Come ricavare il massimo valore dal processo di attivazione dati

Nel processo di attivazione dati le aziende Italiane tralasciano spesso lo step finale. Nel suo White Paper, Making Science spiega perché e fornisce alcune soluzioni per completare questo percorso

A cura di Enrico Candeo, Head of Customer Success di Making Science Italia

I professionisti di marketing lo sanno bene: la sfida di oggi è quella di ottenere risultati con meno risorse. Ciò è intuibile se si pensa ai tassi di crescita dei budget in declino al livello globale, ma per quanto riguarda lo sfruttamento di asset importanti – come i dati – la situazione è diversa.

Un recente studio di Making Science ha evidenziato che più della metà (52%) delle aziende italiane non sfrutta appieno i dati a disposizione, ricorrendo spesso a strumenti di analisi generali che non forniscono gli insight avanzati necessari per migliorare le prestazioni di marketing.

Con il tramonto dei cookie di terza parte all’orizzonte, attuare strategie di dati solide ed efficienti per estrarre il massimo valore dai dati – anche in presenza di budget limitati – è un fattore di differenziazione fondamentale per le aziende.

Benché la priorità resti quella di migliorare l’efficienza delle proprie attività di marketing e di dimostrare il ROI, centrare l’obiettivo dipenderà dall’abilità di implementare strategie data-driven. Vediamo come.

Dalla raccolta all’analisi

Secondo la ricerca di Making Science, oltre la metà (55%) delle aziende sfrutta i dati per acquisire nuovi clienti, mentre il 46% li utilizza per nutrirne la fedeltà, a riprova di quanto i dati siano importanti in ogni fase del ciclo di vita del cliente. Il dato è un elemento importante in tutte le tecniche di marketing, che si tratti di targeting di precisione o di ottimizzazione delle campagne per garantire pertinenza e personalizzazione.

Le normative sulla privacy e i cambiamenti in materia di tracking sulle diverse piattaforme, da Google ad Apple, hanno modificato profondamente il modo in cui i marketer sono in grado raccogliere e condividere i dati all’interno dell’ecosistema digitale. Le imprese italiane riconoscono l’importanza di accedere ai dati dei loro consumatori. Infatti, la stragrande maggioranza dei marketer italiani li raccoglie e solo il 2% dichiara di non farlo. Quasi nove aziende su dieci (87%) lo fa da fonti online, ad esempio dalle campagne o dalle attività sul sito web, mentre più della metà (54%) raccoglie dati offline, dalle vendite o dal proprio CRM.

La raccolta dei dati è sicuramente un primo passo essenziale per la costruzione di una strategia di dati efficace. Eppure, il solo avere dei set di dati a disposizione non basta.  Un’analisi approfondita che porta ad una corretta attivazione è uno step importante che i marketer non possono permettersi di tralasciare.

Avere un data lake strutturato non basta

I risultati della stessa indagine hanno evidenziato che la maggior parte dei marketer italiani non riesce a sfruttare i benefici dell’attivazione dei dati: poco più di un terzo, infatti, utilizza strumenti di misurazione avanzata (37%) e capacità predittive (39%). Di conseguenza si creano delle inefficienze che ostacolano la realizzazione degli obiettivi aziendali. Infatti, solo il 38% dei marketer intervistati dichiara di essere in grado di dimostrare il ritorno sull’investimento (ROI) o ottimizzare il tasso di conversione (CRO).

Inoltre, più di cinque marketer su dieci non adottano un approccio olistico ai dati e conducono analisi in silo. Un altro 7%, invece, afferma di non misurare affatto i dati. Nell’ottica di un’attivazione avanzata, l’integrazione dei dati è un aspetto fondamentale, perché permette l’approfondimento di tutte le informazioni disponibili, fornendo un quadro più chiaro e accurato dei risultati e delle prestazioni. Considerate le risorse già investite nella raccolta e nella gestione dei dati, trascurare l’integrazione rappresenta uno spreco da non sottovalutare.

L’importanza di valutare il percorso dei dati end-to-end

Per superare le sfide all’interno dell’intero universo dei dati, i marketer possono puntare all’ottimizzazione delle diverse fasi del percorso, ovvero:

●  Raccolta – In questa fase, è opportuno valutare con attenzione le modalità di ottenimento dei dati, introducendo processi di qualità per garantire un’acquisizione adeguata dalle diverse fonti e per assicurare l’archiviazione di dati realmente utili e corretti.

●  Integrazione – Il passo successivo consiste nel raggruppare tutti i dati disponibili in un sistema olistico, integrando i vari silo di dati, online e offline. I marketer possono così ottenere una visione completa che consente un confronto dei diversi flussi di dati.

●  Attivazione – Gli esperti di marketing sfruttano i dati per varie finalità, dall’ottimizzazione dell’esperienza dell’utente al perfezionamento del media mix. Nel primo caso, l’obiettivo è comprendere a fondo il proprio target di riferimento per stabilire quali consumatori generano più valore. Nel secondo caso, invece, l’obiettivo è individuare le campagne, i canali e i placement pubblicitari più performanti, in modo da ottimizzare la spesa.

È proprio qui – il passaggio in cui i marketer rischiano di perdere più valore – che entrano in gioco tecniche di misurazione avanzata per ricavare gli insight che detteranno il processo decisionale.

Mettere a frutto i propri sforzi

Come abbiamo visto, più di un marketer su due si affida a strumenti di analisi generici, che non permettono di elaborare set di dati complessi o di offrire approfondimenti. Se dovessimo paragonare questo tipo di analisi ad una tela, sarebbe come concentrarsi solo su un pezzo del dipinto per cercare di descrivere tutto ciò che rappresenta. Gli strumenti di analisi avanzati, invece, sono in grado di esaminare il quadro nella sua interezza, di analizzare per l’appunto ogni “tocco di pennello” disponibile per capire cosa rappresenta e perché.

Oggi più che mai, con i budget sempre più sotto la lente d’ingrandimento, i marketer sono chiamati a massimizzare l’impatto dei loro investimenti e non possono permettersi di prendere decisioni sulla base di approssimazioni. In questo contesto, il supporto di strumenti di analisi avanzata è vitale.

Una risposta sono le tecnologie di intelligenza artificiale, che possono fornire un’analisi molto più avanzata, utilizzando strumenti di predictive modelling e di misurazione di alta precisione. Solo in questo modo i marketer possono capire cosa funziona e cosa no, e determinare gli interventi di ottimizzazione da fare per poter sfruttare al massimo i dati che hanno a disposizione.

Per scoprire di più sullo stato dei dati nelle aziende italiane, le maggiori sfide e come far sì che i dati diventino una risorsa concreta per la tua azienda, scarica ora il white paper di Making Science

IAB