Marketing
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Marketing data analytics: tecniche e visualizzazioni efficaci

Scritto da Talent Garden Talent Garden
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I marketer di tutti i tipi, di aziende di tutte le dimensioni, si affidano al marketing data analytics per guidare il processo decisionale, prevedere i risultati, valutare l'efficacia delle campagne di marketing, identificare nuove opportunità di mercato e potenziali segmenti di pubblico e molto altro ancora. I dati contano…e loro lo sanno! Il marketing data analytics può facilmente essere il miglior supporto per ogni team di un'azienda dato l'enorme volume di dati con cui la maggior parte delle aziende deve lavorare, ma anche perché ci sono infiniti strumenti, tecniche, metodologie e best practice che possono essere applicato all'analisi dei dati nel marketing. Per analisi dei dati di marketing si intende lo studio dei dati raccolti attraverso tutte le campagne di marketing (sia online che offline) al fine di comprendere aspetti come il modo in cui una campagna ha contribuito alle conversioni, il comportamento dei consumatori, le preferenze del paese di riferimento, content, creativity e molto altro. L'obiettivo del marketing data analytics come pratica è utilizzare questi modelli e risultati per ottimizzare le campagne future in base a ciò che ha avuto successo.

Alcuni consigli per il migliore marketing data analytics

Prima di iniziare con l'analisi, le strategie, la creazione di accattivanti data visualization, è necessario scremare i dati a disposizione e capire quali dati utilizzare per ottenere il meglio dal vostro marketing data analytics.

Usa la data discovery durante il planning

Non è necessario essere un data scientist o data analyst. Non è necessario approfondire la data science per fare marketing di maggior successo. Gli esperti di marketing che sono principianti nell'approccio con i dati potrebbero iniziare con i dati sulle prestazioni del sito Web generati da strumenti gratuiti come Google Analytics e Google Webmaster chiedendosi: quante persone stanno convertendo le tue pagine di destinazione? Quante persone hanno visitato il blog? Da dove vengono? È lo stesso con gli insights delle social media properties: quante persone stanno facendo clic sui tuoi Facebook ads? Quale percentuale del tuo pubblico di destinazione apre le tue email?

Non solo exploratory data analysis, ma anche una strategia di content marketing

Dati e creatività vanno di pari passo sempre di più. Ecco perché si parla spesso di data-driven creativity. Un completo marketing data analytics  deve essere collegato a una solida strategia di contenuto. Serve per avvicinare il pubblico al marchio. Questo può avvenire solo attraverso una struttura che tenga conto delle abitudini, delle preferenze e dei bisogni del pubblico, con il giusto mix di content e creativity.ù

Usa dati dai social media per definire le tue target personas

Non solo report interni, sondaggi o metodi qualitativi e “vecchie” ricerche di mercato; con gli strumenti giusti, l'analisi dei dati di Twitter (e altri social media) può aiutarti a ottenere informazioni sulla tua attuale social media community, che può essere utilizzata per aiutarti a delineare e definire i le tue target personas. L'applicazione delle tecniche di social media analysis a una community dà ulteriori informazioni sul tipo di persone che il tuo social media marketing sta attirando e ti aiuta a definire ulteriormente i loro profili con informazioni come: a cosa sono interessati, dove si trovano e altro ancora. Gli strumenti di consumer intelligence, come KPI6, potrebbero aiutarti a definire questi utenti.

Condurre un’analisi verticale su industry

Sia che tu stia entrando in una industry per la prima volta o che sia alla ricerca di nuovi modi per portare la tua attività al next step, è importante condurre una industry analysis.  Un'analisi del settore ha lo scopo di aiutarti a rivedere vari fattori di mercato e finanziari nel tuo settore che influiscono sulla tua attività, inclusa la valutazione della concorrenza, l'anticipazione di trend e crisi emergenti.

Tecniche per il marketing data analytics

Una volta acquisita maggiore sicurezza e confidenza con il mondo dei dati, potresti iniziare a pensare a diversi modi per analizzarli, evitando il più semplice, andando in profondità in tecniche di analisi di marketing più difficili ma creative.

