Data Driven Marketing: cos’è, approccio e vantaggi per le aziende

DIGITAL MARKETING

Il Data Driven Marketing è una modalità di lavoro che utilizza i dati raccolti grazie alle tecnologie di elaborazione delle informazioni col fine di comprendere i bisogni dei customer, analizzare le loro esigenze ed offrire esperienze personalizzate.

Permette alle aziende di migliorare la comunicazione del loro marchio attraverso dati/informazioni ottenuti dai clienti.

In particolare, queste informazioni non solo permettono all’azienda di scoprire possibilità per guadagnare clienti più velocemente e creare esperienze personalizzate per loro, ma anche d’incrementare il ROI (ovvero il tuo Ritorno sull’Investimento).

Considerando, quindi, il legame dei principi di marketing tradizionali con le risorse del digital marketing messe a disposizione al giorno d’oggi, il Data Driven Marketing è una strategia da utilizzare per sviluppare un piano d’azione ad hoc per intercettare il proprio target e convertirlo in nuovi clienti.

Tramite i “data” è possibile ottenere diversi vantaggi. Ad esempio, può utilizzare il metodo del CRM (ovvero Customer Relationship Management, o la gestione dei rapporti con i clienti) per far sì che il marketer possa prevedere ancor di più il comportamento dei futuri clienti.

Quindi, i “data” o informazioni nel marketing digitale in un’azienda o qualsiasi attività, danno la possibilità di realizzare e mantenere un rapporto con i futuri potenziali clienti e target.

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Come trarre vantaggio dal Data Driven Marketing

Oggi tutte le attività commerciali possono fare Data Driven Marketing. Grazie a software sempre più semplici da utilizzare ed economici, è possibile ottenere molte informazioni utili. Ad esempio, si può controllare chi sta visitando il tuo sito web, individuare da dove proviene e creare nuove opportunità per convertire i dati in concreti risultati. 

I principali vantaggi del Marketing guidato dai dati sono:

1. se si utilizzano le varie categorie di dati relativi ai clienti effettuate dai diversi tool di analisi digitali, si possono creare messaggi mirati e pianificare strategie di marketing efficaci, indirizzate a buyers già interessati ad uno specifico servizio o prodotto. Il Data Driven Marketing punta specificamente ai buyers “attivi”, cioè con un’elevata efficienza di conversion rate;
2. potrai scoprire i migliori canali digitali: con le informazioni non solo saprai di più sulle preferenze del tuo target ma sarai anche capace di cercare i miglior canali per comunicare con loro. Ad esempio, finora per promuovere i messaggi pubblicitari veniva utilizzato il social Facebook invece al giorno d’oggi è preferito Instagram e in un futuro forse qualche altro social;
3. attraverso l’analisi delle informazioni potrai essere in linea con le preferenze dei customer e così posizionare i tuoi messaggi nei migliori canali di promozione;
4. ogni utente vuole vivere un’esperienza personalizzata per le sue esigenze, quindi i marketer per coinvolgere i clienti devono cambiare la loro strategia verso un marketing personalizzato; questo è possibile solamente tramite lo studio dei dati. Inizialmente i dati ti mostreranno un target di riferimento, in un secondo momento i “soft data” ti consentiranno di arricchire la comunicazione tra il brand e il cliente.

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Cosa significa approccio Data Driven Marketing

Avere un approccio Data Driven Marketing significa mettere in atto strategie supportate dalla cultura dei dati. Recuperare, analizzare e comprendere le informazioni è vantaggioso in più ambiti aziendali, dai processi produttivi alle capacità, il marketing è il primo punto da cui partire. Il marketing ha sempre avuto due obiettivi principali:

• individuare le esigenze e necessità dell’utente;
• procurare al cliente ciò che desidera acquistare.

Sia il marketing tradizionale che quello digitale permettono di acquisire una comprensione del target di riferimento, individuare e provvedere alle esigenze dei clienti, programmare strategie che potevano permettere di risolvere tali esigenze e studiare il mercato, facendo delle ipotesi sul target di riferimento. Tuttavia, prima del progresso avuto in campo digitale, le aziende sprecavano tempo e risorse per creare e mettere in atto strategie, fino a che non veniva trovata quella adatta a realizzare i loro obiettivi di business.

Soluzioni per realizzare una strategia Data Driven Marketing

Una volta capito a cosa serve il Data Driven Marketing, potrebbe sorgere una domanda: per creare una strategia valida quali dati servono?

Come prima cosa bisogna guardare e comprendere processi e comportamenti e trovare la modalità migliore per misurarli e quantificarli, trovando ciò che è importante per l’azienda. Ad esempio: quanti utenti, l’acquisto medio, quante operazioni effettuate dagli utenti sul sito.

Quando avrai trovato i dati utili, devi raccoglierli, analizzarli e proteggerli servendoti di una Data Strategy. Quindi, per realizzare una strategia di Data Driven Marketing, bisogna considerare alcuni elementi e passaggi che possono essere d’aiuto prima di iniziare il percorso. Te li descrivo qui di seguito.

1) Fissa solidi obiettivi

Nel marketing digitale, prima di iniziare il tuo percorso per creare una strategia vincente, fissa dei precisi obiettivi così da realizzare un piano su misura su come raggiungerli con buoni risultati finali.

2) Raccogli e analizza i dati

Dopo aver fissato gli obiettivi da raggiungere per la tua azienda, devi identificare quali informazioni devi raccogliere sui tuoi clienti. Come farlo? Come primo passo devi analizzare gli obiettivi, in seguito prendi in considerazione quali informazioni potranno essere utili per la tua marketing strategy.

Successivamente, comprendi quali tool siano migliori per raccogliere i dati necessari per la tua attività. Qui posso elencartene qualcuno:

• Google Analytics
• Clicky
• Facebook Business Manager
• Google Tag Manager
• Hotjar.

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3) Ordina i dati

Arrivati a questo punto, devi compiere due passaggi:

1. decidere su che software di dati elaborare le informazioni raccolte da diversi canali web, come il sito;
2. organizzare i dati.

