Una delle caratteristiche del nostro tempo, contraddistinto dallo sviluppo delle tecnologie digitali, consiste nella vasta quantità di dati disponibili in rete. Ogni utente che quotidianamente si avventura sul web è bombardato da informazioni e messaggi pubblicitari che lo incitano a compiere un’azione. Il risultato di tutto ciò è che l’utente è diventato più esigente perché consapevole di essere esposto a messaggi o informazioni per lui poco utili.
Allo stesso tempo però, le aziende si sono rese conto di avere a disposizione del materiale prezioso che, se utilizzato con criterio, può rendere le loro strategie di marketing più efficaci nel fornire ai loro potenziali clienti la giusta esperienza.
Cos’è il Data Driven Marketing?
Possiamo definire il Data Driven Marketing come un approccio basato sull’utilizzo dei dati acquisiti attraverso le interazioni con gli utenti al fine di ottenere delle informazioni sulle loro motivazioni, le loro preferenze e i loro comportamenti.
Attraverso gli insights ricavati dai dati, prima raccolti, poi elaborati e analizzati, è possibile produrre delle strategie di marketing che permettano di approcciare in maniera più efficace il consumatore nelle sue diverse fasi di acquisto.
Quali sono i vantaggi?
L’enorme beneficio che l’approccio Data Driven offre alle aziende, quindi, è quello di rendere più efficace la loro attività di marketing perché, comprendendo meglio le esigenze e gli interessi dell’utente, permette di perfezionare sia la customer experience che la brand reputation.
Per questo motivo oggi avere un team all’interno della propria azienda il cui approccio alle strategie di marketing è legato a una cultura data-driven è molto importante: riuscire a strutturare una comunicazione in grado di intercettare in modo accurato le necessità del consumatore comporta maggiori possibilità di ottenere delle conversioni.
Ma vediamo nel dettaglio alcuni dei principali vantaggi del Data Driven Marketing:
- Una migliore Customer Experience: se elaborati e analizzati in modo opportuno, i dati degli utenti consentono alle aziende di avere una conoscenza approfondita del loro pubblico. Questo permette loro di rendere l‘esperienza d’acquisto migliore.
L’obiettivo del lavoro svolto sulla customer experience è quello di creare una relazione di fiducia tra il brand e l’utente con un netto aumento del tasso di conversione (ottenere più clienti, aumentare le vendite). - Una migliore qualità dei contenuti: attraverso lo studio dei dati raccolti è possibile migliorare anche l’aspetto legato ai contenuti (creatività, visual e copy) che vengono proposti all’utente. Il modo migliore per catturare la sua attenzione è quello di conoscere in modo estremamente preciso ciò che lo interessa e stimolare la sua curiosità fornendogli delle informazioni utili.
- Una migliore ottimizzazione del budget investito: l’analisi dettagliata dei dati permette anche di capire quale parte del budget investito garantisce un miglior risultato e quindi un più rapido ritorno degli investimenti (ROI).
- Una migliore Customer Retention: la capacità di rendere l’esperienza dell’utente unica, personalizzata e soddisfacente, contribuisce alla fidelizzazione del cliente nei confronti dell’azienda. Il cliente sarà maggiormente propenso ad acquistare di nuovo e a consigliare il prodotto o servizio ad amici e familiari, percependo di avere un rapporto privilegiato con il brand.
Le strategie
Esistono diverse strategie di Data Driven Marketing adottate oggi dalle aziende per raccogliere i dati, avere informazioni utili e quindi prendere decisioni informate rispetto alle proprie attività di marketing:
- Analisi della Customer Journey: esaminare attraverso i dati il percorso d’acquisto che il cliente compie dall’inizio alla fine della transazione, consente di identificare tutti quei punti critici in cui potrebbe abbandonare o avere qualche difficoltà nell’interazione con l’azienda.
L’analisi della customer journey offre l’opportunità di comprendere meglio i bisogni dei clienti e di ottimizzare l’esperienza di acquisto, aumentando così le probabilità di completare la transazione e fidelizzare il cliente.
Per analizzare il processo d’acquisto bisogna innanzitutto individuare i touchpoint dell’azienda e mapparli. Una volta creata questa mappa è necessario raccogliere e analizzare tutti i dati per comprendere il comportamento dell’utente nelle varie fasi del percorso. - Segmentazione dei clienti: Consiste nel suddividere i clienti in gruppi omogenei in base alle loro caratteristiche e comportamenti. Ad esempio è possibile raccogliere dati come la localizzazione geografica, dati demografici, lo storico degli acquisti, le pagine del sito web visitate o la tipologia di contenuti che hanno destato l’interesse del cliente. Una volta raccolti questi dati si possono poi organizzare in liste in base alle loro caratteristiche.
- Personalizzazione dell’esperienza utente: Una volta che si è a conoscenza dei bisogni e degli interessi di ogni singolo utente è possibile creare delle esperienze ad hoc per aumentare la sua soddisfazione e la fidelizzazione verso l’azienda.
- Monitoraggio della reputazione online: Questa strategia consiste nel monitorare sul web e sulle pagine social la percezione che gli utenti hanno di un determinato brand, andando quindi a ricercare e identificare i commenti positivi e negativi rispetto all’azienda o al prodotto o servizio che questa fornisce (molto utile in tal senso è l’integrazione di un Chatbot nel sito web).
Tecnologie abilitanti il Data Driven Marketing
Queste strategie possono essere implementate utilizzando tecnologie che automatizzano e velocizzano il processo di raccolta, analisi ed elaborazione dei dati.
Molte aziende che possono contare su un grande volume di dati dei clienti o più origini dati, che possono essere difficili da gestire e analizzare manualmente, stanno considerando l’implementazione di una Customer Data Platform (CDP).
L’implementazione di una CDP consente di raccogliere ed organizzare i dati dei clienti provenienti da diverse sorgenti con lo scopo di creare una vista unificata del cliente.
L’obiettivo di una CDP è fornire una comprensione completa e aggiornata di ciascun cliente, inclusi il comportamento, le preferenze e le interazioni con l’azienda.
Una CDP in genere si integra con più fonti di dati, come sistemi CRM, piattaforme di automazione del marketing, piattaforme di social media e sistemi di e-commerce, per raccogliere e combinare i dati dei clienti in real o near-real time. I dati possono essere strutturati o non strutturati (Big Data), comprendere le informazioni demografiche, la cronologia delle transazioni, le interazioni web e app mobili, l’attività sui social media e le interazioni con il servizio clienti.
Una volta raccolti i dati, è possibile implementare algoritmi di Machine Learning, Data Mining e Advance Analytics per creare una visione completa di ciascun cliente, che può essere utilizzata per la segmentazione, la personalizzazione e il targeting nelle campagne di marketing. Utilizzando una CDP, le aziende possono ottenere informazioni più approfondite sui propri clienti, migliorare la loro esperienza del cliente e aumentare il coinvolgimento e la fedeltà dei clienti.
Un altro esempio di tecnologia molto utilizzata dalle imprese che adottano una strategia data-driven per la gestione del Marketing è il Motore di personalizzazione, un sistema che suggerisce automaticamente ai clienti determinati prodotti in base alle loro preferenze e ai loro comportamenti di acquisto.
In un simile scenario, risulta abbastanza chiaro come rinunciare ad un approccio Data Driven rappresenti un’opportunità persa in termini economici.
La vera sfida che ogni azienda è chiamata a compiere oggi è quella di diventare a tutti gli effetti una vera Data-Driven-Company, il che significa adottare strategie mirate in grado di ottimizzare gli investimenti e aumentare le conversioni, non solo nel campo del marketing.
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