In questo articolo, a cura proprio dell’Osservatorio Omnichannel Customer Experience, vedremo cos’è il Customer Journey, come è evoluto nel tempo, quali dati servono per mapparlo e quali tecnologie supportano questa analisi strategica.
Il Customer Journey è il percorso che compie il cliente durante la relazione con un’azienda. Percorso che comprende sia le tappe online che quelle offline. Il Customer Journey, dunque, non è altro che la storia del legame fra il cliente e l’azienda. Una storia che inizia nel momento in cui il cliente cerca un bene o servizio di un’azienda per soddisfare un proprio bisogno, e finisce con l’acquisto.
Comprendere questo percorso significa capire come i clienti interagiscono con l’azienda attraverso molteplici punti di contatto. Significa anche anticipare i loro bisogni in ogni fase del processo d’acquisto.
Nell’era digitale il percorso del cliente è sempre più complesso e non lineare. I consumatori passano fluidamente da un canale all’altro: cercano informazioni online, visitano il punto vendita fisico, confrontano prezzi su mobile, leggono recensioni. Per questo mappare il percorso del cliente è fondamentale per le strategie omnicanale, dove l’obiettivo è proprio quello di intercettare e coinvolgere il consumatore in tutti i touchpoint (ossia i “punti di contatto” fisici o virtuali tra l’azienda e il cliente).
Il Customer Journey permette quindi alle aziende di identificare i momenti critici in cui il cliente potrebbe abbandonare il percorso. Consente quindi una pianificazione strategica e un’ottimizzazione degli investimenti, concentrandoli sui touchpoint che generano maggior valore.
Prima dell’esplosione di Internet e delle strategie di omnichannel retail, i modelli di Marketing consideravano il Customer Journey come un processo lineare, diviso generalmente in cinque fasi:
Oggi questo modello non è più attendibile, perché non considera la molteplicità di strumenti a disposizione dell’utente. Il Customer Journey vive una logica più articolata, in cui la decisione d’acquisto è il risultato di un processo tutt’altro che lineare. Pensiamo ad esempio all’utente che perfeziona l’acquisto in negozio dopo aver effettuato la propria scelta online. O ancora ai cosiddetti modelli click & collect, che presuppongono che l’ordine avvenga online ma il ritiro in punto vendita. L’integrazione tra touchpoint fisici e digitali è, in questi casi, più che evidente.
L’omnicanalità ha messo in discussione i modelli di analisi più lineari e tradizionali del Customer Journey. Ma in un contesto in cui proliferano i punti di contatto tra azienda e consumatori, assume sempre più importanza la capacità di elaborare e sfruttare in maniera integrata la grande mole di dati generata dagli stessi utenti durante i loro percorsi online e offline.
Attività di raccolta, analisi ed elaborazione dei dati possono giocare in tal senso un ruolo fondamentale nella definizione del Customer Journey. Ogni azienda, oggi, ha la possibilità di raccoglierne una buona quantità. Il vero punto, però, è l’utilizzo successivo di queste informazioni.
I dati disponibili in azienda possono e devono essere di grande supporto al processo di relazione con il consumatore. Parliamo di dati che provengono da diversi touchpoint (punto vendita, sito Internet, piattaforma eCommerce, contact center, mobile app, canali di direct marketing, advertising), dati immagazzinati in svariati sistemi informativi (CRM, sistemi di cassa/transazionali, Erp, Pim, ecc.) e dati che possono provenire dall’esterno dell’azienda (ad esempio, acquistati da data provider terzi).ChiediSpiega
Nel dettaglio, i dati che possono essere raccolti dalle aziende per creare una vista unica sul cliente e aiutarci nell’opera di tracciamento del loro Customer Journey sono di diverse tipologie:
Volendo utilizzare ulteriori categorizzazioni, distinguiamo tipologie di dati:
Avere a disposizione tutte queste tipologie di dati, però, non basta. La vera sfida per le aziende è riuscire a integrarli e utilizzarli efficacemente per creare una vista completa del cliente. Ma quanto sono mature le imprese italiane su questo fronte?
Secondo i dati 2025 dell’Osservatorio Omnichannel Customer Experience, solo il 36% delle grandi imprese italiane ha costruito una Single Customer View, ossia una rappresentazione che raccoglie tutti i dati relativi a un cliente provenienti dai diversi touchpoint. Solo una grande azienda su tre attua pratiche avanzate di pulizia e analisi dei dati, fondamentali per una personalizzazione dell’esperienza.
