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.
Il Data Driven Marketing consiste nell’utilizzo di dati a fini di marketing e consente di sfruttare alcune informazioni ottenute da record, per sviluppare e definire meglio le strategie di marketing.
Questa disciplina è nata dall’influsso di diversi approcci e sviluppi provenienti dall’ambito commerciale. Insieme all’Online Marketing entrano in gioco le vendite e l’assistenza clienti. Tutte e tre le discipline attingevano in passato a informazioni provenienti da banche dati, sulla cui base sono stati ottimizzati processi e prese importanti decisioni interne. Il focus risiede nell’ottimizzazione di processi e nella pianificazione delle risorse, per esempio per quanto riguarda gli acquisti. Nel Data Driven Digital Marketing vengono utilizzati database molto grandi, che sono rilevanti soprattutto per la percezione e l’immagine di un marchio o di un’azienda, ma meno importanti per i processi operativi all’interno di una società. L’obiettivo è quello di adattare meglio le misure di marketing al target e di instaurare una fidelizzazione duratura.
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:
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:
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.
Compriamo spesso online, prenotiamo le nostre vacanze e cerchiamo regali per i nostri cari, senza pensare che lasciamo una traccia ogni volta che effettuiamo una ricerca e ogni volta che inseriamo da qualche parte il nostro indirizzo di posta elettronica. Molte delle informazioni raccolte e memorizzate confluiscono poi nei Big Data, cioè grandi quantità di dati che vengono analizzate e utilizzate...
La quantità di dati globali aumenta ogni anno del 40%. Le aziende vogliono approfittare della costante crescita delle montagne di dati digitali per ampliare la propria attività online. Ma i Big Data da soli non garantiscono una maggiore conoscenza. Con l’espressione “Data Mining” si intendono i procedimenti di analisi che consentono di ricavare informazioni rilevanti dalle banche dati in maniera...
L’analisi dei dati è per molti solamente una questione puramente teorica. Ma tuttavia per fornire i risultati ai propri clienti bisogna trasformare i dati in qualcosa di concreto e visibile. Con Google Data Studio potete raccogliere i dati di diverse fonti in un report chiaro. In questo articolo della nostra Digital Guida potete farvi un’idea di questa interessante offerta di Google.
Nell’era digitale i dati crescono sempre più e le piccole e medie imprese si ritrovano a dover gestire grandi quantità complesse di dati. Per riuscire comunque a carpire le informazioni desiderate da queste serie di dati, si usano dei tool di data mining. Grazie a questi vengono estratti degli schemi ricorrenti dai big data, rendendoli accessibili per i marketer e gli statisti. Vi presentiamo i...
L’analisi del sentimento è basata su una sorta di riconoscimento automatico dell’opinione. Mediante l’analisi di testi si rileva l’atteggiamento delle persone nei confronti di un determinato prodotto o marchio. Con le informazioni ottenute è possibile creare campagne di marketing mirate. Inoltre, gli strumenti di text mining valutano recensioni e commenti pubblicati sui social media.
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