[È venerdì] Di fundraising e di Riccione

Quando il non profit si mescola casualmente con la romagnolità

Quando arrivo in officina e davanti a me un padre di famiglia su di una stipata e probabilmente in panne auto con bambini e masserizie chiede al meccanico “Quant’è?” e lui dice“Niente”, e il meccanico aggiunge allo stupito silenzio del signore incredulo un “Be', se vuole mi lasci una recensione su Google”, ecco, capisco che sono a Riccione, e in Romagna. Da emiliano rimango ancora stupito dalla Romagna (un emiliano medio è molto più CCCP-longobardo-tondelliano di quanto raccòntino gli spot di cibi vari e i film con Gigi e Andrea).

La Romagna invece no, è la formula [affetto X business]². Non capisci mai dove sia il confine tra DNA accogliente e senso del business: questo tizio mi sta accogliendo così calorosamente per affabile romagnolità o per una specie di patto collettivo per il profitto? Non sai se è affetto o Customer Lifetime Value. Probabilmente le due cose si alimentano a vicenda.

La Romagna è kitch d’avanguardia: lì trovi un bar (anzi un sic. “Birrodromo”) che ha come payoff “Voglio solo stare bene”, un altro locale in costruzione viene chiamato “Butta giù” e io pensavo che fosse il nome dell’azienda che lo sta ristrutturando, la gelateria si chiama “Godo di Gusto” (payoff “piacere senza peccato”), e così via.

Un mischione, direbbe Cevoli. A proposito, ecco come descriveva il marketing alla romagnola (parole sue, aveva risposto nei commenti a un mio post del 2005)

Noi siamo fatti così. La nostra riviera è così: il trionfo del buttasù, della borazzeria, del mischione di tutto un po’. Presempio i palati fini cuociono il pesce così com’è. Da noi, prima di grigliare il pesce azzurro, lo imbombiamo nel pan grattato-prezzemolo-aglio. E ci beviamo dietro del sangiovese, fresco. Cosa ci vuoi fare? Meglio essere grezzi ma vivi, piuttosto che restare come degli invorniti a piangere sul latte macchiato.

Come mi dice Allegra, che è di Roma ed è la prima volta che vede Rimini e Riccione, “gli anni 90 non finiranno mai in Romagna”: tutto è un po’ posticcio come le bandierine nelle coppe gelato del Nuovo Fiore, la moquette di finta erba di viale Ceccarini, i geometrili retrospiaggia retroilluminati, l’insensato Aquafan, l’inferno di Mirabilandia e l’immarcescibile Italia in Miniatura. Le pensioncine sono ancora quelle di sempre, compresse in queste stradine perpendicolari e senza storia comprimono stanze che danno su cortili di altre pensioni, con il menu abbondante ma guai ad arrivare a cena cinque minuti in ritardo, e la doccia caldissima ma con la tendina di plastica, e gestore/gestrice ovviamente gentilissimo/a (Customer lifetime value?). Tutto è divertimento, tutto è in vendita, tutto è nostalgia, soprattutto della gioventù, a Riccione. Più passa il tempo, più mi convinco che il job to be done della Romagna non sia il mare, è non farci pensare. O forse, appunto, voglio solo state bene. (Prima del dissing: c’è anche una Romagna culturale e persino solinga, ovviamente. Ma non sul lungomare. Non a Riccione).

Ma perché io sono a Riccione? Perché ho parlato in un luogo fuori dalla solita bolla e dalla mia zona di comfort, cioè al Festival del Fundraising, in una sessione in cui ho affiancato Donata Columbro sul ruolo del dato: la newsletter di oggi è quindi un estratto rielaborato di quanto ho detto.

Ma prima ho chiesto a SAS quali saranno le frontiere del targeting data-driven, per superare le fatidiche user personas spannometriche. Ringraziate SAS anche voi, che vi consente di leggere (e gratis) la mia newsletter!

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Il targeting non sarà più quello di una volta

Ancora oggi, nonostante l’abbondanza di dati, il processo di targetizzazione è statico, spesso basato su informazioni aneddotiche, aggregato in mega-cluster che forniscono poche informazioni sulle differenze in termini di interessi, azioni e fedeltà dei clienti a livello individuale. Come il marketing data-driven può rappresentare davvero un punto di svolta per questo?

