la ricerca

I dati per superare le sfide del marketing digitale: quali strategie per le aziende

Solo sfruttando il pieno potenziale dei dati le aziende possono davvero fare un passo avanti nel futuro e superare le sfide del marketing digitale moderno. Ma questo tesoretto è spesso sottoutilizzato. Come rimediare e perché è importante

Pubblicato il 22 Set 2022

Victor Vassallo

Managing Director - Making Science Italia 

AI Questions Icon
Chiedi all'AI
Riassumi questo articolo
Approfondisci con altre fonti
omnichannel-marketing

La trasformazione digitale è un tassello fondamentale del puzzle del marketing odierno. Tuttavia, data la particolarità del tessuto economico italiano – composto principalmente da piccole e medie imprese – la capacità di stare al passo con le nuove opportunità e di incorporare nuovi strumenti tecnologici risente talvolta dei limiti interni all’azienda stessa.

In generale, c’è una tendenza a non sfruttare tutte le proprie risorse, per mancanza di tempo, fondi o conoscenze tecniche. Per esempio, i dati, e soprattutto le tecnologie che consentono alle imprese di sfruttarli al meglio, sono particolarmente sottoutilizzati. Infatti, secondo la recente ricerca di Making Science, le aziende sfiorano appena la superficie quando si tratta di sfruttare appieno i dati per ottimizzare le loro attività marketing.

In questo modo i dipartimenti di marketing rischiano di non operare in completa efficienza, con conseguenze sul raggiungimento degli obiettivi aziendali.

Business Intelligence e Big Data per il Marketing: a che punto siamo?

Business Intelligence e Big Data per il Marketing: a che punto siamo?

Guarda questo video su YouTube

I dati alla base del marketing moderno

Oggi, quando si parla di marketing, non si può fare a meno di parlare di dati. Che si tratti di conoscere più a fondo il proprio target, di identificare i punti d’attrito nel percorso d’acquisto o di migliorare i risultati delle campagne, i dati sono fondamentali per definire e ottimizzare le tattiche di marketing.

Senza una gestione efficace del dato si va alla cieca, per impressioni. Questo vuol dire non sapere quali attività funzionano e quali no, e quindi non poter neanche riportare su eventuali risultati positivi. Inoltre, i marketer devono affrontare le sfide dettate dalle normative sulla privacy e la futura scomparsa dei cookie di terze parti, recentemente rimandata da Google al 2024.

Uno studio di E&Y ha stimato che la data economy in Italia potrebbe generare un valore vicino al 2,8% del PIL nazionale (circa 50 miliardi di euro) e, nonostante il Paese contribuisca al 20% dello Zettabyte di dati in Europa, ne utilizza solo il 10%.

La cosa interessante è che i marketer italiani si rendono conto dell’importanza dei dati: secondo lo studio di Making Science, quasi nove su dieci (87%) raccolgono e archiviano i dati online, compresi i dati di web analytics e delle campagne, rispetto a poco più della metà (54%) che raccoglie dati offline. Quindi, l’ostacolo è un altro.

Comunicazione: i sei trend che cambieranno il marketing (anche nella PA)

La sfida di andare a fondo

Lo studio di Making Science mostra che il problema principale risiede nell’analisi del dato: la metà degli intervistati si ferma a un’analisi generale, perdendo i vantaggi che soluzioni più sofisticate, come generare misurazioni avanzate o predizioni, possono fornire. Ulteriori ostacoli si presentano quando i dati non vengono considerati in modo olistico: più della metà (52%) dei marketer ammette che i propri dati sono analizzati in silo, ovvero in maniera isolata. Un altro 7% ha ammesso di non misurare affatto i propri dati.

Ciò naturalmente ha un impatto negativo sulla realizzazione degli obiettivi aziendali, come l’aumento del ritorno sull’investimento (ROI) o l’ottimizzazione del tasso di conversione (CRO). I dati della ricerca mostrano che solo il 38% dei marketer in Italia è in grado di migliorare il proprio ROI e solo il 35% è riuscito a incrementare il CRO.

Facendo il punto, utilizzare i dati per estrarre solo informazioni generali non permette di misurare l’impatto del marketing né di ottimizzare le prestazioni. Ciò richiede soluzioni di analisi dei dati avanzate.

Analisi dei dati: un viaggio a tappe

Una parte fondamentale dell’analisi dei dati è considerare i dati in modo olistico. L’aggregazione e l’archiviazione dei dati off e online è un primo passo importante; il successivo consiste nell’estrarre le informazioni archiviate per ottenere un quadro completo. Una visione unificata dei dati facilita il processo di confronto dei comportamenti dei consumatori sui diversi touchpoint, aiutando i marketer a dialogare meglio con l’utente lungo il percorso d’acquisto.

Il modo in cui i dati vengono attivati dipende dall’obiettivo dell’azienda. Che si voglia migliorare l’esperienza degli utenti esistenti o diversificare la strategia mediatica per raggiungere un nuovo pubblico, definire il proprio obiettivo influirà sull’attivazione dei dati.

Se l’obiettivo è ottimizzare l’esperienza, i dati possono aiutare a comprendere meglio i comportamenti, a prevedere la probabilità di conversione, e a identificare i consumatori di alto valore. Se invece l’obiettivo è quello di definire le strategie media, i dati possono aiutare a identificare i canali più performanti in termini di ROI.