La raccolta e l’utilizzo dei dati per mappare il Customer Journey deve necessariamente fare i conti con le normative sulla privacy. In particolare, il GDPR (General Data Protection Regulation – Regolamento UE 2016/679) rappresenta un punto di riferimento fondamentale per tutte le aziende che operano nell’Unione Europea. Entrato in vigore il 25 maggio 2018, il regolamento ha l’obiettivo di garantire la libera circolazione dei dati personali, rafforzando al contempo la protezione dei diritti dei cittadini e dei residenti nell’Unione europea.
Per le aziende, questo significa dover bilanciare l’esigenza di raccogliere dati per migliorare l’esperienza cliente con il rispetto rigoroso delle normative sulla privacy. Un approccio che, se ben gestito, può trasformarsi in un vantaggio competitivo: i consumatori sono sempre più attenti alla privacy e premiano le aziende che dimostrano trasparenza e rispetto.
Per gestire e valorizzare i dati del Customer Journey servono tecnologie adeguate. La base di partenza per l’unificazione dei dati sul consumatore è la creazione di un CRM unico che integri tutti i dati sull’anagrafica clienti, anche relativi a più prodotti/brand/canali. Uno step tecnologicamente più avanzato consiste nell’adozione di un Data Hub. Questa piattaforma ha la funzione di integrare e armonizzare i dati provenienti da più fonti (Crm, Erp, Pim, ecc.), da diversi touchpoint e di diversa natura, mettendoli a disposizione di altre piattaforme. L’obiettivo è duplice. Da un lato, creare una vista unica sul cliente, dall’altro definire segmenti di utenti su cui attivare comunicazioni differenziate.
In generale, le soluzioni tecnologiche presenti sul mercato che rispondono a questa esigenza possono differire notevolmente per funzionalità e architettura. Tuttavia, sono spesso accomunate da due caratteristiche chiave: un approccio “aperto” e la possibilità di dialogare con svariati sistemi legacy. Questo significa che le imprese possono migliorare la Customer Experience senza dover sostituire completamente il parco informativo e applicativo esistente. Tale approccio integrato consente di abbattere le barriere spesso presenti tra i diversi silos aziendali. I dati vengono centralizzati in un’unica piattaforma e resi disponibili a tutti i touchpoint che ne hanno bisogno, dal sito eCommerce al punto vendita fisico, dal Customer Service al Marketing.
Quando si ha a che fare, in particolare, con i Big Data, vi è la possibilità di ricorrere al Data Lake, ossia un repository di grandi moli di dati non strutturati, da cui altri sistemi, ad esempio il Data Hub, possono raccogliere informazioni utili alla conoscenza dei clienti.
Tutte queste tecnologie rappresentano i pilastri di una strategia di Customer Experience Management efficace. Una strategia che integra dati, processi e canali per creare esperienze cliente coerenti e di valore.
Ma è qui che emerge uno dei principali limiti delle imprese italiane. Dalla Ricerca dell’Osservatorio emerge che solo il 20% delle grandi imprese italiane ritiene che il proprio ecosistema tecnologico sia adeguato a supportare strategie omnicanale. Le principali criticità delle aziende riguardano la resistenza al cambiamento da parte delle risorse interne, mancanza di competenze o di una strategia chiara e condivisa. La presenza di ruoli ponte fra business e tecnologia, in particolare il Responsabile MarTech (presente nel 34% delle grandi aziende) è un elemento chiave per garantire coerenza, orchestrazione e collaborazione tra funzioni aziendali diverse.
Nel 2025 l’81% delle grandi aziende italiane che investe in Intelligenza Artificiale ha già avviato progetti a supporto della gestione del cliente (+12 punti percentuali rispetto al 2024).
Le aree più coperte sono Marketing e Comunicazione (61% di adozione) e Customer Service (51%). L’AI in questi ambiti automatizza task come la creazione di contenuti e la traduzione di testi e ottimizza la gestione delle richieste.
Tuttavia, come spiega Marta Valsecchi, Direttrice dell’Osservatorio Omnichannel Customer Experience, “Solo il 23% delle grandi aziende ha integrato l’AI in tutti i processi di gestione del cliente, e circa una su quattro non misura ancora gli impatti in modo strutturato. Chi lo fa però segnala risultati di business importanti: in particolare 1 azienda su 2 dichiara un impatto sulla produttività superiore al 20% sui processi di Marketing e Customer Service“.
Un altro problema critico riguarda la governance: circa la metà delle aziende lascia completa autonomia o quasi alle singole Business Unit. Questo approccio, pur favorendo l’innovazione locale, rischia di generare soluzioni non standardizzate, limitando l’efficacia complessiva della Trasformazione Digitale.
Solo il 27% delle aziende coordina i progetti tramite una direzione centrale, fattore che contraddistingue i cluster più avanzati a livello omnicanale.
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