Predictive CRM

05 Set Predictive CRM: come rimodellare il business

La grande quantità di dati inseriti su Internet alimenta il Predictive CRM che accumula le informazioni del sistema CRM e predice il futuro comportamento dei clienti, in un processo chiamato analisi predittiva. L’analisi predittiva e il CRM vanno di pari passo; vediamo il perchè.

Identificare le tendenze dei clienti
Gli strumenti di Predictive Analytics usano i dati da varie fonti – sito web di un’azienda, pagine di social media, fornitori di dati di terze parti – e utilizzano algoritmi per prevedere le tendenze. Queste intuizioni aiutano i marketers a catalogare i consumatori in base al loro valore percepito: un cliente che ha recentemente acquistato un prodotto da un e-commerce store potrebbe avere un valore percepito superiore rispetto a un cliente che ha fatto un acquisto diversi mesi fa. Si tratta di creare modelli predittivi e profili statistici dai prospetti per prevedere come i clienti si comporteranno in futuro.
Il Marketing ha accesso a più dati rispetto al passato. La grande quantità di informazioni sulle piattaforme di social media come Facebook, Instagram e Twitter aiutano i brand con dati demografici e target di valore. Più questi dati alimentano un sistema di CRM, tanto più possono essere fatte previsioni più accurate sul comportamento prospective.

Un marketing personalizzato
Il Predictive CRM gestisce le informazioni – come un cliente interagisce con un sito web, quale dispositivo un cliente utilizza quando si accede alla pagina di Facebook di una società – per un marketing più efficace. I brand utilizzano questa tecnologia per identificare dove un cliente si trova nel ciclo di vendita. Per esempio viene inviato  materiale di marketing rilevante ad un cliente per incoraggiarlo a fare un acquisto.
I modelli predittivi sono utili perché offrono spunti per prodotti e servizi diversi ai quali diversi segmenti di clientela sono interessati, e il marketing è in grado di adattare il proprio materiale in base alle esigenze di questi gruppi. La personalizzazione basata sui dati aumenta il ritorno di investimento del 20 per cento o più, secondo uno studio dalla società di consulenza gestione globale McKinsey & Company. In un altro studio, nove su 10 consumatori hanno detto che la personalizzazione ha avuto una certa influenza sulle loro decisioni di acquisto.Queste statistiche dimostrano che il marketing personalizzato – sulla base delle informazioni raccolte dal CRM predittivo – aiuta il marketing a raggiungere più clienti e produce un significativo ritorno.

Minimizzare i rischi
I modelli predittivi aiutano le aziende a minimizzare i rischi identificando comportamenti dei clienti che potrebbero avere un impatto sul loro modello di business.Questa tecnologia prevede ad esempio se, in caso di una richiesta di un prestito, il richiedente potrebbe rappresentare un rischio significativo per un finanziatore. La gestione del rischio è una preoccupazione crescente per le aziende, in particolare quelle nei settori finanziario e assicurativo. Il 35 per cento delle compagnie di assicurazione affermano che la frode costa loro dal cinque al 10 per cento del loro volume dei sinistri, mentre il 30 per cento dice che la frode pesa dal 10 al 20 per cento del loro volume di reclamo.
IL Predictive CRM minimizza il rischio perché esamina migliaia di dati da eventi precedenti. Questo software produce un “punteggio predittivo” – sulla base di azioni passate, i comportamenti e le interazioni di un cliente – che fornisce intuizioni tantoutili per determinare un punteggio di credito o di gestione del credito di assicurazione.