Data driven marketing: la continuous intelligence per la definizione di strategie

5 Nov, 2021 | Decision Intelligence

Il data driven marketing prevede l’attivazione di processi decisionali basati sulle informazioni derivanti dalla raccolta e analisi dei dati a disposizione di un’azienda.

La centralità dei dati per una data strategy

I Big Data hanno raggiunto un’importanza determinante non solo nei processi di business ma anche nelle attività di marketing di molte aziende: una data driven company infatti è un’azienda che mette i dati al centro del processo decisionale, attraverso analisi oggettive che lasciano poco spazio ad azioni basate sulle sensazioni del momento.

Definire i Big Data oggi come una grossa mole di dati sembrerebbe abbastanza riduttivo. La definizione più adatta dovrebbe essere quella di una costellazione di dati e informazioni disordinati e non strutturati la cui mole non permette di processarli secondo strumenti di analisi standard, ma attraverso il ricorso a una capacità computazionale supportata dalle tecnologie di cui oggi disponiamo.

La trasformazione digitale ha creato una molteplicità di ambienti e di applicazioni attraverso cui l’utente/consumatore produce una quantità di dati di diversa natura. L’obiettivo da perseguire è quello di comprendere come i dati possono aiutare le aziende nella propria organizzazione. Per fare questo è necessario trasformare i dati in informazioni e le informazioni in insight.

Superare l’asincronia del momento dell’analisi e di quello della decisione è la sfida della cosiddetta Continuous Intelligence, intesa come la capacità di condurre analisi in tempo reale di flussi di dati che vengono elaborati nel momento stesso della raccolta per supportare operazioni aziendali finalizzate al miglioramento delle performance.

Data driven marketing: non è solo una questione tecnologica

Affidarsi ad una strategia data driven richiede un cambiamento culturale forte. L’enorme quantità di dati a disposizione di un’azienda per definire a livello strategico le attività di marketing da tradurre in azioni operative passa per l’adozione di appositi strumenti che ne agevolano il processo di raccolta e analisi, oltre che per figure professionali altamente specializzate.

Le più grandi difficoltà nell’adozione di un approccio data driven sono di tipo culturale, come dimostrato dall’indagine condotta da Deloitte negli Stati Uniti, da cui emerge che il 63% dei dirigenti di aziende non reputa che le proprie decisioni siano guidata dall’analisi dei dati e il 67% aggiunge di non sentirsi sicuro nell’utilizzo degli strumenti di analytics a propria disposizione. Numeri che evidenziano una sostanziale difficoltà da parte delle aziende nell’adozione di una cultura guidata dal dato, anche a supporto delle attività di marketing.

Continuous Intelligence e data driven marketing: vantaggi e opportunità

Secondo il report di MarketsandMarkets il mercato globale della continuous intelligence crescerà fino a raggiungere il valore di 35,5 miliardi di dollari entro il 2024. Affidarsi ad una strategia di marketing data driven permette di creare nuove opportunità per acquisire più velocemente clienti e offrire esperienze di consumo su misura per loro.

L’obiettivo è duplice: da un lato, interpretare i bisogni specifici del proprio target di riferimento per sapergli offrire il prodotto giusto, al costo giusto, nel momento giusto; dall’altro anticipare i trend per essere competitivi attraverso strumenti avanzati che effettuano l’analisi dei dati in tempo reale per rispondere a domande relative a cosa potrebbe accadere nel futuro, avvalendosi di tecniche matematiche quali forecasting e modelli predittivi.

Le opportunità di una strategia data driven riguardano almeno 4 ambiti:

  • La conoscenza del target di riferimento

La raccolta e analisi dei dati dei propri consumatori aiuta a profilare meglio le loro caratteristiche, i loro bisogni e le loro esigenze. L’adozione di un CRM aumenta la capacità delle aziende di tracciare il comportamento degli utenti, favorendo la possibilità di campagne di marketing ottimizzate rispetto al proprio pubblico

  • Le relazioni con i potenziali clienti

La disponibilità di un’enorme mole di dati provenienti da tutti i touch point con i potenziali clienti offre l’opportunità di un’esperienza personalizzata anche su larga scala. Il vantaggio è quello di poter realizzare campagne mirate che differiscano in base al target ma che corrispondano alle aspettative dei diversi pubblici

  • L’ottimizzazione dei canali di promozione

L’identificazione dei KPI di ogni singolo canale di comunicazione permette di misurarne l’efficienza e l’efficacia, con conseguente individuazione dei canali migliori per interagire con i target di riferimento

  • La customer experience personalizzata

Offrire contenuti personalizzati è una possibilità derivante esclusivamente dall’analisi dei dati relativi alla propria audience. Ogni consumatore desidera di vivere un’esperienza personalizzata in base alle sue preferenze ed esigenze. Il vantaggio è quello di ridurre i costi di acquisizione dei clienti e di aumentare il ROI delle diverse campagne promozionali.

Ublique: la piattaforma di Decision Intelligence a supporto del data driven marketing

Il processo di governance dei dati, inteso come la somma delle fasi di identificazione dei dati significativi per l’azienda, la raccolta, la protezione e l’analisi degli stessi, non è un’attività da sottovalutare. Il ricorso all’Artificial Intelligence e a tecnologie di Advanced Analytics nella gestione di grandi volumi di dati è un presupposto necessario per la costruzione di una data strategy.

Le aziende più evolute oggi sono capaci di acquisire e analizzare i dati in tempo reale, nel momento stesso in cui si generano, per creare previsioni e ipotesi che, grazie all’applicazione di algoritmi di Machine Learning, sono sempre più precise e veritiere.

Ublique, recentemente incluso da Gartner fra le migliori tecnologie globali di continuous intelligence, offre il giusto supporto anche per  la definizione di strategie di data driven marketing, elaborando i dati non solo in modalità descrittiva, come avviene nei tradizionali sistemi di Business Intelligence, ma anche in modalità predittiva e prescrittiva, anticipando problemi, comportamenti, bisogni e tendenze.

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