Tra le moltissime e più recenti strategie di marketing adottate dalle aziende, il data driven marketing è considerato l’approccio più efficace grazie al quale ottenere conversioni e lead in maniera sempre più precisa e rapida.
Una strategia di data driven marketing, infatti, è guidata dalla conoscenza approfondita di tendenze, bisogni e comportamenti degli utenti, conoscenza che deriva da analisi approfondite basate sui numeri.
L’approccio Data Driven si avvale dei principi del marketing tradizionale insieme alle più sofisticate tecnologie di raccolta e analisi dei dati basate sull’Intelligenza Artificiale per creare strategie commerciali basate sulle esigenze di target di consumatori e utenti sempre più specifici.
Le imprese hanno a disposizione un’enorme ricchezza racchiusa nei dati. Un patrimonio di cui spesso non sono consapevoli o che non sanno come mettere a frutto.
Tuttavia, possedere un grande quantitativo di dati non è sufficiente a elaborare una strategia di data driven marketing vincente. Molto dipende dalla qualità dei dati in proprio possesso e dal modo in cui questi possono essere processati e restituiti ai fini della progettazione della strategia.
Spesso le attività di marketing basate sui dati si avvalgono dell’integrazione con sistemi di marketing automation grazie ai quali è possibile rendere più veloci, performanti e dettagliate alcune attività di analisi, profilazione e gestione del dato.
Pensiamo, ad esempio, ai lead bot, ovvero agenti intelligenti progettati proprio per trasformare in un lead l’utente, all’interno di un preciso funnel di marketing. Un simile chatbot, per raggiungere efficacemente l’obiettivo, deve poter accedere a dati di qualità, utili al proprio scopo.
L’approccio data driven, dunque, non può fermarsi alla mera acquisizione dei dati, ma necessita di compiere uno step ulteriore sia in fase di raccolta delle informazioni, sia in fase di restituzione.
L’applicazione dell’intelligenza artificiale al data driven marketing consente di elaborare strategie guidate dai dati, realistiche e performanti.
Adottare in azienda un approccio data driven non è un’operazione scontata ma richiede un cambio di prospettiva oltre che la conoscenza e l’utilizzo di strumenti e tecniche di data driven basati sull’intelligenza artificiale.
Per compiere questa trasformazione, l’azienda deve prima di tutto effettuare un’analisi preliminare di processi e comportamenti d’interesse, individuando set di dati significativi per la propria realtà.
Successivamente, l’azienda avrà bisogno di raccogliere i dati, proteggerli e infine analizzarli. In questa fase è cruciale l’applicazione di sistemi basati su AI alla strategia di marketing by data.
L’automazione, infatti, consente di analizzare in modo sistemico e intelligente grandi quantità di dati, assicura il rispetto e la protezione dei dati personali e sensibili, in accordo con quanto previsto in materia di privacy e intelligenza artificiale, e consente di restituire informazioni realmente spendibili dall’azienda nelle sue strategie di marketing.
La selezione e l’individuazione dei dati necessari all’azienda si basa su criteri di coerenza, rilevanza e accessibilità.
Quindi, l’analisi dovrà riguardare il proprio cliente tipo, le sue abitudini, il suo approccio e anche le sue preferenze.
Nel marketing, i dati che si definiscono “di prima parte” sono quelli sicuramente più utili: sono quelli che vengono raccolti direttamente e archiviati all’interno dei CRM, ad esempio. Questi dati dovranno essere raccolti e potranno essere integrati con i dati che proverranno da terze parti, ad esempio dai social network o dal sito web, ma anche da canali offline come le survey telefoniche o face to face.
L’obiettivo di un sistema di raccolta dati eterogeneo come quello descritto è creare profili utente completi e quanto più vicini al vero, così da erogare contenuti che siano non solo ottimizzati ma che arrivino dritti al punto, migliorando notevolmente il risultato delle campagne promozionali messe in atto.
Il marketing by data promette risultati migliori di una strategia di marketing tradizionale perché si avvale del supporto di analytics e di insights sempre più precisi.
Gli strumenti di Web Analytics assicurano un monitoraggio costante dell’utente durante l’intero customer journey e a livello multicanale.
Se prima, dunque, l’azienda era costretta a monitorare canali diversi adottando strumenti diversi, senza considerare l’enorme difficoltà nel reperire i dati, soprattutto offline, oggi invece le aziende possono contare su sistemi intelligenti e integrati, in grado di ottenere dati da qualsiasi fonte, incrociarli ed elaborarli in maniera rapida, precisa e sicura.
In questo modo, le attività di marketing possono essere progettate non più in funzione di un indistinto cluster di consumatori accomunati da alcune informazioni di base, ma su gruppi di utenti sempre più piccoli ma meglio definiti a partire da una cluster analysis basata su AI.
La maggiore profilazione degli utenti aiuta i marketer a progettare campagne sempre più performanti oltre a consentire di migliorare la customer experience arrivando a personalizzare l’esperienza del singolo utente all’interno di un sito o di una piattaforma di tipo aziendale, ad esempio. Le aziende oggi più all’avanguardia sono in grado di acquisire e analizzare i dati in tempo reale mediante l’uso di algoritmi di Machine Learning. In questi casi si parlerà di advanced analytics.
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