4) Crea un team

Un obiettivo aziendale può essere: creare un team che ti possa aiutare a raccogliere, analizzare e agire sui dati. Nel momento in cui si utilizzano i dati, bisogna avere una squadra con determinate competenze tecniche. Quindi, crea un team esperto che controllerà il processo di analisi delle informazioni raccolte.

5) Valuta e traccia l’avanzamento

Attraverso il Data Driven Marketing è possibile valutare in maniera costante i risultati delle campagne di marketing. In questo modo i marketer possono imparare ciò che più o meno è utile, al fine di ottimizzarlo e testarlo di nuovo. In tal modo il team marketing saprà di rivolgersi al giusto target e fornire esperienze personalizzate per le sue esigenze.

Conclusione e consulenza gratuita

Per concludere, tramite il Data Driven Marketing è possibile migliorare l’esperienza utente, così da creare una strategia avvincente per qualsiasi tipo di organizzazione. Attraverso la raccolta delle varie informazioni è possibile ricavare anche diversi benefici, come:

• conoscere il proprio target di riferimento e quindi rivolgersi ai giusti utenti;
• migliorare i messaggi di content marketing e gli annunci pubblicitari. In particolare, i messaggi pubblicitari potranno;
• mostrati a quegli utenti per i quali la tua offerta potrebbe essere rilevante, adottando un piano d’azione personalizzato.

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Prima stesura a cura di G. Pisanu

Data Management: cos’è, come funziona e 4 piattaforme utili

DIGITAL MARKETING

Conosci il significato di Data Management? Si tratta di servizi di gestione dei dati con i quali le aziende, attraverso una propria strategia, riescono a semplificare il lavoro.

Negli ultimi anni si stanno sviluppando sempre più processi e servizi “data driven” per le aziende. Oggi il dato è la chiave e il patrimonio di diverse organizzazioni. Risulta quindi chiaro come sia diventato strategico, se non fondamentale, progettare lo sviluppo di programmi e procedure per il controllo, la protezione e la valorizzazione delle informazioni.

Abbiamo a disposizione un mare magnum di informazioni che, se non sono selezionate accuratamente e interpretate correttamente, possono risultare inutili. In questo articolo ti spiegherò, quindi:

• cosa si intende per gestione di dati
• quali benefici garantisce
• chi utilizza il Data Management e perché
• come realizzare un efficace processo di gestione delle informazioni.

Se sei interessato all’universo del dato, il Corso Web Analytics Specialist ti fornirà le competenze per diventare un professionista nell’analisi dei dati web per dare alle imprese informazioni utili a implementare strategie di marketing efficaci.

Cos’è il Data Management

La definizione di Data Management è letteralmente, traducendo dall’inglese, gestione di dati. È la pratica di raggruppare, preservare e impiegare le informazioni in modo sicuro, efficiente ed economico.

Il dato è un bene immateriale da cui le organizzazioni possono trarre vantaggio e valore. In un mondo popolato di dati, è di fondamentale importanza che tutti coloro che maneggiano queste informazioni possano utilizzarle in modo corretto, in linea con policy e regolamenti. I sistemi di Data Management sono creati per questi scopi; consentono non solo la protezione del dato, il vero capitale aziendale, ma anche la sua gestione, fondamentale per trarne benefici.

Obiettivo del Data Management è quindi ottimizzare l’uso dei dati personali e aziendali entro i limiti della politica e della regolamentazione, in modo che si possano prendere decisioni e intraprendere azioni efficaci per l’organizzazione.

Generalizzando, si può parlare di una vera e propria Data Strategy ovvero l’insieme di procedure, processi e policies utili per gestire utenti, amministratori, sistemi operativi, piattaforme e software, ovvero i “nodi” della rete attraverso cui viaggiano le informazioni.

Per chi è utile gestire i dati

Il Data Management oggi è alla base dei processi di quasi tutte le aziende e organizzazioni, specialmente quelle più strutturate.

Raccolta, collocazione e analisi dei dati sono imprescindibili per il successo e la crescita aziendali. I settori per i quali la gestione delle informazioni è molto importante sono:

• il settore sanitario, per il quale sono fondamentali il rispetto delle normative in materia di privacy e la possibilità di condividere informazioni sensibili provenienti da più fonti e piattaforme;
• il settore bancario, per il quale la protezione dei dati e l’affidabilità sono requisiti imprescindibili;
• la Pubblica Amministrazione per la quale è vitale proteggere dalle frodi i dati di cittadini e contribuenti;
• retail, PMI (Piccole e Medie Imprese) e manifatturiero che fondano le loro attività sull’analisi dei risultati di business.

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Vantaggi del Data Management system

Grazie ai sistemi di gestione dei dati è possibile valorizzare questo asset come elemento determinante per il raggiungimento degli obbiettivi aziendali. Una data governance strutturata porta a molteplici vantaggi quali:

• identificazione, monitoraggio e previsione di rischi per la sicurezza (privacy, perdita e furto di informazioni, compliance normativa)
• riduzione di costi grazie alla gestione dei dati in scala
• riduzione di errori grazie all’affidabilità dei dati
• migliore produttività grazie all’accesso rapido alle informazioni 
• risparmio di risorse grazie all’automazione
• supporto alle decisioni di business grazie alle analisi predittive e accurate.

Quindi, il Data Management è molto importante e può davvero permettere un vantaggio competitivo. Ad esempio, un efficiente ed aggiornato CRM (Customer Relation Management), ovvero un sistema di organizzazione e gestione dei contatti, consente di identificare i bisogni dei clienti e di adattare e personalizzare la comunicazione migliorando l’engagement e creando fidelizzazione.

