di posta elettronica, dalle campagne pubblicitarie, dai registri dell’assistenza clienti, ecc.Punti di forza: se fatto bene, questo approccio può produrre le informazioni più ricche e personalizzate. In sostanza, si crea un mini-Google-Analytics-on-steroids specifico per la propria azienda. I team interni possono creare esattamente le query e le analisi di cui avete bisogno (ad esempio, “mostrami i clienti di alto valore che navigano su cellulare alle 2 di notte e rispondono alle notifiche push”). La soluzione e i dati sono di vostra proprietà, il che è ottimo per la conformità alla privacy e la flessibilità. Se disponete di capacità di data science, potete anche diventare predittivi, prevedendo il valore di vita del cliente o il rischio di abbandono e incorporando questi attributi nelle personas.Punti deboli: L’ovvio svantaggio è rappresentato dai costi e dalla complessità. L’integrazione di più fonti di dati è notoriamente difficile: prevedete innumerevoli ore di integrazione di API o database. Non è raro che progetti di questo tipo richiedano decine di migliaia di dollari di tempo per gli sviluppatori o l’assunzione di specialisti. Anche la manutenzione di queste pipeline non è banale (gli aggiornamenti del sistema o le modifiche alle API possono interrompere il flusso di dati). In sostanza, questo approccio è spesso fattibile solo per le grandi aziende o per le imprese esperte di tecnologia che possono investire molto. Se siete un e-commerce di piccole o medie dimensioni, potreste non avere il budget o le persone per farlo internamente. C’è un compromesso: costruirlo da soli e ottenere esattamente ciò di cui si ha bisogno (ma pagando il prezzo), oppure utilizzare strumenti di terze parti che potrebbero non adattarsi perfettamente (ma sono già pronti). Molte aziende di e-commerce in crescita iniziano a provare l’unificazione dei dati internamente, per poi rendersi conto che si tratta di un’impresa enorme. Non c’è niente di male se non si può fare “scienza dei dati fai da te”. La notizia positiva è che esistono strumenti di aiuto, il che ci porta al metodo successivo.

