Data driven: perché le aziende devono farsi guidare dai dati

Se non hai mai sentito parlare di data driven, non ne conosci il significato o la traduzione e non sai come venga utilizzato in ambito marketing e quanto sia essenziale in ogni azienda, allora leggi attentamente questo articolo. Andremo infatti a vedere che cosa vuol dire approccio data driven e qual è il vantaggio dei dati digitali per un’azienda. In altre parole: perché un’azienda dovrebbe avere come “stella polare” un process data driven? E quindi in che modo può un’impresa diventare data driven company, l’azienda che integra i cosiddetti dati oggettivi nei propri processi decisionali, ricorrendo a strumenti come Web Analytics.

Cosa significa aziende data driven

Innanzitutto se un’azienda è data driven significa che opera in un contesto data centric ovvero con processi decisionali basati sulle informazioni e sui dati di cui dispone in tutti i livelli operativi, individuando così anche nuove opportunità di business che sfuggivano alle tradizionali prassi organizzative di controllo. Per raggiungere questo risultato di fatto serve in primis avere una profilazione dell’azienda e del suo brand in ambito digitale e quindi essere digital oriented. L’obiettivo a tendere è verso lo step successivo dell’universo working digital company: l’osservazione e la comprensione di ogni processo al fine di quantificare e misurare i risultati (a partire dalle informazioni “elementari” – spesso trascurate o date per note – quali per esempio, quanti sono i clienti, quanto spendono in media, quanti anni hanno etc). Per questo l’impresa che decide di avere un approccio data-driven deve anche fare tesoro dei big data, (ad es. i customer analytics). Ed è proprio nel digital marketing che tutti questi dati si rivelano fondamentali, specie quando si tratta di anticipare i comportamenti del consumatore di cui, conoscendone il profilo, se ne conoscono di fatto i gusti. D’altronde, l’obiettivo dei big data è collezionare i dati per individuare tutte le opportunità di business.  E in quest’ottica di data strategy si rivelano certamente utili anche altri strumenti di misura e tracciamento dei comportamenti, come l’internet of things (IoT), l’AI, il machine learning. Facile quindi  comprendere l’importanza crescente della tutela del dato. Ecco perché non dovrà essere sottovalutata la data protection nelle forme di controllo dei dati (big e non), data cookies e profilazione in genere.  A tal proposito è fatto noto il passaggio da GA3 a Google Analytics 4 sostanzialmente imposto dal garante della privacy in quanto la precedente versione non rispondeva appieno alle normative di tutela della privacy di ogni utente.

Data driven decision making che cos’è

Insomma, l’azienda che sceglie l’approccio data driven mette in pratica un processo decisionale basato sui dati (il cosiddetto data driven decision making) in cui il marketing gioca senz’altro un ruolo chiave. Basti pensare ai sondaggi che l’azienda fa per poter migliorare il servizio o il prodotto offerto secondo quanto ricercato dai consumatori. Tutto ciò porta fondamentalmente al raggiungere un unico obiettivo: aumentare le vendite personalizzando le proposte ai clienti dopo aver analizzato ciò che la clientela si aspetta dall’azienda. Ovvero dopo aver ascoltato, tramite le opinioni lasciate da ogni cliente quando ha interagito con il brand (sia avvenuto tramite recensione, commenta sui social, survey o altro), cosa davvero pensano e vogliono i clienti, si impostano le campagne advertising.

Fonti dati e vantaggi del data driven

Nel marketing la maggior parte dei dati vengono raccolti e archiviati nel CRM ( Customer Relationship Management) e integrati poi con i dati provenienti da altre fonti (come i canali social). Grazie alla tecnologia e in particolare ad algoritmi di machine data, inoltre, un’azienda può conoscere real time i dati nel momento stesso in cui vengono generati, tanto che è possibile impostare un modello di business intelligence, anticipando i bisogni dei consumatori. I vantaggi del data driven marketing sono pertanto evidenti: conoscendo i comportamenti dei consumatori è possibile impostare campagne di marketing destinate a utenti profilati, così da ottenere un tasso di conversione più alto e conseguentemente aumentare le vendite. Per cui, l’obiettivo del marketing data driven diventa una customer experience personalizzata. È importante però non esagerare con le comunicazioni, per non ricadere nell’errore di diventare invadenti, e soprattutto rispettare sempre la privacy dei clienti. I dati personali infatti vanno raccolti chiedendo il consenso (la privacy policy).

Quali dati raccogliere e in che modo per avere un business data driven

A questo punto non resta che affrontare il tema più importante: quali dati allora dover raccogliere e come farlo. Facciamo un paio di esempi: se la tua azienda vende prodotti per bambini, è inevitabile che dovrai raccogliere i dati su quando una donna è gravida; se vendi pneumatici, invece, diventerà fondamentale sapere che modello di auto ha acquistato il tuo cliente, così da inviargli eventualmente la promozione dell’anno e invitarlo magari ad una revisione del veicolo.  Insomma, la raccolta dei dati deve essere fondata non solo su caratteristiche socio-demografiche (sesso, età) ma soprattutto sulle abitudini dei consumatori (acquistano online o in negozio? Quante volte alla settimana? Dove comprano di più e che cosa?). Tutti questi dati raccolti poi possono essere usati per fare attività di email marketing, promozioni, mobile marketing etc.

Dal punto di vista operativo, per la raccolta dei dati abbiamo gli strumenti digitali (tra i quali il principale resta sempre il CRM) che si complementano con le varie “tecniche” di marketing  messe in campo, come buoni sconti, premi e fidelity card proposte a chi fornisce i dati personali e che quindi automaticamente comunica all’azienda il proprio comportamento di acquisto. Infine, un altro strumento utile per raccogliere i dati è anche la survey online su vari temi, di cui l’azienda fa tesoro per veicolare promozioni mirate.

Mai come ora, pertanto, per un’azienda diventa necessario il supporto di esperti nella Data Analysis, come il nostro team di specialisti, dotati di strumenti e mindset adeguati.

 

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