Marketing Intelligence e Digital
Sempre più aziende hanno un approccio data-driven nella definizione della propria strategia di business e per migliorare la customer experience (CX) on-line ed off-line, affiancando agli esperti di marketing dei sistemi di intelligenza artificiale e analisti nel campo della data science.
Inoltre, con l’incremento delle vendite on-line diventa fondamentale spostare l’attenzione da una visione tradizionale del mercato per orientarsi verso il Digital Marketing e gli strumenti che mette a disposizione come la Marketing Intelligence.
Che cos’è la Marketing intelligence?
La Marketing Intelligence è l’insieme di tutte quelle attività mirate alla raccolta, alla gestione, all’analisi e all’ottimizzazione, alla distribuzione dei dati e delle informazioni al fine di comprende meglio l’ambiente interno ed esterno e il mercato in cui una azienda opera. Essa permette di osservare i competitor diretti e indiretti e il comportamento dei clienti e del potenziale target per prendere decisioni accurate e sicure, a partire dalle informazioni rese disponibili nelle diverse fasi, e di rendere più efficace e performante la propria strategia di marketing.
In pratica, è un valido supporto per dirigenti, analisti e responsabili dell’area marketing poiché avranno dati concreti aggiornati e una visione chiara del brand, del mercato e del target di riferimento nelle fasi di: pianificazione degli obiettivi, decisione delle politiche aziendali e decision making.
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Come funziona il ciclo di Marketing Intelligence
Il processo di Marketing Intelligence nell’analizzare il contesto di riferimento e i trend del mercato che possono influenzare le abitudini di acquisto dei consumatori si avvale di quattro fasi principali che danno vita al ciclo della Marketing Intelligence: pianificazione, raccolta, analisi e decisione. Infatti, dopo aver stabilito e pianificato gli obiettivi da raggiungere è essenziale, raccogliere e analizzare i dati e infine prendere le decisioni migliori.
Nella prima fase vengono stabiliti gli Obiettivi da raggiungere detti anche KPI (Key Performance Indicator), sia qualitativi sia quantitativi, e di conseguenza il tipo di dati e di informazioni che sarà necessario collezionare.
Nella fase di raccolta vengono prelavati e aggregati i dati utili da diverse fonti off-line e on-line, come: ricerche di mercato, stampa, pubblicazioni di settore pertinenti, ricerche on-line, dati storici o già elaborati da altri reparti aziendali, social network, web analytics, CRM (Customer Relationship Management), feedback, etc… I dati prelavati saranno poi sottoposti ad azioni di filtraggio o Data Cleaning, estrazione e aggregazione.
Dopo aver immagazzinato abbastanza dati ed averli elaborati entra in gioco la figura dell’analista. Egli avvia la fase di analisi che consiste nell’elaborazione di modelli e nella interpretazione delle informazioni che si sono ottenute al fine di costruire delle ipotesi valide, avvalendosi di strumenti di Data Visualization per la presentazione dei risultati.
Da questa fase si possono ottenere tre tipi di analisi che saranno la base per la fase successiva di decision making:
- analisi descrittiva, presenta in maniera chiara i dati rilevati dall’azienda in un determinato arco temporale;
- analisi predittiva, fornisce all’azienda informazioni utili per comprendere meglio il futuro basandosi su dati certi e stime probabilistiche;
- analisi prescrittiva, cerca di quantificare l’effetto sulle decisioni che verranno prese prevedendo sia cosa accadrà e perché succederà.
Infine, le analisi vengono utilizzate a supporto della fase di decisione per consolidare la strategia di marketing e intraprendere nuove azioni. A questo punto, si genereranno nuovi dati e saranno rilevati dei cambiamenti dalla situazione attuale e il ciclo riprenderà da capo per supportare i professionisti del marketing nel loro lavoro.
Secondo Salesforce, invece, le fasi principali sono simili ma riassumibili in tre macrocategorie:
- fase 1: Integrazione e gestione dei dati;
- fase 2: Analisi e ottimizzazione dei dati;
- fase 3: Allineamento e collaborazione.