3. Piattaforme di dati sui clienti (CDP) e soluzioni all-in-one

Negli ultimi anni, le Customer Data Platform sono emerse come il Santo Graal per unificare le informazioni sui clienti. Una CDP è fondamentalmente un software che aspira i dati da tutte le fonti (sito web, app mobile, e-mail, annunci, CRM, ecc.), ricuce insieme profili unificati dei clienti (risolvendo il problema che la sconosciuta sul vostro sito è la stessa sconosciuta nella vostra lista di e-mail) e spesso fornisce strumenti per la segmentazione e l’attivazione (come la creazione di pubblici basati sulle persone che potete inviare a Facebook Ads o alle e-mail). Alcuni esempi sono Segment (Twilio Segment), Adobe Real-Time CDP, Socialscore Light CDP, Treasure Data, mParticle e molti altri. Per un’attività di e-commerce, un CDP può teoricamente fornire l’ambita visione a 360°, fungendo da cervello centrale. Potrebbe tracciare che l’utente X è lo stesso su tutti i dispositivi, ha aperto 5 e-mail, ha visitato il prodotto A tre volte, ha acquistato due volte e ha un ticket di assistenza clienti aperto, il tutto in un unico profilo. È quindi possibile definire personas o segmenti all’interno del CDP (ad esempio, “Cacciatori di occasioni” e “Spendaccioni” in base ai modelli di comportamento) e lanciare campagne personalizzate di conseguenza.Punti di forza: il punto di forza più ovvio è l’unificazione e l’azionabilità. Un buon CDP risolve il problema della frammentazione dei dati: è costruito per integrare le fonti di dati e mantenere i profili aggiornati in tempo reale. Molti CDP dispongono anche di funzioni di machine learning per scoprire cluster di clienti o prevedere attributi (come la probabilità di acquisto). Una volta configurato, gli addetti al marketing possono spesso utilizzare un CDP con un minimo di aiuto informatico, creando segmenti o esportando pubblici con pochi clic. Questo è un grande vantaggio per l’agilità. In breve, i CDP promettono di essere uno sportello unico per trasformare dati frammentati in personas e segmenti coerenti e utilizzabili.Punti deboli: Due grandi: il costo e lo sforzo di implementazione. I CDP, soprattutto quelli di livello aziendale, non sono economici. L’investimento minimo è spesso compreso tra i 4.000 e i 12.500 dollari al mese per una soluzione CDP, il che la rende fuori dalla portata di molte piccole imprese. E questo solo per quanto riguarda le licenze: per l’implementazione potrebbe essere necessario un ingegnere o un partner. Possono essere necessari mesi per implementare completamente un CDP e integrare tutte le fonti di dati. Se i vostri dati non sono puliti o coerenti, un CDP non li risolverà magicamente: garbage in, garbage out. Per le PMI esistono strumenti più leggeri simili ai CDP o addirittura sistemi CRM (come HubSpot, di cui parleremo più avanti) che includono alcune funzioni CDP a costi inferiori, ma richiedono comunque un impegno. Inoltre, utilizzare un CDP in modo efficace significa che il vostro team deve impararlo e mantenere attivamente le integrazioni. È potente, ma se sottoutilizzato, può diventare un costoso oggetto da scaffale. Dobbiamo anche notare che, mentre i CDP unificano i dati di prima parte (i vostri dati), non apportano intrinsecamente nuovi insight esterni oltre a quelli che gli fornite voi. Se vi mancano dati in alcune aree (ad esempio, non avete idea degli interessi dei clienti sui social media), un CDP di per sé non colmerà questa lacuna, ma si limiterà a organizzare ciò che avete.In sintesi, i CDP sono fantastici per le organizzazioni ricche di dati e pronte a investire in infrastrutture per utilizzarli. Se siete più piccoli, non disperate: potete ancora ottenere molti vantaggi scegliendo con cura una piattaforma più economica che copra i vostri canali principali o utilizzando l’approccio successivo: l’arricchimento dei dati da parte di terzi.

4. Fornitori alternativi di dati e servizi di arricchimento

Un’altra strada per costruire personas più ricche è quella di aumentare i vostri dati con fonti esterne. Si tratta di colmare le lacune nella conoscenza dei clienti apportando informazioni esterne. È qui che entrano in gioco fornitori come SocialScore (tra gli altri). Questi servizi raccolgono dati sui consumatori da varie fonti alternative – spesso dati pubblici o aggregati provenienti da social media, comportamento online, dati demografici, ecc. – Per esempio, SocialScore può prendere un indirizzo e-mail o un numero di telefono dal vostro elenco di clienti e cercare i profili pubblici di quella persona sui social media, i suoi interessi e persino la sua impronta digitale su centinaia di siti web. Improvvisamente, potreste scoprire che il cliente sconosciuto è appassionato di escursionismo all’aria aperta e segue diversi marchi ecologici online – informazioni che non avete mai ottenuto dalle analisi del vostro sito. SocialScore descrive la propria missione come quella di aiutare le aziende a prendere decisioni più intelligenti utilizzando dati alternativi sui clienti per analisi, previsioni e approfondimenti. In pratica, ciò significa che raccoglie dati da oltre 300 siti web e piattaforme sociali, assegnando un punteggio al pubblico in base a elementi quali gli interessi e il comportamento online.

Come si presenta tutto ciò?

Supponiamo che abbiate una persona “Emma, ecologista” per la vostra linea di prodotti sostenibili, ma tutto ciò che sapete dai vostri dati è che Emma acquista i vostri spazzolini da denti in bambù. Un servizio di arricchimento potrebbe dirvi che “Emma” (i clienti reali che corrispondono a questo profilo) probabilmente si iscrivono anche a determinati blog di eco-lifestyle, passano molto tempo su Pinterest, hanno un interesse per lo yoga e tendono a usare l’iPhone. Ora la vostra persona è multidimensionale: non si tratta solo di ciò che acquista da voi, ma anche del suo stile di vita e delle sue preferenze in senso più ampio.

