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Cos’è	personalizzazione
•Riconoscere	ogni	cliente	come	un	individuo.
•Conoscere	le	intenzioni	dietro	ogni	interazione.
•In	ogni	momento.
Una	esperienza	personalizzata	è	più	di
Un	box	di	raccomandazione	sulle	pagine	di	dettaglio	del	
prodotto.
Salutare	i	visitatori	con	il	nome.	Solo	perché	si	salutano	
le	persone	per	come	si	conoscono,	non	significa	che	sarà	
una	buona	esperienza.
Segmentazione.	I	clienti	non	sono	vuoti	da	riempire.	Non	
trattare	le	persone	in	questo	modo.
Contenuto
Contenuto	
standard	creato	
per	le	descrizioni	
del	prodotto
Contenuto	con	
caratteristiche	
specifiche	per	ogni	
prodotto	venduto
contro
Non	puoi	convincere	i	clienti	
se	non	metti	abbastanza	cura	
e	non	fai	capire	loro	lo	sforzo	
necessario	per	creare	un	
contenuto	soddisfacente
Relazione	tra	personalizzazione,	marketing	e	
automazione.
• Si	può	ottenere	un	incremento	del	20%	delle	vendite	quando	si	usano	
esperienze	personalizzate.	
The	Realities of	Online	Personalization a	cura	di	Econsultancy
• Le	Call	to	Action	personalizzate	aumentano	in	tasso	di	conversione	
rispetto	alle	Call	to	Action	Generiche	fino	al	42%.
Personalized Calls-to-Action	Convert 42%	Better [New	Data]	a	cura	di	Hubspot
• I	leads che	sono	stati	“nutriti”	con	contenuti	personalizzati	
accrescono	la	possibilità	di	acquisto	per	un	possibile	20%.
Calculating the	REAL	ROI	from	Lead	Nurturing a	cura	di	Marketo
• Il	35%	delle	revenue di	Amazon	sono	generate	dal	suo	motore	di	
raccomandazione.
Paul	Martino	– Aggregate	Knowledge
• Non	abbiamo	dati.
• Abbiamo	già	
raccomandazioni	sui	prodotti
• Non	c’è	spazio	per	la	
personalizzazione
• Non	abbiamo	abbastanza	
competenza/comprensione
• I	dati	ci	sono	tutti.
• Non	c’è	solo	un	box	di	prodotti	sotto	la	
pagina	prodotto.	Ci	sono	messaggi	
importanti,	immagini,	consigli,	da	
consegnare	attraverso	punti	di	contatto
• La	personalizzazione	costruisce	una	
esperienza	rilevante	per	il	consumatore,	
che	si	lavori	solo	con	lo	shopping	online	o	
che	sia	integrata	nel	retail.
• Si	può	usare	la	struttura	dei	dati	e	la	
piattaforma	in	uso,	con	le	persone	che	già	
amministrano	il	sito.
Rischi
• Il	20%	dei	navigatori	cancellano	i	cookies	ogni	giorno
• Se	si	aggiungono	prodotti	personalizzati	va	ben	specificato	il	diritto	di	
recesso.
• Se	un	consumatore	non	risponde	ad	alcuna	sollecitazione	tre	volte	
dopo	l’ultimo	contatto,	va	rimosso.
• Un	algoritmo	rischia	di	offrire	ai	consumatori	un	prodotto	per	cui	ha	
certamente	fatto	diverse	ricerche,	ma	non	si	può	ritenere	che	sia	
interessato	per	un	uso	o	per	un	acquisto.
Problema	1	– Gli	algoritmi	perdono	la	reale	
personalizzazione
I	prodotti	sono	raccomandati	sulla	base	di	algoritmi	matematici.
Molti	clienti	che	hanno	preso	il	prodotto	A,	hanno	preso	anche	il	
prodotto	B.
Perché?
Perché	di	si.	Se	la	maggioranza	fa	questo	allora	il	motore	di	
raccomandazione	si	adegua	e	si	deve	adeguare	anche	il	consumatore.	
