Il data-driven marketing costruisce piani e strategie a partire dai dati dei consumatori (già acquisiti o potenziali) con cui entra in contatto (o che mira a intercettare). È un particolare approccio – che si regge su premesse tecnologiche e ha importanti implicazioni culturali – adottato in misura crescente da organizzazioni di qualsiasi settore e dimensione: 

  • per realizzare iniziative ad alto livello di personalizzazione
  • per ottenere un più alto livello di engagement con i propri pubblici di riferimento,
  • per massimizzare il ROI

Con il data-driven marketing i dati rappresentano il punto di partenza per realizzare campagne, promozioni e iniziative di diverso genere efficaci e mirate. Proviamo ad approfondire.

 

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L’analisi dei dati: da pratica misteriosa a processo accessibile

Fino a non molto tempo fa il data-driven marketing era ammantato da un’aura di mistero: una sorta di territorio sconosciuto in cui potevano avventurarsi soltanto tecnici dotati di competenze specialistiche. Ed era per questo piuttosto raro. 

Poi il focus delle software house – per lo meno di quelle che supportavano le aziende nel loro tentativo di creare customer experience attuali e rilevanti – si è spostato sull’automazione e sulla semplificazione delle attività delle singole funzioni aziendali (marketing e sales in primis). 

In questo contesto di rinnovata attenzione per i professionisti e i consumatori sono state messe a punto soluzioni specifiche per liberare l’analisi dei dati da inutili timori reverenziali e riconoscerla finalmente come un processo non solo essenziale ma anche accessibile

L’evoluzione ha proceduto nei due sensi

  1. da un lato nuove conoscenze e strumenti hanno consentito di sfruttare la moltitudine di canali digitali per soddisfare le aspettative dei consumatori
  2. dall’altro, partecipando in modo più attivo alla conversazione con il brand, gli utenti-consumatori hanno fornito informazioni utili alla creazione del patrimonio di conoscenze a disposizione del brand stesso

Un marketing basato sui dati, attrezzato per riuscire a destreggiarsi tra media e canali differenti, opera oggi utilizzando l’enorme quantità di informazioni a cui le organizzazioni hanno accesso, informazioni che provengono da una molteplicità di fonti diverse, proprietarie e di terze parti. 

I dati comportamentali, contestuali, psicografici, demografici e geografici e i risultati di misurazioni meno immediate come il grado di soddisfazione del cliente nei confronti di un brand, sono utilizzati per attribuire un significato operativo a ciascuna interazione con il brand e per costruire, a partire da questa interpretazione messaggi, più profilati e significativi.

 

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Gli strumenti per la raccolta dei dati: il ruolo centrale del CRM

I marketer raccolgono i dati in arrivo dai touchpoint virtuali e fisici disseminati lungo il percorso di acquisto e li modellano attraverso strumenti come l’intelligenza artificiale, il machine learning e i software di CRM

In particolare quest’ultimo strumento, il CRM, sembra collocarsi saldamente al centro dell’infrastruttura tecnologica aziendale diventando sempre più cruciale per lo svolgimento del data-driven marketing. I dati del CRM possono infatti essere sfruttati per realizzare comunicazioni personalizzate e customer experience più coinvolgenti. Questo perché il CRM non è un’entità statica, ma si evolve raccogliendo costantemente i dati dei clienti che sono poi analizzati per approfondire le relazioni e migliorare i risultati delle attività di marketing.

Qualsiasi marketer o venditore o addetto al customer care che si rivolga al cliente è enormemente avvantaggiato dalla presenza del CRM nella sua “cassetta degli attrezzi”: può sviluppare la sua comunicazione a partire da una conoscenza più approfondita e articolata del suo interlocutore. E dando per acquisiti i primi stadi della conoscenza è in grado di procedere in modo più rapido per risolvere bisogni specifici. 

Il risultato delle attività di raccolta e di analisi è un quadro dinamico in cui le performance delle risorse impiegate e dei canali presidiati sono monitorate in tempo reale per stabilire quali hanno generato più interazioni e quali hanno offerto il ROI più elevato. L’osservazione di queste metriche è utile a fornire degli insight, grazie ai quali ridefinire in modo tempestivo quella che abbiamo chiamato “creatività datadriven”.

La situazione del cliente a cui i creativi hanno accesso grazie, per l’appunto, a piattaforme come il CRM, è già profilata a un livello un tempo impensabile e risulta quindi più semplice e immediato aprire e mantenere vitale il canale con il consumatore, offrendogli le informazioni di cui ha effettivamente bisogno. È la tendenza apparentemente inarrestabile alla personalizzazione di cui abbiamo parlato spesso in questo blog e che si esprime nella sua forma più evoluta nei video personalizzati.

