Personalizzazione B2B e Conquista dei Decisori – 2° puntata

I clienti B2B si aspettano esperienze personalizzate, ma molte aziende faticano a tradurre la mole di dati a loro disposizione in interazioni significative. La mancanza di personalizzazione è un possibile ostacolo alla creazione di una Customer Experience (CX) efficace. Questo secondo articolo esplora le strategie chiave per affrontare tale sfida, dall'ascolto attivo dei clienti all'implementazione di sistemi di dati robusti, fino all'utilizzo dell'immancabile IA generativa. 

 1. Generazione di Lead B2B

Fondamentale per costruire una pipeline di vendita solida, il suo approccio moderno si concentra sulla qualità piuttosto che sulla quantità, utilizzando dati e analisi per comprendere meglio il cliente ideale (ICP).  

Attraverso il content marketing e le strategie SEO, le aziende possono attirare lead qualificati. Strumenti come Ahrefs e Accuranker migliorano la visibilità attraverso l'analisi delle parole chiave e il monitoraggio delle classifiche di ricerca, facilitando l'attrazione di potenziali clienti. 

Tuttavia, il miglioramento della visibilità è solo uno dei primi passi, e le aziende B2B devono personalizzare il loro marketing per rispondere ad esigenze specifiche. Non a caso, consideriamo che il 44% degli acquirenti B2B trova raro imbattersi in contenuti di marketing rilevanti, e la metà afferma che le esperienze con prodotti e servizi nella vita privata sono più positive di quelle lavorative. Questa mancanza di personalizzazione può avere gravi conseguenze, soprattutto per quelle aziende B2B che si rivolgono a una base clienti più limitata e specializzata. 

Secondo la ricerca, le aziende, pur disponendo di una grande quantità di informazioni, faticano a tradurle in esperienze digitali all'altezza delle aspettative. La personalizzazione, spesso basata su ipotesi obsolete anziché su dati concreti, in questi casi si concentra su singoli punti di contatto, ignorando la necessità di creare interazioni coerenti e fluide lungo l'intero percorso del cliente. 

Un altro ostacolo è rappresentato dalla difficoltà di unificare i dati. Sebbene l'integrazione delle informazioni sia fondamentale per una CX di qualità e per lo sviluppo di soluzioni basate sull'IA, molte organizzazioni non riescono ancora a implementare sistemi efficaci. Questo ritardo impedisce di comprendere appieno le esigenze dei consumatori e di personalizzare l'offerta. 

Per potenziare i risultati, e così il fatturato, si consiglia di: 

• Ascoltare i clienti: comprendere a fondo le loro preferenze in termini di personalizzazione;

• Offrire prove sociali e recensioni: un esempio sono le testimonianze, utili a costruire fiducia e credibilità;

• Unificare i dati: creare sistemi robusti in grado di supportare le innovazioni nella CX e fornire informazioni accurate sulle esigenze dei consumatori;

• Garantire la sicurezza dei dati: implementare politiche di governance rigorose per rassicurare i consumatori sull'uso responsabile e sicuro dei loro dati; 

• Partire dai contenuti: iniziare il percorso con l'IA generativa, ottimizzando e scalando i contenuti, per poi passare a casi d'uso più complessi;

• Abbattere i silos: integrare sistemi, team e flussi di lavoro per rendere l'IA generativa parte integrante delle operazioni aziendali; 

• Avere una visione strategica: allineare gli obiettivi dell'IA generativa alle priorità di business per garantire una trasformazione efficace e una crescita sostenibile. 
  
  

Se vuoi sapere di più sulla lead generation clicca qui: Strategie di marketing efficaci per trovare e mantenere clienti B2B.

2. Comprendere meglio il cliente: “Messy Middle”

Il Messy Middle è un concetto sviluppato dai ricercatori Google per descrivere il complesso e non lineare percorso che i consumatori attraversano tra il momento in cui realizzano di aver bisogno di un prodotto o servizio (trigger) e il momento in cui effettuano l'acquisto. Le fasi intermedie sono caratterizzate da una moltitudine di touchpoint e influenze. In questo percorso caotico si esplora e si valuta. 

