Marketing Analytics
Cosa sono e perché sono importanti
Con marketing analytics si intende lo studio dei dati che mira a valutare il successo delle attività di marketing.
Applicando la tecnologia e i processi analitici ai dati relativi al marketing, le aziende possono comprendere cosa guida le azioni dei clienti, ottimizzare le campagne di marketing e massimizzare il ritorno sull'investimento.
Storia dei marketing analytics
I primi annunci pubblicitari comparvero poco dopo l'invenzione della macchina da stampa. Ma fu solo nel 1865, quando il banchiere Sir Henry Furnese asserì di battere la concorrenza tramite le proprie tecniche di marketing e promozione, che il termine business intelligence entrò nel linguaggio comune. Cinquant'anni dopo, l'Università della Pennsylvania organizzò il primo corso di marketing al mondo. Nel 1942, con l'avvento della pubblicità televisiva, le aziende compresero che era importante scoprire quali pubblicità stavano convertendo gli spettatori in clienti.
L'avvento di Internet ha accelerato l'evoluzione dei marketing analytics. Gli specialisti del marketing hanno iniziato a utilizzare modelli di attribuzione digitale per studiare il comportamento dei consumatori con un maggiore livello di granularità. Questi modelli misurano il valore di ogni punto di contatto con il consumatore per determinare dove e quando questi abbia interagito con il marchio in modo più significativo. Poco dopo è arrivata l'attribuzione multitouch che ha permesso agli specialisti del marketing di analizzare il percorso del consumatore su dispositivi e canali diversi.
Oggi quasi tutte le aziende usano il marketing analytics regolarmente. L'enorme quantità di dati di marketing, unita alla possibilità di utilizzare potenti strumenti analitici e software di marketing analytics, consente ai team di marketing di valutare ogni aspetto delle campagne di digital marketing, e alle aziende di avere quella che viene abitualmente definita come una visione a 360 gradi del cliente.
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I marketing analytics nel mondo di oggi
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Cosa si può fare con i marketing analytics?
Con gli analytics è possibile rispondere a domande come:
- Come stanno performando le nostre attività di marketing oggi? E in futuro? Come si caratterizzano rispetto a quelle della concorrenza?
- Disponiamo di una visione omnicanale di tutti i dati sui clienti? Stiamo registrando le interazioni dei clienti sia online che offline?
- Cosa possiamo fare per migliorare il percorso del cliente? Stiamo inviando ai nostri clienti messaggi mirati, pertinenti e personalizzati?
- Qual è il passo successivo? Le nostre risorse di marketing sono allocate correttamente rispetto alle attività di marketing presenti e future? Impieghiamo il nostro tempo e il nostro denaro nei canali giusti? Come dovremmo definire le priorità di investimento in un determinato arco temporale?
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Come funzionano i marketing analytics
Le analisi di marketing non richiedono solo strumenti sofisticati. I team di marketing hanno bisogno di strategie che mettano tutti i loro dati in prospettiva. Ecco illustrato il funzionamento dei marketing analytics nella maggior parte delle organizzazioni.
1.
Identificare l'oggetto della misurazione
Anzitutto, occorre definire con precisione cosa si spera di ottenere attraverso le attività di marketing. Partire dall'obiettivo generale della propria strategia di marketing, per poi focalizzarsi sulle campagne specifiche e i canali di marketing. Come parametri è possibile usare il ritorno sull'investimento, il tasso di conversione, la percentuale di clic e la riconoscibilità del marchio. Oltre a ciò, è importante definire anche i benchmark e le tappe fondamentali del programma di marketing, per poter valutare ed adattare le proprie tecniche di marketing strada facendo.
2.
Utilizzare un mix equilibrato di strumenti e tecniche di analisi
Per trarre il massimo vantaggio dai marketing analytics, è necessario un mix equilibrato di tecniche e strumenti. Questi ti consentiranno di:
- Esaminare il passato. Grazie alle tecniche che studiano il passato, è possibile rispondere a domande come: Quali elementi della campagna hanno generato più entrate nell'ultimo trimestre? Com'è andata la campagna di social media A rispetto alla campagna di posta diretta B? Quanti lead sono stati generati dalla recente serie di webinar rispetto a una data stagione di podcast?
- Analizzare il presente. Scoprire i risultati delle iniziative di marketing nella fase attuale. In che modo i clienti interagiscono con noi? Utilizziamo i real-time analytics per proporre ai clienti le offerte migliori? Quali sono i canali preferiti dai clienti più attivi? Chi parla dell'azienda e dove?
- Prevedere o influenzare il futuro. I marketing analytics possono formulare previsioni basate sui dati che aiutano a plasmare il futuro. Può rispondere a domande come: in che modo i risultati a breve termine possono tradursi in fidelizzazione? In che misura inciderà sul fatturato l'aumento di rappresentanti di vendita nelle regioni a scarso rendimento? Su quali città conviene puntare?
3.
Valutare le proprie capacità di analisi e colmare le lacune
Le tecnologie di data e marketing analytics sono numerose e quindi può essere difficile stabilire di quali strumenti si ha realmente bisogno. Ma non deve essere questo il punto di partenza, quanto piuttosto le proprie competenze: determinare quali sono le capacità attuali e scoprire la propria posizione nello scenario dell'analisi dei dati. Quindi, identificare le lacune e sviluppare una strategia per colmarle.
4.
Agire sulla base di ciò che si apprende
L'utilizzo dei dati è una delle sfide maggiori che gli esperti di marketing si trovano oggi ad affrontare. I dati sono tanti. Anzi, tantissimi. Ecco perché la fase uno è così importante: quando si comprende che le azioni in corso non consentono di raggiungere gli obiettivi, allora è il momento di ottimizzare l'approccio attraverso un processo di test e iterazione.
Se applicati in modo olistico, i marketing analytics consentono di realizzare campagne di marketing più efficaci e di migliorare l'esperienza complessiva dei clienti. Utilizzati correttamente, i marketing analytics possono migliorare la pianificazione della domanda e dell'offerta, l'ottimizzazione dei prezzi e la gestione e il nurturing dei lead, con il risultato di aumentare in modo significativo la redditività.
Passi successivi
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