Non	è	una	gran	risposta…
Problema	2	– Si	ignorano	le	caratteristiche	delle	
persone.
Il	motore	di	raccomandazione	può	fallire	quando	non	riesce	a	
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Il	risultato	è	che	le	raccomandazioni	sono	inutili.
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da	donna,	quando	non	compra	per	se	stesso,	è	vicina	allo	0%.
Problema	3	– Iniziare	con	un	motore	freddo
Il	miglior	risultato	si	ha	quando	si	dispone	di	una	registrazione	
dettagliata	su	ogni	cliente,	compreso	la	sua	cronologia	di	navigazione,	
la	cronologia	degli	acquisti,	i	prodotti	preferiti	e	così	via . I	nuovi	
clienti	sono	privi	del	privilegio	di	essere	informati	:	il	motore	di	
raccomandazione	non	sa	ancora	cosa	consigliare
Soluzione	accessibile	- Prodotti	misti	in	home
Vantaggi
Semplicità	del	processo.
Svantaggi
Perdita	di	precisione.
Miglioramento
Progressiva	personalizzazione	sui	
dati	raccolti	fin	dalla	prima	visita	
Serve	un	CRM.
Soluzione	accessibile	– Pagina	categoria
Soluzione	accessibile	– Pagina	prodotto
Soluzione	accessibile	– Pagamento
Risultati	– Incrementi	su	base	annua
ENTRATE	
GENERATE
ORDINE	
MEDIO
NUMERO
ORDINI
PRODOTTI
VENDUTI
+6,1% +6,1% +16,6% +5,5%
Distribuzione	dei	click
Click	a	vendita
MARCHI HOME CART CATEGORIA SCONTO PRODOTTO CHECKOUT
5,17% 1,70% 1,13% 14,58% 2,57% 61,73% 13,12%
10,68% 8,64% 7,94% 6,17% 4,38% 3,84% 2,85%
Livello	2	– Targeting	di	base
Livello	2	– Targeting	di	base
• Dare	rilevanza	ai	nuovi	visitatori	vs	i	visitatori	ricorrenti.	O	viceversa.
• Personalizzare	le	campagne	sulla	provenienza	locale.
• Lavorare	sulla	persistenza	della	campagna.	Personalizzare	
l’esperienza	dei	visitatori	per	provenienza,	canale,	punto	di	contatto.
• Recupero	dei	carrelli	abbandonati	senza	sconto.
• Costruzione	di	urgenza	attorno	ai	livelli	di	stock	o	ad	un	conto	alla	
rovescia	sulla	durata	delle	promozioni.
Livello	3	– Targeting	avanzato
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• Usare	un	CRM	per	evidenziare	i	clienti	VIP	e	costruire	esperienze	
personalizzate.
• Usare	i	dati	POS	per	abilitare	cross	selling online/in-store
• Creare	esperienze	su	segmenti	e	promuovere	prodotti	su	marketing	
personas.
• Creare	esperienze	sulla	base	di	dati	esterni	(CRM,	DMP…)	Target	basati	sul	
genere,	sul	business,	sul	divertimento…
• Usare	dati	che	provengono	da	terze	parti	per	aumentare	la	rilevanza	delle	
offerte,	come	extra	post	vendita,	venditori	locali,	garanzie	e	assicurazioni	
aggiuntive.
Avvertenza
La	personalizzazione	online	non	è	solo	abbinare	un	visitatore	a	
specifici	comportamenti.
Questa	è	solo	segmentazione.
La	personalizzazione	online	è	usare	tutto	quello	che	sai	su	quella	
persona	per	creare	una	esperienza	davvero	rilevante.	E	le	possibilità	
aumentano	al	crescere	dei	dati	che	hai	a	disposizione.
Questo	significa	che	devi	anche	dotarti	di	strumenti	adeguati	per	
eseguire	quello	che	stai	immaginando.
Significa	anche	connettere	i	punti,	eliminare	progetti	che	succhiano	
solo	risorse,	aumentare	il	numero	delle	tattiche	che	si	usano	per	
raggiungere	obiettivi	di	personalizzazione	e	creare	risultati.
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