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Automazione del marketing senza strategia
Come disse Stephen Covey nel suo bestseller: "Iniziare con la fine in mente". Dovremmo prima essere chiari su ciò che vogliamo ottenere, su come dovrebbe essere il risultato finale. Per esempio, fa differenza se vogliamo solo automatizzare l'email marketing o se vogliamo anche personalizzare dinamicamente il contenuto del nostro sito web o della nostra applicazione di e-commerce. Dobbiamo anche considerare in quale fase di vendita vogliamo automatizzare. Per esempio, si tratta di accorciare il ciclo di vendita nell'acquisizione di nuovi clienti o vogliamo aumentare la fedeltà dei clienti per mezzo di programmi di fidelizzazione?
Una volta che abbiamo chiaro il "cosa", o i risultati desiderati, dovremmo pensare al "come", sviluppare una strategia e concretizzare gli obiettivi. Per fare questo, dobbiamo definire alcune metriche: Risultati chiave (modello OKR) o indicatori chiave di prestazione (KPI), e anche quelli che non sono solo rilevanti per il dipartimento di marketing, ma pagano sulla linea superiore: Fatturato e profitto. È importante tenere a mente il quadro generale.
A questo punto vale anche la pena di pensare alla strategia dei dati. Ora che i dati di prima parte sono più importanti che mai (parole chiave: Cookie Geddon e Apple Privacy Update), dovremmo essere chiari su come i dati esistenti - possibilmente da diversi dipartimenti - possono essere combinati e arricchiti nel tempo.
La strategia scelta e i risultati desiderati determinano anche la scelta della tecnologia giusta. Pertanto, vale la pena di definire una strategia a più lungo termine. Questo non significa che non possa essere diviso in obiettivi a breve, medio e lungo termine.
Il dipartimento di marketing va da solo
L'automazione del marketing, come suggerisce il nome, è una disciplina di marketing. Tuttavia, questo non significa che si debba fare tutto da soli. La Marketing Automation richiede un ripensamento dei processi, quindi dovremmo coinvolgere nel nostro progetto tutti coloro che hanno contatti con i clienti esistenti e potenziali fin dall'inizio e fare tutto il possibile per ottenere almeno rappresentanti delle vendite e del servizio clienti per unirsi al nostro team di progetto.
Per un'introduzione di successo, è necessaria anche una gestione professionale del cambiamento - qui, a seconda delle dimensioni dell'azienda, qualcuno dello sviluppo organizzativo può forse fornire supporto. Non rende le cose più facili se portiamo un rappresentante del dipartimento IT al tavolo, ma si risparmia un sacco di problemi in seguito quando si tratta di questioni come l'integrazione dei dati, la sovranità dei dati o la sicurezza dei dati.
È importante farsi qualche amico nelle vendite. Dopotutto, queste sono le prime persone che si scaglieranno contro il dipartimento di marketing se non ricevono lead o cattivi lead. Oltre alla qualità dei lead, il processo di consegna dei lead è essenziale per il successo o il fallimento della marketing automation.
Anche i cicli di feedback per ulteriori misure di marketing sono fondamentali per il successo. I lead che erano caldi dal punto di vista del marketing e poi non lo sono più, non dovrebbero semplicemente scomparire nelle vendite, ma rientrare in un programma di nurturing. Nel migliore dei casi, vengono coltivati fino a quando non sono davvero caldi, o, nel peggiore dei casi, fino a quando non sono più piste.
Ma attenzione: un cattivo processo non migliora quando viene automatizzato. È quindi enormemente importante parlare con le vendite degli obiettivi comuni e di come vogliamo raggiungerli insieme, di come sono i clienti desiderati, di come vengono mantenuti i dati dei clienti e così via. Solo quando entrambi i dipartimenti lavorano insieme, le decisioni di acquisto dei clienti possono essere influenzate positivamente in un ambiente B2B. Per i prodotti di consumo che richiedono poche spiegazioni, la situazione è certamente diversa.
Mancanza di segmentazione e gruppi target poco chiari
Chi non conosce la santa trinità del marketing: segmentazione, targeting e posizionamento? Non dovremmo semplicemente ignorarli quando automatizziamo il marketing. A meno che non ci muoviamo in un mercato omogeneo e il nostro gruppo target si chiama "tutte le aziende della Svizzera". Forse alcune persone cliccheranno sull'annuncio o su uno dei link nella nostra e-mail. È solo stupido che potrebbero essere quelli che non vogliamo avere, e che generano solo costi per il reparto vendite.