In ogni caso, il processo comprende sempre l’acquisizione di quanti più dati possibili pertinenti e capaci di essere trasformati in informazioni utili per l’elaborazione di analisi accurate.
I dati necessari per la Marketing Intelligence, dove trovarli?
Per implementare un processo di Marketing Intelligence è necessario avere dei dati, ma dove possiamo reperirli? Oltre alle fonti già citate nel paragrafo precedente nella fase di raccolta dei dati, ce ne sono molte altre da non sottovalutare dove poter reperire informazioni utili per mappare il contesto, una volta fissati i KPI da raggiungere. Innanzitutto, si parte dalle classiche ricerche di mercato (o market research) effettuate dall’azienda o rese disponibili on-demand da altre organizzazioni private per mezzo di report, fino alla consultazione della miriade di open data consultabili on-line grazie alla condivisione da parte di: istituzioni della pubblica amministrazione, enti di ricerca, enti della pubblica istruzione e osservatori.
Alcuni esempi classici sono l’ISTAT e i dati forniti dall’Unione Europea.
Un altro modo per reperire dati utili per incrementare la propria conoscenza sul mercato e studiare meglio il proprio pubblico in target è l’utilizzo di ricerche web mirate e l’utilizzo dei principali strumenti offerti on-line per intercettare i nuovi trend nazionali ed internazionali, che aiutano a capire cosa davvero vuole il consumatore nel tempo attuale e futuro. Alcuni esempi classici sono: l’utilizzo in modo avanzato delle potenzialità offerte dai motori di ricerca e delle insight messe a disposizione dai più disparati canali social e principali applicazioni di uso quotidiano. Ovviamente, in base al settore di interesse si preferirà una fonte piuttosto che un’altra.
Infine, un’altra fonte da tenere sempre in considerazione è la sottomissione di sondaggi e la raccolta dei feedback degli utenti in merito alle transazioni eseguite e alla valutazione in generale della propria esperienza utente, al fine di rilevare la customer satisfaction e la brand awareness. Solo in questo modo è possibile valutare in maniera più chiara la percezione che l’utente ha del brand, evidenziando così i punti di forza e debolezza aziendale oppure di un prodotto specifico.
Una volta raccolti i dati, l’azienda avrà un data set di partenza abbastanza consistente per poter integrare sistemi di intelligenza artificiale e machine learning per trarre informazioni utili e continuare nel tempo l’acquisizione di nuovi dati da poter archiviare, elaborare ed utilizzare in fase di analisi.
I vantaggi e gli ambiti di applicazione della Marketing Intelligence
Avere una visione chiara del contesto, del target e del mercato di riferimento grazie a strumenti di Marketing Intelligence permette di facilitare, come già detto, il compito dei decision maker e minimizzare gli errori. Anche se all’inizio implementarla potrebbe risultare non molto economico, nel tempo sarà la marcia in più che garantirà il successo aziendale con un conseguente aumento delle conversioni e delle vendite e il sicuro raggiungimento degli obiettivi prefissati.
Ogni azienda può utilizzare strumenti di questo tipo e favorire l’automazione dei processi aziendali semplificandone la gestione e il processo decisionale. Basti solo pensare al miglioramento dell’esperienza utente su un sito web grazie all’introduzione del marketing automation attraverso: il social login, l’uso di un CRM, l’esecuzione automatica di campagne di lead nurturing, e-mail programmate per l’utente a seconda dell’interazione che ha con il sito web, gestione delle risposte dei moduli e tracciamento delle abitudini di navigazione. Questi sono solo alcuni esempi, ma ci sono molti altri strumenti da poter utilizzare.
L’importante è tracciare ogni cosa, raccogliere i dati giusti ed essere sempre al passo per rendere la propria azienda data-driven e predisposta al continuo cambiamento anche per mezzo di tecniche di growth hacking.
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Conclusioni
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