Come funziona il Data Management

Oggi non si parla più di semplice gestione dei dati ma di Big Data Management, ovvero dell’amministrazione di grandi masse di dati informatici raccolti velocemente e provenienti da fonti diverse (canali social, siti web, registrazioni audio, videocamere…). Si tratta di fonti preziose di informazioni che le aziende faticano, però, a ordinare e gestire. Proprio per questo sono state create delle piattaforme di Data Management specializzate in:

• integrazione: recuperano diversi tipi di dati e li trasformano per poterli usare
• gestione: archiviano ed elaborano i dati in uno spazio di archiviazione
• analisi: fatte con l’uso di analytics e utilizzando Machine Learning e Intelligenza Artificiale.

Per le organizzazioni è molto importante dotarsi di procedure e piattaforme per l’integrazione continua di dati e informazioni, la loro analisi e l’accesso, monitoraggio e utilizzo. È arrivato quindi il momento di spiegarti in cosa consiste un processo di Data Management.

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Data preparation

La preparazione dei dati è una delle fasi più delicate del processo e consiste nella pulizia, selezione e trasformazione dei dati acquisiti da fonti eterogenee. Cruciale è l’eliminazione di quelli incompleti o non utili all’analisi e la loro trasformazione nel formato idoneo mediante operazioni di riordino, aggregazione ed eliminazione delle caratteristiche indesiderate.

Si tratta della fase più lunga dell’intero processo, fondamentale per trasformare i dati in output pronti per esser analizzati.

Data access

Il cuore del processo di Data Management è l’accesso ai dati, cioè tutte quelle azioni per il recupero delle informazioni da diverse fonti e differenti formati. La logica di accesso alle informazioni deve essere semplice e allo stesso tempo strutturata in modo che si possano ottenere solo le informazioni richieste attraverso specifiche query.

Data quality

Dato che le informazioni pervengono da molteplici fonti, è cruciale che la qualità delle stesse sia certificata. Questo step garantisce che il dato sia accurato e utilizzabile per gli obbiettivi previsti al momento dell’analisi. Con questo passaggio si monitora il dato durante il suo ciclo vitale nel sistema aziendale, dall’accesso al database alla sua integrazione con i dati esistenti fino al suo utilizzo.

Data federation

Quando si parla di federazione di dati, si intende l’integrazione virtuale degli stessi, senza utilizzare spazio fisico: in pratica il database virtuale recupera i dati da più fonti e le converte in un modello comune. Si tratta un’alternativa all’archiviazione fisica dei dati che consente di accorciare i tempi di recupero degli stessi quando da un front-end viene inserita una query di ricerca, come se si cercasse in un’unica fonte.

Data governance

S’intende l’insieme di policy e standard che garantiscono che l’uso dei dati sia efficace e consenta all’organizzazione di raggiungere i suoi obbiettivi, in linea con le strategie e la compliance normativa aziendali. 

La data governance stabilisce chiaramente ruoli e responsabilità, chi può e deve fare cosa, come e in quali situazioni. Pensa alle implicazioni dell’introduzione del GDPR (General Data Protection Regulation), ad esempio, nella gestione dei dati sanitari.

4 Piattaforme di Data Management

Esistono diverse Data Management Platform (DMP), usate per gestire informazioni principalmente a fini di marketing digitale. Queste si possono raggruppare in due macro-gruppi:

• quelle finalizzate all’ottimizzazione degli acquisti di spazi pubblicitari online (Real Time Bidding)
• quelle usate anche per altre attività di marketing e per una gestione del database clienti più “business” oriented.

Tra le principali, ti evidenzio:

Lotame: leader nella gestione dei dati digitali, fornisce informazioni da fonti quali e-mail, siti web, social media, applicazioni mobile, CRM, blog e altro ancora. Destinata a marketer, editori e agenzie digitali, Lotame è ideale per aumentare il coinvolgimento e unificare i tuoi dati. Questo strumento manca di reportistica dal vivo (del pubblico) e a volte si carica lentamente.

Oracle: puoi creare profili ricchi di dati e combinare fonti di informazioni di prima e terze parti, come social, annunci, media e mobile. Ottimo per analizzare i dati dei clienti basati su cookie. L’unico inconveniente di questo strumento è che l’interfaccia non è sempre facile da navigare.

Mapp: ottimo per monitorare le performance delle campagne in tempo reale, ottimizzando la distribuzione dei dati alle piattaforme di marketing e, naturalmente, il collegamento con i clienti. Questo strumento non offre funzionalità multi-utente.

Data Management Zucchetti Group: leader di mercato nelle soluzioni e nei servizi per l’amministrazione e la gestione delle Risorse Umane, in particolare nei settori dell’Industria, Finance, Grande distribuzione e Servizi. È in grado di gestire i processi amministrativi per più di 800 mila dipendenti con sistemi informativi integrati per un’amministrazione del personale efficiente e moderna, a supporto delle decisioni della direzione HR.

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Chi si occupa di Online Data Management

Il complesso sistema di Data Management è implementato e manutenuto da diverse figure professionali, tra cui il Data Manager.

Cosa fa il professionista di Data Management? All’interno di un’organizzazione si occupa di sviluppare e gestire sistemi di dati garantendo l’accesso, l’analisi e l’archiviazione. Sue responsabilità possono essere la gestione delle informazioni in entrata, la manutenzione dei database, la gestione degli utenti, la creazione di procedure ma soprattutto l’analisi dei dati, sulla base della quale saranno prese poi delle decisioni aziendali.

Nei contesti più strutturati esiste la funzione di Business Intelligence che effettua analisi strategiche sui Big Data per orientare decisioni commerciali.

Conclusioni e consulenza gratuita

I dati sono un patrimonio per le aziende e costituiscono un valore ma solo se vengono gestiti. Oggi le organizzazioni ricevono enormi flussi di dati. I processi e le piattaforme di Data Management sono indispensabili per poter pulire, conservare, proteggere e richiamare le informazioni e utilizzarle per massimizzare il vantaggio competitivo che da queste ne consegue.

La gestione di dati consente alle aziende moltissimi vantaggi tra i quali maggior sicurezza, efficienza e accuratezza per prendere decisioni più certe. L’utilizzo d software come i CRM consentono di archiviare i dati e di profilare i clienti. 

