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Personalizzazione delle relazioni con i clienti: come acquisire fiducia e dati?

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Gli algoritmi di raccomandazione promettono ai marketer di raggiungere il loro Santo Graal: quello delle relazioni personalizzate con tutti i loro clienti ad un prezzo ragionevole. Poiché la qualità delle relazioni con i clienti è un fattore decisivo per la soddisfazione e la fedeltà del cliente, le raccomandazioni algoritmiche rappresentano, quindi, la promessa di interazioni di qualità con i clienti e azioni di marketing significative.
Tuttavia, la personalizzazione su larga scala può essere ottenuta solo utilizzando i dati dei clienti e le tracce digitali che lasciano. In un mondo in cui sta crescendo la consapevolezza della privacy (GDPR) e il quadro giuridico si sta rafforzando (e-privacy), come possiamo bilanciare le esigenze dei clienti che cercano una chiara comprensione con quelle delle aziende che cercano economie di scala?
Vorrei che prendessi in considerazione questa domanda nell’articolo di oggi. Questo articolo sarà utilizzato come base per la mia presentazione al Congresso BAM del 5 e 6 dicembre 2019 a Bruxelles (vedi presentazione sotto).

Sommario

Alcuni dati sugli effetti della personalizzazione

Le raccomandazioni algoritmiche vengono ora utilizzate su vasta scala per consentire la personalizzazione delle interazioni con i clienti su larga scala. Essa si è diramata su tutti i settori di attività nel B2C e, la sua efficienza, è ben consolidata. Ecco alcune cifre:

  • Netflix ha quasi 160 milioni di abbonati in 190 paesi. Le raccomandazioni algoritmiche generano l’80% del consumo sulla piattaforma.
  • Netflix guadagna 1 miliardo di Euro all’anno grazie alla personalizzazione algoritmica. La personalizzazione riduce il tasso di abbandono (fonte: Techjury).
  • Il 35% degli acquisti di Amazon si basa su raccomandazioni algoritmiche: “i clienti che hanno acquistato questo hanno acquistato anche questo” (fonte: McKinsey).
  • Alibaba ha aumentato le sue vendite del 20% personalizzando le landing page del suo sito web (fonte: Alizila).
  • Ogni minuto vengono caricate 500 ore di contenuti su YouTube e il consumo di video online è raddoppiato tra i bambini, in 4 anni. Allo stesso tempo, il 70% del consumo su YouTube deriva dall’algoritmo di raccomandazione (fonti: CNet, Tubefilter, Washington Post)
  • Il 100% dei risultati offerti da Google è personalizzato. È l’algoritmo di personalizzazione più utilizzato al mondo.

Il rispetto della privacy

Già nel 2017, un sondaggio ha rivelato che solo il 10% dei cittadini americani credeva di avere il controllo completo sui propri dati. Inoltre, solo il 25% di loro si fidava delle aziende per proteggere i propri dati. I ripetuti scandali (es. Cambridge Analytica) hanno accresciuto questa consapevolezza, ancor di più dall’entrata in vigore del GDPR.
Stiamo anche assistendo al moltiplicarsi di legislazioni o tentativi di regolamentazione su argomenti correlati: bolle di filtro, trasparenza degli algoritmi, dipendenze digitali e così via. Non possiamo dire che i nostri rappresentanti eletti non stiano lavorando. Il rispetto per la privacy sembra motivarli.

Il 64% delle aziende inglesi ha notato un aumento dei reclami dopo l’entrata in vigore del GDPR.

Possiamo, quindi, aspettarci che questa accresciuta sensibilità da tutte le parti si rifletta nelle richieste di protezione dei dati personali pervenute dalle aziende. Un’indagine condotta nel marzo 2019 dall’ICO (autorità di vigilanza del Regno Unito) fa luce sull’argomento: dall’entrata in vigore del GDPR, il 64% delle aziende inglesi ha l’impressione che i consumatori si lamentino più spesso per proteggere i propri dati (fonte: sondaggio marzo 2019, rapporto annuale 2018/2019 ICO).

sondage ICO aux DPO anglais en 2019

Risultati del sondaggio condotto nel 2019 dall’ICO (Autorità inglese per la protezione dei dati), tra i responsabili della protezione dei dati (DPO) nel Regno Unito

Resta, però, da chiedersi se questa impressione sia in linea con la realtà e, soprattutto, se questa impressione valga per gli altri paesi della Comunità Europea. Uno studio condotto da IntoTheMinds con le autorità per la protezione dei dati della Comunità Europea ha raccolto dati accurati per 17 paesi sull’effetto del GDPR. Di conseguenza, l’aumento medio del numero di reclami ricevuti dalle autorità di vigilanza dei 17 paesi studiati tra il 2017 e il 2018 è del +109% o 2037 reclami.
I risultati dettagliati sono disponibili di seguito.

