1.
Cos’è personalizzazione
•Riconoscere ogni cliente come un individuo.
•Conoscere le intenzioni dietro ogni interazione.
•In ogni momento.

2.
Una esperienza personalizzata è più di
Un box di raccomandazione sulle pagine di dettaglio del
prodotto.
Salutare i visitatori con il nome. Solo perché si salutano
le persone per come si conoscono, non significa che sarà
una buona esperienza.
Segmentazione. I clienti non sono vuoti da riempire. Non
trattare le persone in questo modo.

3.
Contenuto
Contenuto
standard creato
per le descrizioni
del prodotto
Contenuto con
caratteristiche
specifiche per ogni
prodotto venduto
contro

4.
Non puoi convincere i clienti
se non metti abbastanza cura
e non fai capire loro lo sforzo
necessario per creare un
contenuto soddisfacente

5.
Relazione tra personalizzazione, marketing e
automazione.
• Si può ottenere un incremento del 20% delle vendite quando si usano
esperienze personalizzate.
The Realities of Online Personalization a cura di Econsultancy
• Le Call to Action personalizzate aumentano in tasso di conversione
rispetto alle Call to Action Generiche fino al 42%.
Personalized Calls-to-Action Convert 42% Better [New Data] a cura di Hubspot
• I leads che sono stati “nutriti” con contenuti personalizzati
accrescono la possibilità di acquisto per un possibile 20%.
Calculating the REAL ROI from Lead Nurturing a cura di Marketo
• Il 35% delle revenue di Amazon sono generate dal suo motore di
raccomandazione.
Paul Martino – Aggregate Knowledge

6.
• Non abbiamo dati.
• Abbiamo già
raccomandazioni sui prodotti
• Non c’è spazio per la
personalizzazione
• Non abbiamo abbastanza
competenza/comprensione

7.
• I dati ci sono tutti.
• Non c’è solo un box di prodotti sotto la
pagina prodotto. Ci sono messaggi
importanti, immagini, consigli, da
consegnare attraverso punti di contatto
• La personalizzazione costruisce una
esperienza rilevante per il consumatore,
che si lavori solo con lo shopping online o
che sia integrata nel retail.
• Si può usare la struttura dei dati e la
piattaforma in uso, con le persone che già
amministrano il sito.

8.
Rischi
• Il 20% dei navigatori cancellano i cookies ogni giorno
• Se si aggiungono prodotti personalizzati va ben specificato il diritto di
recesso.
• Se un consumatore non risponde ad alcuna sollecitazione tre volte
dopo l’ultimo contatto, va rimosso.
• Un algoritmo rischia di offrire ai consumatori un prodotto per cui ha
certamente fatto diverse ricerche, ma non si può ritenere che sia
interessato per un uso o per un acquisto.

9.
Problema 1 – Gli algoritmi perdono la reale
personalizzazione
I prodotti sono raccomandati sulla base di algoritmi matematici.
Molti clienti che hanno preso il prodotto A, hanno preso anche il
prodotto B.
Perché?
Perché di si. Se la maggioranza fa questo allora il motore di
raccomandazione si adegua e si deve adeguare anche il consumatore.
Non è una gran risposta…

10.
Problema 2 – Si ignorano le caratteristiche delle
persone.
Il motore di raccomandazione può fallire quando non riesce a
determinare il sesso della persona.
Il risultato è che le raccomandazioni sono inutili.
La probabilità che un uomo sia veramente interessato ad un prodotto
da donna, quando non compra per se stesso, è vicina allo 0%.

11.
Problema 3 – Iniziare con un motore freddo
Il miglior risultato si ha quando si dispone di una registrazione
dettagliata su ogni cliente, compreso la sua cronologia di navigazione,
la cronologia degli acquisti, i prodotti preferiti e così via . I nuovi
clienti sono privi del privilegio di essere informati : il motore di
raccomandazione non sa ancora cosa consigliare

12.
Soluzione accessibile - Prodotti misti in home
Vantaggi
Semplicità del processo.
Svantaggi
Perdita di precisione.
Miglioramento
Progressiva personalizzazione sui
dati raccolti fin dalla prima visita
Serve un CRM.

13.
Soluzione accessibile – Pagina categoria

14.
Soluzione accessibile – Pagina prodotto

15.
Soluzione accessibile – Pagamento

16.
Risultati – Incrementi su base annua
ENTRATE
GENERATE
ORDINE
MEDIO
NUMERO
ORDINI
PRODOTTI
VENDUTI
+6,1% +6,1% +16,6% +5,5%

17.
Distribuzione dei click
Click a vendita
MARCHI HOME CART CATEGORIA SCONTO PRODOTTO CHECKOUT
5,17% 1,70% 1,13% 14,58% 2,57% 61,73% 13,12%
10,68% 8,64% 7,94% 6,17% 4,38% 3,84% 2,85%

18.
Livello 2 – Targeting di base

19.
Livello 2 – Targeting di base
• Dare rilevanza ai nuovi visitatori vs i visitatori ricorrenti. O viceversa.
• Personalizzare le campagne sulla provenienza locale.
• Lavorare sulla persistenza della campagna. Personalizzare
l’esperienza dei visitatori per provenienza, canale, punto di contatto.
• Recupero dei carrelli abbandonati senza sconto.
• Costruzione di urgenza attorno ai livelli di stock o ad un conto alla
rovescia sulla durata delle promozioni.

20.
Livello 3 – Targeting avanzato

21.
Livello 3 – Targeting avanzato
• Usare un CRM per evidenziare i clienti VIP e costruire esperienze
personalizzate.
• Usare i dati POS per abilitare cross selling online/in-store
• Creare esperienze su segmenti e promuovere prodotti su marketing
personas.
• Creare esperienze sulla base di dati esterni (CRM, DMP…) Target basati sul
genere, sul business, sul divertimento…
• Usare dati che provengono da terze parti per aumentare la rilevanza delle
offerte, come extra post vendita, venditori locali, garanzie e assicurazioni
aggiuntive.

22.
Avvertenza
La personalizzazione online non è solo abbinare un visitatore a
specifici comportamenti.
Questa è solo segmentazione.
La personalizzazione online è usare tutto quello che sai su quella
persona per creare una esperienza davvero rilevante. E le possibilità
aumentano al crescere dei dati che hai a disposizione.
Questo significa che devi anche dotarti di strumenti adeguati per
eseguire quello che stai immaginando.
Significa anche connettere i punti, eliminare progetti che succhiano
solo risorse, aumentare il numero delle tattiche che si usano per
raggiungere obiettivi di personalizzazione e creare risultati.

23.
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