5 esempi di Big Data marketing

Basta con lo spam. Passate al Big Data Marketing. Questo potrebbe essere il titolo di questo articolo. La sfida strategica dei dati raccolti e analizzati dall'azienda è quella di migliorare l'esperienza del cliente.

L'analisi delle informazioni in tempo reale e le previsioni sul futuro rappresentano, quindi, nuove sfide da affrontare quotidianamente.

CIO (direttore dei sistemi informativi) e marketing manager stanno lavorando insieme per raggiungere l'obiettivo comune: la crescita dell'azienda.

Come utilizzare i Big Data per il marketing digitale? Quali sono gli esempi esistenti? Big Data, amici o nemici del marketing di domani?

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Cos'e il Big Data Marketing

La definizione di Big Data applicati al marketing:

• Big Data si riferisce sia al grande volume di dati disponibili sul web, sia a quelli detenuti da aziende, organizzazioni e governi
• l'azienda conserva i dati relativi a concorrenti, clienti, potenziali clienti, fornitori, partner, mercato
• arricchisce costantemente i propri dati in tempo reale con altre informazioni provenienti dal web o da studi statistici
• questa moltitudine di nuovi dati viene acquisita da strumenti dotati di intelligenza artificiale, in grado di raccogliere informazioni molto più velocemente degli esseri umani
• i dipendenti dell'azienda utilizzano questi dati in tempo reale per migliorare la comunicazione con i clienti e rilevare le opportunità di business nei media digitali
• più in generale, le aziende utilizzano questi Big Data a scopo di analisi e previsione per mantenere o creare nuovi vantaggi competitivi  nel loro mercato,
• le imprese devono dotarsi di modelli e tecnologie che consentano loro di selezionare, classificare e sfruttare informazioni di qualità,
• le imprese devono inoltre rispettare leggi come il regolamento europeo per la protezione dei dati personali e proteggersi da attacchi informatici dannosi,
• il CIO (Chief Information Officer) deve pertanto conservare i dati in modo sicuro e renderli accessibili al gruppo di lavoro mediante l'istituzione di processi appropriati.

Immagine di Tim Pachuau

Data sources specifiche per il marketing

Oggi, i Big Data sono costituiti da innumerevoli fonti di informazione, la maggior parte delle quali sono disponibili su Internet. Elenchiamo gli attori, i dispositivi e le tecnologie con cui il marketing manager raccoglierà i dati rilevanti dei consumatori.

• Motori di ricerca come Google o Bing :parole chiave e intenzioni di ricerca,
• Browser web: l'indirizzo IP dell'utente Internet, cookies che registrano informazioni di ricerca, siti web visitati e azioni
• Moduli online: il nome, età, sesso, la professione...
• Social network: Ci sono molti social media e reti sociali. I più utilizzati sono Facebook, Twitter, LinkedIn, YouTube, Pinterest, ScoopIt, Instagram, Snapchat.
• Mobile data (smartphone e tablet): ex. geolocalizzazione
• Assistenti vocali : Assistenti vocali come Siri, Google Home, Alexa, Amazon Echo o Cortona sono sempre più presenti nelle case.
• Dati non strutturati da forum online: domande e problemi degli utenti di Internet, la notorietà percepita di un marchio
• Open data: Si tratta di dati aperti e strutturati con libero accesso come i dati provenienti da enti pubblici (meteo, siti governativi, ecc.)
• Acquisti online (e-commerce): il tipo di acquisto,l'importo del carrello ...
• Siti di riferimento e di consulenza ai clienti
• Il web in generale:media online, siti d'informazione specializzati...
• Oggetti collegati e IoT (Internet degli oggetti)
• Dati raccolti in negozio : Questi dati possono essere raccolti anche in situazioni virtuali o reali faccia a faccia (telefono, videoconferenza via Skype), ad esempio durante un sondaggio.
• Studi statistici qualitativi e quantitativi

NB: Fate sempre attenzione a quanto disposto dal GDPR

Source Twitter, gdprcoalition.ie

Impatti e benefici per l'azienda

L'impatto dei Big Data sul marketing richiede una visione trasversale dei dati, ma non solo. Spieghiamo qui di seguito quali sono gli impatti dei Big Data sul marketing in modo che quest'ultimo possa sfruttare appieno il potenziale dei dati disponibili.

Quali sono gli impatti di Big Data sul marketing?

Source image : ConseilsMarketing

I vantaggi dei Big Data sono possibili solo se vengono rispettati 4 principi chiave:

• Volume: l'azienda deve essere in grado di elaborare, archiviare, classificare e gestire l'analisi un volume crescente di dati in completa sicurezza;
• Velocità: i team di lavoro devono essere in grado di sfruttare queste informazioni in tempo reale, basandosi su una soluzione che calcoli e analizzi i flussi alla velocità della luce;
• Varietà: il marketing deve sfruttare tutte le fonti rilevanti attraverso l'intelligenza artificiale, che selezionerà e spingerà le informazioni più utili;
• Veracità: i marketer devono utilizzare informazioni verificate. L'efficacia delle azioni dipende dalla qualità dei dati.

Una soluzione di business intelligence come ClicData diventa essenziale: facilita l'aggregazione di dati provenienti da fonti diverse.