Per cogliere a pieno le potenzialità del data management è però necessario che l’azienda definisca delle procedure e dei ruoli con cui ottimizzare l’uso di software come i CRM per l’automazione di processi di marketing.

I dati devono essere certificati e affidabili, i database vanno alimentati e aggiornati costantemente con l’obbiettivo di semplificare e supportare la crescita del business. Il Data Management può essere strategico per tutte le imprese, dalle più piccole alle grandi multinazionali che ne possono ottenere grandi vantaggi. Vuoi sapere come applicarlo alla tua società?

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SECONDA OTTIMIZZAZIONE A CURA DI BARBARA ASTRID OLIVIERI

Event Planner nel settore Helthcare, mi occupo della formazione di personale sanitario. Laureata in Lettere, amo la lettura, il cibo e stare all’aria aperta. La mia ricetta della felicità: amici e famiglia intorno a un tavolo, una passeggiata con mio marito e il mio bassotto. La vita è un viaggio che spesso riserva soprese: non è mai troppo tardi per cambiare il corso della storia.

Data Analytics: cos’è, come funziona e 7 migliori tools

DIGITAL MARKETING

La Data Analytics è la scienza dell’analisi dei dati che ha l’obiettivo di trarre conclusioni attraverso lo studio delle informazioni raccolte.

In questi ultimi anni molte organizzazioni e imprese hanno cambiato il loro approccio e, grazie alla Business Intelligence e decisioni data-driven, la percentuale di investimenti con ritorno ha subito un importante incremento.

Il compito svolto dagli analisti ha permesso di aiutare i manager nella risoluzione dei problemi, avere un occhio sempre aperto sugli interessi dell’utente ed analizzare vantaggi e insidie nascoste.

In questa guida scoprirai definizione e caratteristiche principali, vedrai la differenza tra raw data e data set e comprenderai il complesso funzionamento di gestione e data analysis attraverso le principali tecniche di data management.

Ti darò le informazioni per comprendere in modo semplice un tema assai complesso e, seguendo piccole best practice, potrai capire come pianificare una strategia di analytics aziendale di successo per il tuo business.

Ma vediamo subito quali sono i vantaggi di una data analytics strategy?

• amministra e ottimizza la gestione dei dati;
• migliora la business intelligence grazie ai dati storici;
• fornisce informazioni sui cookie di profilazione;
• aiuta a prendere le decisioni migliori;
• può individuare nuove opportunità grazie all’analisi prescrittiva;
• fornisce rapporti chiari e ottimizza i costi di marketing;
• migliora le tue competenze digitali nel web analytics.

Se vuoi scoprire di più sulla data analytics e il processo di acquisizione e gestione dei dati digitali continua la lettura. Se invece sei alla ricerca di un corso data analyst allora puoi dare un’occhiata al nostro Corso Web Analytics Specialist con Certificazione.

Cos’è la Data Analytics?

La Data Analytics è una disciplina che si occupa di estrarre, gestire e analizzare le informazioni contenute nei dati utilizzando processi di acquisizione predeterminati e funzionali.

Noioso? Non per coloro che ne hanno compreso la funzionalità e la utilizzano nella propria organizzazione.

Da decenni la data science traina l’evoluzione della big data analytics ottenendo risultati stupefacenti nella gestione dei dati. In gran parte, questo è stato possibile grazie al supporto tecnologico e alle enormi potenze di calcolo dei supercomputer nella ricerca e studio dei grandi volumi di dati.

Si sente parlare spesso dei Big Data in relazione a colossi come Google o Facebook ma queste risorse non sono solo un privilegio per pochi.

Data science e data analysis hanno aiutato imprese e aziende a ottenere risultati sorprendenti dalla propria business strategy. Questo grazie a nuove politiche di analytics aziendale, evoluzioni data-driven nei processi decisionali e metodi avanzati di business intelligence.

La Data Analytics aziendale diventa giorno dopo giorno una risorsa sempre più necessaria per riuscire a controllare e incrementare il proprio business.

Data Analytics: cosa fa?

Per capire la Data Analytics cosa fa è sufficiente soffermarsi sui risultati di ricerca, osservare le ricerche correlate consigliate da Google o sugli Insight di Facebook. Basta e avanza per comprenderne la funzionalità e iniziare poi ad immaginare l’enorme potenziale della big data analytics.

È grazie a questi complessi algoritmi che scandagliano continuamente big data e data trend se i risultati nei motori di ricerca risultano coerenti ed esaustivi. È sempre merito loro se oggi si è in grado di capire con esattezza quali utenti attiriamo nel nostro sito web o nei social.

Da dove nascono i grandi volumi di dati?

Ogni azione compiuta all’interno di un sistema tracciato viene registrata e scritta, in forma anonima, sotto forma di raw data dentro strutture in Cloud o Data Center. Il tutto previo consenso dell’utente, s’intende.

Prova ad immaginare la quantità impressionante dei soli cookie di profilazione raccolti durante la navigazione giornaliera di miliardi di utenti. Per analizzare questi grandi volumi di informazioni, i data scientist hanno sviluppato forme avanzate di machine learning in grado di compiere operazioni di big data analytics in autonomia e generare rapporti in tempi brevi.

Se credi che tutto questo possa avvenire solo nel mondo online eccoti subito una domanda: passi mai le tue carte fedeltà quando fai spesa? Ecco come le preziose informazioni su acquisti fisici possono essere immagazzinate e riutilizzate in un processo di analytics aziendale e business intelligence.

Se hai un sito web, un blog o un e-commerce ti interesserà sapere che, con ogni probabilità, qualche dato lo stai raccogliendo anche tu. È infatti impensabile far crescere qualsiasi tipo di business online senza tracciare il comportamento di acquisto dei clienti.

