Lovemarks: le strategie per far innamorare i tuoi utenti

Le Intelligence dell’amore: Social Media Intelligence + Content Intelligence.

Antonio Cabras
Marketing&Digital Consultant @Sinfonia Lab

Cos’è un Lovemark?

Il “papà” di questo termine è Kevin Roberts di Saatchi&Saatchi: questo concetto finisce per indicare un rapporto d’affetto basato su amore e rispetto destinato a sostituire l’idea del brand stesso.

A entrare in gioco è una componente emozionale: il legame con il consumatore è qualcosa di molto più profondo rispetto al semplice avvalersi di prodotti/servizi. Come afferma Roberts, i marchi sono di proprietà degli azionisti e dei manager, i lovemarks delle persone.  

Può sembrare irrazionale parlare di amore nei confronti di una marca, intesa come semplice fornitrice di beni di consumo, ma se andiamo a vedere alcuni nostri comportamenti d’acquisto, possiamo intuire come ci lasciamo trasportare nella scelta dalla percezione che abbiamo del brand.  

Del resto, mentre la ragione porta a trarre delle conclusioni, le emozioni spingono all’azione: questo impulso, dettato da amore e rispetto, porta a benefici commerciali misurabili.

 

Come nasce una storia d’amore

 

Ma come possiamo far innamorare di noi i nostri consumatori?

Qualsiasi primo contatto presuppone l’ascolto dell’altro, un’attività governata dall’entusiasmo della scoperta ma anche dalla fatica di aprirsi, di entrare in piena sintonia e intimità.

Partendo dal concetto che il business è uno scambio di valore, l’utilizzo di un Value Proposition Canvas può essere un ottimo punto di partenza per venire incontro ai bisogni e ai desideri dei clienti. Esso aiuta a individuare in modo corretto le loro reali esigenze e a metterle in relazione con il valore che l’azienda può offrire loro.

Questo di certo vale sul piano teorico, ma poi ti servono gli strumenti tecnologici giusti per metterlo in pratica. Tre, infatti, sono gli step necessari che guidano questo processo di comprensione dell’utente: 

1) Ascolto: saper selezionare ed estrarre i dati giusti

2) Analisi: saperli elaborare e integrarli a quelli già in possesso dell’azienda

3) Output: ricavare insights che guidano i processi decisionali

 

Le Intelligence che fanno per te

 

Con l’avvento del web 2.0. e la possibilità offerta agli utenti di interagire in Rete, i dati sono aumentati in maniera esponenziale. Parliamo dei cosiddetti Big Data, sono per la maggior parte dati non strutturati che hanno come providers le fonti social.

Basta pensare che 95 milioni di foto e video vengono condivisi ogni giorno su Instagram, 6 milioni di tweet al secondo su Twitter e oltre 500mila commenti al minuto su Facebook.

Ma non è più sufficiente limitarsi al monitoraggio dei dati (ormai sono troppi!), è importante fare un ulteriore passo avanti e dare un senso a queste enormi quantità quotidianamente raccolte, in modo da ricavare insights attuabili per prendere decisioni di business informate.

Qui entra in gioco l’Intelligenza Artificiale (AI)

- Social Media Intelligence

L’Intelligenza Artificiale riesce ad analizzare grandi quantità di dati di ascolto social identificando istantaneamente argomenti e modelli di tendenza. In questo modo è possibile scoprire quali sono le criticità della presenza online e individuare le opportunità in cui investire.

Otteniamo così analisi “AI-powered” su fattori quali i volumi, il sentiment, le informazioni anagrafiche, i trend dei contenuti pubblicati, i comportamenti d’acquisto, i device utilizzati, i flussi, le indagini sulla personalità dell’audience etc. che possono rivelarsi molto utili al business. 

Come? Vediamo alcuni esempi: 

  • Competitive Intelligence: monitorare e studiare i competitors aiuta a supportare l’analisi strategica e il posizionamento
  • Social Adv Targeting: permette di selezionare le porzioni di audience con i maggiori tassi di risposta secondo gli interessi e i bisogni rilevati 
  • Social Lead Generation: si riescono ad individuare nuovi pubblici per brand awareness, conversione on.the-go e PR (per es. vendere al “volo” una polizza viaggio agli utenti che stanno per affrontare una partenza) 
  • Crisis Management: gli alert per segnalazione dei flame individuati dall’analisi dei contenuti permettono di elaborare strategie di difesa e di prevenzione 
  • Influencer detection: si riescono a individuare macro e micro influencer per integrare la strategia di Marketing con progetti digital ad hoc, eventi e iniziative off-line 
  • Content Strategy: l’individuazione di modelli e tendenze consente di acquisire elementi utili per costruire le buyer personas, definire i contenuti e il tone of voice, impostare/verificare il piano editoriale per i social 

Ma anche per attuare strategie di customer care, CRM enrichment, prediction analysis, risk mapping, churn prediction e molte altre. 

- Content Intelligence

I contenuti pubblicati sui canali di proprietà (sito web, e-commerce, blog etc.) possono restituire alle aziende dati molto utili sugli interessi dell’audience.

Per renderli ricettori di informazioni, bisogna prima procedere con il supporto dell’AI a una razionalizzazione di tutta la “libreria” aziendale: gli asset digitali del brand, compresi dagli algoritmi (speech-to-text, semantic analysis, image recognition etc.), vengono classificati con etichette che li descrivono (tag).

Quando l’utente va per fruirne, queste etichette, per via del matching operato dagli algoritmi, vanno a popolare il suo profilo CRM (ma vale anche per gli anonimi). In questo modo si ha sempre uno snapshot in tempo reale delle preferenze (argomenti, formati, canali etc.) manifestate dall’audience.

Possiamo dire, in conclusione, che l’utilizzo congiunto di queste due strategie aiuta a dar vita a una relazione sempre più significativa con il proprio pubblico, che si sente amato ed è pronto a contraccambiare.