I sistemi di Marketing Analytics, ovvero tool e processi per l’analisi dei dati di Marketing, e in particolare i Web Analytics (o Digital Analytics), sono ormai parte integrante del lavoro dei marketing manager. Tutto accade velocemente, come mai fino ad ora. Dati e analytics sono ora fondamentali per una strategia di marketing efficace, tanto che le aziende richiedono familiarità con i dati come prerequisito per essere un buon professionista, con competenze che vanno complementate con capacità creative.
Cos’è il Data Driven Marketing: una definizione
il Data Driven Marketing può essere definito come il processo di sviluppo, implementazione e automazione di iniziative e campagne verso il cliente, partendo da dati integrati e mirati, veicolando contenuti personalizzati attraverso i diversi canali, gestiti in modo sinergico. L’importanza di questo approccio risiede nella sua capacità di offrire esperienze omnicanale fluide ai consumatori, consentendo alle aziende di gestire in modo integrato tutti i punti di contatto (touch point), sia digitali che fisici. Ciò include l’interazione attraverso app mobili, pubblicità, siti web, e-commerce, social media, negozi fisici e call center.
Il Marketing Data Driven è diventato importante con l’avvento del digitale. Il Customer Journey è multicanale, si snoda fra negozi fisici e online, e senza i dati è difficile capire chi è e cosa apprezza il consumatore. Spesso le ipotesi si rivelano sbagliate: l’unico modo per cercare di sapere chi è e come si comporta ciascun individuo è affidarsi ai dati.
Naturalmente l’alta dirigenza non è interessata a conoscere il tasso di apertura dell’ultima campagna e-mail, o di quanti like riceva un post su Facebook, click-through rate, impression, e reach di un post. Ma il marketer sa che questi dati sono importanti nella misura in cui possano essere collegati a ricavi e profitti.
I vantaggi del Data Driven Marketing
Le campagne gestite con strumenti di marketing automation su segmenti di clienti profilati ottengono conversioni molto più elevate di quelle generiche, effettuate su target poco conosciuti. Il risultato finale è dunque un incremento delle vendite. Il focus del marketing data driven è la Customer Experience personalizzata: solo con esperienze tagliate sulle aspettative di ciascuna persona il Marketing può oggi creare engagement e raggiungere l’obiettivo della fidelizzazione al brand.
La personalizzazione dell’esperienza d’acquisto ha però un’altra faccia della medaglia: si rischia di essere invadenti e fastidiosi. Occorre rispettare la privacy dei clienti. I dati personali vanno ovviamente raccolti chiedendo il permesso, garantendo sicurezza e sempre ottenendo il consenso dai clienti stessi, come richiede la normativa sulla data privacy. Meglio essere trasparenti, ovvero spiegare quali dati vengono raccolti e come verranno utilizzati. Da ultimo, va ricordato che in cambio dei loro dati personali bisogna fornire un valore ai clienti, in termini di prodotti di qualità superiore ed esperienze migliori.
Come raccogliere i dati utili per conoscere il cliente
Il primo obiettivo di un brand è sempre arricchire il database clienti, il CRM, aumentando la quantità e migliorando la qualità delle informazioni raccolte, con lo scopo di rendere più efficaci le strategie di ingaggio e fidelizzazione attraverso la Marketing Automation.
Si parla anche di dati di prima parte (first party data). Va dosato l’effort bilanciando quantità vs qualità dei contatti, privilegiando quei dati che ci permettono di conoscere i clienti, dati che dipendono dal tipo di business. Ad esempio, se si vendono prodotti per bambini sarà determinante sapere per tempo quando una mamma è incinta, se invece si vendono pneumatici è fondamentale conoscere il modello dell’auto acquistata. E così via.
Si creano così profili coerenti non solo con le caratteristiche socio-demografiche, ma anche con le reali abitudini ed esigenze dei clienti, sia che acquistino on line sia che visitino gli store fisici.
Queste informazioni vengono poi utilizzate per le attività di eMail Marketing, Mobile Marketing, promozioni in store, Proximity Marketing e via dicendo.
Per arricchire il CRM si possono mettere in campo varie attività mirate a raccogliere dati forniti volontariamente in cambio di vantaggi come buoni sconti, premi e omaggi. Uno strumento chiave per conoscere i comportamenti d’acquisto e veicolare promozioni mirate sono le fidelity card.
Un altro esempio sono le indagini. Un brand di gioielli, che punta molto sugli acquisti regalo e le ricorrenze, ha ad esempio chiesto con una survey online ai propri clienti dati essenziali come quelli sulla situazione sentimentale, per arrivare ad esempio a capire quando festeggia il suo anniversario di nozze o se ha figli in età da Battesimo o Comunione. L’esperienza ha confermato che il cliente è ben disposto a fornire queste informazioni se capisce che questo permette di migliorare la sua esperienza d’acquisto e se la sua pazienza nel compilare campi è premiata con il giusto incentivo.