Per qualsiasi forma di marketing, è importante avere un'idea chiara dei potenziali clienti o "buyer personas". I clienti potenziali possono essere raggruppati in segmenti di clienti, mentre le buyer personas definiscono un segmento in sé. Tuttavia, i profili dinamici dei clienti sono più adatti all'automazione del marketing rispetto ai semplici segmenti di clienti o alle buyer personas. Profili dei clienti che si affinano ad ogni interazione. Con le moderne soluzioni di marketing automation, i segmenti possono anche essere formati dinamicamente.
È importante che ogni messaggio sia il più personale possibile ("iper-personalizzato"). Si parla quindi anche di "Segmento di uno", cioè di un segmento costituito da un solo cliente. In pratica, però, pianifichiamo campagne che si rivolgono a segmenti più grossolani, per esempio tutti i clienti i cui profili (dinamici) corrispondono ai criteri A e B e che hanno visto il prodotto X o Y online. O semplicemente su tutti gli abbandoni del carrello della spesa delle ultime 48 ore. Anche in questi casi, tuttavia, è facile lavorare con variabili di testo e i messaggi possono essere altamente personalizzati.
Gruppi di destinatari diversi possono anche essere indirizzati con misure diverse e/o attraverso canali diversi. Questo è un altro motivo per cui dovremmo pensare alla segmentazione. A seconda del gruppo target, della misura e del canale, dovremmo sicuramente anche chiederci cosa esattamente vogliamo innescare con la nostra azione, cosa esattamente ci aspettiamo dai destinatari come passo successivo, e di cosa hanno bisogno da noi per muoversi nella direzione desiderata (comportamento target). I messaggi e le call-to-action devono dipendere da questo.
Mancanza di pianificazione della campagna
Gli strumenti moderni rendono molte cose più facili, ma non ci liberano da un'attenta pianificazione della campagna. Anche qui, dovremmo iniziare con gli obiettivi, con ciò che vogliamo specificamente raggiungere con una particolare campagna. I possibili obiettivi della campagna potrebbero essere, per esempio, raggiungere il gruppo target
- per incoraggiare le persone a guardare un video esplicativo,
- per scaricare contenuti "gated" (studi, whitepapers, tips & tricks),
- per motivarli a rivelare i loro interessi o ad arricchire i loro profili,
- per incoraggiare una prova ("Prova ora gratis!"),
- per un webinar o un evento fisico,
- per fare una richiesta di preventivo,
- per invogliarli a fare ulteriori acquisti (up-selling o cross-selling),
- recuperare dopo un abbandono del carrello.
Una volta fissati gli obiettivi, dovremmo lavorare su un piano approssimativo della campagna, una sorta di tabella di marcia. Dobbiamo essere chiari sui singoli passi della nostra campagna fino all'azione desiderata dal cliente. Dopo di che, è il contenuto: Email, moduli, landing page, microsito e così via.
Più facile è trasferire un piano in una campagna pratica, più velocemente è pronto a partire. I buoni strumenti di automazione del marketing offrono una rappresentazione visiva dei singoli passi della campagna sotto forma di diagrammi di flusso che mostrano anche le dipendenze.
Metriche errate
C'è un'idea diffusa nei dipartimenti di marketing che è sufficiente generare abbastanza lead. È un peccato che il reparto vendite abbia un'opinione completamente diversa. L'aspettativa del personale di vendita è che i lead siano prequalificati e che le possibilità di chiusura siano corrispondentemente alte. Ma cosa sono i lead di buona qualità?
I KPI e il lead scoring aiutano in questo caso. Il risultato (punteggio) è molto basso, per esempio, se qualcuno ha solo aperto un'email (un KPI possibile, ma piuttosto insensato). E leggermente più alto se la persona di destinazione ha anche cliccato su un link (un altro possibile KPI). Tuttavia, il punteggio è veramente alto solo se la persona di destinazione non solo ha cliccato sul link, ma si è anche impegnata con il contenuto del microsito o della landing page per più di un minuto, ha anche guardato un video esplicativo, e non si sta impegnando con noi o con la nostra offerta per la prima volta, ma ha mostrato un alto livello di impegno prima, per esempio ha anche partecipato a un webinar. Le buone soluzioni software permettono anche di considerare i dati di terzi per il lead scoring. In un ambiente B2C, per esempio, dati sugli interessi di una persona; in un ambiente B2B, per esempio, dati sul comportamento di ricerca in un'azienda (diversi impiegati hanno cercato il prodotto Z negli ultimi X giorni).
