Conoscere i clienti analizzando i dati richiede studio approfondito e lavoro costante, non ci sono scorciatoie. Anche la tradizionale analisi dei Big Data – che consente di suddividere gli utenti in macro-categorie per poi andare nel dettaglio – si basa su un approccio che oggi comincia ad esser messo in discussione, rivelandosi sempre più illusorio.
Predire come si comporteranno i clienti è difficile se non si ha una precisa idea di chi siano veramente. Le macro-categorie non servono infatti a molto se al loro interno vi sono caratteri diversi che prenderanno strade diverse.
=> Come visualizzare i dati di business
Per fare un esempio, ci sono clienti che appartengono ad una stessa categoria socio-culturale e demografica ma con caratteristiche molto diverse: alcuni amano andare in profondità e prima di fare un acquisto avranno bisogno del maggior numero di informazioni, altri invece rispondono meglio a messaggi di tipo emotivo, tendendo a farsi guidare dall’istinto.
Per ogni tipo di cliente si fa avanti dunque la necessità di organizzare una comunicazione mirata.
Soltanto una connessione più diretta con il cliente permette di prevederne più facilmente le scelte e di costruire una relazione durevole.
La tecnologia offre comunque l’opportunità di organizzare i dati, isolarli e segmentarli per capire come sfruttarli al meglio: un lavoro che presuppone uno studio continuo e risorse dedicate, ma è quel che chiede il mercato della personalizzazione.
