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.