Ricerche di mercato, campagne di lead, data-telling: il punto di partenza sono i dati

Sono tre le applicazioni del data-marketing che oggi sembrano attirare maggiormente l’attenzione dei brand – perché capaci di impattare concretamente in termini di produttività e margini di fatturato – e meritano sicuramente un discorso a parte. Qui ci limitiamo a una breve descrizione, rimandando ad altri nostri articoli il loro approfondimento: ricerca di mercato data-driven; campagne di lead generation data-driven e data-telling.

  • La ricerca di mercato data-driven fornisce a imprenditori, manager e marketer un’istantanea delle abitudini di acquisto dei loro clienti. Riconoscere le tendenze di acquisto aiuta l’azienda a impostare la sua strategia di marketing e contribuisce alla progettazione di quelle iniziative di comunicazione e advertising che mirano a ottenere un aumento delle conversioni e delle vendite. Questo particolare approccio della ricerca di mercato prevede la raccolta, la selezione, l’organizzazione e l’interpretazione dei dati dei consumatori: dalle informazioni personali come età, data di nascita, stato civile e livelli di reddito a informazioni qualitative più complesse come feedback e aspettative, comportamenti di consumo, preferenze, pattern di navigazione dei differenti touchpoint.
  • Le campagne di lead generation basate sui dati usano le informazioni che provengono dalle attività di vendita e di marketing – e dai diversi punti di contatto tra brand e consumatore lungo tutto il funnel – concentrandosi non tanto sulla quantità fine a se stessa quanto sulla qualità dei lead.
  • Il Data-telling rappresenta uno degli esiti più recenti prodotti dalla trasformazione digitale applicata allo storytelling. La digitalizzazione di massa ha infatti determinato un ripensamento radicale dei diversi formati creativi (per esempio i contenuti video), intervenendo praticamente in ogni fase del costumer journey. Il data storytelling (o data-telling) è la tecnica di ingaggio e coinvolgimento in cui il “narratore” (in questo caso il brand) ha la possibilità di disporre di nuove risorse per la creazione delle storie in cui far agire consumatori e clienti. Il data-telling rappresenta una sorta di potenziamento dello storytelling: il racconto assume nuove dimensioni, più “digitalizzate” mediante l’uso di informazioni che provengono dai dati (dati strutturati, come nel caso di un gestionale CRM e non strutturati, come per esempio il monitoraggio delle conversazioni online). La chiave di volta è, ancora, l’esperienza del cliente, traguardo e punto di partenza al tempo stesso di un circolo virtuoso alimentato dai sistemi di elaborazione e gestione dei dati.

 

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I vantaggi del data-driven marketing: obiettivi e benefici

Il data-driven marketing è soprattutto una metodologia, che si serve dell’innovazione tecnologica per generare sempre nuove opportunità di miglioramento dell’esperienza del cliente. 

Lato azienda, il data-driven marketing nasce per offrire un supporto concreto nel raggiungere tre obiettivi fondamentali: 

  • accorciare e rendere più fluido il percorso di acquisto del cliente
  • aumentare il livello di soddisfazione del cliente
  • ottenere ROI più elevati

Grazie ad analisi dei dati sofisticate gli esperti di marketing possono utilizzare profili di consumo più articolati per personalizzare le esperienze dei clienti e creare e rafforzare un vincolo di fiducia tra azienda e consumatore

I benefici sono molteplici e per descriverli nel dettaglio servirebbe una più lunga e approfondita trattazione. Qui di seguito abbiamo provato a sintetizzarli. 

1. Ottimizzazione dell’allocazione del budget

Gli strumenti analitici utilizzati nel data-driven marketing consentono ai professionisti del settore di identificare con maggiore sicurezza le quote del budget a loro disposizione da destinare alle singole azioni (campagne, ricerche di mercato, creatività, promozione, ecc.), sulla base di una valutazione dell’impatto atteso (o desiderato) rispetto alle diverse fasi del journey.

Per esempio: i professionisti del marketing possono vedere se e in quale misura annunci e campagne attirano potenziali clienti. A quel punto sono in condizione di prendere le decisioni più appropriate per ottimizzare la spesa (per esempio agendo sull’awareness oppure mobilitandosi per ottenere un numero più elevato di conversioni). In altre parole: grazie al data-driven marketing le aziende hanno maggiori probabilità di allocare correttamente il budget osservando in tempo reale quali iniziative riescono a “muovere” i potenziali clienti e i clienti esistenti lungo il funnel di acquisto.

