Il rapporto tra un consumatore e un’azienda non si conclude nel momento della conversione, anzi, si può dire che quel momento non sia che l’inizio. Dagli sforzi dell’impresa per cercare di acquisire nuovi clienti, si passa infatti a tutte quelle attività e strategie da mettere in atto per mantenere legato al nostro brand il cliente appena acquisito e per riuscire ad aumentare il suo Customer Lifetime Value, cercando di vendergli prodotti complementari in grado di soddisfare le sue necessità.
Se le strategie volte a fidelizzare i propri clienti le abbiamo viste qui, in questo articolo ci concentreremo su come un’azienda debba comportarsi per riuscire a valorizzare al massimo la propria Customer Base effettuando vendite successive alla conversione iniziale del consumatore.
Ci occuperemo quindi del Cross-Selling, ovvero della vendita di un prodotto o servizio complementare a quello che il nostro cliente ha già acquistato presso la nostra azienda.
Solitamente, le campagne di cross-selling sono gestite da BPO, i quali ricevono una lista di contatti provenienti direttamente dal CRM dell’azienda Committente con l’obiettivo di effettuare il maggior numero di vendite possibili nel tentativo di incrementare al massimo i ricavi proveniente dalla Customer Base.
Facciamo un esempio: un Call Center riceve ogni mese da una banca 100.000 anagrafiche da contattare per vendere un nuovo prodotto ai propri correntisti. Normalmente, la lavorazione di questa lista avviene in maniera randomica, cioè procedendo al contatto delle anagrafiche al suo interno senza una strategia di fondo, ma semplicemente sperando nella fortuna di riuscire a contattare quei profili che effettivamente sono interessati all’acquisto di un nuovo prodotto.
Per poter ottimizzare la propria campagna di vendita e aumentare i tassi di conversione, il BPO avrebbe la necessità di analizzare in anticipo i profili presenti nella lista, così da effettuare contatti mirati ed eliminare, o perlomeno ridurre, l’impiego di risorse su clienti che sono poco interessati e che molto difficilmente convertiranno.
Per riuscire ad effettuare questo studio preventivo delle liste è necessario dotarsi di tecnologie in grado di predire la propensione all’acquisto delle persone che si andranno a contattare. Una di queste è l’Intelligenza Artificiale, con cui BigProfiles ha creato una Piattaforma ideale per questo tipo di strategia di vendita.
Utilizzando BigProfiles diventa possibile analizzare lo storico delle conversioni sulla Customer Base della banca e inferire da esse quali siano i clienti più propensi all’acquisto di un nuovo prodotto, così da procedere al loro contatto.
Riprendendo l’esempio di prima, il BPO, avendo la necessità di effettuare comunque 100.000 contatti al mese, potrebbe chiedere alla banca 130.000 anagrafiche, ovvero il 30% in più, analizzare il totale dei clienti che ha ottenuto e tenere i 100.000 più propensi all’acquisto di quel prodotto, dando indietro al Committenti i 30.000 con la probabilità minore di convertire.
Così facendo, il BPO è in grado di incrementare le vendite del 30% senza aumentare il numero di contatti effettuati o gli operatori utilizzati per la lavorazione.
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