Marketing e big data, nuove strategie per una migliore efficienza

L’89% dei marketer aziendali ha dichiarato di utilizzare già i dati per prendere decisioni strategiche. E il 66% sta aumentando il proprio budget per la data analysis. La capacità di acquisire, elaborare e analizzare i dati in tempo reale e in modo accurato può fare davvero la differenza per un’azienda

Pubblicato il 07 Feb 2023

Alessio Pecoraro

Head of Marketing & Communication SCnet S.r.l.

Marketing digitale: 4Analytics aiuta a mettere ordine ai dati

Il digitale, oltre ad aver stravolto le regole del marketing, ha affermato l’importanza dei big data. “Senza l’analisi dei big data, le aziende sono come cervi su un’autostrada”. L’affermazione di Geoffrey Moore, uno dei più celebri esperti di marketing, nel 2012 poteva sembrare un’esagerazione, oggi certamente non lo è. Sia che un’azienda stia cercando di migliorare la fidelizzazione e il coinvolgimento dei clienti, di ottimizzare le prestazioni o prendere decisioni sui prezzi, i big data nel marketing si stanno dimostrando uno strumento indispensabile.

Come i big data stanno trasformando il marketing

I big data sono gli occhi e le orecchie di tutte le iniziative di marketing. Catturare informazioni dettagliate sui potenziali clienti e clienti già acquisiti a un livello di dettagliato è il primo step per una strategia efficace. Rispondere alle azioni del pubblico in tempo reale e guidare il comportamento dei clienti in un determinato momento sono le necessità del marketing, l’analisi dei dati aiuta a capire come e quando farlo e nel modo più efficace possibile.

I big data stanno trasformando il marketing e le vendite in modi che erano impensabili solo pochi anni fa.

Oggi, l’89% dei marketer aziendali ha dichiarato di utilizzare già i dati per prendere decisioni strategiche. E il 66% sta aumentando il proprio budget per l’analisi di questi ultimi.

Nel marketing i big data comprendono la raccolta, l’analisi e l’utilizzo di pacchetti di dati che contengono una maggiore varietà, che arrivano in volumi crescenti e con più velocità per migliorare le operazioni aziendali, come ad esempio:

  • Ottenere una visione a 360 gradi del pubblico. Il concetto di Know Your Customer (KYC), tradotto ”conosci il tuo cliente” è stato inizialmente concepito per prevenire le frodi bancarie. Ora, grazie all’accessibilità dei big data, i vantaggi di KYC sono disponibili anche per le piccole e medie imprese.
  • Il coinvolgimento dei clienti, in particolare il modo in cui i clienti vedono e interagiscono con un brand, è un fattore chiave negli sforzi di marketing. L’analisi dei big data fornisce la business intelligence necessaria per apportare cambiamenti positivi, come il miglioramento dei prodotti esistenti o l’aumento delle entrate per singolo cliente.
  • La consapevolezza del marchio è un altro modo in cui i big data possono avere un impatto significativo sul marketing. Lo studio Data-Driven Retail di Aberdeen Group ha dimostrato che ”i retailer data-driven godono di un maggiore aumento annuo della brand awareness di 2,7 volte rispetto a tutti gli altri”. Ma attenzione non stiamo parlando degli ormai abusati KPI che quasi ogni punto vendita raccoglie, parliamo di processi ben più complessi.

La visione a 360 gradi dei big data consente agli esperti di marketing di presentare contenuti specifici per il cliente quando e dove è più efficace, migliorare il riconoscimento e il richiamo del brand online e in negozio. I big data consentono anche e soprattutto di costruire campagne di marketing per quanto riguarda i prodotti anche se l’azienda non dispone di budget importanti.