Il consumatore moderno (in pratica, tutti noi!) è ormai inondato da messaggi. La conseguenza è che è diventato sempre più esigente nello scegliere quando/come farsi coinvolgere (e se). Una strategia di marketing veramente personalizzata è fondamentale per distinguersi, ma questa va ben oltre un’email con il nome nel saluto di apertura: è piuttosto nella capacità di creare interazioni personalizzate che catturino l’attenzione perché rispondenti ai bisogni. Il contenuto personalizzato è la base affinché faccia clic sull’annuncio, partecipi al webinar, legga un post del blog o esegua un’altra azione chiave per il nostro business. Fare tutto questo è impossibile senza una strategia di marketing data-driven.

Un primo tassello è un targeting efficace: bisogna essere in grado di identificare i consumatori con caratteristiche e bisogni simili e sviluppare strategie di marketing focalizzate sui diversi micro-segmenti per massimizzare le probabilità di engagement e conversion. 

I classici processi di segmentazione utilizzano informazioni di tipo demografico, socioeconomico o basate sul comportamento di acquisto pregresso e, normalmente, consistono nel predeterminare le regole di definizione dei segmenti. In questo modo, però, si va ad indirizzare un messaggio a un segmento statico e spesso arbitrario di centinaia di migliaia (o milioni) di clienti, i quali hanno in realtà obiettivi differenti quando si affacciano sui nostri canali.

Il comportamento iper-diversificato dei clienti oggi richiede metodi di segmentazione più dinamici e guidati da dati che siano il più ‘freschi’ possibile. I sistemi di segmentazione tradizionale vanno quindi integrati con tre elementi chiave: i dati, la segmentazione analitica e il real-time.

Abbiamo ora a disposizione un’enorme quantità di informazioni provenienti dai touchpoint digitali: navigazione online, keyword di ricerca utilizzate, prodotti confrontati, composizione del carrello, banner cliccati, feedback sui prodotti, posizione del cliente in o near store, ecc. Queste informazioni, che sono per natura personalizzate e costantemente aggiornate, consentono di individuare con un minimo margine di errore quali sono i bisogni e le preferenze attuali dei clienti, rimanendo svincolati dall’utilizzo dei cookie di terze parti, quindi con dati verificati e proprietari.

Si possono poi analizzare queste informazioni con l’ausilio di strumenti analitici di machine learning, ad esempio, arricchendo la segmentazione a priori con una cluster analysis in cui è l’algoritmo che individua quali caratteristiche del cliente identificano più efficacemente un gruppo di individui tra loro simili e con un comportamento significativamente diverso da quello dei consumatori presenti negli altri segmenti.

Infine dynamic targeting: si possono utilizzare i dati contestuali catturati sul momento durante l’interazione con il cliente per applicare i criteri di segmentazione (deterministici o analitici) in real-time e, allo stesso tempo, presentare il contenuto che il cliente si aspetta e desidera visualizzare, sfruttando il momento in cui abbiamo la sua massima attenzione ed è più propenso alla conversione o all’azione in genere..

Un esempio pratico di Dynamic Targeting in azione: Gianluca naviga su un sito di abbigliamento sportivo, visualizza delle scarpe per il running (ok, facciamo finta che) e poi abbandona il sito. Dopo un paio di giorni, torna a controllare la suola del modello e il sistema di targeting posiziona in bella vista sulla home lo stesso paio di scarpe.

Stavolta mette l’articolo nel carrello, si registra o inserisce l’email, ma poi, non convinto, non finalizza l’acquisto (sono un cliente difficile). Esce dal sito. Si attiva un algoritmo di machine learning, che determina qual è l’intervallo di tempo ottimale (dopo 2 ore? un giorno? nel week-end?) per inviare a Gianluca un’email con un codice sconto se completa l’acquisto entro le successive 24 ore.