Al riguardo, viene usata l’espressione "flip-flopping", per descrive proprio il comportamento dei consumatori, i quali oscillano letteralmente tra diverse opzioni e informazioni prima di prendere una decisione finale (alternando momenti di ricerca e acquisto potenziale). È così che spesso in alcuni mercati da un marketing narrativo ed emozionale, legato ai trend, si approda alla scelta di prodotti e servizi che risolvono problemi. 

 
...Ma andiamo oltre: strategie e suggerimenti per essere ancora più bravi. 

3. Influencer B2B

Quando si selezionano i partner, i marchi dovrebbero considerare un pubblico di influencer che operano in diversi mercati, con una preferenza per quelli situati nella stessa regione del creator. Infatti, l'influencer marketing B2B non segue la stessa onda dei social a pagamento, degli annunci display o delle campagne di lead generation, dove il geotargeting può essere applicato facilmente. E le partnership B2B si concentrano sulla condivisione di contenuti come ricerche e white paper, piuttosto che sulla creazione di contenuti originali come nel B2C (leggi anche Connessioni di valore: il nuovo volto del Marketing Influencer B2B). 

Infine, non dimentichiamo un punto a favore dell'intelligenza umana: attualmente l'uso di strumenti come ChatGPT o Bard per automatizzare la ricerca di influencer nel B2B non è efficace, anche perché il settore richiede creatività umana e gli algoritmi dei social media cambiano frequentemente. 

 4. Approccio Multi/Omnicanale

L'omnicanalità nel B2B significa offrire un'esperienza di acquisto fluida attraverso una combinazione di canali online e offline. Pensiamo, per esempio, che già nel 2021 due terzi degli acquirenti preferivano interazioni digitali e l'83% dei decision maker ne riconosceva i vantaggi ma non escludeva altre forme di interazione.

Le aziende che hanno adottato strategie omnicanali durante il 2020-2021 sono cresciute più rapidamente, dimostrando che la combinazione di soluzioni digitali e tradizionali è fondamentale. 

Queste possono essere calibrate sulle preferenze del cliente, che cambiano durante il customer journey. Ad esempio, nella fase iniziale della ricerca, i siti web e le email sono i canali preferiti, mentre nelle fasi successive il contatto con un rappresentante di vendita diventa più importante. Personalizzare l'interazione in base alla fase del journey è cruciale per offrire un'esperienza positiva ed evitare di perdere utenti. Si tratta di una sfida per il 71% dei dirigenti B2B. 

Infine, non dimentichiamo che molti incontrano difficoltà anche nella gestione della frequenza dei contatti e nell'utilizzo dei canali preferiti dai clienti. Superare queste difficoltà è essenziale per un marketing B2B efficace e rilevante. 

5. E non poteva mancare... Intelligenza Artificiale e Machine Learning nel B2B

Consentono alle aziende di analizzare grandi quantità di dati per ottenere insights preziosi, automatizzare processi complessi e migliorare l'efficacia delle campagne di marketing.

Infatti, l'AI permette di creare esperienze altamente personalizzate, analizzando il comportamento e le preferenze degli utenti. Le piattaforme di marketing automation basate su AI possono gestire campagne multicanale, segmentare il pubblico in modo più preciso e ottimizzare il timing delle comunicazioni. Non solo: con gli algoritmi di machine learning le aziende possono prevedere le tendenze di mercato, i chatbot alimentati da AI offrono supporto clienti 24/7, e non dimentichiamo che l'intelligenza artificiale può analizzare le performance delle campagne in tempo reale, suggerendo modifiche per migliorare i risultati 

E ora? Non resta che contattarci per migliorare il proprio business. E se vuoi sapere di più sulle strategie digitali nel B2B leggi questo blogpost: Nuovi clienti B2B: tutte le opportunità offerte dal digitale .