Soluzioni di profilazione psicometrica
I dati che un'azienda raccoglie di solito, uso del prodotto, età, fatturato, numero di ticket aperti, dicono cosa un cliente ha fatto. Il linguaggio che il cliente usa quando scrive, in una chat, in un'email, in un ticket di assistenza, dice qualcosa in più: perché lo ha fatto.
Job-DecisionMaking
Il soggetto potrebbe essere sicuro di sé e con buone capacità decisionali.
Tre problemi, tre tratti
Le soluzioni di profilazione psicometrica di questa pagina affrontano tre problemi che un'azienda incontra ogni giorno con i dati che ha già in casa: prevedere quando un cliente sta per andarsene prima che arrivi la disdetta, dividere la base clienti in gruppi che rispondono davvero in modo diverso alla stessa comunicazione, e capire cosa proporre a ciascun cliente invece di usare lo sconto come unica leva disponibile. Le tre pagine di questo hub mostrano come Portrait legge quel linguaggio per il customer care, per il marketing e per il digital sales, con un esempio concreto di profilo per ciascun reparto.
- Customer careAttitude-Churn0.29
Ridurre il churn dei clienti: come prevederlo
Come ridurre il churn dei clienti partendo dal linguaggio: quali segnali anticipano l'abbandono e come agire prima che il cliente se ne vada.
- Marketingvalues_security+0.62
Segmentazione dei clienti oltre i dati demografici
Segmentazione dei clienti oltre età e geografia: come i tratti psicometrici dividono la base clienti per come decidono, non per chi sono.
- Digital SalesPurchaseMotivation-SeekSelfEnhance0.66
Personalizzare le offerte: cosa proporre a ogni cliente
Personalizzare le offerte ai clienti: come capire cosa proporre a ognuno leggendo le motivazioni d'acquisto nel linguaggio delle conversazioni.
Cosa cambia con il profilo psicometrico
Conoscere la personalità del cliente cambia cosa si può leggere in quei testi. Portrait analizza la frequenza delle function words, cioè articoli, pronomi, preposizioni e congiunzioni, e restituisce 50 tratti psicometrici di base con valori da -1 a +1, organizzati in quattro famiglie: personalità, valori personali, comportamenti osservabili e rete sociale.
Da questi nascono 38 tratti aggregati con valori da 0 a 1, matrici di correlazione già pronte sviluppate con il Massachusetts Institute of Technology (MIT) di Boston, che combinano più tratti di base in un unico indicatore: sono la base di Attitude-Churn per il churn, dei tratti della famiglia valori per la segmentazione e di PurchaseMotivation- per le offerte, le tre pagine di questo hub. L'affidabilità di profilazione misurata su oltre 20.000 profili è del 72%, con un aumento medio del carrello del 48% e un aumento del conversion rate dell'11% sui progetti già in produzione.
Il calcolo parte dagli stessi testi che l'azienda raccoglie già nella relazione con il cliente, chat, email, ticket, note del CRM, senza questionari né campagne dedicate. Il profilo psicometrico non sostituisce i dati che l'azienda ha già: si affianca a fatturato, storico d'acquisto e ticket aperti, e aggiunge il livello che quei dati non coprono, la motivazione dietro al comportamento. Più sotto, la sezione "Lo stesso profilo, tre reparti" mostra lo stesso profilo letto dal customer care, dal marketing e dal digital sales, ciascuno con la propria lente.
Lo stesso profilo, tre reparti
Next best action
Suggerimento di Portrait
Adv-LikesLogicalCommunication a 0.74: questo cliente risponde alla comunicazione razionale. Imposta la campagna su dati, confronti e contenuti approfonditi invece che su leve emotive.
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