Quando si tratta di misurare il successo, vengono inevitabilmente in mente due citazioni ben note, attribuite a diversi autori: "Se non puoi misurarlo, non puoi gestirlo!" E "Se lo misuri, misuri merda". La verità sta probabilmente da qualche parte nel mezzo, ma nel caso della misurazione dei tassi di apertura e di clic da soli, è più probabile che sia la seconda affermazione. E con ciò che misuriamo, influenziamo indirettamente i risultati - intenzionalmente o meno. La tendenza è quella di ottimizzare la campagna in modo da raggiungere gli obiettivi prefissati. Ma che senso ha un alto tasso di apertura se non viene fuori niente dal back end?
I KPI veramente rilevanti includono l'NPS (Net Promoter Score), che è alla fine del funnel, e i tassi di conversione. Questi dovrebbero essere misurati in diversi punti, tipicamente da una fase della campagna alla successiva. Dovremmo sicuramente misurare le conversioni da Marketing Qualified Leads (MQL) a Sales Qualified Leads (SQL) e da SQL a Opportunità (progetti di vendita) e da Opportunità a Vittorie o chiusure di successo. Questo di solito rivela un potenziale di miglioramento, e i marketer possono fare degli aggiustamenti.
Le analisi dei touchpoint sono importanti anche per l'automazione del marketing. Vale la pena analizzare in quali touchpoint digitali si crea il maggior valore per il cliente e in quali si può risparmiare sull'ottimizzazione. Vale la pena leggere quanto segue questo articolo da Christoph Spengler.
Tendenza al perfezionismo
Si può passare molto tempo a pianificare la campagna perfetta. Ma si è dimostrato buono iniziare in piccolo, con una campagna meno complessa e più chiara. Gli errori possono ancora accadere, ma va bene, purché si impari da essi. È meglio che spendere molto tempo e sforzi per la campagna perfetta, perché le prime lezioni vengono apprese molto tardi nel processo e diventa molto più difficile fare aggiustamenti in strutture di campagna complesse.
Quindi lavoriamo prima con flussi di lavoro semplici e impariamo cosa funziona e cosa no nei nostri gruppi target (attraverso una misurazione coerente). Poi ottimizziamo e solo in seguito costruiamo flussi di lavoro più complessi con trigger multipli e lead scoring.
Il motto è: iniziare in modo semplice ed espandersi in modo agile.
Mancanza di attenzione al contenuto
La pancetta cattura i topi, il contenuto cattura nuovi clienti. Va da sé che il contenuto è centrale per qualsiasi tipo di comunicazione. In tempi di sovra-comunicazione e sovraccarico sensoriale, tuttavia, il contenuto sta diventando sempre più importante. Nella marketing automation, un buon contenuto crea un effetto di richiamo (pull vs push) e dovrebbe quindi essere un componente centrale di ogni pianificazione di campagna. Dobbiamo chiederci quale contenuto potrebbe davvero aggiungere valore a una buyer persona.
Un buon contenuto dovrebbe
- Affrontare i punti dolenti del gruppo target,
- essere di alta qualità e non liberamente accessibili,
- hanno un carattere di novità (contro il vino vecchio in bottiglie nuove),
- accogliere il comportamento informativo delle vostre buyer personas,
- contenere gli argomenti rilevanti per l'obiettivo della campagna, e
- essere progettato in modo attraente.
Il contenuto è spesso decisivo per il successo o il fallimento di una campagna. Come menzionato, il contenuto dovrebbe anche prendere in considerazione il comportamento informativo delle buyer personas mirate. Se ci si rivolge a diverse personas, questo può anche significare che lo stesso contenuto è disponibile in diversi formati e su diversi canali - in versioni più lunghe e più corte, una volta più visive (video) e una volta più testuali (studio, white paper), una volta da leggere (articolo, blog post) e una volta da ascoltare (podcast).
