Data Driven Marketing: come trasformare il caos in chiarezza [con Case Studies]
Il problema
Raccolti i dati si tratta di stabilire delle best practices per sfruttarne al massimo le potenzialità, con l’obiettivo, naturalmente di migliorare il proprio business. Gli approcci possono variare, ma c'è una serie di strategie chiave che emergono dai racconti dei markerter di successo.
Finalizzazione della raccolta dati alla campagna di marketing
Monitorando i propri consumatori ed analizzando cosa cercano sui diversi device si possono poi aggregare i dati in modo da essere in grado di offrire loro i prodotti che stanno cercando al momento giusto.
Alcuni esempi
Target
L’azienda americana Target, sapendo quali prodotti un consumatore sta guardando sullo smartphone e aggregando questa informazione con il programma TV preferito o la app mobile preferita riesce a veicolare messaggi personalizzati per promuovere il prodotto giusto attraverso il giusto canale.
E’ di grande importanza tener presente che i dettagli raccolti sul comportamento d’acquisto dei consumatori incrociati con i dati demografici, i loro gusti ed abitudini possono influenzare in modo significativo i contenuti di una campagna di marketing.
I dati, infatti, ti permettono di scoprire delle nicchie di consumatori con caratteristiche ben definite che hanno un’intenzione d’acquisto nei confronti di un determinato prodotto.
Quando è stato chiesto ai partecipanti al sondaggio “Cosa descrive meglio il metro di misura dell’impatto delle iniziative di data-driven marketing” il 56% ha risposto la fedeltà dei clienti, il 55% ha risposto la soddisfazione dei clienti e il 54% ha citato il mantenimento degli attuali clienti.
AllState
E’ un’altra azienda americana che fa leva sul Data-Driven Marketing. Per loro è molto importante identificare in che fase sono i consumatori all’interno del processo d’acquisto detto anche purchasing funnel. Si tratta di un’indagine sulle intenzioni e probabilità d’acquisto.
Ci si chiede se si ha a che fare con un cliente che comprerà un servizio entro l’anno o sta pensando di comprarlo adesso?
Ovviamente anche queste sono informazioni molto importanti.
Secondo questa azienda è cruciale identificare i diversi segmenti dei clienti target e capire quali messaggi per loro sono più rilevanti a seconda dei loro bisogni e delle loro aspettative.
Ha ragione? Direi di sì e lo dimostrano senza dubbio non solo le quote di mercato raggiunte e l’aumento delle vendite, ma anche la fidelizzazione e la soddisfazione della clientela.
Nationwide
Anche questa azienda ha fatto tesoro delle possibilità che vengono fornite dai dati. In che modo? Investendo fortemente negli ultimi due anni per migliorare il marketing mix ed ottimizzare il media mix così da massimizzare il ROI.
E come hanno preso questa decisione? Beh, basandosi sui feedback ricevuti.
Una volta ancora i feedback e il marketing relazionale gioca una parte importante.
Il problema chiave è sempre la comunicazione
Naturalmente non basta raccogliere dati, bisogna poi essere in grado di comunicare in modo chiaro e completo i dati raccolti dalle analytics rendendoli così accessibili a tutti, anche a chi non è un data scientist. In breve, è la “comunicazione” una delle competenze più importanti che si devono avere se si desidera avere successo.
Questo perché il lato umano è cruciale anche ai tempi dei big data. Non se ne può fare a meno: la bravura della persona che raccoglie i dati e li interpreta è indispensabile per estrarre dal calderone le informazioni giuste per i marketer per aiutarli a capire meglio i consumatori.
Infatti, il 44% degli intervistati ha detto che trovare le competenze e i talenti giusti, per questa attività, è stato uno dei fattori positivi che più ha impattato nei loro programmi di marketing.
Al riguardo vi sono, al momento, due scuole di pensiero:
- una che preferisce assumere data scientist talentuosi esterni provenienti da tutto il mondo, come ad esempio fa Target,
- l’altra che preferisce fare formazione interna per incoraggiare i marketer e i diversi decision maker interni ad avere un approccio data-driven.
Infine, dopo l’estrazione e l’interpretazione dei dati, l’ultima competenza, che è anche l’ultima challenge del data-driven marketing, come ho anticipato prima, è quella di comunicare ciò che si è imparato dai dati in modo completo, chiaro e semplice così che tutti all’interno dell’azienda possano capire e possano usare tali informazioni per guidare azioni e risultati di business.
E’ molto importante, perché, purtroppo, ad oggi la maggior parte dei Data Scientist talentuosi non è in grado di tradurre le proprie competenze in “storie” per i consumatori; storie che siano spendibili in chiave sia comunicativa che commerciale. D’altro canto i marketer non hanno ancora acquisito sufficienti competenze sulle analytics e sulla statistica per capire a fondo cosa c’è dietro le loro campagne.
Rinnovare creando una cultura datocentrica
A questo punto che fare? Cambiare, rinnovare la propria organizzazione può aiutare a diventare Data-Driven e Customer Centric? In che modo rinnovare?
Anzitutto v’è bisogno di un ambiente “cloud” nel quale poter centralizzare tutti i dati e le informazioni. Poi, il marketing deve studiare come ottimizzarsi creando nuovi modelli, gestendo la spesa e implementando i processi dei dati e, soprattutto, tenendo presente che bisogna aver l’abilità di gestire sia ciò che ci dicono i dati che le aspettative dei consumatori.
Quindi, dopo aver scelto in quali tecnologie di marketing investire, è fondamentale creare una policy di condivisione dei dati all’interno dell’organizzazione. E’ necessario che tutti all’interno dell’azienda, dal marketing allo sviluppo del prodotto, possano accedere alle informazioni.
Chiarito che la diffusione di una cultura dato-centrica all’interno dell’impresa è fondamentale, per raggiungerla è bene incoraggiare la collaborazione tra diversi decision maker aziendali.
Ad esempio in Nationwide i decision maker lavorano insieme per scegliere dove investire nelle tecnologie di marketing.
Realizzato questo processo di rinnovamento è bene pensare non solo a guadagnare quote di mercato, ma di guadagnare quelle quote che possono dare dei profitti e dei benefici a tutta la compagnia.
A chi questo compito?
Ma chi deve prendersi la briga di veicolare iniziative di data driven marketing? E chi deve condividere i dati raccolti all’interno dell’organizzazione? Secondo il 72% degli intervistati deve essere il CEO, secondo il 30% il Marketing Chief e secondo il 48% il Chief Analyst Officer.
Al prossimo post sul Data Driver Marketing! :-)
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