Data Driven Marketing: dai big data agli smart data

Gestire grandi quantità di dati era un tempo una sfida, non solo nel Marketing. Il co­sid­det­to Data Mining con­sen­ti­va un tipo di lettura piuttosto lento e faticoso di dati ar­chi­via­ti nel passato, ri­chie­den­do un’analisi manuale e non fornendo in­for­ma­zio­ni utili. Col tempo, grazie agli sviluppi tecnici, è possibile elaborare i dati in modo sempre più veloce. Un’analisi in tempo reale com­ple­ta­men­te au­to­ma­ti­ca non è un problema grazie ai Big Data. In­di­pen­den­te­men­te da questo, grazie ad un sempre maggiore contatto con i con­su­ma­to­ri, vengono raccolte quantità di dati sempre più grosse che con­ten­go­no in­for­ma­zio­ni ar­chi­via­te da tempo e utili. Il Data Driven Digital Marketing utilizza esat­ta­men­te questi sviluppi tec­no­lo­gi­ci, per in­ter­pre­ta­re i dati in ambito marketing, per ri­co­no­sce­re del po­ten­zia­le e per poter con­trol­la­re meglio le misure da mettere in atto.

La tra­sfor­ma­zio­ne digitale fa in modo che si lascino ovunque e con­ti­nua­men­te delle in­for­ma­zio­ni che le aziende possono rac­co­glie­re e uti­liz­za­re au­to­no­ma­men­te. Nell’era della di­gi­ta­liz­za­zio­ne, le in­for­ma­zio­ni dei clienti ac­qui­sta­no sempre più im­por­tan­za. Rac­co­glie­re i dati dei clienti (i Big Data) è una com­po­nen­te fon­da­men­ta­le anche nel Data Driven Marketing. Es­sen­zia­li sono anche:

• I dati de­mo­gra­fi­ci: in­for­ma­zio­ni generali sulle persone come età, sesso, residenza, in­for­ma­zio­ni sociali (lavoro, stato civile, reddito), che aiutano a tracciare un quadro generale del target.
  
  
• I dati legati al com­por­ta­men­to: emergono dall’analisi web e vengono inseriti nei co­sid­det­ti KPI (Key Per­for­man­ce In­di­ca­tors), per esempio il tempo di per­ma­nen­za, il percorso utente, la frequenza di rimbalzo.
  
  
• Le te­sti­mo­nian­ze dei clienti: sono dati forniti vo­lon­ta­ria­men­te, dedotti da sondaggi te­le­fo­ni­ci o da que­stio­na­ri online.

La funzione prin­ci­pa­le del Data Driven Digital Marketing è quella di ana­liz­za­re i dati. Solo tramite questo pro­ce­di­men­to è possibile ana­liz­za­re l’enorme quantità di dati ed è possibile ri­co­no­sce­re alcuni tipi di com­por­ta­men­to degli utenti. Questi con­sen­to­no di in­di­vi­dua­re diversi modelli di dati e algoritmi, grazie ai quali è possibile strut­tu­ra­re meglio questa enorme quantità di in­for­ma­zio­ni, rilevando relazioni e legami logici. 

Con un’analisi pre­dit­ti­va, i marketer in­di­vi­dua­no le in­ten­zio­ni di acquisto future sulla base delle abitudini di na­vi­ga­zio­ne attuali. In questo caso è possibile avere un piccolo vantaggio sulla con­cor­ren­za: infatti chi utilizza i dati nel modo giusto, può com­pren­de­re meglio le esigenze dei suoi clienti e chi conosce meglio le loro esigenze, i desideri e le aspet­ta­ti­ve, può definire nel migliore dei modi la propria offerta e adattare la gamma di prodotti. Una raccolta strut­tu­ra­ta, una va­lu­ta­zio­ne e un’in­ter­pre­ta­zio­ne dei dati sono decisive per un buon dialogo con i clienti e per il successo di un’azienda.

Tutto questo funziona solo con una solida pia­ni­fi­ca­zio­ne e un coor­di­na­men­to tra i co­sid­det­ti data scientist, che dai dati di­spo­ni­bi­li riescono a trarre in­for­ma­zio­ni rilevanti con l’aiuto di strumenti di analisi, e il relativo team per il marketing. Questi devono ri­spon­de­re a tutte le domande per­ti­nen­ti, per esempio:

• Qual è il punto di partenza, quali dati si hanno a di­spo­si­zio­ne?
• Quali relazioni stiamo cercando, e che tipo di analisi sono ne­ces­sa­rie?
• Che valore hanno i possibili risultati per l’azienda?
• Che tipo di impegno richiede?
• I risultati emersi sono rilevanti da un punto di vista com­mer­cia­le?

Il compito prin­ci­pa­le è quello di con­trol­la­re il flusso di dati e di vi­sua­liz­za­re tutte le in­for­ma­zio­ni rilevanti senza alcuna perdita di in­for­ma­zio­ni. Analisi au­to­ma­tiz­za­te con una con­se­guen­te seg­men­ta­zio­ne in­tel­li­gen­te creano processi ef­fi­cien­ti.

L’obiettivo prin­ci­pa­le del Data Driven Digital Marketing è quello di com­pren­de­re il com­por­ta­men­to degli utenti e di rimanere ag­gior­na­ti su tutti gli eventi attuali. In questo modo è possibile mo­ni­to­ra­re le tendenze e i cam­bia­men­ti nel com­por­ta­men­to degli utenti, nel breve e nel lungo termine. Chi reagisce in maniera rapida non solo rafforza i contatti con il cliente (fi­de­liz­zan­do­lo), ma riesce anche ad aumentare il proprio fatturato. In­ter­pre­tan­do le tendenze più in voga partendo da una massa confusa di dati, è possibile fa­ci­li­ta­re si­gni­fi­ca­ti­va­men­te le ope­ra­zio­ni di marketing. 

Nel Data Driven Content Marketing dipende tutto dal contenuto. Chi vuole attirare l’at­ten­zio­ne dei clienti, lo fa uti­liz­zan­do contenuti rilevanti e che for­ni­sca­no un valore aggiunto. Con la giusta analisi del Data Driven Marketing è possibile scoprire quali sono gli interessi del target. In questo modo diventa molto più facile scegliere contenuti ap­pro­pria­ti e fare in modo che arrivino al pubblico giusto.

Il problema dei clienti persi è noto a molti marketer: si tratta cioè di po­ten­zia­li clienti, che hanno mostrato interesse e forse hanno anche riempito il carrello, ma che non portano a termine l’acquisto. Ma quali sono i clienti inattivi che è possibile ri­con­qui­sta­re? At­tra­ver­so l’analisi dei punti di contatto si ricevono in­for­ma­zio­ni sulla qualità delle relazioni con i clienti. In periodi di inat­ti­vi­tà più lunghi tramite questi punti di contatto è possibile in­ter­ve­ni­re in tempo e provare a ri­con­qui­star­li con contenuti per­so­na­liz­za­ti.