L’impiego dei Data Analytics nel Marketing è in crescita: lo confermano i risultati di un sondaggio del 2020, condotto da Sisense su 500 dirigenti e data professionals provenienti da aziende statunitensi di diversi settori e dimensioni. È un dato interessante che conferma un trend positivo rimasto costante fino all’anno scorso, quando ha improvvisamente accelerato grazie alla diffusione di nuove abitudini digitali.
Il tempo che i consumatori passano online è aumentato, e così è cresciuta la quantità di informazioni che generano, al punto che i nomi di nuovi ordini di grandezza entrano periodicamente nel lessico comune per descrivere il volume dei dati: siamo passati dai petabyte agli exabyte, e oggi parliamo di un totale di 59 zettabyte di dati disponibili online al livello globale. Secondo le proiezioni, nel 2024 saranno quasi il triplo.
Data Analytics di quali dati?
La selezione dei dati da raccogliere è uno dei momenti più importanti per aziende e organizzazioni che decidono di investire nelle loro capacità analitiche. Non tutti i dati sono essenziali, e su quali vale la pena concentrarsi dipende dal risultato desiderato.
Chi sono i consumatori? Quali sono le loro esigenze? Come accedono ai servizi o ai prodotti offerti? Quando sono pronti ad acquistarli o a rinnovarli? Quando applichiamo i Data Analytics nel Marketing possiamo trovare la risposta a queste domande, partendo dall’analisi di quattro tipologie di dati:
- Dati personali: questa categoria include informazioni come età, genere, posizione geografica, professione e fascia di reddito, indirizzo IP, web cookies e ID dei device utilizzati.
- Dati sulle interazioni: documentano come il consumatore interagisce con il sito web dell’organizzazione, le app mobili, le pagine social, le newsletter, le pubblicità e, più in generale, con il funnel di vendita.
- Dati comportamentali: vi rientrano lo storico degli acquisti, le informazioni sull’uso del prodotto da parte del consumatore e altri dati qualitativi, come per esempio i movimenti del cursore sulla pagina.
- Dati attitudinali: includono le metriche sulla soddisfazione del cliente, i criteri di acquisto, il grado di desiderabilità del prodotto e molto altro.
Perché questi dati siano effettivamente utilizzabili per aumentare la competitività dell’organizzazione, è necessario che rispondano a due indispensabili qualità:
- Devono essere sicuri. La normativa europea in termini di dati è una delle più avanzate, ma anche una delle più severe. Le modalità di raccolta dei dati devono rispondere a stringenti criteri di trasparenza, con sistemi di Data Management architettati per proteggere la privacy e la sicurezza dei dati degli utenti.
- Devono essere di qualità. Sistemi di raccolta dati arretrati e non comunicanti possono portare alla creazione di dati duplicati, “sporchi” o semplicemente non utilizzabili. Per questo motivo non è solo fondamentale fare periodiche operazioni di pulizia dei dati, ma soprattutto disporre di un sistema di Data Management unico e centralizzato, che automatizzi l’acquisizione di dati di qualità.
Le applicazioni dei Data Analytics nel Marketing
Quando abbiamo a disposizione dati utilizzabili (perché raccolti in piena aderenza alle normative) e di qualità (perché bonificati o acquisiti con sistemi avanzati di Master Data Management), possiamo procedere a interrogarli. I Data Analytics nel marketing possono aiutare in più fasi dell’acquisizione dei clienti, e non solo. In quali ambiti la loro applicazione è più rilevante?
Profilazione e segmentazione del pubblico
I dati personali degli utenti sono essenziali a individuare i clienti a cui ci stiamo rivolgendo: una necessità centrale per avviare qualsiasi sforzo di marketing informato. Sapere quali clienti stiamo raggiungendo serve a capire se stiamo avendo successo con il target che abbiamo individuato, e può rivelare segmenti di pubblico interessanti che avevamo inizialmente trascurato.
Classificazione delle lead
Sapere chi si trova nel nostro pubblico è tanto importante quanto capire a che distanza le singole lead si trovino dal momento dell’acquisto del nostro prodotto. Tramite la combinazione di dati comportamentali, attitudinali e di interazione, possiamo indirizzare in maniera chirurgica messaggi e contenuti specifici, pensati per far avanzare il percorso del potenziale cliente fino al completamento dell’acquisto.
Personalizzazione della customer experience
Se di qualità, i dati raccolti sul comportamento di acquisto o consumo possono trasformare la customer experience e renderla perfettamente personalizzata ai suoi interessi ed esigenze. Grandi aziende di retail come Amazon investono sugli algoritmi di personalizzazione per moltiplicare gli acquisti, e servizi di streaming popolari come Netflix usano le analitiche per consigliare contenuti in modo personalizzato e mantenere alto il grado di soddisfazione del cliente.
Churn Analysis e riduzione del tasso di abbandono
I Data Analytics nel marketing possono essere utilizzati non solo per evidenziare le lead più vicine ad effettuare l’acquisto, ma anche quelle che rischiano di perdere interesse per i prodotti offerti e abbandonare il brand o l’azienda. La funzione marketing può così indirizzare campagne con offerte più aggressive verso i clienti a rischio abbandono, mirando a recuperarne l’attenzione.
Individuazione e previsione dei trend
I settori più soggetti alle fluttuazioni delle abitudini, come per esempio il mondo del Fashion, usano i Data Analytics per anticipare i trend. Individuare un trend emergente consente di rimodulare l’offerta con tempismo, ed essere pronti a soddisfare la richiesta dei prodotti in voga nel momento in cui esplode. Un modo per essere competitivi non correndo dietro ai trend, ma prevedendoli.
Un caso reale
Un’azienda lombarda che distribuisce i propri prodotti biologici in Italia e all’estero, con la necessità di ottimizzare i propri processi di acquisizione clienti, ha integrato una soluzione di Data Analytics nel marketing. Scopri di più sul suo percorso e i risultati che è riuscita a ottenere.