Come fare customer profiling?

Nel mondo sempre più digitale e interconnesso di oggi, comprendere a fondo i propri clienti con il customer profiling è essenziale per il successo di qualsiasi attività di business.

Tuttavia, la domanda sorge spontanea: quale metodologia è più efficace per ottenere una visione completa e accurata dei nostri clienti? Sentiment analysis, analisi del comportamento o analisi del profilo cliente basata sull’utilizzo di software predittivi?

In questo articolo, esploreremo queste diverse metodologie e valuteremo quale potrebbe essere più adatta alle esigenze del vostro business.

Scritto dal team portrait

Quale metodologia scegliere?

Ogni metodologia è valida in base al contesto di applicazione:

1. la sentiment analysis è ideale per monitorare il sentiment del marchio e la soddisfazione del cliente sui social media;

2. l’analisi del comportamento utilizza le informazioni estratte dai contenuti generati per personalizzare le strategie di marketing in base ai comportamenti online degli utenti;

3. l‘analisi del profilo del cliente consente di rilevare i principali tratti della personalità degli utenti utili per costruire “buyer personas”, anticipare la comunicazione e le next best action più adeguate.

Tuttavia, la metodologia di customer profiling è l’unica in grado di superare i limiti relativi al rischio bias, alla violazione della privacy e alle difficoltà nel reperire i dati.

Come anticipato, nell’analisi del comportamento le aziende utilizzano contenuti e dati dei clienti rilevati attraverso molte tecniche e canali, come accessi social, opt-in e web scraping.

Queste attività comportano seri problemi relativi alla privacy, poiché le informazioni estraibili dal web, anche se pubbliche, potrebbero contenere categorie di dati potenzialmente sensibili come l’orientamento politico e sessuale, condizioni di salute o religione, che potrebbe essere impiegate in strategie di targeting.

La metodologia di customer profiling si basa su una tecnologia di profilazione predittiva che utilizza l’analisi delle parole funzionali presenti all’interno di pochi caratteri di testo: portrait-profiling.ai

La ricerca alla base del customer profiling

La ricerca alla base della tecnologia di Portrait, a cura dell’Università di Trento e del MIT di Boston, ha dimostrato che le parole funzionali sono più informative sulle persone perché meno controllate rispetto a quelle di contenuto.

In questo modo, il modello alla base della tecnologia risulta più robusto perché permette di discriminare al di là del topic.

Di conseguenza, la profilazione dei tratti psicometrici offre una visione più approfondita dei clienti, consentendo di identificare e anticipare le loro inclinazioni, attitudini e preferenze senza incorrere nel rischio di bias e portando a risultati concreti.

I risultati di ricerca mostrano che la psicometria predittiva riduce i costi pubblicitari e mostra una correlazione più elevata tra valori e accuratezza della classificazione nelle attività di Business Intelligence rispetto alla profilazione comportamentale.

Conclusioni

La scelta della metodologia migliore dipenderà dalle vostre specifiche esigenze e obiettivi aziendali.

Tuttavia, integrare più approcci potrebbe essere la chiave per ottenere una visione completa e accurata dei vostri clienti.

Utilizzando la sentiment analysis per monitorare il sentiment del marchio, la profilazione del comportamento per personalizzare le strategie di marketing e la profilazione predittiva applicata alla profilazione del cliente per ottenere una comprensione più approfondita del profilo utente, costruire le vostre “personas”, anticipare le possibili esigenze e il comportamento in modo da poter creare esperienze personalizzate e anticipare la giusta comunicazione e azioni da compiere.

Summary

Importanza della Customer Profiling nel Contesto Digitale

Comprendere i clienti è cruciale per il successo aziendale nell’era digitale interconnessa.

Metodologie di Customer Profiling in Confronto

Sentiment analysis, analisi comportamentale e analisi del profilo cliente sono tutte valide metodologie ottenere una visione completa dei clienti.

Sentiment Analysis: Fotografia delle Emozioni dei Clienti

Utile per monitorare il sentiment del marchio sui social media ma limitata nell’offrire indicazioni sul comportamento.

Analisi Comportamentale: Privacy e Bias

Rischio di violazioni della privacy e bias nell’analisi dei dati comportamentali degli utenti.

Analisi del profilo: Superare i Limiti

Offre una comprensione più approfondita dei clienti senza rischio di bias, violazioni della privacy o difficoltà nella raccolta dei dati.

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