Orientato al cliente e supportato dall'intelligenza artificiale: cosa richiede oggi una gestione moderna della clientela
Chi oggi vuole acquisire e fidelizzare i clienti ha bisogno di qualcosa di più di un semplice intuito. I costi di acquisizione in aumento, i percorsi dei clienti frammentati e i dati dei clienti inutilizzati mettono sotto pressione le aziende, mentre l’intelligenza artificiale e l’analisi dei dati aprono nuove opportunità che molti ancora sfruttano a malapena. La chiave non sta solo nella tecnologia, ma in un approccio sistematico che coniughi strategia, interazione e gestione delle relazioni, afferma il Prof. Dr. Dominik Georgi, direttore del Competence Center Marketing Management e professore presso l’Università di Lucerna.
Il cliente al centro dell'attenzione. (Immagine: Depositphotos.com9[/caption]
Come si instaurano relazioni di successo con i clienti?
La risposta è più semplice di quanto sembri, ma più complessa da mettere in pratica. Secondo la catena del successo del cliente, il valore per il cliente nasce da relazioni basate sulla fedeltà. La fedeltà, a sua volta, deriva da esperienze positive del cliente. E queste si creano quando le aziende sono costantemente orientate alle esigenze dei clienti.
Il valore per i clienti si traduce quindi in valore per l’azienda. Al centro di questa catena di effetti c’è l’interazione tra le interazioni con i clienti e le relazioni con essi: è dalle interazioni che nasce la relazione – e una buona relazione migliora ogni interazione futura.
Quattro livelli in cui si sviluppa l'approccio incentrato sul cliente
Un approccio incentrato sul cliente non nasce da una singola misura. È necessario un orientamento coerente su quattro livelli:
Livello strategico: Il punto di partenza è la comprensione delle esigenze dei clienti, sia a livello di target che a livello individuale. La personalizzazione, ovvero la capacità di rispondere alle esigenze individuali, sta diventando sempre più un’aspettativa piuttosto che un elemento di differenziazione. È fondamentale il collegamento tra l’approccio «inside-out» (marchio, punti di forza, posizionamento) e quello «outside-in» (aspettative dei clienti, percorso del cliente). Oggi, i metodi di analisi basati sull’intelligenza artificiale aiutano a cogliere queste esigenze in modo più preciso e in tempo reale, ad esempio attraverso analisi del sentiment, segmentazione basata sul comportamento o modellizzazione predittiva.
Livello di interazione: Il customer journey è il percorso dei clienti, non quello dell’azienda. Solo chi svolge un ruolo rilevante in questo percorso è in grado di creare un reale vantaggio per il cliente e, di conseguenza, valore per l’azienda. Ciò presuppone non solo di documentare i percorsi, ma anche di progettarli e coordinarli attivamente.
Livello relazionale: Le relazioni con i clienti si sviluppano nel medio e lungo termine. Le iniziative a breve termine, se considerate isolatamente, minano ciò che si è costruito nel tempo. In questo contesto, CRM non significa solo software o automazione del marketing, ma anche un approccio: costruire relazioni in modo sistematico e creando valore aggiunto.
Livello di implementazione: Tutti all’interno dell’azienda influenzano l’esperienza del cliente, anche chi non ha un contatto diretto con la clientela. Tutte le attività di marketing rappresentano punti di contatto nel percorso del cliente. E persino la struttura di una fattura incide sulla percezione del cliente.
Intelligenza artificiale e dati: da strumento di supporto a risorsa strategica
La più grande riserva inutilizzata in molte aziende è costituita dai dati dei propri clienti. Quali decisioni vengono prese oggi basandosi sull’istinto, nonostante i dati siano disponibili? Questa domanda è presente a tutti i livelli della gestione dei clienti. Nella pratica si evince che il problema non è l’accesso ai dati, bensì la mancanza di sinergia tra competenza in materia di dati, volontà di leadership e conoscenza applicativa.
L’IA non si limita a trasformare i singoli processi, ma modifica radicalmente il rapporto tra azienda e cliente. L’IA analitica rende visibili le esigenze dei clienti che prima rimanevano nascoste. L’IA generativa consente una comunicazione personalizzata su una scala che finora non era economicamente realizzabile. I modelli predittivi spostano l’attenzione dalla reazione all’anticipazione. Chi considera questo aspetto come una mera questione tecnica, trascura il nucleo strategico: i dati di prima parte sono una risorsa aziendale e la loro gestione è un compito dirigenziale.
Quali sono le competenze richieste?
Comprendere il punto di vista del cliente sembra una cosa ovvia: dopotutto, ogni professionista è a sua volta un cliente. Nella quotidianità lavorativa, però, la logica aziendale spesso ostacola questo approccio. A ciò si aggiunge un crescente bisogno di competenze in materia di dati e intelligenza artificiale, non in senso tecnico, ma come capacità di prendere decisioni basate sui dati, utilizzare in modo sensato gli strumenti di intelligenza artificiale e riconoscere i limiti etici della personalizzazione.
La differenziazione dei cosiddetti “ruoli orientati al cliente” – Customer Experience Manager, Customer Insights Lead, Customer Success Manager e simili – dimostra quanto questo settore si sia professionalizzato. Chi vuole avere successo in questi ruoli deve possedere una comprensione che coniughi pensiero strategico, progettazione dell’interazione e gestione delle relazioni.
Riunire ciò che appartiene insieme
Il CAS Strategic Customer Management dell’Istituto di Comunicazione e Marketing dell’Università di Lucerna parte proprio da qui. Il programma combina strategia incentrata sul cliente, gestione della CX, CRM e trasformazione basata sui dati – con l’intelligenza artificiale e i dati non come moduli isolati, ma come filo conduttore metodologico che attraversa tutti i contenuti. L’attenzione è rivolta a ciò di cui i dirigenti e gli specialisti nel campo del Customer Management hanno realmente bisogno: una comprensione integrata e la competenza necessaria per promuovere il cambiamento all’interno della propria azienda.