Paese Aumento del numero di reclami relativi ai dati personali dopo l’entrata in vigore del GDPR (in %, anno 2018 rispetto al 2017, dal 1° gennaio al 31 dicembre di ogni anno) Aumento del numero di reclami relativi ai dati personali dopo l’entrata in vigore del GDPR (in numero di reclami, anno 2018 rispetto al 2017, dal 1° gennaio al 31 dicembre di ogni anno)
Islanda -3% -3
Croazia +257% +3527
Slovacchia +54% +32
Lettonia +39% +346
Cipro +45% +154
Regno Unito +98% +20642
Norvegia +56% +123
Danimarca +149% +3302
Lituania +79% +379
Romania +36% +1279
Lussemburgo +125% +250
Svezia +480% +1180
Irlanda +45% +1240
Lichtenstein +270% +1465
Ungheria +22% +177
Slovenia +43% +242
Bulgaria +65% +308

Possiamo vedere che le cifre riflettono realtà molto diverse. Alcuni paesi stanno vedendo aumenti significativi ma, a parte il Regno Unito, che ha volumi elevati di reclami (il che spiega le risposte dei DPO inglesi al sondaggio citato dall’ICO), in termini reali, gli importi dei reclami rimangono relativamente modesti. Se confrontati con la popolazione dei paesi interessati, possono essere considerati, addirittura insignificanti. In media, nel 2018, meno di 5 persone su 10.000 si sono lamentate dei propri dati.

Meno di 5 persone su 10.000 hanno presentato un reclamo sui propri dati personali, nel 2018

È, quindi, necessario mettere in prospettiva quanto ho detto all’inizio di questo paragrafo. Nonostante tutti gli sforzi fatti per rendere le folle consapevoli dell’importanza dei loro dati, sembra che il messaggio sia ancora difficile da trasmettere. Le tracce digitali lasciate durante le nostre attività digitali sono principalmente trascurate, la loro importanza viene fraintesa e, quindi, i cittadini non se ne interessano. Se il GPDR ha reso popolare la “privacy-by-design”, mi piace dire che, questo regolamento, è stato progettato con “flaw-by-design”. Il suo difetto progettuale è il principio del consenso, tallone d’Achille su cui torneremo più avanti.

Una relazione personalizzata: il sogno di un marketer

Lo sviluppo di relazioni personalizzate con i propri clienti è il sogno di ogni azienda. In effetti, un collegamento personalizzato e di qualità aiuta a fidelizzare i clienti. E come tutti sappiamo: una maggiore fedeltà porta a una migliore redditività. Mantenere relazioni personalizzate ha un prezzo e, questo prezzo, è conveniente quando hai pochi clienti (nel B2B, per esempio). Ma come personalizzare su larga scala? La personalizzazione algoritmica su larga scala è stata resa possibile da algoritmi e dalla raccolta di dati dei clienti in quantità senza precedenti. La democratizzazione dell’archiviazione dei dati e delle capacità di elaborazione (grazie ad Amazon) promette, quindi, di personalizzare ogni relazione con il cliente a un costo inferiore.

Nel 2015, il 39,7% degli americani ha dichiarato di non voler personalizzare i propri dati.

Anche qui, però, c’è una contraddizione. In uno studio americano pubblicato nel 2015, il 39,7% degli intervistati ha dichiarato di non desiderare la personalizzazione e solo il 6,2% ha chiesto una personalizzazione “estrema”. È un reale desiderio dei consumatori mantenere il loro libero arbitrio nelle loro scelte? O è semplicemente una mancanza di conoscenza dei meccanismi già all’opera (ma invisibili) in tutti gli aspetti della loro vita quotidiana? La seconda opzione, probabilmente, è la più probabile. I consumatori non sono a conoscenza dell’utilizzo di algoritmi di personalizzazione su tutti i siti che visitano, in tutte le applicazioni che utilizzano.
Quindi, c’è un problema che dobbiamo risolvere per guadagnare la fiducia dei consumatori, che ci porta alla quarta e ultima parte di questo articolo.

Come aumentare la fiducia dei clienti utilizzando interazioni basate sui loro dati

La sicurezza dei dati è un elemento fondamentale della fiducia. Quindi, non ne parlerò nemmeno perché è un prerequisito. Assicurati di soddisfare lo standard ISO 27001 e, generalmente, dovresti essere ben attrezzato per concentrarti sulle seguenti azioni.

Azione 1: Educare, semplicemente

Nel 2018 ho aggiornato uno studio sulle politiche sulla privacy e ne ho realizzato un altro sui 20 siti e applicazioni più utilizzati. Ci sono voluti tra 30 minuti (Pinterest) e 51 minuti (WhatsApp) per leggere le politiche sulla privacy. Al ritmo di 120 parole valide al minuto, la comprensione dei testi legali di questi 20 siti ha richiesto più di 11 ore. Il 56% degli internauti accetta le condizioni di utilizzo dei siti senza leggerle (fonte). Il “consenso” è il tallone d’Achille del GDPR; le aziende possono, quindi, fare ciò che vogliono con i tuoi dati poiché hai acconsentito. Quindi, possiamo ragionevolmente considerare che è necessario semplificare il compito dell’utente di Internet ed educarlo. In questo modo, sarà in grado di contrastare i suoi concorrenti e ottenere il rispetto dei suoi utenti. Allo stesso tempo, svilupperà una maggiore consapevolezza della protezione dei suoi dati, che non può che essere vantaggiosa per te.

