Big Data Marketing

Che cos'è e quali vantaggi offre al tuo Business

Con il termine Big Data ci riferiamo a un insieme di informazioni in continuo sviluppo in termini di quantità, velocità, varietà, variabilità e complessità. Per le agenzie di marketing, i big data sono la conseguenza principale del nuovo scenario del marketing scaturito dal mondo digitale in cui oggi viviamo.

Il termine "big data" non si limita ai dati in sé, ma si applica anche alle problematiche, alle capacità e alle competenze connesse all'archiviazione e all'analisi di data set enormi, al fine di supportare un processo decisionale più accurato e tempestivo di quanto fatto in passato: il processo decisionale big-data-driven, cioè basato sui big data.

Chi si occupa di marketing potrebbe ritenere che i dati siano sempre stati voluminosi e per certi versi è così. Ma pensa per un istante ai dati dei clienti che le aziende raccoglievano 20 anni fa: dati delle transazioni nei punti vendita, risposte alle campagne di direct mail, riscatto dei coupon, ecc. Ora invece pensa ai dati dei clienti raccolti oggi: dati sugli acquisti online, tassi di clic, comportamento durante la navigazione online, interazioni sui social media, utilizzo dei dispositivi mobili, dati di geolocalizzazione, ecc. Il confronto con il passato non regge. E per chiudere con una battuta: "Non hai ancora visto niente".

Perché i big data sono importanti per il marketing

Disporre di big data non si traduce automaticamente in un marketing più efficace, ma ne è il prerequisito. Immagina i big data come il tuo ingrediente segreto, la tua materia prima, l'elemento fondamentale. Non contano tanto i dati in sé. A fare la differenza sono soprattutto gli insight derivati dai big data, le decisioni che si prendono e le azioni che si compiono.

Mettendo insieme i big data e una strategia integrata di marketing management, le agenzie di marketing possono produrre un impatto significativo in diverse aree chiave:

Coinvolgimento dei clienti. I big data possono rivelarti non solo chi sono i tuoi clienti, ma anche dove si trovano, cosa vogliono e come e quando preferiscono essere contattati.
Conservazione e fidelizzazione dei clienti. Grazie ai big data puoi scoprire cosa influenza la fedeltà dei clienti e cosa li fa tornare da te.
Ottimizzazione del marketing/performance. Con i big data puoi determinare la spesa di marketing ottimale su più canali, nonché migliorare costantemente i programmi di marketing attraverso test, misurazioni e analisi.

Insight sui big data

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Altre informazioni sul big data marketing

I tre tipi di big data più importanti per il marketing

Dati cliente: si tratta della categoria di big data più tipica nel marketing e comprende metriche comportamentali, attitudinali e transazionali derivanti da fonti quali campagne di marketing, punti vendita, siti web, sondaggi, social media, community online e programmi di fidelizzazione.

Dati operativi: in questa categoria di big data rientrano in genere le metriche oggettive che misurano la qualità dei processi di marketing relativi alle operazioni di commercializzazione, all'allocazione delle risorse, alla gestione degli asset, ai controlli di bilancio, ecc.

Dati finanziari: solitamente presenti all'interno dei sistemi finanziari di un'azienda, questa categoria di big data può includere vendite, entrate, profitti e altri tipi di dati oggettivi che misurano il benessere finanziario dell'azienda.

Sfide principali

I problemi legati all'utilizzo efficace dei big data possono essere particolarmente scoraggianti per chi si occupa di marketing. Questo succede perché nelle aziende la maggior parte dei sistemi di analytics non è allineata ai dati, ai processi e alle decisioni di marketing. Le tre principali sfide per il marketing sono:

Sapere quali dati raccogliere. Ci sono dati dappertutto. Bisogna perciò fare i conti con una quantità enorme di dati sui clienti, dati operativi e dati finanziari. Ma non è detto che averne tanti sia un bene: occorre che siano i dati giusti.
Sapere quali strumenti di analisi utilizzare. Man mano che cresce il volume di big data, si riduce il tempo a disposizione per prendere decisioni e agire. Con gli strumenti di analisi puoi aggregare e analizzare i dati, individuare insight pertinenti e prendere le decisioni giuste all'interno dell'azienda. Ma quali sono questi strumenti?
Passare dai dati agli insight e quindi all'azione. Una volta ottenuti i dati, come puoi fare per trasformarli in insight? E come puoi utilizzare tali insight per produrre un impatto positivo sui tuoi programmi di marketing?

Dai big data a un marketing più efficace in tre passaggi

I big data sono una grande opportunità per il marketing. Ma ci sono alcune cose che ogni addetto ai lavori deve tenere ben presenti per far sì che i big data conducano a un grande successo:

Usare i big data per ottenere insight più accurati. I big data ti offrono l'opportunità di scavare sempre più a fondo nei dati, eliminare le informazioni inutili e far emergere quelle più preziose. Gli insight che ottieni dalla tua analisi iniziale possono essere studiati più a fondo e generare altri insight sempre più ricchi e accurati. Questo livello di approfondimento può aiutarti a sviluppare strategie e azioni specifiche per favorire la crescita.
Trasmetti gli insight dei big data a chi è in grado di utilizzarli. Non ci sono dubbi: i Direttori Marketing hanno bisogno degli insight significativi che i big data possono offrire. Ma lo stesso vale anche per i responsabili dei negozi, il personale telefonico dei call center, gli addetti alle vendite e così via. A cosa serve un insight se rimane rimane confinato all'interno della sala riunioni? Meglio condividerlo con chi è in grado di utilizzarlo.
Non cercare di salvare il mondo, almeno all'inizio. Gestire i big data a volte può sembrare un'impresa immane, perciò all'inizio concentrati su alcuni obiettivi chiave. Quali risultati vorresti migliorare? Dopo che avrai risposto a questa domanda, potrai identificare i dati necessari per effettuare la relativa analisi. Una volta completato questo esercizio, potrai passare all'obiettivo successivo. E poi a un altro ancora.