Importate tutti gli indicatori di performance da Google Analytics, dal vostro gestore di annunci, dal vostro database MySQL, dal vostro strumento CRM. Avrete un pannello per analizzare i  dati in modo fluido.

Dimostrazione della soluzione ClicData in video:

Quali sono i vantaggi dei Big Data?

Rispettando questi 4 principi, il reparto marketing mantiene un approccio pragmatico ai dati. L'analisi dei Big Data fa parte di un processo di creazione di valore aggiunto misurabile per l'azienda.

L'obiettivo finale è quello di identificare la creazione di valore associato a questi Big Data, il beneficio da trarre da questo o quell'insieme di dati. I vantaggi di Big Data sono molto numerosi, anche multipli a seconda delle fonti di informazione utilizzate.

L'analisi e lo sfruttamento dei Big Data si traduce in 3 grandi vantaggi per i marketer:

• identificare e comprendere le principali tendenze,
• analizzare il comportamento dei consumatori,
• prevedere il momento piu' appropriato per vendere.

Ma il maggior beneficio per il marketing è il seguente:

Big Data: amico o nemico del marketing di domani?

La domanda non si pone più: Big Data permette di offrire l'offerta giusta, al momento giusto, sul canale giusto, alla persona giusta. Sta emergendo come uno dei rimedi essenziali per lo SPAM.

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Big Data e digital marketing: 5 esempi di utilizzo

Big Data e marketing digitale sono strettamente collegati. Indipendentemente dal vostro settore o dalle dimensioni della vostra organizzazione, troverete che avete bisogno di dotarvi di software.

Ecco 5 esempi concreti di come i Big Data possono essere utilizzati per scopi di marketing:

1. SEO o referenziamento naturale

Parliamo spesso di riferimenti naturali. SEO (Search Engine Optimization) o l'ottimizzazione del vostro sito web per i motori di ricerca vi permette di farlo:

• per attirare i visitatori del vostro sito web,
• per osservare il comportamento dei visitatori,
• per qualificare i potenziali clienti,
• per convertire i clienti,
• per trattenere il pubblico,
• per assicurarti la vostra reputazione elettronica,
• per sviluppare una reputazione positiva.

2. Webtracking e retargeting

Il principio del webtracking è quello di identificare il percorso di un utente Internet attraverso i cookie installati sulle pagine web che tracciano la sua attività online.

Questi cookie rappresentano un insieme di dati quali l'indirizzo IP, il comportamento degli utenti Internet, i siti visitati, le azioni intraprese sul vostro sito o la mancanza di azioni.

Il concetto di retargeting o retargeting advertising: per offrire pubblicità mirata all'utente che ha lasciato il vostro sito web senza intraprendere alcuna azione. È possibile suggerire contenuti, un messaggio per incoraggiarli a tornare al proprio marchio o azienda attraverso la pubblicità o contenuti sponsorizzati su un sito di terze parti come Facebook, ad esempio.

Le soluzioni di webtracking sono molto efficaci per condurre campagne di retargeting, come ad esempio Visiblee.

3. Automazione del marketing

Le piattaforme di marketing dell'automazione come Zoho Campaign i vi permettono di utilizzare le informazioni raccolte sul vostro sito web tramite moduli, in cambio di white paper da scaricare, ad esempio.

È possibile creare scenari di sequenza e-mail completamente automatizzati per alimentare il contatto con i contenuti e i messaggi che li maturano nel loro processo di acquisto.

Questi software di marketing sono interconnessi con il vostro CRM per aggiornare le informazioni di contatto, fare riferimenti incrociati e tracciare efficacemente le relazioni con i clienti, dallo stato dei potenziali clienti alla fidelizzazione dei clienti.

La tecnica dell'automazione del marketing vi permette di segmentare i vostri messaggi di email marketing per spingere contenuti personalizzati e ottenere migliori prestazioni a tutti i livelli: aumento della qualità e del volume dei lead, ottimizzazione del tasso di conversione dai potenziali clienti, ecc.

4. Marketing predittivo

Collegato al vostro database CRM, la business intelligence, o intelligenza artificiale al servizio delle vendite, è ora in grado di farlo:

• per scansionare i Big Data disponibili sul web
• identificare i profili dei clienti appropriati
• per individuare le opportunità di business al momento giusto
• per allertare le forze di vendita

Simple CRM, ad esempio è una soluzione potente con intelligenza artificiale in grado di rilevare le opportunità di vendita e di inviare i risultati di qualità agli addetti alle vendite.

Le forze di vendita personalizzano così il loro approccio commerciale contestualizzando il lead in un ambiente identificato. Anche in questo caso, l'offerta giusta viene fatta al momento giusto, alla persona giusta.

5. Analisi semantica ed emotiva

Il concetto: scansionate il web, le piattaforme di opinione, gli strumenti di comunicazione del vostro supporto clienti per identificare i commenti positivi e negativi.

Una soluzione come Q°emotion vi permette di utilizzare i Big Data per:

• capire meglio i vostri clienti
• migliorare l'esperienza del cliente
• gestire la vostra reputazione elettronica
• individuare i miglioramenti da apportare al processo di acquisto
• anticipare le reazioni e le esigenze dei consumatori
• per soddisfare meglio le loro aspettative

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