Non solo il valore totale speso. Il sistema calcola il CLV e fornisce insight strategici su come aumentare il valore del cliente: suggerimenti cross-sell, timing ottimale per contatti, prodotti consigliati.
Esempio: Mario Rossi - €2,847 CLV, 45 acquisti in 18 mesi.
Esempio: Cliente frequente (media 2.5 acquisti/mese). Ultimo acquisto: 12 giorni fa. Suggerimento: Proponi accessori abbinati al suo ultimo acquisto (Camicia Blu).
45 acquisti in 18 mesi
Media: 2.5 acquisti/mese
Cliente frequente. Ultimo acquisto: 12 giorni fa. Suggerimento: Proponi accessori abbinati (Camicia Blu).
Frequenza, giorni, canali, stagionalità. Tutto analizzato automaticamente.
Media acquisti basata su storico
Giorni preferiti (Sab-Dom)
Canale preferito (38/45 acquisti)
Tracciamento granulare di ogni consenso: Marketing, Profilazione, Terze Parti. Data consenso, IP, fonte. Sincronizzazione bi-direzionale con sistemi esterni.
15 Nov 2024, IP: 192.168.1.1, Fonte: Cassa
15 Nov 2024, IP: 192.168.1.1, Fonte: Cassa
20 Nov 2024, IP: 192.168.1.1, Fonte: E-commerce
Il sistema analizza il comportamento del cliente e suggerisce automaticamente tag: "VIP", "High-Value", "Frequent Buyer", "Weekend Shopper", "Price Sensitive", etc.
Il sistema salva tutte le preferenze del cliente in base agli acquisti: settore merceologico, categoria prodotto, colore, taglia. Usate per personalizzare offerte e campagne.
Non più dati sparsi. Una scheda per personalizzare ogni interazione.