Un caso di studio sull’e-commerce ha mostrato un marchio che ha utilizzato SocialScore per raccogliere dati da oltre 60 social network e siti, estraendo dettagli come le biografie degli utenti, gli interessi e le preferenze di comunicazione per costruire profili dettagliati dei clientiessocialscore.io. Questo ha permesso di personalizzare il marketing in base agli hobby e alle preferenze dei canali di comunicazione, cose che non avrebbero mai saputo dai soli dati interni.

Punti di forza: L’arricchimento dei dati può fornire una visione a 360° senza dover raccogliere tutto da soli. È come mettere il turbo alle vostre personas con un contesto sociale e comportamentale. È particolarmente utile per le aziende più piccole che non dispongono di risorse per monitorare gli utenti sul web: questi fornitori hanno già fatto il lavoro. Inoltre, è generalmente più veloce da implementare rispetto a un CDP completo: si inviano alcuni identificatori di clienti e si ottengono profili arricchiti. Servizi di questo tipo possono essere più convenienti rispetto alla costruzione di uno stack gigante: alcuni operano con modelli pay-per-match o di abbonamento che si adattano alle vostre dimensioni. Possono anche fornire modelli di punteggio (ad esempio, un punteggio di “influenza sociale” o una stima del “potere d’acquisto”) che aiutano a segmentare i clienti in modi nuovi.Punti deboli: Ci sono importanti avvertenze. In primo luogo, occorre considerare la qualità dei dati e la privacy. È necessario assicurarsi che la fonte dei dati sia conforme (verificare il GDPR, ecc., e assicurarsi di essere autorizzati a utilizzare tali dati per il marketing). I clienti potrebbero trovare inquietante che all’improvviso si rivolga loro un target basato su informazioni che non vi hanno mai fornito, quindi usate i dati arricchiti in modo intelligente ed etico (ad esempio, per guidare la strategia, non per dire direttamente “sappiamo che amate l’escursionismo” se non ve l’hanno mai detto). Inoltre, i dati esterni possono talvolta essere obsoleti o imprecisi per individui specifici: trattateli come dati probabilistici. Un altro punto debole è che l’utilizzo di dati arricchiti comporta costi aggiuntivi e crea una dipendenza da una terza parte. Inoltre, non risolve da solo i silos interni; dovrete comunque unire questi dati arricchiti con quelli che avete (anche se molti fornitori producono dati in un formato facile da importare e alcuni possono collegarsi direttamente ai CRM o ai CDP).Caso d’uso: I dati alternativi sono utili quando si vuole far evolvere le proprie personas al di là dell’ovvio. Non si tratta di sostituire i dati di prima parte, ma di completare il quadro. Ad esempio, se la vostra persona interna è “Hannah spendacciona” in base al valore d’acquisto, l’arricchimento potrebbe rivelare che esistono due tipi di Hannah: una focalizzata sulla carriera e attiva su LinkedIn e un’altra che è un’amante dei social network attiva su Instagram – e voi dovreste approcciare queste sotto-personalità in modo diverso. Senza dati esterni, fareste marketing allo stesso modo e non cogliereste le sfumature. Ognuna di queste soluzioni, come i sondaggi, i CDP e l’arricchimento dei dati, affronta un aspetto specifico della persona. Non è detto che dobbiate sceglierne solo una. Anzi, l ‘approccio migliore è spesso una combinazione: utilizzare i sondaggi per ottenere sensazioni qualitative, utilizzare i vostri analytics/CRM per i comportamenti quantitativi e magari inserire un servizio di arricchimento dei dati per aggiungere ulteriori approfondimenti. L’obiettivo è quello di trasformare la persona da uno schizzo statico a un profilo vivo e vitale informato sui dati. Vediamo quindi come può evolvere una persona nella pratica applicando alcuni di questi metodi.

Domande frequenti