Comportamento d’acquisto dei clienti B2B: le decisioni d’acquisto avvengono fuori orario di lavoro – indagine Rocket-Fuel

Il cliente B2B tende a prendere le decisioni d’acquisto più importanti al di fuori del normale orario lavorativo: questo il risultato di una recente indagine condotta dalla piattaforma di programmatic buying Rocket Fuel, sulla base dei dati ricavati da 22 campagne business to business e da 417 interviste rivolte a marketing manager e decision maker italiani, tedeschi, francesi e inglesi.

Dato che Rocket Fuel sfrutta la sua Demand Side Platform dotata di tecnologia Moment Scoring per mostrare agli utenti gli annunci pubblicitari più in linea con i loro interessi, ha ben pensato di eseguire tale ricerca con lo scopo di analizzare il comportamento d’acquisto dei clienti B2B, in modo da comprendere come creare e indirizzare al meglio le campagne a loro destinate.

Tra le varie scoperte dell’indagine, è emerso proprio che le decisioni d’acquisto degli utenti business vengono in molti casi prese dagli stessi quando non stanno lavorando: una comune abitudine dipesa per lo più dal fatto che anche nei momenti in cui tali soggetti utilizzano il web in ambito privato continuando a concentrarsi sulle questioni professionali.

A conferma di ciò basti infatti sapere che il 53% degli acquisti business to business non viene mai effettuato in un frangente compreso tra le 9:00 e le 18:00 dei giorni feriali. Nonostante questo sia il comportamento d’acquisto più diffuso, però, gli annunci pubblicitari spesso non raggiungono gli utenti B2B che adoperano device privati, perché gli stessi diversificano gli indirizzi IP e le abitudini di navigazione a seconda del contesto.

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Anche se per i venditori business to business tutto ciò va a tradursi nella sostanziale perdita del frangente in cui i consumatori si dimostrano più reattivi verso le campagne pubblicitarie, sfruttando tecnologie di marketing capaci di capire quando i clienti sono a lavoro o altrove, possono comunque incidere sulle loro decisioni d’acquisto.

Questo perché gli algoritmi di tali tecnologie di marketing hanno la duplice facoltà di individuare determinati schemi comportamentali degli utenti e di ottimizzare le campagne in base agli stessi. Grazie a ciò è quindi possibile fare delle previsioni corrette sul comportamento d’acquisto dei clienti, identificando ciascuno di loro su ogni dispositivo senza il rischio di perdere momenti importanti.