Visione offuscata del viaggio del cliente
Si può non essere consapevoli delle implicazioni, ma soprattutto come "digital marketer" dovremmo occuparci anche degli aspetti più importanti della gestione dell'esperienza del cliente. Questo include, tra molti altri punti, il viaggio del cliente, i processi end-to-end attraverso i confini dei silos. Non dobbiamo considerare l'automazione del marketing come una disciplina completamente isolata all'interno del marketing. È importante pensare in termini di processi olistici che riflettono l'intera esperienza del cliente - dall'interesse iniziale di un potenziale cliente all'acquisto fino al supporto post-vendita e a un programma di fidelizzazione. Ora, questo non significa che ogni campagna debba necessariamente includere tutte queste aree. Dovremmo semplicemente chiederci quale impatto potrebbe avere sull'esperienza del cliente a destra e a manca e, se necessario, coinvolgere i colleghi di altri dipartimenti in una fase iniziale - vedi sopra.
Con una buona campagna, possiamo sicuramente dare un contributo positivo all'esperienza del cliente. Idealmente, otteniamo intuizioni utilizzabili per una migliore personalizzazione della prossima campagna o delle fasi della campagna. È anche importante arricchire i profili dei clienti con i nuovi dati acquisiti, che forniranno all'intera organizzazione un quadro più chiaro dei potenziali clienti e permetteranno di adattare individualmente la proposta di valore alle loro esigenze.
Sopravvalutazione dell'armonizzazione dei dati
In molte organizzazioni non ci sono solo silos dipartimentali, ma anche molti silos di dati. Per la mia esperienza personale, so quanto sia difficile per i venditori, per esempio, avere a che fare con la raccolta centrale dei dati - al punto di boicottarla davvero. La buona notizia: ci sono piattaforme di dati dei clienti (CDP) che permettono di riunire i dati di diversi pool e di armonizzarli in una certa misura utilizzando l'AI. O almeno renderlo utilizzabile per l'automazione del marketing, a condizione di avere l'opt-in dei nostri clienti. Questo viene anche chiamato Customer Intelligence Platforms (CIP). Tuttavia, solo il 25% di tutte le aziende tedesche usano un CDP (fonte: Marketing Tech Monitor 2021; n = 257), e queste sono certamente grandi aziende di medie e grandi dimensioni. Non ci sono cifre corrispondenti per la Svizzera.
In nessun caso la mancanza di armonizzazione dei dati è una ragione per non automatizzare per il momento. Consolidare e armonizzare i dati di solito richiede troppo tempo. E l'automazione del marketing di per sé, se impostata correttamente, contribuirà anche a un miglioramento qualitativo dei dati dei clienti. I profili dei clienti si affinano ad ogni passo di una campagna. Non c'è modo di aggirare una strategia di dati di prima parte in ogni caso (Cookie-Geddon, regole sulla privacy di Apple).
Ma cosa succede se non abbiamo praticamente nessun dato sui nostri clienti? In questo caso, cominciamo con il poco che abbiamo. I trigger possono essere acquisti di prodotti, compleanni o onomastici, annunci di prodotti, anniversari aziendali ecc. C'è sempre un'occasione - o una transazione - per una campagna di marketing.
La cosa più importante è che assicuriamo una visione coerente a 360 gradi dei clienti, da ogni singolo reparto della nostra azienda. Inoltre i dati sono sempre aggiornati. I dati devono essere facili da mantenere in ogni punto di contatto con il cliente. A seconda del caso d'uso, i dati dovrebbero anche essere sincronizzati con i sistemi di back-office (ERP, SCM), preferibilmente in tempo reale. Dopo tutto, non vogliamo pubblicizzare un prodotto che è stato appena comprato.
Si potrebbe scrivere molto di più sulle strategie dei dati, la gestione dei dati, la sicurezza dei dati, la tecnologia o anche le strategie di opt-in, ma andrebbe oltre lo scopo di questo articolo.
Trascuratezza dei test
Coloro che hanno il coraggio possono iniziare non appena la campagna viene impostata. E poi magari stupirsi che gli obiettivi prefissati non vengano raggiunti. È certamente meglio fare qualche giro di prova prima di sparare il colpo iniziale. I fili della campagna, i collegamenti, le logiche, gli intervalli, ecc. sono controllati per il corretto funzionamento eseguendo diversi processi della campagna con alcuni colleghi. Diventa subito chiaro cosa funziona e dove è necessario migliorare.
