I Big Data nel marketing della personalizzazione

La raccolta e la scelta dei migliori tra i dati a disposizione sono gli ostacoli principali che le aziende che puntano alla personalizzazione dei messaggi di marketing, in particolare per la marketing automation, si trovano ad affrontare.

Con personalizzazione si intende la possibilità di utilizzare i dati a disposizione per inviare messaggi o mostrare contenuti diversi, più adatti e “personalizzati” appunto, a persone diverse, per migliorare l’esperienza dell’utente e offrire proposte più in linea con i loro interessi, precedenti acquisti, ecc. Si tratta di molto più, quindi, che inserire il nome del destinatario in automatico all'interno di una email o di seguire un utente per internet e mostrargli un articolo contenuto nel suo carrello.

Se la personalizzazione funziona, migliora l’esperienza del cliente e di conseguenza fa guadagnare più soldi all'azienda, perché allora gli addetti al marketing non ne fanno ancora un grande utilizzo?

Ci sono diverse ragioni per le quali la personalizzazione non ha preso piede, ma in generale non si tratta di poca comprensione dei meriti della creazione di contenuti rilevanti per messaggi targettizzati, o di reticenza da parte degli operatori. Si tratta più che altro della capacità di acquisire dati, in piccole o grandi quantità, nonché di elaborarli e comprenderli.

Non ci può essere personalizzazione senza dati. Ma come si ottengono i giusti dati per personalizzare e poter interagire con un pubblico specifico? Quali rischi si corrono?

I big data

Con big data ci si riferisce a grandi e complessi set di dati, raccolti e archiviati in grandi database e difficilmente processabili manualmente. Scopo della raccolta di così tanti dati nel marketing è poter coglierne, dall'analisi, informazioni sui clienti e potenziali clienti per scegliere le azioni che portano maggiori profitti.

Il primo passo per poter praticare la personalizzazione dei contenuti, è comprendere e definire quali dati servono tra i tanti disponibili. Al marketing servono principalmente tre categorie di dati:

• Dati comportamentali: sono i dati relativi ai prodotti o ai servizi che un utente ha acquistato o ha visualizzato. Per le aziende che vendono direttamente ai clienti online, includono i dati relativi ai carrelli abbandonati, mentre per le aziende B2B i contenuti che un prospect ha visualizzato prima di divenire un cliente.
• Interazioni con il brand: sono i dati relativi alle abitudini di navigazione degli utenti, sui siti e sui social. Permettono di capire che pagine del sito hanno visto gli utenti, o come sono arrivati al tuo sito, o se ti seguono sui canali social.
• Dati demografici: sono l’insieme dei dati come età, genere, geo-localizzazione, composizione della famiglia, reddito, che consentono di comprendere meglio chi sono le persone dietro ogni acquisto.

Le insidie dei big data

Se grandi sono le promesse e le aspettative delle informazioni ricavabili dai dati, non mancano i rischi. Non tutti i dati sono validi e se mal gestiti, i big data possono rivelarsi deludenti o portare a conclusioni errate. Sono molti i fattori che contribuiscono a generare dati di scarso valore: ricerche datate, processo non metodico di rilevazione, fonti non attendibili, campioni insufficienti o dati incompleti. Il pericolo più grande è quello che avendo a disposizione tanti dati, si trovino delle correlazioni del tutto irrilevanti.

Per non cadere in trappola ed arrivare a conclusione errate, si possono seguire questi 3 consigli:

1. non confondere correlazione con causazione: dati che possono sembrare correlati un all'altro non sono necessariamente legati da causa ed effetto.

2. non confondere valore statistico con valore sostanziale: più grande il numero di dati a disposizione, più facile trovare risultati di rilevanza statistica. Non è detto che tale rilevanza abbia un qualche valore sostanziale nel mondo reale.

3. non trascurare di testare le ipotesi: i big data sono meglio utilizzati quando servono a rispondere specifiche esigenze di business, effettuando test per verificare o confutare certi assunti.

Per fare personalizzazione serve partire dalla raccolta dei dati strategici

Da una parte i dati servono al marketing per capire gli utenti, sviluppare le strategie e la comunicazione più adatta per interagire con loro e ottenere migliori risultati di vendita, grazie alla personalizzazione. Dall'altra, se gli addetti di marketing hanno troppi dati a disposizione, non sono in grado di processarli manualmente, quindi la vera personalizzazione richiede sofisticati processi di elaborazione dei dati.

Almeno per alcune aziende.

A guardare bene gli studi disponibili, sembra che il principale problema all'implementazione del marketing della personalizzazione sia la mancanza di rilevazione, aggregazione dei dati e di analisi statistiche, più che un’eccessiva dipendenza da esse o erronea elaborazione dei dati disponibili.

Laddove Outlook e Excel sono ancora i principali strumenti di gestione dei dati dei contatti di un’azienda e solo l’11% e il 45% degli addetti commerciali utilizza rispettivamente software di marketing automation e sistemi CRM per la gestione dei dati, considerare di fare marketing della personalizzazione e parlare di big data per l'automatizzazione dei processi, sembra alquanto prematuro.

Da dove ottenere i dati

Gli addetti al marketing credono nel valore dei dati, ma possono non essere del tutto certi di sapere come o da dove ricavare i dati che servono, in particolare se a cercarli sono realtà aziendali di piccole dimensioni.

I data possono essere rilevati da innumerevoli fonti interne e acquisibili o acquistabili da terze parti. Si possono utilizzare software di marketing automation per il rilevamento dei dati di navigazione online e per le abitudini di acquisto online. Alcuni di questi software, come HubSpot, permettono di integrare anche le informazioni derivanti dai canali social con il CRM per poter unire tutti i dati relativi ai contatti in un unico archivio digitale.

Scegliere quali dati rilevare dipenderà dal tipo di azienda, dai sui clienti ai suoi obiettivi di business, vendite e marketing.

Con l’avanzamento dell’automazione e man mano che chi si occupa di marketing prende familiarità con l’analisi dei dati comportamentali dei clienti, la capacità di creare campagne altamente targettizzate e accattivanti diventa una possibilità reale per le aziende di tutte le dimensioni.

Anche la semplice personalizzazione derivante da uno o due insieme di dati altamente rilevanti può fare la differenza nel marketing.