Il Potere dei Numeri nel Marketing: perché il Futuro è Data Driven

data driven marketingIl futuro, ma anche il presente ormai, è data driven. Perché? Perché il potere delle aziende di conquistare sempre maggiori fette di mercato (e quindi di fatturato) è e sarà sempre di più in mano ai numeri. Ai numeri, certo, e anche ai dati. Così assume sempre pià importanza il cosiddetto Data Driven Marketing, un approccio in grado di mettere a punto strategie commerciali fondendo tra loro:

  • I principi del marketing tradizionale
  • La tecnologia di raccolta e di analisi della mole dei dati prodotta dagli utenti/clienti

In questo articolo proviamo a spiegare perché il Data Driven Marketing è importante e alcune delle potenzialità e criticità emerse negli ultimi mesi.

 

Data Driven Marketing, una produzione a ritmo frenetico (che investe molti settori)

E’ stato recentemente stimato che il 90% di tutti i dati attuali è stato generato negli ultimi 24 mesi. E, cosa ancor più sconvolgente, ogni 48 ore vengono prodotti l’equivalente di dati che esisteva prima del 2003. Se si crede che i dati investano solo il mondo del marketing, comunque, ci si sbaglia. I dati e i numeri hanno permeato praticamente tutti i settori, anche quelli tradizionalmente più “umanistici” come il giornalismo. Tanto che fioccano, anche per i reporter, i corsi di formazione denominati “data driven journalism”.  Concentriamoci comunque sul marketing, che è il tema del nostro articolo: in questo settore (anch’esso trasversale) si raccolgono, analizzano e interpretano i dati degli utenti con lo scopo di creare strategie di marketing e di comunicazione. L’obiettivo è quello di creare prodotti e servizi sempre più performanti per target (sempre più) specifici di utenti/clienti.  Da sempre, già da prima che questa grande mole di dati fosse disponibile a rivelare le sue potenzialità a chi fosse in grado di leggerli, la parola d’ordine nel marketing è stata personalizzazione. L’offerta deve essere personalizzata sul cliente finale, adattarsi proprio alle sue esigenze e necessità. E per far ciò, i dati che più preme analizzare sono:

  • Dati demografici
  • Dati comportamentali (e qui il web e soprattutto i social sono una vera e propria miniera d’oro)
  • Dati sul rapporto azienda/cliente, come interazioni, iscrizioni alla newsletter, fidelizzazione ecc ecc

E’ molto curioso riportare che i marketers stanno rilevando un problema: i dati (adesso) sono diventati troppi. E’ quanto è emerso dal Digital Cream 2018, la convention che ha riunito a Singapore i marketers che si occupano di dati (e di analisi di dati) durante lo scorso mese di settembre.

 

Data driven marketing: 3 cose da fare (subito) secondo il Digital Cream 2018

 

1) Implementare una strategia di dati

La prima cosa da fare, visto questo aumento esponenziale di dati a disposizione di chi vuole (e deve) analizzarli per esigenze di mercato, è quello di elaborare e disporre di una vera e propria strategia di gestione, per sfruttare realmente i dati. E’ necessario che gli imprenditori cambino la loro “cultura organizzativa” e la facciano diventare più data – oriented, dando ai dati la giusta importanza. E poi è necessario per chi vuole fare impresa si doti dei giusti analisti. Senza nessuno ad interpretare i dati a disposizione, nessuna azienda può ottenere le giuste “intuizioni” per fare un balzo avanti nella propria strategia di marketing.

 

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2) Cercare costantemente le opportunità per utilizzare i dati

I Data Driven Marketers sono sempre alla ricerca delle migliori opportunità per poter usare i dati che ricevono. Il retargeting è rimasto uno dei modi migliori in cui i brand possono utilizzare i dati web per migliorare le prestazioni. Dati ben organizzati, infatti, hanno dimostrato di poter produrre risultati migliori. Inoltre, miniera d’oro di acquisizione dati, sono i clic su annunci e la cronologia degli acquisti online da parte dei consumatori.

 

3) Identificare e superare gli ostacoli del marketing basato sui dati

Quando un’azienda usa i dati per migliorare la propria strategia di marketing, emergono costantemente alcuni problemi.  Prima di tutto, non importa quanto efficientemente un’azienda raccolga i dati, la sua sarà sempre una raccolta incompleta perché il comportamento del cliente cambia continuamente. Per il Data Driven Marketer, dunque, sarà una sfida costante “connettere i punti” tra le campagne promozionali, la ricerca sul sito web e l’acquisto finale.

In secondo luogo, il come vengono raccolti i dati può rappresentare una questione, quantomeno etica. Si chiama governance dei dati. Oggi diventa fondamentale sapere da dove provengono i dati, come sono stati  catturati e in che modo verranno utilizzati, specialmente dal momento che il GDPR e altre norme sulla privacy dei dati sono diventati legge in molti paesi.

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Infine, un terzo problema (non da poco) è il rischio da parte delle aziende di sovra-investire nel marketing digitale e di investire meno in canali di marketing offline meno misurabili, ma ugualmente efficaci.

 

Data driven marketing, c’è anche una professione annessa: si chiama Business Data Analyst

Il presente-futuro guidato dai numeri ha fabbricato anche una nuova figura professionale. Si tratta del Business Data Analyst, ovvero di un analista che sappia anche interpretare i dati e volgerli a favore dell’azienda per la quale lavora o dalla quale è stato ingaggiato come freelance. Il Business Data Analyst è in grado di analizzare:

  • Il mercato
  • I processi
  • Le statistiche

E di tirare fuori da questi dati dei significati concreti che possano, per l’azienda, tradurre in altrettanto concreti output. Statistica, informatica, comunicazione. Sono queste le skill che un BDA deve padroneggiare per fare quello che l’economista Hal Ronald Varian chiama il “lavoro più sexy del ventunesimo secolo”. E non solo sexy, anche (pare) ben remunerato, almeno stando ai numeri pubblicati dall’autorevole rivista Wired.

Dipendente o consulente esterno freelance, i compensi di un BDA, in Italia, partono dai 30 mila euro l’anno per le posizioni junior fino a quasi raddoppiare per i profili senior,

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