Big Data: come e perché vengono utilizzati nel Digital Marketing

Non è forse capitato anche a te di sentire l’espressione Big Data e non capire esattamente a cosa ci si riferisse?

Big Data analytics, l’importanza dei Big Data, strategia di marketing basata sui Big Data e altri mille termini che inondano sempre più il web.

Secondo una recente analisi condotta dalla società Domo che da 8 anni pubblica il rapporto, “data never sleep”, il quantitativo di dati prodotti al minuto a livello mondiale sta aumentando costantemente.

Nel 2020, sono stati creati o replicati 64,2 Zettabytes di dati, secondo le previsioni si dovrebbe toccare il tetto di 180 Zb nel 2025.

Ma come e perché i dati che ti riguardano vengono usati dagli esperti di marketing?

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Qual è la definizione di Big Data?

Con l’espressione Big Data ci si riferisce a una raccolta di dati  così grandi in volume e così complessi che i software tradizionali non sono in grado di collezionarli, gestirli ed elaborarli in un tempo ragionevole ed è per questo necessario utilizzare software specifici per l’estrazione di valore o conoscenza.

I dati che vengono prodotti sono molteplici. Dai dati degli utenti che si collegano ad un sito web, ad un social network, ad una determinata app, ai dati prodotti da sorgenti quali sensori GPS, IoT, RFID, ai dati legati alle transazioni finanziarie online così via.

L’analisi di una quantità di dati così elevata di dati richiede non solo competenze specifiche ma, soprattutto, tecnologie avanzate in grado di supportare file di dimensioni così grandi utili per estrarre informazioni utili e riutilizzabili.

I Big Data, come molti erroneamente possono pensare, non interessano solo il settore IT.

Sono necessari e utili nei business più disparati: settore automobilistico, medicina, commercio, astronomia, biologia, farmaceutica, finanza, gaming etc.

Nessun settore in cui esiste marketing e può ritenersi indenne alla rivoluzione Big Data.

Quali sono le caratteristiche dei Big Data?

I dati possono essere distinti in dati:

• dati strutturati, ovvero dati predefiniti e formattati in una struttura rigida prima di essere archiviati. Ne sono un esempio i dati che inseriamo in campi definito con precisione, indirizzi, numeri di carte di credito.
• dati destrutturati, ovvero dati archiviati nel loro formato nativo come ad esempio mail, post sui social media, chat.

Le caratteristiche dei big data possono essere racchiuse nel cosiddetto schema delle 3V:

• Volume: la dimensione dei Big Data varia tra i terabyte e i petabyte;
• Varietà: i dati provengono da tipologie di sorgenti fortemente disparate e si presentano in diversi formati;
• Velocità: i dati devono essere raccolti attraverso attività di web scraping, salvati, elaborati e analizzati a scadenze molto brevi, solitamente in tempo reale.

Scopri cosa fa un professionista dei Big Data

Da quali sorgenti vengono raccolti i Big Data?

Prima di scoprire come i Big Data possono essere utili alla tua azienda, bisogna aver chiara la provenienza di questi dati. Segue un elenco delle principali fonti di questa mole infinita di dati.

Streaming Data

Questo fenomeno, conosciuto anche come Internet of Things (IoT), è l’insieme dei dati che raggiungono i sistemi IT da una rete di dispositivi collegati. Le aziende possono raccogliere questo tipo di dati e decidere quali analizzare subito e quali invece conservare poiché richiedono analisi successive.

Social Media Data

I dati provenienti dalle interazioni sui social network risultano sempre più interessanti, in particolar modo per il marketing, l’area vendite e il supporto clienti.

Facebook, con il suo 2.85 miliardi di iscritti, può addirittura capire quando una storia d’amore è arrivata a un punto critico.

Sulla base degli aggiornamenti di stato delle bacheche, l’azienda può fare una previsione sulla possibilità che il rapporto in questione sia destinato a durare o meno con una precisione inquietante.

Per non parlare di Twitter, piattaforma in cui ogni 60 secondi vengono pubblicati circa 350 mila tweet e che ha sviluppato una API (Application Program Interface) che consente a terze parti di accedere a ognuno di questi essendo, per impostazione, tutti pubblici.

Si tratta di dati non strutturati, che riescono a far interpretare le emozioni contenute nelle informazioni testuali, aiutando i decisori (aziendali e politici) a capire il gusto, il pensiero e le preferenze dell’opinione pubblica.

Fonti pubbliche disponibili

Un’ulteriore grande mole di dati proviene da fonti dette open data.

Gli Open Data sono dati pubblici raccolti nell’ambito delle PA, essi devono essere disponibili, riutilizzabili, e vengono messi a disposizione della comunità.

Alcuni esempi sono dati.gov.it, datiOpen.it, data.gov o European Union Open Data Portal.

Motori di ricerca

Il motore di ricerca Google  ha una conoscenza di ciò che ricerchiamo on line impressionante. Per tale ragione Google è in grado di riconoscere le nostre generalità, di profilarci in base alle nostre modalità e preferenze di navigazione per proporci pubblicità assolutamente mirate, personalizzandole su misura.

