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E-marketing Intelligence
e personalizzazione

Del: 29/06/2006


Nel mondo degli affari di oggi comprendere e sfruttare il potere delle 4 P del marketing (product, price, place e promotion) è diventato uno dei fattori più importanti per determinare il successo del marketing di un’azienda.
Le evoluzioni tecnologiche, in particolar modo il web, hanno introdotto le 4 P dell’e-marketing: permesso, privacy, profilazione e personalizzazione. La personalizzazione è infatti la possibilità di fornire a ogni individuo informazioni, prodotti o servizi ritagliati su misura, e il soggetto di questo articolo è lo studio del ruolo significativo della personalizzazione nelle applicazioni intelligenti di e-marketing.
Si è cominciato a parlare di personalizzazione con l’introduzione delle applicazioni ipermediali adattive - come alternativa all’approccio ’one-size-fits-all’ - che ci hanno consentito di costruire un modello degli obiettivi, delle preferenze e delle conoscenze di ogni utente, e utilizzare questo modello durante l’interazione adattandosi alle sue specifiche necessità.
La personalizzazione è un’area tecnologica e scientifica piuttosto vasta che comprende l’adattamento (o customizzazione), il marketing one-to-one e i siti web adattivi. È il processo di raccogliere e immagazzinare informazioni sui visitatori dei siti web, analizzare le informazioni per comprendere i modelli di comportamento degli utenti, le abitudini e le preferenze, e fornire, infine, a ogni visitatore le informazioni giuste al momento giusto.
La personalizzazione può essere utilizzata come tecnologia chiave per gestire la relazione con i clienti, gestendo campagne pubblicitarie su un determinato target, promuovendo prodotti o servizi e adattando il contenuto del sito web, attraendo visitatori al sito con un contenuto interessante e inviando loro informazioni di qualità via e-mail.
La personalizzazione può essere implementata nelle seguenti forme:
  • presentazione di contenuto personalizzato attraverso l’utilizzo di sezioni tematiche e la personalizzazione di raccomandazioni/offerte/prezzi/prodotti/servizi;
  • struttura personalizzata;
  • layout dei siti personalizzato.

Queste attività si possono basare su analisi di dati provenienti da fonti online e off-line utilizzando varie tecniche come l’association rules mining, algoritmi di clustering, tecniche di classificazione, filtraggi collaborativi, scoperta di pattern, predizioni, analisi dei file di log.
I benefici per il business possono essere significativi e includono, tra gli altri, un miglioramento dell’usabilità del sito, la conversione di utenti in compratori, l’aumento della retention dei clienti, le possibilità di richiamo, la penetrazione in nuovi mercati.
Dall’altra parte, la personalizzazione applicata all’e-commerce è un modo efficiente per fornire valore aggiunto ai clienti, permettendo di approcciarli come individui. I clienti devono poter sentire di avere una relazione personale con i business con cui vengono in contatto. Gli utenti hanno ora la possibilità di visitare siti web che permettono di trovare informazioni o scegliere prodotti e servizi per comprare facilmente e velocemente e inoltre, possono ricevere e-mail, newsletter e altre informazioni che ritengono interessanti.
Anche se una percentuale significativa di utenti online dà il permesso di ricevere queste informazioni di marketing, spesso si cancella la sottoscrizione quando le preferenze e i bisogni non sono soddisfatti e si finisce per ricevere informazioni inutili e irritanti.
La qualità e la precisione nella produzione di personalizzazioni diventano quindi dei mezzi per assicurarsi la lealtà del cliente.
Esistono due approcci generali alla personalizzazione nelle applicazioni e-commerce:

  • Buyer driven (guidata dal compratore): il cliente si iscrive a diversi servizi, compila moduli o questionari, valuta prodotti, partecipa a sondaggi, ecc;
  • Seller driven (guidata dal venditore): l’adattamento è controllato dal gestore dell’e-business. Il contenuto è servito utilizzando regole di business predefinite, il target online advertising e il cross-selling o l’up-selling di prodotti o servizi. Normalmente viene utilizzato un motore di regole che cattura e codifica regole di business, descrivendo flussi di lavoro e automatizzando i compiti manuali.

Le fasi principali del processo di personalizzazione sono le seguenti:

  • raccolta dati;
  • elaborazione;
  • output personalizzato.

Una volta definita la personalizzazione per applicazioni di marketing intelligente, descriveremo i compiti che normalmente compongono il processo e dimostreremo la relazione tra personalizzazione e web mining.

Approfondisci l’intero articolo nel file allegato


Allegati:
E-marketing Intelligence e personalizzazione

 
 

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