Profilazione 2.0: dimmi come clicchi e ti dirò chi sei

L’avvento del web ha facilitato la raccolta di informazioni sui clienti finali sia per quanto concerne il loro profilo dichiarato, che relativamente al comportamento di navigazione e acquisto. L’utilizzo di una qualsiasi piattaforma di e-commerce, ma anche la partecipazione a una community online o a un social network passa per forza di cose attraverso la compilazione di un form di registrazione da parte dell’utente. All’interno di questi moduli abbiamo tipicamente una serie di informazioni anagrafiche, ma spesso anche domande circa le preferenze e gli interessi. Tutto ciò costituisce il profilo dichiarato dall’utente, in quanto è frutto di una specifica richiesta di informazioni a cui questi ha dato risposta.

Oltre a queste informazioni, che peraltro sono spesso presenti anche offline ogni qualvolta si partecipi a un programma fedeltà, il web ha consentito anche una migliore profilazione comportamentale: in particolare attraverso l’analisi dei log è possibile ricreare il percorso di navigazione dell’utente e quindi comprendere quali contenuti hanno maggiormente attirato la sua attenzione, quante volte li ha visitati, per quanto tempo e così via. Questo permette di ottenere informazioni circa gli interessi dell’utente che prescindono da quanto viene dichiarato, ma che rappresentano l’effettiva manifestazione di uno specifico comportamento. Sebbene anche offline l’osservazione diretta del comportamento del cliente finale all’interno del punto vendita sia percorribile attraverso tecniche di watching, tale attività se implementata in maniera massiva su un numero elevato di punti vendita, risulterebbe avere un costo nettamente superiore all’analisi dei log, che viceversa vengono registrati automaticamente. Il web e l’e-commerce invece hanno reso disponibili un ampio set di informazioni circa il profilo dichiarato e comportamentale dei clienti e dei prospect a un costo sensibilmente più basso rispetto alla raccolta di tali dati offline.

DATA MINING: visibilità e appeal per aumentare le vendite, non solo online

Le tecniche di Data Mining hanno consentito di trasformare questa enorme quantità di informazioni circa gli utenti finali in linee guida strategiche per l’azienda, finalizzate a un’ottimizzazione delle risorse spese in comunicazione web e a un aumento delle vendite online. In particolare attraverso tecniche quali la cluster analysis è stato possibile ottimizzare la propria visibilità mostrando il messaggio promozionale solo a chi presentava contemporaneamente un profilo dichiarato e comportamentale coerente in termini di interessi con il prodotto/servizio oggetto della comunicazione. Tutto ciò consente da un lato di ottenere una migliore redemption dell’azione di marketing (clickthrough) e dall’altro di ridurre lo sforzo in termini economici: in sostanza l’annuncio viene mostrato a un numero inferiore di utenti, ma con una probabilità molto superiore che questi siano interessati. Questa maggiore personalizzazione a livello comunicativo non si esaurisce nel contenuto del messaggio promozionale, bensì può essere estesa anche alle modalità con cui questo viene veicolato (banner, pop-up, newsletter etc.). A livello teorico pertanto l’aumento delle informazioni disponibili circa le preferenze dell’utente e il raffinamento degli strumenti statistici per la loro analisi, potrebbero sviluppare strategie di comunicazione sempre più targettizzate, in grado di accrescere l’utilità sia di chi comunica che di chi “ascolta” e interagisce, in una logica win-win.

Come accennato inoltre, il Data Mining viene sfruttato per accrescere i fatturati provenienti dalla vendita online, in particolare innescando meccanismi di up-selling (acquisti a maggiore valore) e cross-selling (categorie differenti, ma affini) attraverso l’utilizzo di tecniche di profilazione (cluster analysis) e di analisi delle associazioni (basket analysis). Un esempio concreto è rappresentato da Amazon che, in seguito all’acquisto di un libro, ci segnala prima del suo pagamento che il testo risulta disponibile con la copertina rigida (prezzo più elevato e incentivo all’up-selling) e che gli altri utenti che hanno acquistato il testo in questione hanno comprato anche una serie di altri libri (categorie affini e incentivo al cross-selling).

SOCIAL NETWORKING: opportunità per le aziende

L’avvento del social networking e del web 2.0 rivoluziona il modo dell’azienda di relazionarsi con l’utente finale in quanto per la prima volta viene rotta la monocanalità della comunicazione, soppiantata da una biunivocità del rapporto tra l’utente e chi pubblica il contenuto. La comunicazione assume così un carattere neurale attraverso le relazioni peer-to-peer che si sviluppano all’interno dei social network: tutto ciò aggiunge un nuovo set di variabili circa i clienti finali, nuova linfa per le tecniche di Data Mining a servizio del marketing.

La rivoluzione è dettata dal fatto che social network come Facebook, Linkedin e Twitter consentono una profilazione degli utenti basata sulla community nella quale essi risultano inseriti: in particolare ogni user profilato in base alle tendenze comuni delle persone che fanno parte della propria cerchia di amici. In sostanza l’essere all’interno di un network, mi denota come fortemente interessato a determinati contenuti affini ai trend e ai leitmotiv condivisi dai membri del gruppo. Una simile profilazione consentirebbe pertanto di comunicare a gruppi di persone con una forte comunanza di interessi/abitudini/stili di vita un determinato messaggio promozionale altamente targettizzato e di conseguenza con una maggiore probabilità di redemption.

Un ulteriore vantaggio potrebbe scaturire dai fenomeni di word-of-mouth che un messaggio promozionale lanciato all’interno di una comunità particolarmente coesa dal punto di vista degli interessi, potrebbe generare sia in ottica online che in ottica offline in quanto spesso (e fortunatamente) le relazioni intrattenute all’interno dei social network non si esauriscono sul web, ma si riversano in esperienze di vita quotidiana.