Altre fonti

Ma non sono solo Google, Facebook o Twitter a tracciare qualsiasi nostra azione digitale: anche Bing, per Yahoo, Amazon e qualsiasi Internet Provider che in ogni momento conosce le pagine che visitiamo (anche quando crediamo di farlo in modalità nascosta).

I Big Data vengono raccolti anche quando, banalmente, si una striscia una carta fedeltà, viene ricevuta una telefonata da un call center e anche grazie a tutto il traffico di opinioni e di pensieri che transita dai vari sistemi di CRM (Customer Relationship Management), sistema che gestisce in modo efficace la relazione clienti attuali e potenziali.

Come possiamo usare i Big Data per perfezionare le strategie di digital marketing?

Qual è l’unica cosa che tutti i marketer digitali devono sapere?

Che avere dati completi e accurati è essenziale per prendere decisioni di marketing efficaci.

Qui di seguito possiamo vedere in cosa esattamente i Big Data possono essere utilizzati nel Digital marketing.

Trovare le giuste parole chiave

Usare le parole chiave giuste è essenziale quando impostiamo una campagna su Google Ads o sui social network, quando scriviamo una pagina di un blog o un articolo.

L’uso di Big Data può aiutare a identificare cosa i potenziali clienti cercano sul web se cercano un determinato prodotto o servizio oppure con quali parole chiave sono arrivati a trovare il nostro sito web.

Analizzando queste informazioni potremmo scoprire nuove parole chiave correlate (parole connesse semanticamente alla keyword principale che abbiamo inserito nella query di ricerca) per concentrarci su quelle che guidano la maggior parte del traffico.

Quindi quando ci accingeremo ad avviare una campagna o a individuare le keyword giuste da inserire nel nostro sito, attuando una keyword strategy , potremo focalizzarci su quelle parole che più vengono utilizzate dagli utenti per trovare proprio quel prodotto/servizio che noi vogliamo proporre.

A tale proposito risultano molto utili tool come Semrush e Ubersuggest.

Definire i nostri target di consumatori

Ogni giorno vengono offerti agli utenti di Internet milioni di annunci display (banner pubblicitari con immagini, testi, gif o video).

Le campagne definite Display possono essere effettuate o attraverso l’affiliate marketing oppure attraverso l’utilizzo del Programatic Advertising. In quest’ultimo caso campagne pubblicitarie possono essere indirizzate soltanto ai clienti che hanno maggiori probabilità di essere interessati a quell’articolo/servizio proposto nel Banner.

Come può verificarsi tutto ciò?

Semplice! Grazie all’utilizzo dei Big Data di cui si servono i sistemi dedicati a questo tipo di strategie digitali che si avvalgono di apposite piattaforme definite Data Management Platform (DMP).

Migliorare la navigabilità del nostro sito

Ad esempio Google Analytics permette di capire come le persone arrivino sul nostro sito, quante e quali pagine visitino e da quale pagina la navigazione sia abbandonata.

Esiste anche un altro strumento in grado di renderci informazioni utili su quello che gli utenti fanno una volta fatto arrivati su una pagina del nostro sito: si tratta delle mappe di calore.

Le heat maps sono una rappresentazione grafica di dati rappresentati attraverso i colori e, nel caso specifico del web, servono a capire come si muovono gli utenti sul vostro sito web, dove si concentrano i clic, e consentono di registrare intere sessioni di navigazione in video.

Uno dei tool online che può permetterti di fare questa analisi è Hotjar.

Attuare strategie di Retargeting

I Big Data permettono di raccogliere le informazioni che riguardano i visitatori del nostro , permettono di conoscere quali prodotti sono di suo maggiore interesse e magari se l’utente era in procinto di concludere una transazione ma non ha portato a termine l’acquisto.

In questo caso entra in gioco il Retargeting detto anche Il Remarketing ossia una tecnologia basata sui cookie, che utilizza un semplice codice Javascript anonimo per “seguire” il pubblico. Quando i visitatori tracciati da questo cookie navigano sul web, il cookie permette al tuo fornitore di remarketing di pubblicare annunci solo a questi determinati acquirenti che sono stati sul nostro sito e non hanno completato l’acquisto.

Il Retargeting è molto efficace perché concentra i tuoi investimenti pubblicitari su persone che hanno già familiarità con il tuo marchio e di recente hanno dimostrato interesse.

Migliorare il contenuto del sito web

Sapere a cosa è interessato un cliente o cosa apprezza, significa che non solo puoi creare un web design migliore o più marketing via email personalizzato, ma anche creare contenuti che continuino a fornire soluzioni migliori. Il contenuto può servire come un punto di contatto iniziale che incanala i consumatori verso un’azione desiderata. Utilizzando i dati, puoi scoprire informazioni chiave sul comportamento dei clienti che ti aiutano a creare contenuti di qualità e ad aumentare il coinvolgimento del pubblico.