La fase di test spesso rivela anche se la campagna pianificata può raggiungere gli obiettivi prefissati. Naturalmente, non c'è alcuna garanzia. Quindi, se non vuoi mettere tutte le tue uova in un paniere, è meglio provare il test A/B. Questo ti permette di sperimentare con diverse progressioni di campagne, contenuti, titoli, materiale d'immagine, ecc. Le moderne soluzioni di automazione del marketing spostano dinamicamente i budget su ciò che funziona meglio.
Inosservanza delle linee guida sulla protezione dei dati
Anche se il Regolamento generale sulla protezione dei dati dell'Unione europea (GDPR) e la legge federale sulla protezione dei dati (FADP) in Svizzera sono argomenti sgradevoli per le menti creative di marketing, si dovrebbe sicuramente dedicare un po' di tempo ad essi o ottenere una buona consulenza - da esperti esterni o dal vostro dipartimento interno di conformità. Anche se qualcun altro è apparentemente responsabile. Mentre in Germania e nell'Unione europea le aziende vengono multate, spesso in decine di milioni, in Svizzera non solo le persone giuridiche ma anche le persone fisiche come il responsabile del marketing possono essere multate fino a 250.000 franchi svizzeri se hanno agito intenzionalmente.
In ogni caso, almeno una persona in un dipartimento di marketing dovrebbe occuparsi della questione della protezione dei dati, sia con la giurisprudenza precedente, attualmente valida, sia con gli sforzi dell'UE, della Svizzera e, a seconda del mercato, di altri paesi per proteggere ulteriormente la privacy dei loro cittadini (E-Privacy Regulation, Privacy Shield, ecc.). Questo deve essere fatto anche se si decide di usare una soluzione software professionale che presumibilmente tiene conto di tutti gli aspetti rilevanti per la protezione dei dati nei processi. Questo non è una garanzia che nulla possa andare storto in questo caso.
Altri due consigli: In primo luogo, farei in modo che abbiano accesso ai dati solo quei dipendenti che hanno un "bisogno di sapere" e sanno come gestire i dati dei clienti. In secondo luogo, creerei sempre piena trasparenza per i clienti esistenti e potenziali. I clienti devono capire esattamente per cosa vengono raccolti i dati, cosa intendiamo fare con essi, e come e dove possono mantenere i dati stessi (iscrizioni alla newsletter, opt-in, ecc.). Se creiamo questa trasparenza, i clienti sono anche più disposti a rivelare qualcosa di loro stessi, cosa che poi ci aiuta a personalizzare l'approccio.
Preferenza per soluzioni best-of-breed
Molti marketer hanno la nausea quando si tratta di valutare la giusta soluzione di marketing automation. La varietà di soluzioni AdTech e MarTech disponibili sul mercato è enorme. Scott Brinker di Chiefmartec.com, si è esercitato per anni per trovare un Panoramica l'ultimo da aprile 2020 mostra circa 8.000 soluzioni da centinaia di produttori.
Quindi, prima di perdersi nella giungla delle caratteristiche delle possibili soluzioni, si dovrebbe avere chiaro quali obiettivi si vogliono raggiungere - e da questo, cosa deve essere automatizzato e quali funzioni sono necessarie per questo. C'è una grande differenza tra l'utilizzo di una soluzione per l'automazione delle e-mail e la personalizzazione dei contenuti sui siti web, per esempio. Vale la pena di guardare un po' al futuro. Troppo spesso, uno strumento che è adatto al compito corrente viene acquisito rapidamente, solo per scoprire più tardi che ha raggiunto i suoi limiti. Poi hai bisogno di un secondo, più tardi di un terzo strumento, e poi inevitabilmente devi lottare con l'integrazione.
Quindi, uno dovrebbe forse chiedersi fin dall'inizio se dovrebbe essere davvero lo strumento migliore che soddisfa tutti i desideri, o se non avrebbe più senso optare per una piattaforma che può essere ampliata a seconda delle necessità da varie soluzioni completamente integrate dello stesso fornitore. Qui vale anche la pena di guardare oltre la fine del proprio naso. C'è bisogno dell'automazione delle vendite o dei servizi oltre a quella del marketing? La soluzione scelta dovrebbe almeno offrire adattatori per la semplice integrazione di applicazioni di terzi. Gli adattatori o le API aperte sono anche importanti per l'integrazione delle soluzioni esistenti, per esempio i sistemi CRM e ERP esistenti.
