Capito cosa sono i big data e loro struttura, cerchiamo oggi di capire come integrarli nella strategia di marketing e quali possono essere le applicazioni che, ad oggi, riusciamo ad immaginare. Come anticipato si tratta di dati non strutturati, costituiti principalmente da elementi appartenenti a mondi tra loro diversi: una combinazione di audio, video, testo e foto; in pratica tutto che si può trovare sul web. Analizzati attraverso complessi algoritmi, queste interrogazioni portano alla luce informazioni non solo comprensibili ma utili e applicabili a diversi settori: dal marketing alla cura del cancro, dall'intelligenza artificiale alla prevenzione del terrorismo e della criminalità. Insomma ex chaos, ordo.
Il funzionamento di per sé è abbastanza semplice, quello che è più complesso è il modo in cui poi i dati vengono estrapolati e letti ma che fortunatamente non è oggetto del presente articolo. Di base:
- I Big Data possono essere un patrimonio aziendale quindi di proprietà diretta del Brand, acquistabili da terze parti oppure di pubblico dominio: stiamo parlando ad esempio di dati provenienti dagli analytics del sito piuttosto che dai social networks.
- Questi dati vengono integrati in una piattaforma che viene definita DMP, Data Management Platform che li analizza e li trasforma in insight. Caratteristiche delle DMP sono la cross-canalità come input, la presenza di potenti algoritmi per l'analisi e una segmentazione del target come output.
La mancanza di linee guida e la scarsa conoscenza dei Big Data, essendo per noi italiani un qualcosa di relativamente nuovo e ancora un po' misterioso, ci porta ad analizzare le principali applicazioni che i Big Data hanno o avranno nel marketing e alcune sembrano fantascienza ma non lo sono:
- Retargeting: ogni volta che visitiamo un sito questo lascia una piccola parte di codice, il famigerato cookie, che "ricorda" ad esempio i prodotti che abbiamo visitato o comprato. In questo modo è possibile erogare campagne ADV mirate ad utenti che sappiamo già essere interessati a quei particolari prodotti. Zalando ad esempio fa molto uso di questa tecnica e fa molto bene perché solitamente ha un tasso di conversione piuttosto elevato. Qui trovi una case history di una pianificazione media digitale di questo tipo fatta da OFG Advertising.
- Definire il proprio ICP: il nostro Ideal Customer Profile. I Big Data ci aiutano a capire ancora meglio chi sono i nostri consumatori approfondendo caratteristiche socio-demografiche come sesso, età, lingua, provenienza ma ci possono anche aiutare a capire il loro comportamento sul sito studiandone ad esempio la modalità di navigazione o i prodotti acquistati o ancora capire attraverso l'app quanto i nostro consumatori si fermano nei negozi della concorrenza. Sulla base dei dati oggettivi sarà possibile poi studiare azioni di marketing o advertising specifiche per ogni cluster di cliente.
Vuoi scoprire di più sull'Ideal Customer Profile? Qui sotto puoi scaricare gli strumenti di Design Thinking che utilizza l'agenzia per la definizione delle Buyer Personas e dell'Ideal Customer Profile.
- ADV personalizzate: come appena detto se io arrivo a conoscere i miei clienti così nel dettaglio, posso anche erogare campagne personalizzate. Perché è diverso dal retargeting? Mentre in questo l'ADV server dà per scontato un interesse in base a precedenti acquisti, con i Big Data possiamo andare oltre: il DMP sa come ti chiami, in che zona abiti e forse anche che faccia hai. ADV personalizzate su di te, non sui tuoi interessi. Ti sta venendo un po' di ansia?
- Esperienze personalizzate: allo stesso modo, conoscendo chi sta navigando sul mio sito, posso addirittura fargli vivere un'esperienza di navigazione dedicata. Lo posso chiamare per nome, fargli vedere nel sito i suoi colori preferiti sui bottoni che convertono o mostrare solo i prodotti cui so che lui è interessato.
Qui stiamo parlando di Marketing Automation. Le piattaforme che gestiscono la marketing automation stanno diventando sempre più accessibili e democratiche. Il punto è che per utilizzare l'automazione non serve solo la piattaforma ma ancora una volta è una questione di mindset e organizzazione tra reparti. Per far funzionare la piattaforma, ognuno deve fare la sua parte: questo è un punto di partenza, non di arrivo. Un altro punto fondamentale è la scelta della piattaforma. La software selection è fondamentale per avere un progetto di successo. Il problema è che spesso esistono software pre-esistenti e le integrazioni non sempre sono funzionali o necessarie. Insomma questo è un tema importante che deve essere approfondito prima di iniziare. Non, ripeto NON, scegliete una piattaforma solo perché costa meno: valutate i costi indiretti cioè l'impatto (il costo) che essa può generare su persone e processi aziendali se non dovesse essere quella giusta. Qui trovi qualche consiglio per iniziare una software selection sensata. - Offline & Online merge: con le app come tramite (e altri strumenti che si stanno facendo spazio nei punti vendita come telecamere che analizzano le espressioni dei consumatori davanti agli scaffali o sensori di movimento) è possibile trasformare il comportamento reale in dati digitali da integrare nei Big Data. In questo modo si aggiunge un tassello importante: il comportamento d'acquisto fuori da Internet ma nella vita reale.
Questi sono alcuni esempi che mi sembrava valesse la pena di approfondire ma il futuro avrà in serbo sicuramente altro. Ci aggiorneremo quando scopriremo di più.
Interessa il tema "Big Data"? Leggi tutti gli altri articoli su cosa sono i Big Data:
- Un nuovo approccio alla comunicazione
- A cosa servono i Big Data
- Data Mining e Big Data
- Scopri come funzionano i media digitali e cos'è il programmatic advertising
Luca Bizzarri