 Scegliere i giusti canali di marketing

I potenziali clienti acquistano in modo diverso quando si trovano su un dispositivo mobile anziché su un desktop. L’analisi dei dati degli utenti mobili contribuirà a perfezionare il processo di acquisizione dei clienti e ad aumentare le conversioni dei clienti mobili. La mobile strategy permette di fare ciò, attrarre e coinvolgere i potenziale clienti da smartphone, iPad, tablet, smartwatch e altri dispositivi del genere.

Ricercare di nuovi clienti

I Big Data possono aiutarti a trovare nuovi segmenti di pubblico e determinare quali gruppi sono più propensi ad acquistare. Quando valuti nuovi potenziali pubblici, è importante conoscere le loro intenzioni. L’utilizzo di strumenti come Quantcast può aiutare gli imprenditori a trovare un pubblico di riferimento rilevante e a far crescere quella risorsa per creare una base di clienti più ampia.

Monitorare campagne online

Il monitoraggio costante dei risultati della campagna permetterà di verificare se modificare alcuni parametri della campagna oppure, fermarla o potenziarla. ad esempio sempre grazie a Google Analytics possiamo vedere quale, tra le nostre campagne, risulta essere la più performante e su quale canale per non farci sprecare budget preziosi.

Realizzare campagne marketing automatiche

I Software di Marketing Automation permettono di creare Campagne Multicanale personalizzate. Questo significa che ad un specifico gruppo di utenti vengono inviate, in modo automatico, una serie di comunicazioni con cadenza e contenuto personalizzato a seconda delle azioni compiute e degli scenari preimpostati definiti workflow. È il classico esempio della mail che tutti noi abbiamo ricevuto almeno una volta nella vita con un buono sconto nel giorno del nostro compleanno.

Esempi di utilizzo dei Big Data nelle strategie di marketing

In ambito Digital Marketing, l’uso dei Big Data è essenziale nella costruzione dei così detti metodi di raccomandazione.

Netflix e Amazon utilizzano costantemente i big data per fare proposte di acquisto sulla base più pertinenti agli interessi di un determinato cliente. 

Netflix svolge un lavoro eccezionale fornendo ai visitatori consigli personalizzati in base ai film e ai programmi che hanno guardato.

Amazon utilizza tutti i dati provenienti dalla navigazione di quell’utente, dai suoi precedenti acquisti, dai prodotti valutati o ricercati per poi suggerire i prodotti più adatti a quel determinato cliente, quelli che solleticano la sua curiosità e lo spingono a comprare..

Appartenenti ai Big Data sono gli algoritmi che riescono a predire se una shopper donna è incinta, tracciando le sue ricerche sul Web e gli oggetti acquisiti in precedenza. Una volta individuato il particolare stato, a quella stessa utente si offrono offerte speciali e coupon su prodotti inerenti al proprio stato.

Con l’aiuto dei Big Data, le stesse società emettitrici di carte di credito hanno individuato delle associazioni pressoché assurde per valutare il rischio finanziario di una persona. Secondo alcune ricerche di data mining viene dimostrato che le persone che sono usuali acquistare i feltrini per i mobili rappresentano i clienti migliori per gli istituti di credito, perché più attenti a restituire le somme dovute nei tempi giusti.

Anche per i retailer i Big Data possono essere uno strumento prezioso. Si stima che i retailer che fanno uso dei Big Data possono aumentare i propri margini fino al 60%. In che modo? Analizzando i comportamenti di acquisto, ovvero lo scontrino associato alla carta fedeltà e alle varie interazioni con le promozioni, gli annunci, l’e-mail marketing, le eventuali newsletter che si ricevono periodicamente. Tutto questo rappresenta una montagna di informazioni da collezionare e da analizzare per definire un’offerta sempre più a misura di cliente.

Praticamente capiamo come ogni attività di Digital Marketing non sarebbe implementabile senza l’utilizzo dei famigerati Big Data. Nonostante ancora oggi ci sia resistenza da parte degli utenti che navigano il web a loggarsi online, ad accettare cookie e a tollerare l’idea che siamo costantemente monitorati  in tutto ciò che facciamo sul web.

Tutti dovremmo però tenere a mente che tutto ciò che è memorizzato sul web a nostro riguardo è totalmente anonimo. Nessuno saprà mai che Stefano ha acquistato una maglietta Adidas il 2 Giugno. Stefano sarà semplicemente un utente di sesso maschile, con una certa età e proveniente da una determinata parte del mondo identificato da un numero, tra altri miliardi.

In secondo luogo bisogna ricordare che negando il consenso ai cookie di profilazione, la navigazione non sarà esente da pubblicità, significa invece che video e banner che ci verranno mostrati non terranno conto degli interessi bensì saranno casuali.

Quindi, pubblicità per pubblicità, lasciamo fare il loro lavoro ai cookie e chissà, magari domani ti verrà mostrata nella homepage di Facebook quella maglietta che tanto desideravi ma non ricordavi su che sito web l’avevi trovata. E non dimentichiamoci di quanti film fantastici abbiamo scoperto grazie al fatto che Netflix conosce i nostri gusti cinematografici meglio del nostro fidanzato/a.

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