Lift Conversion
Modelli predittivi che stimano la probabilità di conversione del singolo cliente in tempo reale.
Quando un cliente mette un prodotto nel carrello o salva un preventivo, hai una finestra di pochi secondi per capire se comprerà da solo o se ha bisogno di una spinta — e che tipo di spinta.
Costruiamo modelli predittivi che associano a ogni cliente, in quel momento specifico, una probabilità di conversione basata sul suo storico e sui suoi segnali comportamentali.
Da lì, ogni decisione diventa precisa: a chi offrire uno sconto, a chi no, chi sta confrontando prodotti e chi è già pronto ad acquistare. Non ottimizzazione generica del funnel — intelligenza sul singolo cliente, nel momento in cui conta.
Cosa costruiamo insieme
Costruiamo modelli predittivi che stimano la probabilità che un cliente specifico converta, basandosi su segnali comportamentali, storici e contestuali. Non benchmark di settore, il tuo cliente, sui tuoi dati, con una stima individuale e aggiornabile nel tempo.
Sulla base dei modelli, definiamo dove e come intervenire, su quali segmenti, in quale momento del funnel, con quale messaggio o leva commerciale. UX, copy, pricing, timing: tutto diventa una decisione informata dai dati, non un’ipotesi da testare alla cieca.
Progettiamo o riscriviamo l’architettura di tracciamento per catturare i segnali comportamentali che alimentano i modelli. La qualità del dato in ingresso determina la qualità della predizione in uscita.
Costruiamo il sistema che valuta, transazione per transazione, se proporre uno sconto a un cliente specifico, e quale. Il modello incrocia la probabilità di conversione stimata in quel momento con il comportamento storico del cliente: chi sta confrontando prodotti, chi ha già deciso, chi si dimentica del carrello e chi sta cercando altro riceve una proposta diversa o non ne riceve nessuna. Il risultato è una politica di sconto che protegge il margine dove non serve spingere e converte dove il cliente era sul punto di andarsene.
I modelli vengono monitorati nel tempo e ricalibrati quando il comportamento dei clienti cambia. Un sistema predittivo che non si aggiorna perde accuratezza, e valore.
Come lo facciamo
1) Behavioral Audit
Analizziamo i dati comportamentali esistenti e l’architettura di tracking attuale. Identifichiamo cosa viene già catturato, cosa manca e cosa produce rumore invece di segnale.
2) Data Preparation
Puliamo, strutturiamo e integriamo le fonti di dati necessarie per costruire i modelli. Questa fase determina la solidità di tutto quello che viene dopo.
3) Model Building
Costruiamo i modelli predittivi di propensione all’acquisto, calibrati sul tuo specifico contesto commerciale e sui tuoi dati storici.
4) Activation
I modelli entrano nei processi operativi — marketing, sales, prodotto — con output leggibili da chi deve prendere decisioni, non solo da chi li ha costruiti.
5) Handoff e governance
Il team interno riceve il sistema con la documentazione necessaria per interpretarlo, monitorarlo e aggiornarlo. La dipendenza da noi non è una condizione del contratto.
Le risposte alle tue domande
Tutto quello che devi sapere su come lavoriamo e come possiamo aiutarti.
A organizzazioni B2C ed ecommerce con volumi di traffico sufficienti per allenare modelli predittivi su base individuale (indicativamente sopra le 10.000 transazioni/mese), con team marketing/CRM in grado di operativizzare le segmentazioni e le politiche di sconto dinamico. Tipicamente con architettura di tracking esistente, anche imperfetta, e volontà di passare da sconti generalizzati a interventi mirati sul singolo cliente.
Quando i volumi di transazione sono sotto la soglia di significatività statistica per modelli predittivi, o quando manca un sistema di tracking minimo (in quel caso si parte da Ground Data). Non è la scelta giusta nemmeno per chi si aspetta risultati misurabili in meno di 8 settimane, o per chi cerca una “soluzione CRO” generica anziché un sistema strutturato.
La differenza è nella domanda a cui risponde ciascun modello. Lift Conversion risponde a una domanda sul presente: questo cliente compra o non compra adesso? Predict Behaviour risponde a una domanda sul futuro: questo cliente resterà o andrà via nei prossimi 6-12 mesi? Entrambi lavorano su dati storici del cliente, ma con orizzonti temporali e obiettivi operativi diversi, il primo orienta le decisioni di conversione immediate, il secondo orienta le strategie di retention nel tempo.
No. I modelli di propensione all’acquisto si applicano a qualsiasi contesto in cui esiste una decisione di acquisto misurabile, ecommerce, SaaS, servizi finanziari, utilities. La logica cambia, il metodo no.
Non perfetti, ma sufficienti. Il Behavioral Audit iniziale valuta la qualità dei dati disponibili e definisce cosa serve integrare prima di procedere con i modelli.
Un primo ciclo completo, dall’audit all’activation, si colloca generalmente tra le dodici e le sedici settimane, a seconda della complessità del contesto e della qualità dei dati di partenza.
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