Predictive analytics prima dell’intuizione umana

Il compito del marketer è riuscire a prevedere cosa farà dopo l'utente o il cliente, in modo da posizionarsi in modo tale da essere lì, in attesa che si realizzino quei comportamenti anticipati dell'utente, con una strategia di marketing ready-to-use. Per raggiungere questo obiettivo, i marketer devono concentrare le loro attenzioni sulle caratteristiche e sui comportamenti degli utenti che sono correlati o sembrano prevedere determinati risultati.  Questo è il primo passo nella predictive analysis. Molti sistemi di marketing automation oggi sono abilitati con alcune capacità predittive. Forse l'esempio più semplice è l'esecuzione di un A/B test, che mostra due segmenti più piccoli di diverse versioni di una campagna adv, o l'utilizzo della consumer intelligence e del web monitoring per capire quando i consumatori cambieranno le loro abitudini di spesa o opinione.

Cluster analysis

È uno strumento esplorativo progettato per rivelare raggruppamenti naturali all'interno di un ampio gruppo di osservazioni, segmentando il campione in piccoli gruppi Per farlo è possibile utilizzare le survey o strumenti di cluster analysis. Gli utenti che mostrano caratteristiche molto simili dovrebbero rientrare negli stessi cluster mentre gli intervistati con risposte molto diverse dovrebbero trovarsi in un cluster diverso. La cluster analysis può suggerire raggruppamenti che altrimenti non sarebbero evidenti, come le esigenze di raggruppamenti o segmenti specifici del mercato. Potrebbe essere utile per definire l'audience per la campagna online e offline, per definire il tone of voice da utilizzare con loro, per lanciare un nuovo prodotto... e così via...

Selezionare la giusta tecnica di data analytics per il tuo business case

Sono disponibili molti metodi ben sviluppati per analizzare i diversi tipi di dati che possono essere raccolti. Nel caso tu stia analizzando dati sia qualitativi che quantitativi, dovresti essere sempre concentrato sull'obiettivo della tua analisi di data marketing, comprendendo appieno il significato del caso d'uso principale che stai cercando di analizzare a fondo. Non c'è limite alla raccolta dei dati! Anche se l'azienda dispone di un CRM ricco di informazioni o di un database proprietario, è sempre possibile effettuare analisi più accurate e performanti arricchendo i dati proprietari in possesso (dati di prima parte) con dati di terze parti. In questo modo, è importante capire che per eseguire campagne o strategie sofisticate, è essenziale l'uso di diversi tipi di dati di alta qualità, in particolare dati di prima e terza parte. Ogni tipo fornisce un valore unico e serve un obiettivo aziendale specifico. Se combinati, i tipi di dati creano una vista olistica del cliente e creano un database in grado di fornire informazioni utili per l'intera organizzazione. Ma qual'è la differenza tra loro?
  • I dati di prima parte includono informazioni di identificazione personale come nome, e-mail e indirizzo postale. Questi dati vengono spesso raccolti dal sito Web o da altri punti di registrazione, archiviati in un sistema di gestione delle relazioni con i clienti (CRM) e includono informazioni sui clienti passati e attuali. Sono dati di proprietà dell'azienda. (es. minuti guardati su base oraria per servizi di streaming on-demand)
  • I dati di terze parti sono resi anonimi e aggregati da una varietà di fonti. Questi dati consistono nel comportamento dell'utente inclusi interessi, hobby e preferenze. Può arricchire un segmento di pubblico già esistente, ma può creare segmenti di pubblico completamente nuovi per i professionisti del marketing. Questi segmenti sono preziosi perché si basano su identificatori al di là dei dati demografici come fedeltà, intenzione, comportamenti di acquisto e associazione del marchio. (esempio: interazioni dei post pubblicati sui social durante la giornata per promuovere nuove uscite)
L'aggiunta di contextual data (es. open data, dati finanziari, dati di consumo, movimenti, distribuzione dei dispositivi, digital divide sul territorio) alle analisi permette di estrarre nuove informazioni che potrebbero essere decisive nella fase strategica. Avere una Data Room incentrata sui consumatori è essenziale perché i consumatori sono la linfa vitale di un'azienda e per avere successo è necessario conoscerli il più a fondo possibile.

