Personalizzazione nel settore retail con la segmentazione RFM e la CDP componibile

Per i brand del settore retail, un coinvolgimento efficace dei clienti dipende dalla capacità di segmentare accuratamente il pubblico e personalizzare i messaggi in base ai dati di prima parte. Raggiungere i clienti con i messaggi giusti li fa sentire considerati e ascoltati. Per i retailer, i contenuti mirati distribuiti al giusto sottoinsieme di clienti hanno maggiori probabilità di innescare la risposta desiderata rispetto alle vecchie campagne di marketing di massa.

Tuttavia, allineare i contenuti con i clienti richiede l'accesso a una vista accurata del cliente, la capacità di utilizzare i dati dei clienti per identificare un pubblico ricettivo e un mezzo per connettere tale pubblico con i messaggi appropriati attraverso vari canali esterni. Questo sta spingendo sempre più organizzazioni a creare una propria vista a 360 gradi dei clienti, collegando i dati provenienti da ogni touchpoint per sviluppare una comprensione più completa delle loro esigenze e preferenze.

Il volume e la varietà dei dati in una tale vista Customer 360 richiedono scalabilità e flessibilità. La piattaforma sottostante deve inoltre essere in grado di supportare l'analisi avanzata attraverso la quale estrarre insight più approfonditi sui comportamenti dei clienti. Anche le prestazioni delle query e una solida protezione dei dati devono essere garantite affinché i dati possano essere utilizzati dai vari team di marketing. Per tutti questi motivi (e molti altri), sempre più aziende del settore retail scelgono Databricks Lakehouse come piattaforma di riferimento per la loro Customer 360.

Tuttavia, una piattaforma dati da sola non basta a connettere i clienti con i messaggi. Ecco perché Databricks collabora con provider di data activation come Census, per unire il patrimonio informativo sottostante con le funzionalità necessarie a trasformare gli insight sui clienti in azioni di marketing (Figura 1). Insieme, Databricks e Census supportano un approccio best-of-breed al marketing personalizzato e basato sui dati, offrendo quella che molti definiscono sempre più un'architettura Composable Customer Data Platform (CDP). Per una funzionalità altamente differenziante come il marketing personalizzato, l'approccio Composable CDP consente alle organizzazioni di sfruttare appieno il potenziale dei propri dati, mantenendo al contempo la massima portata per i propri team di marketing.

Census fa parte di Databricks Partner Connect, un portale unico per scoprire e connettere in modo sicuro strumenti di dati, analytics e AI direttamente all'interno della piattaforma Databricks. In pochi clic puoi configurare e connettere Census (e molti altri) direttamente dal tuo workspace Databricks.

Utilizzo della segmentazione RFM per dimostrare un workflow CDP componibile

Per illustrare la potenza di un'architettura CDP componibile creata con Databricks e Census, abbiamo collaborato a una semplice dimostrazione che sfrutta la segmentazione RFM (recency, frequency, monetary). La segmentazione RFM è da tempo una tecnica di riferimento per i team di marketing che desiderano differenziare i clienti a valore più alto da quelli a valore più basso e identificare gruppi di clienti con comportamenti specifici da gestire per aumentarne il valore per l'organizzazione.

Utilizzando semplici metriche di valore RFM (recency, frequency, monetary) derivate dai dati transazionali residenti in Databricks Lakehouse, possiamo segmentare i nostri clienti in diversi gruppi utilizzando tecniche di machine learning piuttosto semplici. Le assegnazioni dei segmenti vengono salvate all'interno del Lakehouse e aggiornate all'arrivo di nuovi dati transazionali.

Utilizzando questi segmenti, il team di marketing potrebbe voler definire i destinatari (audience) per i vari messaggi che intende inviare. Per i clienti VIP, ovvero coloro che sono stati coinvolti di recente e mantengono un'elevata frequenza e un alto valore monetario nelle loro interazioni, il team potrebbe voler inviare un messaggio che riconosca e rafforzi la relazione con questi clienti attraverso offerte esclusive o l'accesso anticipato a nuovi prodotti e servizi. Per i clienti fedeli, ovvero quelli con frequenza e recency moderate ma con una spesa inferiore, il marketing potrebbe voler proporre offerte promozionali per aumentare la spesa o ampliare le categorie di acquisto. E per i clienti da riconquistare, ovvero quelli con un'elevata frequenza e una spesa maggiore ma una bassa recency, il team di marketing potrebbe voler affrontare i problemi noti che potrebbero averli allontanati e incoraggiarli a interagire di nuovo.

Attraverso Census Audience Hub, le assegnazioni dei segmenti e altri dati dei clienti residenti nella vista Customer 360 di Databricks vengono presentati in modo da consentire al team di definire il pubblico per queste diverse offerte e messaggi (Figura 2). Mentre il team di Data Science svolge il proprio lavoro utilizzando gli strumenti più tradizionali come Python, R e SQL, il team di marketing accede ai risultati di questo lavoro tramite interfacce utente intuitive e facili da usare che colmano il divario di usabilità tra i due team.

Una volta definito il pubblico, il team di marketing può utilizzare l'interfaccia utente (UI) di Census per connettere ciascun sottoinsieme di clienti a messaggi specifici e ai canali di distribuzione preferiti (Figura 3). Con quest'ultima azione, il percorso dall'insight all'azione è completato e l'organizzazione può ora trarre valore in linea con il business dal proprio patrimonio informativo.

Esame più dettagliato del workflow di segmentazione RFM

Per vedere il lavoro preciso che un team di data science dovrebbe eseguire per creare una segmentazione RFM all'interno di Databricks, abbiamo collaborato con Census per fornire un nuovo solution accelerator che mostra questi passaggi. Scarica pure il notebook associato a questo acceleratore qui, importalo nel tuo ambiente Databricks e ricrea i passaggi su un dataset disponibile pubblicamente. Per connettere questa soluzione con Census, puoi richiedere una dimostrazione dettagliata del prodotto e una prova gratuita.

Insieme, Databricks e Census consentono alle organizzazioni di marketing di offrire un valore differenziante e un maggiore coinvolgimento dei clienti sfruttando la potenza dei dati e degli analytics.

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(Questo post sul blog è stato tradotto utilizzando strumenti basati sull'intelligenza artificiale) Post originale