Quando Gianluca clicca sulla mail ed utilizza il link con il codice sconto, un altro algoritmo, sulla base dell’importo del carrello, degli altri prodotti che ha appena visualizzato, dei suoi acquisti passati, ecc., arricchisce la pagina del suo carrello con alcuni suggerimenti di prodotto (calze da runner?) in linea con le sue preferenze e che presentano un’alta probabilità di acquisto per il suo profilo di acquisto. E da qui prosegue il suo customer journey personalizzato.

Scarica il Manifesto del CMO Data Driven realizzato in collaborazione con SAS per scoprire i dieci punti che contraddistinguono il marketing odierno.

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Fundraising, dati e personalizzazione

Prima di tutto, l’unico modo di superare la perdita di attenzione non è urlare più forte (cioè mandare più mail o fare più post) ma preoccuparsi della rilevanza attraverso la personalizzazione. Ma come?

Nell’epoca del content overflow e della scarsità di attenzione, i dati sono un'ulteriore intrusione nella vita delle persone o possono diventare un segno di rispetto, di creazione di relazioni, di empatia? E, fondamentalmente, un modo imprescindibile per fare fundraising nel prossimo futuro?

Io credo in questa seconda ipotesi.

Intanto, una premessa: di quali dati stiamo parlando? Piccolo riassunto: ci sono i dati di prima parte, e i dati di terza parte. Cosa significano?

Fondamentalmente, i primi sono le cose che sapete direttamente, e che i vostri iscritti e donatori vi hanno detto, attraverso le parole o i comportamenti.

I secondi sono inferenze. Sono würstel di dati, non sappiamo bene cosa ci sia dentro, come è stato raccolto, o se quello che ci dicono esserci c’è davvero.

È inutile che vi dica che per mille ragioni, non ultime la diffidenza giusta delle persone, gli ultimi dati saranno sempre meno utili e usabili. Sarà complicato profilare Gianluca, solo perché ha visitato quel sito o quel forum.

Dobbiamo crearci i nostri dati. Come un tesoro. Come uno scambio volontario tra noi e i donatori. In cui c’è una promessa da fare e da mantenere: ti dirò chi sono e cosa faccio se mi fido di te, e se tu usi questi dati per trattarmi meglio. Non per mandarmi più sollecitazioni, ma di meno, e più rilevanti per me.

Il dato dunque è fondamentale per la personalizzazione, che è l’unico modo per uscire dal rumore, che è il modo per uscire dall’indifferenza. Ma cosa significa personalizzazione oggi? Come la realizziamo?

Prima di tutto: la personalizzazione è una forma di relazione, è parlare a ogni singola persona basandoci su qual è stata la storia tra noi e lei.

È una modalità molto umana, del resto. Quando qualcuno ci parla esattamente come ha parlato a qualcun altro in precedenza, cominciamo a sospettare dei suoi fini, no?

E non è solo una relazione monetaria (no? no). È una storia che dovrebbe comprendere le sue preferenze (come interagisce con noi? Non solo quanto ha donato!). Come potrebbe voler dare una mano? Quanto ci ha supportato nel passaparola?

A oggi nella maggior parte dei casi il dato è raccolto a livello aggregato: quanti hanno aperto la mia mail? Quanti hanno convertito da quella landing page? Quanti hanno donato dopo un mailing cartaceo? Quanti nel face to face? Questo va anche bene, ma non è (non sarà) più sufficiente.

Senza dato, ogni persona è uguale. Non è essere democratici: è essere insensibili alle esigenze delle persone con cui entriamo in contatto. Personalizzazione sul dato è il contrario di stalking (o dovrebbe esserlo). Assediare le persone non è fare fundraising (e nemmeno marketing, almeno in senso moderno).

Tenetevi forte: oggi fare in modo che ci doni i suoi dati è importante quanto che ci dia i suoi soldi. È sempre uno scambio, basato sulla fiducia.

E come ci lascia i dati? Con il portafoglio, quando dona, ok, ma anche con i suoi comportamenti, online e offline. Con le sue opinioni. Con i suoi contributi, digitali e no, alla nostra organizzazione. Il punto finale è raccogliere tutte le informazioni rilevanti sul nostro utente, più che sul donatore.

Essere donatori non è una caratteristica, è una conseguenza.