L’utilizzo dei cookie e dei sistemi di tracciamento infatti serve proprio a questo. Se si decodificano le informazioni raccolte con dei software di gestione dei dati, come Google Analytics ad esempio, ecco che si riesce a capire tramite modelli e rapporti la natura del nostro traffico online.

In breve tempo è possibile iniziare a costruire un piano di business intelligence, reperire maggiori informazioni sulle visite, sapere quali sono le pagine più lette, i prodotti più ricercati e quanti utenti navigano o meno tra le pagina web.

In sintesi, acquisire una visione oggettiva della realtà con la Data Analytics aiuta a individuare nuove opportunità, cogliere nuovi data trend e prendere le decisioni in modo consapevole.

Quali sono i 4 tipi di Data Analytics?

Quello della Data Analytics è un mondo davvero ampio, tanto che i suoi processi vengono utilizzati in maniera diversa a seconda dello scopo. Esistono diverse tipologie di Data Analysis che un Data Analyst utilizza per trovare informazioni e rispondere a specifici obiettivi di business. Eccone 4 che approfondirò nei successivi paragrafi:

• Analisi descrittiva;
• Analisi predittiva;
• Analisi prescrittiva;
• Machine learning.

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Perché sviluppare un processo di Data Analytics

La raccolta dati nella Data Analytics, l’analisi e la gestione dei dati costituiscono attività fondamentali per imprese, aziende e professionisti perché permettono di snellire e semplificare processi determinanti per la crescita del business.

Non è un caso se molte organizzazioni puntano ad aumentare la business intelligence con il saggio utilizzo dei big data e del machine learning per ottenere maggiori informazioni strategiche e potenziare la forza di marketing rispetto alla concorrenza.

Analizzando dati e informazioni si può capire come intervenire nella strategia di comunicazione per renderla più efficace, modificare la User Experience per agevolare la navigazione dell’utente, intercettare preferenze e bisogni dei consumatori.

La data analytics può fornire indicazioni in tempo reale sullo stato di salute del business, permette di ottimizzare i budget e aumentare in modo sistemico gli investimenti con ritorno.

Data Analytics: funzionamento e raccolta informazioni

Vediamo subito come funziona la Data Analytics e come si raccolgono le informazioni per iniziare a creare una strategia di business intelligence. In base alle necessità è possibile avvalersi di diverse tecniche di data analysis, dalle più semplici alle più complesse.

Il punto principale su cui lavorare è la progettazione della strategia che sarà il riferimento per lo sviluppo della governance dei dati. Per prima cosa dunque è necessario stabilire gli obiettivi di business e identificare i dati da monitorare.

Nel secondo step occorre stabilire quali metriche e KPI dobbiamo analizzare per determinare l’andamento delle nostre azioni e i risultati che intendiamo raggiungere. Questi saranno gli indicatori principali del data management.

Ora che abbiamo stabilito le linee guida della Data Strategy bisogna pensare a come recuperare i dati e dove archiviarli. Salvo casi eccezionali ci si può affidare a sistemi cloud che registrano i dati grezzi in storage Data Lake e successivamente li definiscono in Data Sets. Grazie ai sistemi cloud i raw data possono essere facilmente accessibili e immediatamente utilizzabili, pronti per essere analizzati.

Esistono numerosi strumenti per eseguire il processo di analisi, in generale si adottano dei data analytics tools che elaborano i dati e li presentano sotto forma di grafici. I software di data visualization sono spesso la scelta migliore e pratica in quanto offrono all’utente un modo agevole di esplorare i dati, creare viste e modelli in data virtualization e customizzare le analisi secondo le esigenze senza rischiare di intaccare i dati master originali.

L’insieme di tutto questo apparato strategico e tattico per la gestione dei dati prende il nome di governance dei dati e, come avrai capito, è una prerogativa essenziale soprattutto quando parliamo di big data analytics.

Categorie di dati

Big data o meno, nella Data Analytics i dati non sono tutti uguali e presentano composizioni e caratteristiche differenti in base alla struttura della categoria di appartenenza. Esistono tre tipologie di dati e possiamo classificarli in:

• dati strutturati;
• dati non strutturati;
• dati semi-strutturati.

Con dati strutturati si parla per lo più di dati storici e costituiscono la categoria più nota e utilizzata anche da chi si affaccia per le prime volte nel mondo della data science. Si tratta di dati organizzati in database relazionali che, attraverso software o tools di analytics aziendale, sono in grado di mostrare con una struttura grafica semplice e intuitiva (data visualization) la situazione attuale e passata dei modelli osservati.

Per dati non strutturati si intendono principalmente i dati grezzi (raw data). Sono informazioni che non dispongono di un modello di dati predefinito e quindi non permettono un accesso diretto. La struttura non ancora processata appare sotto forma di testo e può contenere anche numeri, date e fatti.

I dati semi-strutturati invece, come suggerisce il nome, non sono costituiti in database relazionali ma possiedono comunque una struttura e alcune proprietà organizzative che ne semplificano l’analisi.

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Tipi di Data Analysis

Analisi Descrittiva

L’analisi descrittiva (o descriptive analytics) è la forma più semplice e diffusa di Business Intelligence che attraverso le KPI (key performance indicator) consente di analizzare e comparare dati storici e attuali per comprendere meglio ciò che accade lungo il percorso.

Se si avesse la necessità di capire quanto un sito web o un e-commerce stia crescendo in termini di interesse e traffico in relazione ad un’azione di marketing, questa sarebbe sicuramente il tipo di analisi che in modo facile e rapido potrebbe darti le risposte che cerchi.

Analisi Predittiva

Come suggerisce il nome, l’analisi predittiva, o predictive analytics, torna utile per prevedere i mutamenti futuri sulla base dei dati attuali. Grazie alle alte velocità di elaborazione e algoritmi complessi si possono elaborare modelli, anticipare l’insorgere di problematiche, prepararsi per tempo alle evoluzioni nei sistemi di acquisto e ai cambi di trend.