L’obiettivo della Single Customer View
Oggi l’obiettivo dei marketer è quello di integrare più fonti di acquisizione dati in un profilo unico: e-commerce, Pos, Campaign Management, Customer Database, carte loyalty, attività sui social. La tecnologia permette di tracciare in modo integrato non solo gli acquisti online ma anche le azioni social, come i like a un post e le condivisioni, che pur non traducendosi in fatturato sono indicative del grado di coinvolgimento del cliente.
Dal punta di vista tecnologico, tutti questi dati provenienti da varie sorgenti, strutturati e non, convergono in un Data Lake, il lago dei dati, un abilitatore importante in questo genere di progetti, in quanto tecnologia flessibile e aperta.
Il ruolo delle Customer Data Platform
Un altro tassello tecnologico cruciale è la Customer Data Platform (CDP), un’evoluzione delle DMP, Data Management Platform. Si tratta di un data base unico, gestito dal marketing, accessibile da tutti i sistemi di Marketing Automation. La CDP ha quattro funzionalità chiave.
- Raccoglie i dati, in real-time, relativi ai singoli individui e provenienti da fonti diverse, offline e online.
- Consolida i singoli profili a livello individuale, collegando gli attributi alle identità da diversi device
- Segmenta, ovvero gestisce segmenti in base a regole predefinite. Deve essere anche possibile importare e sviluppare modelli sui clienti creati in ambienti esterni, utilizzando advanced analytics o sistemi di data science
- Attiva e alimenta campagne email, messaggi su smartphone e data-driven advertising.
First party, second party, third party data
Nel Marketing, i dati di prima parte, quelli raccolti direttamente e archiviati nel CRM, sono senza dubbio i più pregiati, e vengono poi integrati con i dati di terze parti, soprattutto quelli provenienti dai social, per generare profili utente ed erogare contenuti in maniera ottimizzata, migliorando così i risultati delle campagne.
Un altro ambito degli Analytics è quello dell’ascolto del cliente, ovvero l’analisi della VoC (Voice of the Customer), cioè delle opinioni lasciate dai clienti durante le molteplici interazioni con i brand, che viene effettuata in automatico scandagliando sistematicamente i loro feedback, sia quelli pubblici, per esempio i commenti sui social, le recensioni e le stellette (star rating), che quelli privati, come le survey o la soddisfazione del Customer Service. Tutti questi dati, ottenuti interpretando i testi con piattaforme intelligenti, permettono di comprendere cosa davvero pensano e disiderano i clienti.
Le tre fasi chiave del Data-Driven Marketing
Il modello di Data-Driven Marketing, come delineato dell’Osservatorio Omnichannel Customer Experience del Politecnico di Mialno, si articola in tre fasi fondamentali che costituiscono il nucleo di questa strategia innovativa.
La prima fase è la profilazione della Customer Base, che si concentra sull’approfondimento della conoscenza del cliente attraverso la raccolta, l’integrazione e l’analisi dei dati lungo l’intero percorso del cliente. Questa fase è cruciale per costruire una comprensione dettagliata e sfaccettata di ogni singolo cliente o potenziale cliente.
La seconda fase è rappresentata dal Content Management, dove l’attenzione si sposta sullo sviluppo, la gestione e la personalizzazione dei contenuti e delle creatività per diversi target di riferimento. Questa fase sfrutta i dati raccolti nella prima fase per creare esperienze su misura che riflettano le preferenze e i comportamenti individuali dei clienti.
La terza e ultima fase è la delivery delle iniziative, che comprende l’invio effettivo di comunicazioni personalizzate, spesso attraverso strumenti di automazione, in ogni specifica fase del customer journey. Questa fase mette in pratica le intuizioni e le strategie sviluppate nelle fasi precedenti, traducendole in azioni concrete e misurabili.
L’interconnessione di queste tre fasi crea un ciclo virtuoso di miglioramento continuo: i dati raccolti dalla delivery delle iniziative alimentano nuovamente la fase di profilazione, permettendo un affinamento costante delle strategie e delle tattiche di marketing. Questo approccio ciclico e iterativo è ciò che rende il Data Driven Marketing così potente ed efficace, consentendo alle aziende di adattarsi rapidamente ai cambiamenti nelle preferenze dei consumatori, alle tendenze di mercato e alle nuove opportunità, garantendo che ogni interazione con il cliente sia il più possibile rilevante, tempestiva e personalizzata.
