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I clienti B2B concentrano le decisioni di acquisto più importanti fuori dalle ore di lavoro

Rocket Fuel ha analizzato il comportamento di questa categoria di utenti per capire come meglio indirizzare le campagne a loro rivolte

di Cosimo Vestito
16 gennaio 2017
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Il customer journey del cliente B2B è spesso diverso da quello tipico degli utenti consumer, come evidenziato dalla ricerca Busines-to-Business di Rocket Fuel. La maggior parte delle conversioni in questa categoria avvengono, infatti, al di fuori del normale orario di lavoro.

La società ad-tech, al fine di definire cosa distingue i clienti B2B da quelli B2C, ha intervistato 417 marketing manager e decision maker in Italia, Germania, Regno Unito e Francia. I risultati di questa indagine sono poi stati combinati con i dati di 22 campagne B2B condotte nel 2015 e nel 2016 attraverso la piattaforma di programmatic marketing di Rocket Fuel, per un volume totale di impression superiore a 636 milioni.

Una delle principali scoperte dell’indagine è che, quando è necessario prendere un’importante decisione d’acquisto o d’investimento, i clienti business sono spesso attivi anche fuori dal comune orario di lavoro. Gli utenti business navigano, infatti, in Internet anche in privato e inevitabilmente non “spengono la testa” insieme al computer dell’ufficio. Infatti, la maggior parte degli acquisti B2B vengono fatti oltre il classico orario di lavoro (dalle 9 alle 18, dal lunedì al venerdì): solo il 47% delle conversioni avvengono durante le ore lavorative.

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Tuttavia, le campagne di marketing spesso non raggiungono i clienti B2B quando navigano con dispositivi privati, perché non solo hanno un indirizzo IP diverso, ma anche comportamenti differenti. Per i marketer B2B questo potrebbe significare perdere il momento in cui il cliente è più ricettivo verso la pubblicità.

Gli algoritmi di intelligenza artificiale, che si trovano alla base delle moderne tecnologie di marketing, possono riconoscere alcuni schemi comportamentali e ottimizzare costantemente le campagne in atto. In questo modo è possibile fare previsioni affidabili sul fatto che la stessa persona si celi dietro all’utilizzo di diversi dispositivi, identificando così ogni utente su ciascun device e non rischiando di perdere i momenti importanti.

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