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Vantaggi dei big data: una migliore acquisizione dei clienti

Una migliore acquisizione dei clienti è un altro grande vantaggio che i big data apportano al marketing. Un sondaggio McKinsey ha rilevato che ”gli utenti intensivi di analisi dei clienti hanno 23 volte più probabilità di sovraperformare chiaramente i loro concorrenti in termini di acquisizione di nuovi clienti”. L’utilizzo del cloud consente inoltre la raccolta e l’analisi di dati coerenti e personalizzati provenienti da più fonti, come web, applicazioni mobile (le famose app), e-mail, chat dal vivo e persino le interazioni in negozio.

Relativamente al settore retail sono utili, per l’analisi dei big data, oltre ai fattori unicamente numerici (numero ingressi, tasso di conversione ingressi/vendite, media importo, media pezzi) anche tutti quegli aspetti rilevabili dagli addetti alle vendite, ad esempio i commenti su un determinato prodotto, la reazione all’esposizione di una promozione, il grado di coinvolgimento del cliente e così via.

La capacità di acquisire, elaborare e analizzare i dati in tempo reale e in modo rapido e abbastanza accurato può permettere di intraprendere azioni immediate e talvolta efficaci e può fare davvero la differenza per un’azienda.

Tre tipi di big data

I marketer sono interessati principalmente a tre tipi di big data: clienti, finanziari e operativi. Ogni tipo di dati viene in genere ottenuto da fonti diverse e archiviato in posizioni diverse.

La prima sfida dell’analisi dei big data che molte aziende incontrano è che i big data sono… tanti.

Mentre molti dati sono estremamente utili, ci sono enormi blocchi che non sono esattamente rilevanti per il business. E, con l’enorme quantità di informazioni disponibili, può essere difficile decidere cosa è prezioso e cosa no.

Se ci sono troppi dati nei database è probabile che da qualche parte lungo inavvertitamente siano stati raccolti dati imprecisi o che alcuni dati non siano più validi. Se la raccolta dei dati non è standardizzata è possibile incorrere in problemi. Se non ci si può fidare dei dati in possesso non ci si potrà fidare dell’analisi di essi.

Se tutte le informazioni sono archiviate in database separati che non comunicano tra loro, l’azienda ha a disposizione silos di dati. Ciò significa che i diversi gruppi di lavoro non guardano tutti gli stessi dati, ma hanno accesso solo a uno snippet limitato che non racconta l’intera storia. Senza una visione a 360 gradi dei dati è difficile capire come creare report accurati e affidabili.

Più dati si conservano e più opportunità di violazioni della sicurezza possono verificarsi. Questo problema è aggravato quando i dati sono meno organizzati.

Ma quali sono i software migliori per i marketer che decidono di lavorare con i big data?

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I software per lavorare con i big data

Da Kafka di Apache, la software foundation statunitense, a Cloudera data platform, forse al momento lo strumento migliore. Per chi è alle prime armi, Xplenty è uno strumento open source molto apprezzato per la semplicità nella gestione.

Alcuni casi d’uso

Tra le aziende che fanno uso dei big data per le proprie strategie di marketing c’è The Economist, il settimanale d’informazione politico-economica del gruppo Economist che grazie all’analisi dei dati hanno risposto al bisogno di una comprensione più profonda di ciò che i loro clienti volevano.

L’Economist ha integrato la sua gestione dei big data con una piattaforma di dati sui clienti, trovando le offerte di marketing più precise da servire ai clienti. Ciò ha aumentato drasticamente i tassi di abbonamento.

Anche Netflix è un caso di successi nell’utilizzo dei big data per migliorare i propri servizi. Un esempio? La loro piattaforma di suggerimenti, la cui tecnologia back end è interamente basata sui dati. Ciò non solo ha aumentato la connessione dell’azienda con i clienti, ma ha anche prodotto un risparmio di denaro e influenzato i tipi di contenuti che “attirano” i motori di ricerca e la concorrenza.

Conclusioni

I marketer che si impegnano a utilizzare i big data sono destinati ad avere più successo con i loro progetti e le loro campagne. Le possibilità sono davvero infinite e l’analisi attraverso i big data può cambiare davvero l’intera prospettiva di un’azienda.

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