L‘approccio Data-Driven consiste nell’analisi dei dati che l’azienda ha a disposizione sui suoi clienti/utenti per trarne informazioni utili a migliorare l’efficienza operativa e massimizzare le attività e i servizi di marketing tout court

Senza dati di analisi e una strategia guidata dalle metriche, il marketing manager viene pagato per indovinare

Marco Benettin, Head Of Data Intelligence Studio Cappello

Utilizziamo le più moderne tecnologie orchestrandole con metodologie proprietarie (WMR Intelligence), frutto del lavoro con Advisor dell’Università di Padova, Ingegneria Gestionale & Statistica.

Con l’aumentare della quantità di informazioni a nostra disposizione, aumenta anche la necessità di elaborarle. Oramai riceviamo informazioni da molte fonti: software di web analysis, CRM, fidelity card, gestionali, etc. E nell’ecosistema Omnichannel le fonti on e off line interagiscono tra di loro sui medesimi clienti.

Tipicamente le aziende hanno a disposizione un’enorme quantità di dati e informazioni che spesso non si riesce a gestire per vari motivi tra cui:

• Eccessiva quantità
• Difficoltà di rendere i dati omogenei nei diversi silos in cui risiedono
• Difficoltà nel dare un giusto peso ai vari dati e definire KPI adeguati di misurazione
• Difficoltà a visualizzarle i dati in modo chiaro, semplice e utile per prendere decisioni
• Incapacità ad utilizzare modelli previsionali su misura del proprio business
• Poca dimestichezza o mancanza di competenze nella data analysis

Studio Cappello si è specializzato nell’analisi dei dati al fine di trarre conclusioni sulle informazioni che contengono, con l’ausilio di sistemi e software specializzati. E con la dovuta competenza ed expertise.

Approccio Data-Driven

Questi le tipiche quattro fasi per un approccio data-driven:

1. Raccolta dei dati, scelta delle fonti, assegnazione del valore ad ognuna. Si possono trovare dati interessanti ovunque: dall’ad server allo strumento di offerta per la rete di ricerca, passando per la piattaforma di gestione dei dati (DMP) e piattaforme multimediali, come YouTube o Facebook.
2. Automatizzazione dei processi, delle offerte e delle azioni ripetitive di marketing. Una percorso che gia le piattaforme ADS stanno evolvendo per la gestione delle campagne ma che anche l’azienda può fare con strumenti di marketing automation che sono in grado si sfruttare appieno il potenziale del data-driven marketing.
   L’automazione dei flussi di lavoro consente, invece, a te e al tuo team di dimenticare le attività ripetitive, per concentrarsi sull’impostazione della strategia.
3. Utilizzo dei dati per segmentare il pubblico e adattare l’advertising e la comunicazione. Creando segmenti di pubblico, si possono pubblicare contenuti mirati alle esigenze di ciascuno. 
4. Analisi della Customer Journey usando i modelli di attribuzione. Comprendere come si relazionano i diversi touchpoint con un brand è fondamentale per costruire un modello di attribuzione efficace. Se si capisci il modo in cui questi touchpoint interagiscono tra loro, è possibile investire nei canali più performanti oppure rendere ancora più intelligenti le strategie di offerte automatiche.

Tramite la Marketing Attribution è possibile identificare meglio e con le dovute differenze i canali nel percorso di conversione, riconoscendo quelli decisivi da quelli marginali, e identificando il corretto ruolo strategico di ogni canale in relazione al processo di acquisto.

Marketing Analysis

Le analisi che svolgiamo permettono di dare concretamente un supporto al marketing e far decollare le performance. Tra queste:

L’analisi RFM avanzata serve a determinare quantitativamente quali clienti sono i migliori esaminando quanto recentemente un cliente ha acquistato (recency), quanto spesso acquista (frequenza) e quanto spende il cliente (monetary).

La Market Basket Analysis è utile per l’emersione di relazioni e associazioni significative tra gli acquisti e i prodotti.

L’analisi di Coorte permette di identificare i pattern comportamentali in modo più definito, all’interno del ciclo di vita di un utente. Mediante l’analisi di Coorte puoi verificare se il tuo sito web si sta progressivamente avvicinando o allontanando dagli obiettivi di conversione

I report ROPO – Research Online Purchase Offline – consentono ai rivenditori multicanale di vedere quale volume delle vendite in negozio è stato influenzato dagli annunci online. 

I report Cross Device forniscono gli strumenti necessari per organizzare e riunire i dati provenienti da più dispositivi in modo da avere un’idea migliore di quanti touchpoint, sessioni e interazioni apparentemente non correlati siano collegati.

Web Analytics

Una delle attività peculiari del digital marketing è l’analisi dei dati degli utenti sul sito web: la Web Analytics, utile per migliorare le conversioni del sito web; rendere il più possibile fluida l’User Expereince; comprendere meglio il comportamento degli utenti e la loro Customer Journey, massimizzare le performance delle campagne di advertising, promozione online, web marketing.

Quando i dati da analizzare diventano molti (Big Data), andando oltre quelli offerte dai software di web analysis dei siti web, si parla di Data Analytics.

Business Intelligence / Data Visualization

La Business Intelligence (BI) viene utilizzata per rendere più friendly i dati da analizzare, ad esempio per la comprensione del comportamento Omnichannel dei clienti individuati per cluster di appartenenza; comprendere e analizzare la loro Customer Journey; conoscere e valorizzare il Lifetime Value; rendere sempre più performanti ed efficaci le strategie e le azioni di Advertising, Digital Marketing e Marketing Automation. 

Creiamo Dashboard di Data Visualization per il Digital Marketing.

La BI e il reporting forniscono ai dirigenti aziendali informazioni utili su indicatori di prestazioni chiave, i Key Performance Indicator che devono essere concreti, misurabili e immediati per azioni successive di marketing operativo.

Per gli e-commerce ad esempio (ma la lista è molto più lunga):

• Si può eseguire l’analisi del flusso dei clic per identificare i visitatori del sito web che sono più propensi ad acquistare un determinato prodotto o servizio in base alla navigazione e ai modelli di visualizzazione delle pagine
• Si esaminano i dati dei clienti per prevedere il tasso di abbandono in modo che si possano prendere provvedimenti per impedire le defezioni
• Si può capire meglio come potenziare gli sforzi nella gestione delle relazioni con i clienti
• Si potenziano i dati del CRM per segmentare i clienti per le campagne di web marketing
• E altro ancora…

La Data Intelligence implica non solo l’analisi dei dati ma la loro maggiore valorizzazione tramite il supporto di Data Scientist.

Scopri la Marketing Intelligence

La Marketing Intelligence è la capacità olistica di comprendere, analizzare e valutare pienamente clienti, concorrenti, mercato e industria in cui si muove un’azienda, per migliorarne i processi di decision making.