Profilazione della customer base: strumenti e vantaggi
La profilazione della Customer Base rappresenta il fondamento su cui si costruisce una strategia di Data Driven Marketing efficace. Questa fase cruciale si concentra sull’approfondimento della conoscenza del cliente attraverso la raccolta, l’integrazione e l’analisi dei dati lungo l’intero percorso d’acquisto. Un aspetto chiave di questa fase è il Lead Management, che consente di gestire ogni singolo contatto in tutte le fasi del suo ciclo di vita, basandosi sulle sue caratteristiche specifiche e sulle interazioni con l’azienda. Questi sistemi offrono funzionalità avanzate come la valutazione automatica dello score di redditività o engagement per ogni lead o cliente, l’identificazione del canale di interfaccia preferito e la previsione del comportamento futuro basata su interazioni precedenti.
I vantaggi di una profilazione accurata della customer base sono molteplici e significativi. In primo luogo, permette di segmentare la clientela in modo più preciso e granulare, consentendo la creazione di campagne di marketing altamente mirate e personalizzate. Questo non solo aumenta l’efficacia delle iniziative di marketing, ma migliora anche l’esperienza del cliente, che riceve comunicazioni e offerte più rilevanti e in linea con i suoi interessi e bisogni.
Inoltre, una profilazione dettagliata consente di identificare i clienti ad alto valore e quelli a rischio di abbandono, permettendo all’azienda di allocare le risorse in modo più efficiente e di implementare strategie di retention mirate.
La profilazione avanzata facilita anche l’identificazione di pattern e tendenze nella base clienti, fornendo insights preziosi per lo sviluppo di nuovi prodotti o servizi e per l’ottimizzazione delle strategie di business.
Infine, una comprensione approfondita della Customer Base migliora la capacità dell’azienda di anticipare le esigenze future dei clienti, posizionandola in modo vantaggioso in un mercato sempre più competitivo e in rapida evoluzione.
Content Management e personalizzazione: il ruolo dei CMS
Nel contesto del Data Driven Marketing, il Content Management e la personalizzazione giocano un ruolo fondamentale, con i Content Management Systems (CMS) che emergono come strumenti chiave in questa fase cruciale.
I CMS moderni non si limitano più alla semplice gestione dei contenuti, ma evolvono in piattaforme sofisticate che integrano funzionalità di personalizzazione e distribuzione multicanale. Questi sistemi offrono template, processi e formati per organizzare e distribuire contenuti digitali su vari touchpoint, consentendo la creazione di esperienze utente coerenti e personalizzate. Una caratteristica fondamentale dei CMS avanzati è la loro capacità di adattare dinamicamente i contenuti in base all’interazione con l’utente, sfruttando i dati raccolti nella fase di profilazione della customer base. Questo permette di presentare contenuti, offerte e messaggi altamente rilevanti per ogni singolo utente, aumentando significativamente l’engagement e le probabilità di conversione.
Inoltre, i CMS moderni spesso integrano funzionalità di A/B testing e analisi in tempo reale, consentendo ai team di marketing di ottimizzare continuamente i contenuti e le strategie di comunicazione. Questo livello di personalizzazione non solo migliora l’esperienza del cliente, ma può anche aumentare significativamente i tassi di conversione e la fedeltà del cliente.
Delivery delle iniziative: automazione e Campaign Management
La fase di delivery delle iniziative rappresenta il culmine del processo di Data Driven Marketing, dove le strategie elaborate e i contenuti personalizzati si traducono in azioni concrete verso il cliente. Questa fase si avvale principalmente di due tipologie di strumenti: i sistemi di Campaign Management e le piattaforme di Marketing Automation.
I tool di Campaign Management sono essenziali per creare, gestire e monitorare campagne commerciali mirate e personalizzate su diversi canali, dalle email agli SMS, dai social media alle app mobili. Questi strumenti consentono ai marketer di orchestrare campagne complesse, multi-touch e multi-canale, assicurando che ogni comunicazione sia coerente e allineata con il customer journey complessivo.
Le piattaforme di Marketing Automation, d’altra parte, portano la delivery delle iniziative a un livello superiore, permettendo di veicolare campagne in tempo reale in modo automatico, personalizzate per specifici segmenti di clienti o addirittura per singoli individui. Queste piattaforme sfruttano algoritmi avanzati e regole predefinite per innescare comunicazioni basate su comportamenti specifici dei clienti, eventi o milestone nel loro percorso con l’azienda.
Un aspetto cruciale della delivery delle iniziative è la capacità di reagire in tempo reale alle azioni dei clienti. Ad esempio, se un cliente abbandona un carrello di e-commerce, il sistema può inviare automaticamente un’email di reminder personalizzata, magari con un’offerta speciale per incentivare il completamento dell’acquisto. Allo stesso modo, se un cliente visita ripetutamente una specifica pagina di prodotto sul sito web aziendale, il sistema potrebbe attivare una notifica push sull’app mobile con informazioni aggiuntive o un’offerta relativa a quel prodotto.