Occorrono tra 30 minuti (Pinterest) e 51 minuti (WhatsApp) per leggere le politiche sulla privacy delle applicazioni che utilizziamo quotidianamente

Adrien Devyver lors du shooting de la charte de confientialité de la RTBF

Adrien Devyver durante le riprese della Carta di Riservatezza della RTBF

In pratica, cosa si può fare? Voglio farti un esempio di RTBF, per cui ho lavorato dal 2015 al 2019. In particolare, ho avviato un video, girato con il presentatore belga Adrien Devyver, nel quale spiega, in poche semplici sequenze, cosa fa RTBF con i dati dei suoi utenti. È un modo semplice e divertente per trasmettere un messaggio, a volte, complicato.


Azione 2: restituire il controllo agli utenti

Gli algoritmi di personalizzazione sono essenzialmente meccanismi opachi. Permettere al cliente di manipolarli aiuta a ripristinare la fiducia nel loro funzionamento. Da quando il GDPR è entrato in vigore, ci sono state diverse iniziative che si stanno muovendo nella giusta direzione. Ho citato gli sforzi di YouTube, che ora consente di eliminare o sospendere la cronologia dei consumi. Esistono altre iniziative, come quella sviluppata dall’interfaccia Spotify, da Nava Tintarev e dai suoi colleghi e presentata alla conferenza RecSys 2018.

Azione 3: smettere di usare i dati di altre persone

Da anni chiedo la costruzione della “sovranità dei dati”. Le aziende devono diventare autonome nella gestione dei propri dati e non dipendere più da terzi per la profilazione dei propri clienti o utenti. Questo principio è stato applicato da molti dei nostri clienti (incluso RTBF, con il lancio del suo login unico nel 2016). Guardando indietro, tutti accolgono con favore questa scelta: il controllo dei dati è migliore e i rischi di perdite contenuti. Ancora più importante, l’azienda mantiene una visione a 360 gradi dei dati dei clienti e può rispondere con certezza a tutte le richieste dei clienti.
Una conseguenza logica di queste scelte è che i dati dei clienti non possono essere venduti. Se la tua strategia è fare affidamento solo sui tuoi dati di prima parte, è fuori discussione rivenderli. Ciò sarebbe incoerente con la promessa fatta all’utente e, naturalmente, comprometterebbe la fiducia che hanno riposto in te.

Azione 4: costruire la fiducia a poco a poco

Non è possibile raccogliere tutti i dati necessari per una corretta personalizzazione tutti in una volta. Innanzitutto, il GDPR ti impedisce di farlo (poiché deve esserci uno scopo specifico per la raccolta dei dati). Quindi, la raccolta di dati senza giustificazione minerebbe nuovamente la fiducia dei clienti nella tua azienda. Qual è la soluzione? Ne abbiamo già parlato in un altro articolo: si devono identificare i contesti e le situazioni che incoraggiano l’utente a raccontarti di più su di sé.
Lo studio di “Wadle et al. (2019)” analizza 17 categorie di dati e dieci diversi contesti. Mentre alcuni tipi di dati (interessi o dati socio-demografici) sono facilmente condivisibili in qualsiasi contesto, altri sono condivisi solo in situazioni specifiche. È il caso, ad esempio, dei dati biometrici, dove la probabilità di condivisione aumenta solo nel contesto di una maggiore sicurezza.

résultats étude Waddle et al. (2019)

Lo studio di “Wadle et al. (2019)” esplora la probabilità di condividere 17 categorie di dati personali in 10 contesti aziendali. Più l’incrocio è rosso, meno è probabile che i dati personali vengano condivisi.

In conclusione

In questo articolo abbiamo, quindi, visto che la personalizzazione su larga scala richiede l’uso di algoritmi di raccomandazione. Questi ultimi possono funzionare solo con i dati del cliente. Tuttavia, i clienti sono sempre più sospettosi nei confronti della condivisione dei dati personali anche se, questa sfiducia, non si riflette nelle denunce alle autorità per la privacy. Occorre, quindi, mettere in atto una strategia per costruire la fiducia necessaria per la trasmissione dei dati personali.

Sono stati proposti 4 punti di azione:

  1. educare in modo divertente sul funzionamento dell’algoritmo
  2. fornire all’utente mezzi di controllo sul processo di personalizzazione
  3. utilizzare solo i dati che hai raccolto tu stesso (dati di prima parte)
  4. definire contesti specifici e strategici per la raccolta di dati aggiuntivi

Hai domande, commenti o richieste? Non esitare a contattarci. Siamo qui per aiutarvi.

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Author: Pierre-Nicolas Schwab

Pierre-Nicolas ha un dottorato in marketing e dirige l'agenzia di ricerche di mercato IntoTheMinds. I suoi principali campi di interesse sono BigData, e-commerce, commercio locale, HoReCa e logistica. È anche un ricercatore di marketing all'Université Libre de Bruxelles e serve come coach e formatore per diverse organizzazioni e istituzioni pubbliche. Può essere contattato via email, Linkedin o per telefono (+32 486 42 79 42)

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