Pensa, ad esempio, di voler lanciare un prodotto nel mercato, in questo caso ti serviranno delle data analysis specifiche per individuare nuove opportunità, soddisfare le aspettative dei clienti e capire se l’idea può funzionare o meno. Determinando con anticipo vantaggi e insidie è possibile ottimizzare la strategia e prendere le decisioni più efficaci per uscire sul mercato.

Analisi Prescrittiva

La prescriptive analytics o analisi prescrittiva serve a formulare una vera e propria prescrizione e si basa sulla capacità tecnica di formulare le giuste domande e proporre le scelte migliori.

Ecco spiegato in modo semplice come funziona l’analisi prescrittiva. L’AI entra in gioco e grazie all’Intelligenza Artificiale il processo di data analysis diventa elaborato e complesso quel tanto che basta da riuscire a interpretare le informazioni raccolte e formulare delle soluzioni per ottimizzare una situazione, determinare la migliore azione da intraprendere e perfezionare il processo decisionale.

L’esempio pratico lo si trova nei suggerimenti di ottimizzazione proposti dai tools come Google Analytics, Search Console o anche nelle campagne di sponsorizzazione di Google ADS e Facebook. Attraverso l’analisi prescrittiva i sistemi riescono a fornire le indicazioni necessarie al miglioramento delle performance e l’ottimizzazione del budget.

Machine Learning

Il Machine Learning è nato con lo scopo di facilitare e assistere l’intervento umano e ha la capacità di automatizzare il fattore decisionale attraverso un principio di apprendimento e valutazione basata sui dati. L’apprendimento automatico utilizza complessi algoritmi per gestire ed elaborare una mole enorme di dati, costruire modelli, determinare risposte e prendere delle decisioni con una richiesta di intervento umano prossima allo zero.

La sua applicazione più lampante potrebbe riguardare l’auto a guida autonoma. Ma senza dover andare troppo in là, questa tecnologia viene già ampiamente utilizzata nella vita di tutti i giorni.

Piattaforme come Amazon, Netflix, o Spotify, utilizzano la tecnologia Machine Learning per offrire un’esperienza utente sempre più focalizzata sugli interessi e i gusti personali, così come Meta la utilizza per capire quali contenuti fanno al caso nostro e proporli all’interno della feed di Facebook o Instagram.

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Data Analytics Tools e Software

Nel panorama dei Data Analytics tools la scelta è ampia e variegata. Se sei qui probabilmente sarai interessato anche a scoprire quali sono i tools più importanti e diffusi nel web, utili in qualsiasi strategia di Digital Marketing.

Hai letto le best practice per creare una business intelligence strategy, adesso eccoti l’elenco dei 7 software più utilizzati nel settore della Web Analytics:

• Google Analytics;
• Hotjar;
• Hubspot;
• Adobe Analytics;
• Google Trends;
• SEMRush;
• Facebook Insights.

Google Analytics

Nell’ambito del web Google Analytics è sicuramente il più conosciuto, gratuito di base, offre tutte le funzionalità per osservare con esattezza il traffico di un sito web o un’app. Permette di gestire dati storici strutturati, organizzare metriche e dimensioni, impostare obiettivi, conoscere le preferenze degli utenti, monitorare le conversioni e molto altro.

Hotjar

Attraverso il tracciamento del mouse, Hotjar può dirci molto sulla User Experience del nostro sito web. È un tool che osserva il comportamento degli utenti e, oltre a fornirci delle vere e proprie registrazioni video, elabora i dati raccolti sotto forma di mappe colore rivelando i punti di maggiore e minore interesse.

Hubspot

Padre dell’automation marketing, Hubspot è un potente tool CRM di analisi in grado di misurare le prestazioni delle campagne di marketing e tracciare il ciclo di vita del cliente. È il software d’eccellenza per il lead nurturing ed è anche piuttosto oneroso ma sul web si possono trovare molte alternative valide più economiche.

Adobe Analytics

Nell’elenco dei tools professionali non può mancare Adobe Analytics. Si basa su sistema cloud e costituisce una soluzione adatta per integrare ogni canale di marketing attivo in un unico sistema di analisi a 360°.

Adobe Analytics ha ottenuto il miglior punteggio per l’attribuzione multicanale, è ottimo per centralizzare diverse fonti di dati e si concentra sull’apprendimento automatico e sugli algoritmi predittivi per approfondimenti avanzati. Tuttavia, oltre a qualche indiscrezione tecnica, il costo è molto elevato.

Google Trends

Google Trends, strumento perfetto per chiunque sia interessato ai data trend e voglia scoprire in tempo reale quali sono gli argomenti più seguiti e ricercati nel web. Facile e intuitivo, costituisce una risorsa gratuita e immediata per capire la popolarità di una keyword o di un argomento e scoprire i principali interessi degli utenti.

SEMRush

Molti lo conoscono per le sue doti eccezionali in ambito SEO e SEM. SEMRush è un tool molto utile per la ricerca delle keyword ma tra le sue funzionalità non troviamo solo strumenti per le analisi Search Engine Optimization; questo tool si spinge ben oltre consentendo di visualizzare metriche importanti sulla tua presenza online, eseguire analisi di mercato, guardare lo stato dei competitor e scoprire le loro maggiori fonti di traffico.

Per utilizzare tools di data analytics devi conoscere la SEO.
Apprendi le tecniche di un SEO Specialist leggendo la Guida Gratuita

Facebook Insights

Chiunque abbia un profilo business o creator avrà sicuramente avuto a che fare con Facebook Insights. Tool proprietario di casa Meta, detiene tutte le informazioni sull’andamento della nostra attività social.

Dimensioni e metriche sono molto facili da esplorare, può fornire informazioni inestimabili per conoscere meglio il pubblico, capire come aumentare il coinvolgimento degli utenti, e testando differenti tipologie di contenuti determinare cosa funziona e cosa no.