2. Creazione di copy e contenuti più pertinenti

Ancora oggi sembrano esistere degli ostacoli all’allineamento della creatività rispetto alle aspettative del target:

  • Il contenuto dei blog è aumentato dell’800% negli ultimi anni, ma la condivisione sui social è diminuita di quasi il 90%. Sembrerebbe dunque esistere una disconnessione tra ciò che i marchi comunicano e ciò che gli utenti vorrebbero leggere, ascoltare, vedere (fonte: Marketing Platform).
  • Il 74% dei consumatori è infastidito dagli annunci dei brand che percepiscono come irrilevanti e invasivi (fonte: Adverity).

Fornire il contenuto giusto al momento giusto, intercettando gli interessi personali e declinando nel modo corretto il messaggio rispetto ai diversi media e canali, è essenziale per entrare in contatto con i consumatori e creare valore per ciascuno di loro. Da questo punto di vista il data-driven marketing offre le soluzioni più efficaci per creare copy e contenuti pertinenti: presenta in modo immediato informazioni dettagliate sulla creatività con cui il pubblico di destinazione preferisce interagire (tipologia dei contenuti, canali di distribuzione, modalità di fruizione). 

3. Miglioramento del processo decisionale

Secondo l’opinione di 2 marketer su 3 l’adozione di un approccio al marketing basato sui dati piuttosto che sull’istinto o su un generico talento consente di prendere decisioni più informate (fonte: Adverity). L’analisi dei dati permette dunque di effettuare una scelta a partire dall’osservazione di casi d’uso del mondo reale anziché affidandosi ad elementi teorici. Questa, tuttavia, è solo una parte della storia: l’elemento umano – l’esperienza, la perspicacia (il “fiuto” potremmo dire), la conoscenza del contesto, l’empatia – continua ad essere fondamentale anche nel caso di un approccio data-driven. La decisione di acquisto del consumatore è infatti molto spesso influenzata, se non proprio guidata, da considerazioni emotive. 

I marketer devono valutare i dati tenendo conto allo stesso tempo degli aspetti razionali ed emotivi che determinano le scelte del consumatore, per garantire che siano bilanciati correttamente all’interno delle campagne. Le analisi dei dati costituiscono in questo senso una sorta di corrispettivo oggettivo di un processo decisionale che deve prendere in considerazione anche la psicologia dei consumatori (per definizione mai completamente conoscibile), così da riuscire a sviluppare contenuti che siano in grado di risuonare con il pubblico. 

Come cambia il data-driven marketing: le sfide per l’immediato futuro

Tra marzo e agosto 2020, un consumatore su cinque ha cambiato brand e sette consumatori su dieci hanno sperimentato nuovi canali di acquisto digitale (fonte: McKinsey).

La digitalizzazione nei settori della vendita al dettaglio ha subito un’incredibile accelerazione: un balzo in avanti di dieci anni nel giro di pochi mesi. Di conseguenza, il flusso di dati è cresciuto esponenzialmente e i brand si sono trovati di fronte non tanto all’esigenza di dotarsi di strumenti e metodologie di data-driven marketing – un approccio la cui utilità è ormai pienamente riconosciuta – ma all’esigenza di aggiornare una modellazione dei dati ormai divenuta obsoleta che non sembra più in grado di catturare i cambiamenti con la granularità e la velocità necessarie.

Il data-driven marketing usa modelli che sono addestrati a riconoscere e trarre inferenze dai comportamenti dei consumatori. Nella “nuova normalità” del dopo pandemia questi stessi comportamenti sono diventati più difficili da leggere e da categorizzare, si sono fatti ancora più sfuggenti, suscettibili di deviazioni da schemi che fino a quel momento avevano assunto una forma ricorrente. Di fronte a una situazione in cui dati e modelli storici falliscono nel fornire una base per analisi predittive accurate, molti esperti di marketing hanno scelto la via già battuta: sono tornati indietro, a comunicazioni e promozioni di massa.

Il data-driven marketing offre una prospettiva completamente diversa: affinando strumenti che già esistono – algoritmi più potenti e flessibili perché allenati su set di dati selezionati – le aziende possono progettare strategie più precise e accurate così da favorire l’acquisizione significativa di clienti anche di fronte a eventi imprevedibili. Per riuscire a stare al passo con esigenze e aspettative mutevoli e per anticipare i cambiamenti nel comportamento dei clienti i brand devono impegnarsi ad aggiornare il modo in cui gestiscono i dati: dall’acquisizione di nuovi tipi di informazioni (spesso non strutturate e complesse) alla riqualificazione degli algoritmi.

Le aziende non possono più fare a meno del data-driven marketing perché è a oggi l’unico approccio in grado di evolvere contestualmente ai cambiamenti delle abitudini e dei percorsi di consumo (talvolta precedendo e producendo quegli stessi cambiamenti).

Più gli esperti di marketing comprendono il percorso del cliente, maggiori sono le loro possibilità di sviluppare i messaggi più adatti, e di incontrare i consumatori al momento giusto e dove preferiscono.