Nel marketing si parla da 20 e più anni di mettere al centro il cliente e di rapporto one-to-one. Ma sono state parole vuote fino a ieri. Si è continuato a mandare spam DEM a tutti, a filtrare le chiamate in ingresso con risponditori numerici, sperando che le persone desistessero dal romperci le scatole, e sfinire indiscriminatamente tutti con telefonate a freddo.

Non funziona più per il marketing, non funziona più per il no profit.

Care e cari fundraiser, il problema non è nella carta (del direct marketing), è nella (mancata) personalizzazione. Quando butto un mailing cartaceo nella raccolta differenziata della carta per l’ennesima volta, mi sembra di percepire una barriera. Io non posso dirvi che non la voglio più, e a voi di certo non vi interessa il mio parere. Sono un indirizzo come tutti gli altri, come il mio vicino di casa che mai ha donato, e gli arrivano ancora delle buste intestate al condomino che ci abitava prima di lui.

Cosa sta succedendo – lentamente – nel mondo profit? Stiamo abbattendo i silos interni (di dati e di organizzazione, se c’è ancora differenza). Stiamo cercando di costruire delle viste granulari delle persone, attraverso le cosiddette Customer Data Platform. Comprendere interessi, predilezioni, potenzialità dei singoli: cosa fanno, più che chi sono.

Le persone ci chiedono meno messaggi a pioggia, ma più rilevanti. Senza strutturazione e condivisione del dato non lo possiamo fare.

E da qui siamo tornati all’inizio: per avere attenzione, dobbiamo dare attenzione.

Può essere difficile accettare che la nostra empatia e l’affetto delle persone che ci supportano si possa misurare e mappare con i dati, ma una volta che superiamo questo blocco capiamo che misurare l’affetto è già di per sé un atto di affetto.

C’è quel termine di marketing che chiamiamo engagement, talmente un cliché da farci sorridere a noi anziani. Eppure dobbiamo riscoprirlo e conservarlo, non gettarlo nei dati aggregati. Ogni persona è diversa. Ognuna ci può dare dati importanti per capire come relazionarci con lei.

Sapere se qualcun* legge, commenta, condivide, partecipa, compra un’azalea non sarà in futuro meno importante di sapere quanto dona.

Usare i dati, nel marketing come nel fundraising, non significa essere meno umani, significa essere più umani. Perché l’empatia è necessaria per capire meglio i dati, e i dati sono necessari per empatizzare con i nostri donatori a livello individuale. Ogni dato racconta una storia e ognuno all’interno dell’organizzazione deve essere in grado di ascoltarla, e di agire in modo coerente.

Per concludere: i dati, le relazioni e l'empatia non sono in conflitto, sono in simbiosi.

Le persone vogliono che le non profit (e le aziende, in realtà) siano premurose nei confronti del loro tempo, della loro attenzione e della loro intelligenza.

Qualsiasi uso dei dati per questi scopi è già un atto d'amore, sicuramente molto di più di fingere attraverso cheesy personalizzazioni come “caro Gianluca”, o copy da soap opera.

Questa deve essere la nostra promessa e questo il nostro programma, da domani in poi.

[Qui le slide]

Il quiz della settimana

Qual è stata l’ONG con il numero maggiore di donatori nel 2019 in Italia?

a) Emergency b) ActionAid c) Save The Children

Appunti e link

• Vi ricordo sommessamente la Scuola di Digital Update per Digital Strategist 2022-2023. C’è un ulteriore 10% di sconto per chi legge la newsletter, parola d’ordine ovviamente VENERDÌ. Parlane a chi sai tu in azienda.

• È uscito il Benchmark Italia di Mailchimp su agenzie e freelance, con dati molto interessanti (il 90% delle agenzie ha meno di 20 dipendenti 🤷🏻‍♂️)

• Dobbiamo arrenderci sul tema “quale 50% di pubblicità è sprecato”?

• Perché in Amazon sostituire PowerPoint con Word ha cambiato la storia.

Negozianti

Creatività killer.

That’s all folks!

Anche per questa settimana è tutto. Se vuoi segui le mie storie post-capitaliste su Instagram.

ciao!

gluca

Quiz: c) Save The Children (fonte Statista)

Grazie alla professionale correzione bozze di Daniela.