GUIDE E HOW-TO

Big Data Marketing, la conoscenza approfondita del cliente migliora engagement e fedeltà

Vantaggi e criticità degli approcci di marketing che si fondano sull’analisi di grandi quantità di dati. La granularità e il livello di dettaglio delle informazioni che è possibile ottenere grazie ai touchpoint digitali permette di rispondere in tempo reale alle azioni del pubblico, prevederle o persino guidare il comportamento degli utenti

Pubblicato il 14 Ott 2022

big data marketing

Interagendo con i potenziali consumatori attraverso tutti i canali digitali oggi disponibili – siano essi motori di ricerca, Social Media, database acquistati o mailing list in campagne di eMail Marketing – è possibile scoprire esattamente cosa si aspettano da un prodotto o servizio, oppure con quale messaggio e con che frequenza vogliono essere contattati prima di generare una conversione.

I clienti lasciano tracce digitali in ogni interazione che realizzano con un brand. Si tratta di una mole enorme di record, chiamata Big Data, che rappresenta una fonte preziosa di informazioni sui consumatori, le loro abitudini e necessità.

Cos’è il Big Data Marketing?

I Big Data sono un insieme di informazioni in costante aumento, ampi volumi di dati caratterizzati da velocità di accumulo, varietà, variabilità e complessità. Per le organizzazioni odierne, i Big Data sono la conseguenza fondamentale del nuovo panorama del marketing e dell’advertising, nato dal mondo digitale in cui viviamo.

Il termine non si riferisce solo ai dati in sé, ma anche alle sfide, alle capacità e alle competenze associate all’archiviazione e all’analisi di queste enormi quantità di record, per supportare un livello decisionale più accurato e tempestivo rispetto a qualsiasi altro tentativo precedente: il processo decisionale guidato dai Big Data, appunto. O Big Data Marketing.

Molti marketer possono pensare che i dati siano sempre stati “grandi”, e per certi versi è così. Ma pensate ai dati dei clienti raccolti dalle aziende 20 anni fa: le transazioni nei punti vendita, le risposte alle campagne di direct mail, la riscossione dei coupon, etc. Pensate poi ai dati dei clienti raccolti oggi: acquisti online, tassi di clic, comportamenti di navigazione, interazioni con i Social Media, utilizzo di dispositivi mobili, geolocalizzazione, Bounce Rate sulle email ricevute etc. In termini comparativi, non c’è paragone.

Le 3 tipologie di dati rilevanti per il marketing

I dati più rilevanti per il marketing, sono:

  1. Dati sui clienti, l’area dei Big Data più familiare ai marketer, che può includere metriche comportamentali, attitudinali e transazionali provenienti da fonti quali campagne di marketing, punti vendita, siti web, sondaggi sui clienti, social media, comunità online e programmi di fidelizzazione.
  2. Dati operativi, una categoria che comprende in genere metriche oggettive che misurano la qualità dei processi di marketing relativi alle operazioni, all’allocazione dell’effort, alla gestione delle risorse, ai controlli di bilancio, ecc.
  3. Dati finanziari, tipicamente ospitati nei sistemi finanziari di un’organizzazione, questa categoria può includere grandezze relative a vendite, ricavi, profitti e altri tipi di dati oggettivi che misurano la salute finanziaria dell’organizzazione.

Le 3 sfide principali del Big Data Marketing

Ovviamente, si tratta di una grande opportunità che presenta anche lati oscuri. Le sfide legate all’uso efficace dei Big Data possono essere particolarmente scoraggianti per il marketing. Questo perché la maggior parte dei sistemi di analisi non è allineata ai dati, ai processi e alle decisioni delle aziende.

Tre delle sfide più importanti per il marketing sono:

  1. Sapere quali dati raccogliere. I dati rilevanti variano in base alle esigenze e agli obiettivi del momento.
  2. Sapere quali strumenti analitici utilizzare. Con l’aumento del volume dei dati, il tempo a disposizione per prendere decisioni e agire si riduce. Gli strumenti analitici possono aiutare ad aggregare e analizzare i dati, nonché a distribuire in modo appropriato le intuizioni e le decisioni pertinenti all’interno dell’organizzazione, ma quali?
  3. Sapere come passare dai dati agli insight all’azione. Una volta ottenuti i dati, come si fa a trasformarli in insight azionabili? E come si usa questa visione per avere un impatto positivo sui programmi di marketing?

Come vengono utilizzati i dati nelle strategie digitali

I Big Data sono un grande affare per il marketing: avere più informazioni significa prendere decisioni più efficaci, conoscere il mercato, personalizzare… Ma ci sono alcune cose che ogni marketer dovrebbe tenere a mente per garantire che i Big Data portino davvero dei risultati:

  1. Usare i Big Data per scavare alla ricerca di informazioni più profonde, rimuovendo gli strati superficiali per rivelare intuizioni più ricche. Le intuizioni ottenute dall’analisi iniziale possono essere esplorate ulteriormente. Questo livello di approfondimento può aiutare a sviluppare strategie e azioni specifiche per favorire la crescita.
  2. Trasmettete le intuizioni dei Big Data a coloro che possono utilizzarle. Non c’è dubbio: i CMO, ma anche i direttori dei negozi, il personale telefonico dei Call Center, gli addetti alle vendite hanno bisogno degli approfondimenti significativi che i Big Data possono fornire. A cosa serve l’insight se rimane nei confini della sala riunioni?
  3. Non si può avere tutto e subito. Affrontare i Big Data può sembrare a volte travolgente, quindi meglio iniziare concentrandosi su alcuni obiettivi chiave identificando i dati necessari per supportare l’analisi correlata.

L’impatto sul marketing dei Big Data

Non sono i dati in sé a essere importanti. Sono piuttosto le intuizioni derivate dai Big Data, le decisioni e le azioni che vengono prese a fare la differenza.

Combinando i Big Data con una strategia integrata di gestione del marketing, le imprese possono avere un impatto sostanziale in 3 aree chiave:

  1. Engagement dei clienti. I Big Data possono fornire informazioni non solo su chi sono i clienti, ma anche su dove sono, cosa vogliono, come vogliono essere contattati e quando.
  2. Retention e fedeltà dei clienti. I Big Data aiutano a scoprire cosa influenza la fedeltà dei clienti e cosa li fa tornare più volte.
  3. Ottimizzazione delle performance. Con i Big Data è possibile determinare la spesa di marketing ottimale su più canali e ottimizzare continuamente le azioni attraverso test, misurazioni e analisi.

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