Analisi dei dati: vantaggi per le aziende

Come abbiamo già detto, implementare una strategia di Data Analytics aziendale è funzionale al successo di qualsiasi tipo di business. Raccogliere dati inerenti al prodotto o servizio offerto è utile per esaminare la realtà in maniera oggettiva e svincolata da ogni convinzione puramente personale.

Acquisire questa consapevolezza ci mette nelle condizioni di poter esaminare le informazioni, vedere un problema per tempo e ragionare sulle possibili soluzioni, effettuare test mirati e prendere decisioni basate su risultati concreti e tangibili.

Sono sempre di più le aziende che guardano con interesse ai processi data-driven o business intelligence per ottenere un notevole vantaggio competitivo e aumentare le performance del proprio business.

Un’opportunità non indifferente per chi vorrebbe mettersi in gioco e assicurarsi un posto tra le professioni digitali più richieste dal mercato del lavoro.

Conclusioni e nuove opportunità professionali

L’avanzamento tecnologico dei sistemi di Data Analytics raggiunge ogni giorno livelli sempre più all’avanguardia ma se ti stai chiedendo se attualmente l’automation può sostituire completamente un Data Analyst o un Data Scientist la risposta è no.

Un Web Analyst può godere ancora di quella componente che, per quanto lo sviluppo digitale abbia raggiunto uno stadio avanzato, ogni algoritmo di Artificial Intelligence può solo sognare di raggiungere: l’intuizione e la creatività.

Non sappiamo se e quando questa tecnologia sarà capace di camminare con le proprie gambe, quello che sappiamo è che sempre più aziende stanno pian piano scoprendo le potenzialità e le nuove opportunità della Data Analytics.

Diventare un esperto nel settore della Data Science e Analytics, significa munirsi di un passepartout per il mondo del lavoro e portare a risultati di crescita personale totalmente inaspettati.

Il mondo dei Web Data Analytics è ad un passo da te. Prenota una Consulenza Gratuita e scopri il percorso più adatto a te!

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Growth Marketing: cos’è e come funziona in 4 step

DIGITAL MARKETING

Il termine growth marketing oggi è uno di quelli molto chiacchierati nelle aziende. In generale se ne parla nel mondo del digital marketing quando si vuole aumentare la brand awareness o mettere in atto strategie specifiche per trasformare prospect in clienti fidelizzati.

Questo termine, quindi, da una parte scavalca ma dall’altra mette d’accordo tutte le persone che operano nel marketing online e le spinge in un’unica direzione, quella della crescita e del successo. Sapevi che il growth marketing è sinonimo di growth hacking?

Considera, infatti, che nella sua accezione originaria, il termine hacker ha un significato positivo, vale a dire il fare qualcosa fuori dell’ordinario utilizzando la creatività. Quindi nel marketing è diventato sinonimo di metodo non convenzionale per la crescita aziendale.

A livello collettivo globale, però, il vocabolo viene spesso associato all’attacco pirata a un sistema. Per cui nel tempo dall’utilizzo di hacking si è passati al termine marketing.

Continuando con la lettura, avrai modo di approfondire al meglio l’argomento. In particolare troverai una spiegazione dettagliata su:

• cos’è il growth marketing e come funziona
• la differenza tra growth hacking e marketing tradizionale
• come diventare un esperto di growth marketing.

Per ottenere una costante crescita aziendale è necessario avere competenze imprenditoriali a 360 gradi. Per questo ti consiglio il Digital Scale Up con il quale apprendere come coordinare al meglio tutte le attività di digital marketing per raggiungere gli obiettivi e scalare il tuo business.

Cos’è il growth marketing

Una definizione di growth marketing è quella del suo ideatore Sean Ellis. Il marketer americano, infatti, lo ha definito una rapida sperimentazione in tutto il customer journey per accelerare la crescita di clienti e di fatturato. 

In particolare, Ellis concentra la sua attenzione sull’ insieme strutturato di passaggi che permette di individuare un’opportunità e di trasformarla in successo tramite sperimentazioni rapide e continue.

Questo iter è costituito da 4 elementi.

1. Approccio data driven: lettura, interpretazione e valutazione dei dati al fine di prendere decisioni.
2. Sperimentazione: attraverso test adattare la propria strategia in base ai risultati ottenuti. 
3.  Approccio ciclico continuo: il metodo del growth hacking si ripete in loop in quanto cambiano di volta in volta i dati raccolti, le idee, i test e i risultati finali. 
4. Processo utente-centrico: alla base della raccolta dati e dell’ideazione delle sperimentazioni del processo del growth marketing deve sempre esserci il dialogo con l’utente. È lui che permette di indirizzare al meglio sia lo sviluppo del prodotto che la strategia di marketing. 

In definitiva, attraverso una continua analisi dei dati, è possibile la produzione di idee creative e collaborative finalizzate alla risoluzione di problemi. Inoltre, la sperimentazione deve avvenire lungo l’intero customer journey per garantire una crescita aziendale costante.

Fai il test e valuta se hai le competenze e attitudini giuste per far decollare il tuo business online

Growth marketing vs marketing tradizionale

Il processo del growth marketing mette in costante comunicazione tre aree fondamentali che tradizionalmente vivono in maniera autonoma all’interno di un’azienda: marketing, prodotto e data analysis.

Il filo che li unisce è la sperimentazione tramite la quale si concretizzano le idee ipotizzate in fase creativa. È proprio in questo momento che emergono le differenze tra il marketing tradizionale e il growth hacking. 

Il primo si occupa principalmente di prodotto o lavora in maniera settoriale su obiettivi parziali come, ad esempio, acquisire lead, aumentare visibilità e creare engagement. Sostanzialmente prima analizza il mercato e poi lancia il prodotto.

Il growth marketing, invece, coinvolge l’intero sistema di acquisto e di fidelizzazione del cliente. Quindi studia il mercato, sviluppa il prodotto, lo testa e fa continui aggiustamenti strategici.

In definitiva, tutto quello che viene fatto in ambito di growth hacking riguarda microazioni continue di adattamento della strategia e viene realizzato utilizzando budget ridotti. Ciò non accade invece nel marketing tradizionale che lavora con grossi budget e con azioni che vengono programmate a lungo termine.