L’efficacia della delivery delle iniziative dipende fortemente dalla qualità dei dati raccolti nelle fasi precedenti e dalla capacità di interpretarli correttamente. Per questo motivo, molte piattaforme di Campaign Management e Marketing Automation integrano funzionalità di analisi avanzate, che permettono di monitorare in tempo reale le performance delle campagne e di effettuare aggiustamenti rapidi per ottimizzare i risultati. Inoltre, queste piattaforme spesso offrono funzionalità di testing A/B e multivariato, consentendo ai marketer di sperimentare diverse varianti di messaggi, design o offerte per identificare quelle più efficaci.
Le 6 regole d’oro del Data Driven Marketing
Come appare chiaro, la prima sfida del data-driven marketing è la Data Governance, fondamentale per venire a capo di volumi enormi di dati estratti da fonti molteplici, in formati diversi e a frequenze variabili. Molte aziende sono ancora strutturate in “silos”, con funzioni di marketing e digital separate e poco collaborative. Per sfruttare appieno il potenziale del Data-Driven Marketing, è necessario abbattere queste barriere organizzative, promuovendo una maggiore integrazione e flessibilità tra i diversi reparti aziendali.
Secondo problema: i dipartimenti di marketing spesso si trovano privi degli specialisti e dei processi necessari ad analizzare, capire e mettere a frutto i dati e ricorrono a un poco efficace reporting retroattivo. Per superare queste complessità, Deloitte ha compilato un vademecum su come realizzare un marketing basato sui Big Data capace di generare valore.
1 – Date un senso ai dati
I dati valgono poco se non sono in forma utilizzabile. Ci sono i dati dei propri clienti o utenti, e quelli di seconde o terze parti, e vanno messi in ordine di priorità. Siccome è improbabile che una sola tecnologia faccia questo, l’efficacia nasce dalla combinazione di più prodotti: online analytics, piattaforme di Data Management, CRM, piattaforme per la vendita e così via.
2 – Sperimentate
Oggi esistono il Machine Learning, l’intelligenza artificiale e le Cognitive Analytics, ma sono le persone a decidere come usare i dati: la scienza dei dati produce i risultati più soddisfacenti. Ai marketers il compito di sperimentare: fare ipotesi con singoli set di dati e approcci semi-manuali, appoggiandosi ai Data Scientist per estrarre valore e analizzare i dati significativi. Gli approcci automatizzati e basati su algoritmi servono, ma il valore si crea con l’intervento della scienza dei dati e dell’esperienza umana.
3 – Focalizzatevi
Sperimentare non basta: occorre focalizzarsi su specifiche opportunità, puntando a creare valore su specifici passaggi del Customer Journey. Attenzione: Customer Journey, non marketing, sales o Service Journey. Date priorità a segmenti, fasce di utenti e fasi del “viaggio” in base ai dati di conversione e all’analisi delle correlazioni. Definite gli obiettivi di business e partite mirando all’obiettivo che è più a portata di mano.
4 – Le opportunità del predictive
Tornando a ML, AI e analisi cognitiva, quanto contano? Bisogna capire che cosa è possibile ottenere oggi da questi strumenti e che cosa è solo sperimentazione e non dimenticare le piattaforme che si integrano subito con i sistemi di marketing esistenti (come rilevamento delle anomalie e individuazione di trend, segmenti e propensione), cercando anche di anticipare le evoluzioni in piattaforme di marketing in cui la vostra organizzazione ha già investito.
5 – La gestione dei dati deve essere integrata e real time
Gestire le molteplici e disparate fonti di dati ha costi e tempi proibitivi se è un’operazione completamente manuale. L’uso dei dati richiede una combinazione di processi e policies che includono una chiara Data Governance e un approccio agile. Abbandonare il sistema della reportistica mensile e delle previsioni trimestrali, che generano conoscenza episodicamente e non in tempo reale, vuol dire mettersi sulla strada per il successo: dovete fondere insieme dati, analytics, strategie, persone, processi e tecnologie.
6 – L’uso etico dei dati deve essere la base
Usare i dati per prendere decisioni in tempo reale o quasi offre enormi opportunità ma col rischio di calpestare i diritti alla privacy e alla sicurezza. Sono questioni che non possono essere considerate a posteriori: la strategia del Data Driven Marketing deve includere all’origine la protezione dell’azienda e della sua audience dalle cyber-minacce e una solida difesa dei dati dei clienti. I dati sono la nuova forma di potere ma, come si suol dire, dal potere derivano anche le responsabilità.