Idealmente, una buona Customer Data Platform (CDP) dovrebbe essere al centro di qualsiasi soluzione scelta (vedi sopra). Questo assicurerebbe che i dati possano essere gestiti efficacemente, che i diritti di accesso possano essere assegnati e che la protezione dei dati (DSGVO o conformità DSG) sia garantita. In ogni caso, dovremmo creare profili di clienti uniformi su una piattaforma centrale.
I moderni strumenti di marketing automation offrono la possibilità di visualizzare facilmente la sequenza delle singole fasi della campagna con elementi grafici e funzionalità drag & drop e di simulare il corso della campagna con una serie di dati di prova. Il già menzionato A/B testing con allocazione dinamica dei budget è anche parte di uno strumento moderno. Da non trascurare nella ricerca dello strumento giusto sono le possibilità di analisi dei dati. Anche qui, dovrebbero essere preferite soluzioni semplici con rappresentazione grafica e "actionable insights".
"Ultimo ma non meno importante, dovresti pensare attentamente con chi ti fai coinvolgere. Oltre alla consulenza e al supporto competente nella fase di implementazione, si dovrebbe prestare attenzione al supporto successivo (accessibilità, canali, self-service, lingua, costi). E soprattutto per quanto riguarda il supporto successivo, tende a valere la pena di affidarsi a una nuvola di marketing completa di un unico fornitore piuttosto che a vari strumenti di diversi fornitori.
Fiducia nell'intelligenza artificiale
L'intelligenza artificiale nell'automazione del marketing è sia una maledizione che una benedizione. Da un lato, nell'email marketing, per esempio, l'ottimizzazione del tempo di invio basata sull'AI e l'analisi della fatica, cioè decidere a che ora del giorno e quanto spesso comunicare con una persona in target, portano a risultati migliori. D'altra parte, la pubblicità programmatica basata su algoritmi, per esempio, può portare all'esatto opposto se l'IA non è addestrata correttamente o se gli obiettivi sono impostati in modo errato, per esempio, se si punta ad alti tassi di clic e un CPM (costo per mille) favorevole. A parte il fatto che pochi fornitori vogliono vedere la loro pubblicità su siti porno o su siti di raggruppamenti estremi, i KPI sbagliati, per esempio il CPC (costo per click) e il tasso di conversione, possono portare il reparto vendite ad essere inondato di lead di scarsa qualità. Alto tasso di conversione nel marketing, basso o nullo nelle vendite. Oppure non arriva nulla nelle vendite, anche se il dipartimento di marketing celebra gli alti tassi di clic. Semplicemente perché l'ad server, a causa del suddetto obiettivo (alto click-through rate, basso CPM), riproduce gli interstitials su pagine dove c'è poco contesto e questi vogliono semplicemente essere cliccati via il più velocemente possibile dai visitatori del sito web infastiditi. Per un riferimento contestuale, si suggerisce un'interfaccia al sistema CRM.
Ma è anche una maledizione perché molti marketer oggi sono accecati da fornitori come Facebook o Google e c'è una mancanza di trasparenza. Gli algoritmi sono, dopo tutto, un segreto commerciale. È quindi importante concentrarsi sul raggiungimento di buoni risultati finali, cioè un business redditizio, e definire gli obiettivi corrispondenti.
In ogni caso, vale la pena guardare i limiti dell'IA.
* Daniel Renggli ha fatto carriera nel marketing e nelle vendite in aziende tecnologiche come IBM, SAP e Microsoft. Più recentemente, è stato responsabile del marketing delle soluzioni CX di Oracle per la pubblicità, il marketing, le vendite e l'assistenza in sei paesi, tra cui Germania e Svizzera. È un sales manager certificato a livello federale e ha conseguito un Master of Advanced Studies in Marketing e Business Administration presso l'Università di Basilea. Oltre all'automazione del marketing, i suoi interessi professionali includono la trasformazione digitale delle aziende, la co-creazione e la gestione dell'esperienza del cliente (CXM). È un autore attivo e un oratore in eventi, ed è anche co-editore del podcast BeyondCXM.