Customer analytics per eCommerce: cosa sono e perché sono fondamentali per la crescita

Secondo Enrico Ferretti, CEO della digital marketing agency Secret Key, «la stragrande maggioranza delle aziende che operano in ambito eCommerce ignora dei KPI fondamentali per stabilire lo stato di salute del proprio business online, perdendo così importanti opportunità di crescita». Il riferimento è ai customer analytics, ossia degli indicatori di performance riguardanti la base clienti e il relativo comportamento nel tempo.

Enrico Ferretti CEO Secret Key Web Agency

In ambito eCommerce i customer analytics servono ad acquisire una totale consapevolezza attraverso report che servono poi per prendere decisioni migliori in ambito marketing, sviluppo dei prodotti, strategie di prezzo e promozioni, customer experience. Per esempio, grazie a questi KPI è possibile rispondere ad alcune domande:

• “quanti sono in totale i clienti dell’eCommerce?”;
• “quanti sono i clienti one time che hanno fatto un solo ordine e non hanno mai ricomprato? Qual è il fatturato generato da questo segmento di clienti one time?”;
• “quanti sono i clienti fidelizzati con due ordini o più?”;
• “quali sono i clienti top spender che hanno quindi fatto più ordini o generato più fatturato?”;
• “quali sono i clienti zombie, cioè che non comprano da un determinato numero di mesi o anni?”;
• “qual è il tasso di retention (fidelizzazione) dell’eCommerce?”;
• “qual è il customer life time value, ossia il valore medio di un cliente nel tempo?”.

Come è possibile evincere dal report, riportato in via esemplificativa, il 16% dei clienti di un eCommerce seguiti dall’azienda per quel che riguarda il marketing genera il 40,69% del fatturato complessivo.

Customer Life Time Value. Fonte: Secret Key

Tramite i customer analytics è possibile ottenere tutte queste risposte e tanti altri dati/informazioni che non sono disponibili all’interno delle piattaforme eCommerce come WooCommerce, Prestashop, Magento o Shopify (solo per citare alcune delle più note sul mercato).

Al contempo, questi dati elaborati sulla base clienti non vengono generati nemmeno da strumenti di web analytics diffusi come Google Analytics, il quale fornisce report aggregati e anonimizzati, omettendo quindi informazioni su segmenti e singoli clienti. Volendo procedere con un esempio concreto, Google Analytics non può indicare il segmento dei clienti migliori, fornendo per ciascuno un’anagrafica completa con nome, cognome, email, telefono, storico ordini, ecc.

Secondo uno studio di McKinsey, «le aziende che utilizzano i customer analytics dichiarano di superare la concorrenza in termini di profitto quasi del doppio». Perché allora i customer analytics rientrano in quella schiera di investimenti prioritari e più proficui per gli eCommerce? I motivi sembrano essere essenzialmente due:

1. servono a contrastare il costante aumento dei costi di acquisizione clienti dovuto soprattutto all’impennata dei costi per la pubblicità su Google Ads, Facebook Ads, Bing Ads, ecc.;
2. servono a migliorare il tasso di fidelizzazione e il valore della base clienti nel tempo, impattando positivamente sull’incremento di fatturato e utili.

Il principale problema che gli eCommerce generalmente affrontano, però, riguarda proprio l’aspetto margini e profitti. Se acquisire clienti è sempre più difficile e costoso e in molti casi comporta addirittura una perdita sul primo acquisto di un nuovo cliente, l’unica soluzione per aumentare i profitti nel tempo consiste nel massimizzare il customer life time value. Questo KPI determina se un eCommerce è sostenibile, profittevole o meno e quanto può crescere nel tempo scalando gli investimenti di marketing. Per alzare il CLTV bisogna fidelizzare i clienti, agendo su frequenza di riacquisto e valore dell’ordine medio. Proprio in questo contesto entra in gioco la potenza dei customer analytics.

Sul mercato oggigiorno vi sono molteplici software di customer analytics integrabili con tutte le piattaforme eCommerce in maniera veloce e totalmente plug&play. Tali software sono molto simili tra loro e consentono di elaborare molteplici report sulla customer base, nonché segmenti clienti in funzione di regole e condizioni.

