Data-driven: impossibile vivere senza!

Il mondo del marketing è sempre più legato, oltre che al digital , all’analisi dei dati. È proprio con i dati, infatti, che possiamo ottimizzare ogni singolo flusso e step del processo gestionale e decisionale di un progetto, al fine di migliorarlo e raggiungere i risultati desiderati. Grazie agli strumenti informatici a disposizione, possiamo raccogliere, smistare e analizzare davvero qualsiasi tipo di dato. L’approccio data-driven si basa esattamente su questo principio fondamentale. Ma di cosa si tratta esattamente?

INDICE

🤓 Data-driven: cos’è?

🚧 Quali dati raccogliere e analizzare?

🚧 Marketing Data-driven

🚀 Come diventare una data-driven company?

Data-driven: cos’è?

Il modello data-driven può orientarsi verso il cliente o verso l’azienda stessa che conduce l’analisi. 

Quando orientato al rapporto azienda-cliente, si basa sulla customer analytics, ovvero sull’analisi dei dati dei clienti. Studiando il loro modo di comportarsi e di muoversi all’interno del flusso di consumo, l’azienda riesce a rafforzarne il legame e, di conseguenza, a incrementare le vendite.

In questo senso, un’azienda di rilievo è Spotify che, grazie all’approccio data-driven, ha impostato un sistema di suggerimento automatico dei brani sulla base delle preferenze del singolo utente.

Lo stesso modello data-driven, quando orientato all’ottimizzazione dell’operatività interna, si basa sul data management, ovvero sulla gestione dei dati. Ogni decisione aziendale si basa quindi sui dati raccolti, su fatti oggettivi e non su sensazioni o elementi soggettivi.

Quali dati raccogliere e analizzare?

Non ci sono delle regole ferree universali da seguire per realizzare un approccio data-driven corretto ed efficace. L’unica regola valida per tutti è: capisci che comportamenti e processi vuoi analizzare e individua i dati che ti possono fornire le risposte. È necessario, in questo senso, progettare una vera e propria data strategy, che può essere completata anche attraverso l’intelligenza artificiale e la machine learning.

Un altro aspetto rilevante riguarda la tempistica. Essere in grado di raccogliere e analizzare i dati in tempo reale è fondamentale per riuscire a creare delle proiezioni di mercato veritiere e immediatamente attuabili.

Marketing Data-driven

Sempre più business sono data-driven, soprattutto nel mondo del marketing digitale. I sistemi di marketing analytics includono numerosi strumenti, grazie ai quali tutte le decisioni legate a un progetto web sono studiate a tavolino, sulla base dei risultati ottenuti. Ormai non è più possibile attuare una buona strategia di marketing senza essere un abile conoscitore e lettore dei dati raccolti.

Considerando che i mondi dell’online e dell’offline sono sempre più interconnessi, un’efficace strategia omnicanale si basa sul data-driven a tutto tondo. Un esempio: condurre una campagna con strumenti di marketing automation su specifici target porta inevitabilmente risultati migliori rispetto ad una campagna generica, dove il pubblico è piuttosto sconosciuto.

Come diventare una data-driven company?

È facile pensare che un’azienda data-driven punti molto più sulla tecnologia che sul valore umano. In realtà, non è così, e le risorse umane acquistano un’importanza diversa, ma fondamentale. Se ci pensi, avere una raccolta infinita di dati sarebbe inutile, se non ci fosse qualcuno a leggerli e a trasformarli in attività concrete!

Detto questo, qualsiasi azienda può essere data-driven, sia che si trovi nella fase di avvio sia che sia già consolidata. Non è mai troppo tardi! Ecco cosa fare:

1. Inizialmente, è grazie a un partner esterno che solitamente l’azienda si avvicina all’approccio data-driven. In questa prima fase, è necessario capire la fattibilità dei progetti e porre le basi per un cambio parziale della cultura aziendale. Meglio partire da un progetto quick-win per rendere palese a tutti i benefici di questo nuovo approccio aziendale!
2. Ora è il momento di definire le best practices tra ingegneri e data scientists, e di comunicarle a tutti i team aziendali facendo loro formazione.
3. È il momento in cui iniziano ad arrivare i primi dati… Ci sono così tante cose da fare! È meglio dare le giusta priorità ai progetti e alle scadenze e a consolidare la nuova riorganizzazione aziendale.
4. Non resta che definire bene i ruoli, distinguendo la parte business da quella data-driven… Senza dimenticare mai che, per funzionare, entrambe devono coesistere e collaborare!