Un’altra importante differenza tra le due tipologie di marketing riguarda il funnel di vendita. Il marketing tradizionale tende a concentrarsi nella parte alta del funnel detta TOFU. Il growth marketing, invece, adotta una metodologia full-funnel che lavora su tutte le metriche dell’imbuto.

Quindi è possibile riassumere le differenze tra growth hacking e marketing tradizionale in 5 punti:

1. processo di sperimentazione continua;
2. focus sulla crescita;
3. investimenti misurabili, ripetibili e scalabili;
4. scelta di KPI essenziali e precisi;
5. lavoro sull’intero funnel.

Come funziona il growth marketing 

Alla base del growth marketing c’è un approccio scientifico e sperimentale attraverso cui vengono realizzati tanti piccoli esperimenti economici per capire cosa funziona e cosa no. Il tutto senza mai perdere di vista il prospect e il suo processo di acquisizione.

Secondo Dave McClure, autore dell’acronimo AARRR a definire il funnel di vendita del growth hacking, per avere successo in termini di crescita è necessario concentrarsi proprio sulle 5 metriche.

1. Acquisition: è il momento in cui si spinge sul diffondere il nome di brand creando awareness.
2. Activation: è la fase di trasformazione dei nuovi utenti in attivi attraverso la raccolta dei dati personali tramite iscrizioni a newsletter o altro.
3. Retention: è il momento in cui si tengono attivi i nuovi utenti o i clienti con contatti continui attraverso una strategia di email marketing.
4. Revenue: è la fase della vendita vera propria in cui il potenziale cliente lo diventa a tutti gli effetti.
5. Referral: una volta diventato attivo, il cliente va fidelizzato con iniziative a lui rivolte che però coinvolgono anche altri utenti (es invita un amico, codici promo, passaparola).

Come hai potuto leggere, attraverso questa metodologia si hanno risposte, si descrivono e si misurano con precisi KPI i momenti del passaggio di un utente qualunque a prospect, da cliente attivo a fidelizzato e fan del brand.

Affinché avvenga l’acquisizione finale del cliente, la strategia del growth marketing basata sulla sperimentazione si svolge in quattro passaggi.

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1. Analisi 

È la fase di raccolta delle informazioni e dei dati che servono per avere una immagine completa della situazione. Questi si costituiscono come elementi quantitativi o qualitativi attraverso cui individuare un possibile problema e trarre spunto per un’idea finalizzata al suo superamento.

In questo momento, utile è avere un approccio data driven. Saper raccogliere i dati, leggerli e interpretarli riuscendo a utilizzarli per prendere delle decisioni nuove, può garantire il successo per una growth marketing strategy. Nella fase di raccolta dei dati non vanno mai dimenticati il dialogo con il cliente e l’analisi dei competitor.

2. Ipotesi o Ideazione 

È la fase in cui sulla base dei dati raccolti si fanno delle ipotesi, si lanciano delle idee. Si tratta di un lavoro che non viene mai fatto da un’unica persona ma è il risultato di un lavoro di braistorming di un team che coinvolge oltre al growth hacker anche altre figure come il product manager, il responsabile marketing e il software engeneer.

3. Definizione delle priorità

La prioritizzazione è la fase in cui una volta varate le varie ipotesi, si decide quale potrebbe essere la più indicata da sperimentare e, quindi, quella a cui dare la priorità. La decisione viene presa in base o a una vera e propria attività di brainstorming oppure attraverso un processo standardizzato.

4. Sperimentazione

È la fase fondamentale che permette di non sprecare tempo e denaro. Facendo continui test su obiettivi misurabili e piccoli si evita di pianificare e costruire grandi progetti che magari una volta messi sul mercato danno feedback negativi.

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Come diventare growth marketer 

Se ti stai chiedendo cosa fa il growth marketer è evidente che il suo compito sia quello di gestire tutto il processo di analisi-ideazione-prioritizzazione e sperimentazione. Ma non farti ingannare. Il suo è sempre un lavoro da fare in team.

Per fare questo certamente deve possedere tra le competenze trasversali la multidisciplinarità. Ma fondamentali sono anche caratteristiche come:

• la leadership
• la curiosità
• l’ossessione per la crescita
• la passione per il prodotto.

Quello del growth marketer è un ruolo trasversale. Non esistendo un vero e proprio corso di formazione, tra le sue hard skills non possono mancare:

• una conoscenza approfondita del digital marketing
• una base di data analytics
• fondamenti di product management
• attitudini SEO e di content marketing.

Inoltre, una formazione continua non farà altro che ampliare tutto il background di chi si approccia a diventare un growth marketing specialist.

In conclusione il growth hacker o growth marketer è una figura interna aziendale o un freelance che:

• ha una profilo di competenze a “T”;
• ha un mindset data driven;
• ha un approccio problem solving creativo;
• motiva e coinvolge un team alla continua crescita;
• definisce categoricamente i KPI da seguire;
• controlla il processo analisi-ipotesi-prioritizzazione-test e lo rende un loop continuo.

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Conclusioni

È evidente che in Italia, il growth marketing è ancora qualcosa solo per pochi o che vive mascherato dietro ad altre forme di marketing.

Ma proprio per la sua natura che guarda alla crescita in maniera scientifica, non potrà essere ignorato a lungo. Infatti ha tutte le carte in regola per diventare indispensabile per le aziende in qualsiasi momento della loro vita.

Spesso si tende ad associare il growth marketing alle startup. Ma si può utilizzare questa metodologia di marketing anche per le aziende già con uno storico.

Infatti se si pensa al growth marketing come un mindset che fa del fallimento un elemento chiave per la crescita, è evidente che anche queste imprese diventano terreno fertile per costruire un nuovo successo, con un continuo lavoro di sperimentazione e di tentativi che possono rivelarsi chiavi di crescita o opportunità per un cambiamento.

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