I Principali Vantaggi e i Punti Critici della Big Data Analytics
Al giorno d’oggi abbiamo l’opportunità di instaurare relazioni con i nostri potenziali clienti tramite una moltitudine di canali digitali: motori di ricerca, social media, database acquistati, mailing list e campagne di email marketing.
I consumatori infatti lasciano delle briciole digitali (digital breadcrumbs) in ogni interazione, andando così a formare un grande volume di dati strutturati e non strutturati denominato Big Data.
Cosa sono i Big Data
I Big Data sono un set di dati in costante aumento, contraddistinti da tre caratteristiche (le cosiddette tre V):
- Volume: i Big Data sono caratterizzati da quantità di dati generati ogni secondo. I data-set (insieme di dati organizzati) risultano avere un volume talmente grande da eccedere la capacità che hanno i database relazionali di catturare, immagazzinare, gestire ed analizzare.
- Velocità: la velocità con cui i nuovi dati vengono generati e la velocità con cui arrivano in tempo reale al sistema di gestione che permette di analizzarli.
- Varietà: differenti tipologie di dati prodotti. Oggigiorno si possono ottenere informazioni sia da file di testo e altri dati non strutturati, sia da tipi di dato strutturati, come ad esempio le tabelle di un database.
Che cosa è il Big Data Marketing
I Big Data al giorno d’oggi risultano essere uno degli elementi determinanti nelle nuove strategie di marketing e di advertising; la sfida che ogni azienda deve vincere è quella di trovare il modo di archiviare e analizzare questa enorme quantità di dati forniti dai diversi input che sono il prodotto dell’epoca digitale in cui stiamo vivendo (acquisti online, tassi di clic, comportamenti di navigazione, interazioni con i social media, utilizzo di dispositivi mobili, geolocalizzazione, mail marketing).
Il fatto che questa quantità di dati sia infinitamente “big” e che le decisioni si debbano prendere sempre più rapidamente, rende il Big Data Marketing una possibile fonte di vantaggi ma anche di criticità.
Caratteristiche del Big Data Marketing
Possiamo dividere i dati rilevanti per il marketing in tre macro categorie.
1) I dati sui clienti, ovvero tutte quelle informazioni sui comportamenti e i loro interessi, ottenute grazie a campagne di marketing, siti web, sondaggi, social network, comunità di follower, e-shop o negozi fisici con tessere clienti.
2) I dati operativi, ossia le metriche oggettive ricavate all’interno dei processi di marketing stessi che misurano la qualità di quest’ultimi (gestione delle risorse, controlli di bilancio, operazioni, allocazione dell’effort).
3) I dati finanziari, tipicamente raccolti dal sistema finanziario della stessa organizzazione (vendite, ricavi, profitti e altri dati che misurano la salute finanziaria dell’organizzazione).
Criticità del Big Data Marketing
Le criticità che si possono riscontrare sono dovute in gran parte al mancato allineamento tra dati, sistemi di analisi e processi decisionali aziendali; per questo motivo nel caso del Big Data Marketing è essenziale superare tre sfide affinché possa risultare efficace:
1) Conoscere la tipologia di dati da raccogliere in base alle esigenze e agli obiettivi aziendali di quel determinato momento e periodo.
2) Scegliere la tipologia di dati da analizzare. È importante sapere che molte volte si possono rimuovere strati superficiali per arrivare ad ottenere intuizioni più ricche, in grado di portare ad azioni più efficaci e determinanti per la crescita aziendale.
3) Identificare i migliori strumenti analitici per poter aggregare, analizzare i dati e distribuire in modo appropriato le intuizioni e le decisioni pertinenti all’interno dell’organizzazione.
Superare queste tre sfide permette al contesto aziendale di prendere decisioni più efficaci, conoscere il mercato, personalizzare le campagne di marketing secondo il profilo del cliente potenziale e personalizzare i servizi offerti.
Le Aziende e il Big Data Marketing
Tutto ciò ha maggiori possibilità di una corretta realizzazione, se si tengono a mente tre principi fondamentali.
1) Il primo è non fermarsi ad un’analisi iniziale dei dati. Infatti più si approfondisce l’analisi, più sarà possibile individuare nuove strategie ed azioni specifiche per la crescita aziendale.
2) Il secondo consiste nel trasmettere le intuizioni ottenute dall’analisi dei Big Data alle persone che possono trarne miglior utilizzo (direttori dei negozi, personale dei Call Center, i commerciali dell’azienda, i CMO…).
3) Infine, l’essenziale è avere pazienza. Dal momento in cui si inizia l’analisi dei Big Data, è meglio aver chiari gli obiettivi chiave dai quali partire e identificare i dati necessari a supportare l’analisi che si intende sviluppare.
Nel creare una strategia di marketing digitale integrato combinata con i Big Data in un’azienda B2C, possiamo dunque andare a migliorare tre aspetti centrali: l’engagement dei clienti, scoprendo chi sono, cosa vogliono, dove li possiamo trovare, come e quante volte preferiscono essere contattati; la retention e la fedeltà degli stessi, arrivando a comprendere cosa facilita il loro ritorno; infine l’ottimizzazione delle performance, determinando spesa e azioni ottimali nelle proprie campagne di marketing tramite la Big Data Analysis.
Articolo Originale di digital4.biz