Organizza tutti i dati in una buona dataviz

Si tratta di giocare con i dati, essere curiosi con loro e continuare ad investigare finché non ci mostreranno i risultati migliori. Per rendere questo più accattivante, è possibile utilizzare strumenti di analisi di Data Visualization che ti danno un aspetto visivo interessante e veloce delle informazioni che possono essere attivate per la tua attività. La data visualization gioca un ruolo cruciale nell'intera dinamica della business intelligence. Al giorno d'oggi, con quantità crescenti di dati a flusso libero, strumenti di BI efficienti sono molto importanti per sfruttare al meglio la conoscenza che si nasconde nei dati grezzi e non elaborati. La dataviz è una rappresentazione grafica di un determinato insieme di dati. I dati basati su testo vengono visualizzati graficamente sotto forma di grafici,tabelle, infografiche, mappe, ecc. Con l'aiuto di visualizzazioni, è possibile rilevare nuovi insights e modelli nascosti nei dati. Le informazioni necessarie per un'azienda possono essere varie e possono provenire da varie fonti, direttamente dal consumatore o possono essere raccolte in modo non sollecitato. Avere una visione olistica dei dati significa davvero non smettere mai di monitorare le informazioni, ricercarle costantemente in nuove fonti e testare nuovi possibili incroci tra i dati, perché si sa, è solo con continui esperimenti che si ottengono i migliori risultati. La data visualization è diventata un'area affascinante nell'era dei Big Data, con la sfida di rappresentare i dati in grandi volumi. I principali player degli strumenti di visualizzazione dei dati potrebbero essere Microsoft Power BI, Tableau o Data Studio.
  • Tableau è uno dei software leader nel mercato della visualizzazione dei dati, che consente vari tipi di creazione di grafici, dashboard, storie, mappe e altri elementi senza programmazione. Comprende varie funzioni di statistica descrittiva e inferenziale con generazione di grafici analitici. Consente l'integrazione di altri strumenti come Excel, SQL, SAP, Amazon e altri.
  • Microsoft Power BI è un potente e popolare strumento di visualizzazione dei dati. È un software basato su cloud noto per le sue funzionalità di facile utilizzo per la preparazione e la visualizzazione dei dati. Power BI include molte funzionalità di visualizzazione come visualizzazioni personalizzate, creazione di visualizzazioni utilizzando linguaggi naturali, assistente personale Cortana e così via. Microsoft Power BI offre connettività a un'ampia gamma di origini dati come Oracle, IBM, SQL Server, Salesforce, Google Analytics, Azure DevOps, Excel, file di testo, JSON, Zendesk, Mailchimp ecc. Oltre a questo, integrazione con i big data fonti è anche facile con l'aiuto di connessioni dirette tramite servizi web.
  • Data Studio è uno strumento gratuito di Google che consente agli utenti di creare rapporti personalizzati con i dati provenienti dai servizi di marketing di Google e da fonti esterne. Data Studio è la soluzione di reportistica di Google per gli utenti che vogliono andare oltre i dati e le dashboard di Google Analytics. I widget di dati in Data Studio si distinguono per la loro varietà, opzioni di personalizzazione, dati in tempo reale e controlli interattivi. Le origini dati includono prodotti Google (Analytics, AdWords, Search Console, Fogli, YouTube, ecc.), connettori di database, caricamento di file, dati sui social media e connettori "community" ai servizi di marketing più diffusi.
Come visto, ci sono molti modi, tecniche, strumenti, modi di pensare che potresti coinvolgere nel processo di creazione di un'analisi di marketing di successo. Qualsiasi team di marketing può analizzare non solo la propria strategia attuale, ma anche quella potenziale, utilizzando tecniche innovative come la predictive analysis o migliorando le prestazioni sul proprio cluster di utenti, effettuando una cluster analysis al fine di conoscere non solo gli interessi e le caratteristiche socio-sociali dati demografici, ma comportamenti, media touchpoint, ecc. Che si tratti di una campagna pubblicitaria, di un lancio di un prodotto o di un'analisi interna, tutte queste tecniche possono essere accompagnate da raffinati strumenti di visualizzazione dei dati, per rendere la tua analisi dei dati di marketing spettacolare ed efficace!
Articolo aggiornato il: 30 agosto 2023
Talent Garden
Scritto da
Talent Garden, Digital Skills Academy

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