È possibile, comunque, seguire tre modalità per provare a prendere le migliori decisioni in chiave marketing per il proprio eCommerce, sfruttando report e segmenti di customer analytics.

1. Agire su clienti inattivi

A titolo esemplificativo, è possibile visualizzare nell’immagine un elenco di 2.672 clienti inattivi. Tale segmento è stato generato in base a una semplice condizione impostata nel software di customer analytics, ossia “seleziona clienti che non comprano da almeno 180 giorni”.

Customer Analytics clienti inattivi. Fonte: Secret Key

Fonte e copyright Secret Key

Conoscere questo segmento è utile perché in questo modo è possibile agire su questi clienti inattivi per stimolare un riacquisto attraverso specifiche azioni commerciali che verranno veicolate con diversi canali di marketing online. Per esempio è possibile inviare una comunicazione personalizzata tramite il canale email, inviando un coupon sconto valido per sette giorni su determinati tipi di prodotti.

Al contempo, seguendo questa logica è possibile creare altri segmenti su cui effettuare azioni di marketing mirate. È possibile far riferimento, così, al segmento top spender, in cui rientrano clienti che dovrebbero riconoscere benefit, come accessi prioritari a nuove collezioni o promo durante l’anno, spedizioni veloci o gratis, life time, regali e gadget, ecc.

2. Individuare le iniziative commerciali più profittevoli

Quando si applicano strategie commerciali e sconti per acquisire nuovi clienti non si riesce ad avere la chiara percezione dell’impatto nel medio periodo e della reale profittabilità dell’operazione.

L’esempio più classico in tal senso è rappresentato dagli sconti fatti utilizzando prodotti civetta di basso valore economico per acquisire nuovi clienti in perdita o con margini molto ridotti, nella speranza poi di riuscire a fidelizzarli ottenendo un CLTV tale da generare profitti.

Tramite report cohorts, che segmentano i clienti eCommerce in base alle varie promozioni e coupon utilizzati, è possibile comprendere se tali strategie di prezzo/commerciali siano state realmente efficaci. Per esempio, come si evince dal report riportato di seguito e tratto da un’analisi reale è stato possibile comprendere che acquisire nuovi clienti durante il Black Friday con uno sconto del 35% ha poi generato un 30% di successivi riacquisti, con un valore medio dell’ordine pari a 727 euro, molto più alto rispetto alla media.

Report cohorts. Fonte: Secret Key

Il proprietario dell’eCommerce in questione, come riporta l’azienda, era riluttante ad aderire al Black Friday: a suo vedere, i clienti che acquistano in sconto in quel periodo non effettuano poi acquisti a prezzo pieno. Considerando quanto emerso dai customer analytics, però, questo ragionamento si è rivelato scorretto.

3. Utilizzare i first party data per migliorare la paid advertising

Riuscendo a creare segmenti di clienti iperprofilati vi è la possibilità di importarli all’interno delle piattaforme pubblicitarie come Google Ads e Facebook Ads, sfruttando la potenza dei pubblici personalizzati e dei pubblici simili.

In un mondo in cui le piattaforme di advertising online sono sempre meno performanti a causa delle limitazioni sui cookies, è fondamentale integrare i dati di prima parte estrapolati da CRM e piattaforme di customer analytics. Con i pubblici personalizzati si ha la possibilità di intercettare nuovamente i propri clienti tramite annunci sponsorizzati che compaiono su Facebook, Instagram, YouTube, ecc.

Fonte: Secret Key

La tecnica di remarketing tramite social advertising è molto potente e imprescindibile in un funnel di marketing multicanale. Mantenendo e alimentando la relazione con i propri clienti tramite più strumenti digital (email e social) si riesce a rimanere top of mind e a massimizzare il CLTV. Invece, con i pubblici simili si ha modo di intercettare nuovi potenziali clienti, indicando a Facebook Ads e Google Ads quali sono le caratteristiche demografiche esatte del proprio pubblico target.