Il nostro cliente per questo progetto era un gigante globale della moda, sul mercato da oltre un secolo. Con cinque luxury brand a suo nome e una presenza in oltre 70 paesi in tutto il mondo, la sua visione era davvero mondiale.

Il cliente voleva una Unique Customer View, che integrasse tutte le loro fonti di dati per creare uno strumento di analisi in grado di svolgere la funzione di centro decisionale informato e in tempo reale. Voleva eliminare i silos di dati e ottimizzare le attività di marketing per le diverse aree geografiche.

In precedenza non erano riusciti a farlo in quanto diverse parti dell’azienda utilizzavano strumenti diversi per raccogliere ed elaborare i dati dei clienti. Questo rendeva difficile adottare un approccio data-first nel processo decisionale, sia perché i dati erano isolati sia perché il processo di ottenimento dei dati era lento. Questo rallentava drasticamente le loro capacità di marketing.

Abbiamo iniziato mappando tutta l’estensione delle fonti customer data del nostro cliente, in modo da poterle unificare in un’unica Customer Data Platform in tempo reale.

Questa piattaforma consente ora a tutti i dipendenti addetti dell’azienda di interpretare i dati dei clienti in modo rapido e accurato. In questo modo è più facile prevedere e modellare il comportamento dei clienti e, per i team, creare customer experience mirate e personalizzate per aumentare la fidelizzazione.

La nostra soluzione di analisi predittiva accessibile consente ora di creare campagne altamente mirate, con conseguente aumento delle vendite e della soddisfazione dei clienti.

La nostra piattaforma ha aiutato questo distributore di moda a trasformare il modo in cui usa i dati per prendere decisioni commerciali.

Una visione completamente integrata e a 360 gradi del customer journey permette ora a tutti i dipendenti di accedere immediatamente ad analisi aggiornate. Le dashboard facili da seguire offrono visibilità su schemi di tendenza del comportamento dei clienti che altrimenti potrebbero sfuggire.

Di conseguenza, i team possono prevedere il comportamento dei clienti molto più accuratamente e indirizzare i clienti con campagne di marketing specifiche basate sulle previsioni. Questo ha portato all’aumento della soddisfazione dei clienti, alla loro fidelizzazione e a un seguito del brand più dedicato.

A questo scopo si rivelano utili gli algoritmi di machine learning, che elaborano i dati per apportare automaticamente miglioramenti al customer journey. Il risultato è stata la diminuzione dei costi di acquisizione dei clienti.

  • Visione Integrata
  • Marketing Diretto
  • Aumento delle Vendite
  • Diminuzione dei costi di Acquisizione