Sfruttare appieno il potenziale dei dati

Il problema degli strumenti di analisi generale è che di fatto non valutano i set di dati nella loro interezza, ma selezionano un campione da cui estrapolano delle informazioni che vengono poi applicate al resto. Strumenti analitici più avanzati sono in grado di elaborare quantità maggiori di dati, e soprattutto possono aiutarci a estrapolare insight utili grazie a misurazioni approfondite e modelli predittivi che permettono di aumentare le conversioni e quindi il fatturato.

La capacità di ottenere informazioni migliori permette ai marketer di capire quali strategie o elementi delle campagne funzionano e quali no, e di eliminare sprechi di budget.

Alla fine, è nell’interesse dei marketer fare quell’ulteriore passo per ottenere il massimo dai propri sforzi. Solo sfruttando il pieno potenziale dei dati le aziende possono davvero fare un passo avanti nel futuro e superare le sfide del marketing digitale moderno.

Valuta la qualità di questo articolo

La tua opinione è importante per noi!

People&Change

Tutti
Produttività e AI
AI IN AZIENDA
AI E LAVORO
SCENARI
FORMAZIONE
CULTURA AZIENDALE
COMPETENZE
AI in azienda
Carriera
AI leadership
Leggi l'articolo Produttività e AI: il vantaggio cresce ai vertici, meno tra i dipendenti
lo studio
Produttività e AI: il vantaggio cresce ai vertici, meno tra i dipendenti
Leggi l'articolo Shadow AI in azienda: come governare rischi, dati e sicurezza
policy
Shadow AI in azienda: come governare rischi, dati e sicurezza
Leggi l'articolo AI e lavoro: i rischi di adottarla senza riprogettare i processi
collaborazione uomo-ai
AI e lavoro: i rischi di adottarla senza riprogettare i processi
Leggi l'articolo Diritto a un call center umano: banco di prova per il futuro con l’AI
la sentenza
Diritto a un call center umano: banco di prova per il futuro con l’AI
Leggi l'articolo Shadow AI, vietarla non basta: il problema sono i processi aziendali
scenari
Shadow AI, vietarla non basta: il problema sono i processi aziendali
Leggi l'articolo Longevità e lavoro: come riprogettare la propria carriera
scenari
Longevità e lavoro: come riprogettare la propria carriera
Leggi l'articolo People Pleaser sul lavoro: perché è difficile dire di no
lavoro e SOCIETÀ
People Pleaser sul lavoro: perché è difficile dire di no
Leggi l'articolo Master MIA a Cremona, il modello ibrido per portare l’AI in azienda
imprese e formazione
Master MIA a Cremona, il modello ibrido per portare l’AI in azienda
Leggi l'articolo Skills contro job title: le competenze trasformano i team nell’era dell’AI
competenze e lavoro
Skills contro job title: le competenze trasformano i team nell’era dell’AI
Leggi l'articolo Shadow AI in azienda: rischi, controlli e strumenti di governance
uso non approvato dell’AI
Shadow AI in azienda: rischi, controlli e strumenti di governance
Leggi l'articolo L’AI accelera la conoscenza, non l’esperienza: il nuovo compito delle HR
risorse umane
L’AI accelera la conoscenza, non l’esperienza: il nuovo compito delle HR
Leggi l'articolo Gestione del cambiamento nell’AI: strategie per un’adozione efficace
la guida
Gestione del cambiamento nell’AI: strategie per un’adozione efficace
Leggi l'articolo Team ibridi, le regole per coordinare persone e agenti IA
leader aumentato
Team ibridi, le regole per coordinare persone e agenti IA
Leggi l'articolo Dimissioni e carriera: quando e come decidere di lasciare un lavoro
scenari
Dimissioni e carriera: quando e come decidere di lasciare un lavoro
Leggi l'articolo AI leadership, come cambiare la governance delle organizzazioni
AI e organizzazioni
AI leadership, come cambiare la governance delle organizzazioni
Leggi l'articolo AI in azienda, l’adozione si blocca senza una nuova leadership
Oltre l'AI Fatigue
AI in azienda, l’adozione si blocca senza una nuova leadership
Leggi l'articolo Produttività e AI: il vantaggio cresce ai vertici, meno tra i dipendenti
lo studio
Produttività e AI: il vantaggio cresce ai vertici, meno tra i dipendenti
Leggi l'articolo Shadow AI in azienda: come governare rischi, dati e sicurezza
policy
Shadow AI in azienda: come governare rischi, dati e sicurezza
Leggi l'articolo AI e lavoro: i rischi di adottarla senza riprogettare i processi
collaborazione uomo-ai
AI e lavoro: i rischi di adottarla senza riprogettare i processi
Leggi l'articolo Diritto a un call center umano: banco di prova per il futuro con l’AI
la sentenza
Diritto a un call center umano: banco di prova per il futuro con l’AI
Leggi l'articolo Shadow AI, vietarla non basta: il problema sono i processi aziendali
scenari
Shadow AI, vietarla non basta: il problema sono i processi aziendali
Leggi l'articolo Longevità e lavoro: come riprogettare la propria carriera
scenari
Longevità e lavoro: come riprogettare la propria carriera
Leggi l'articolo People Pleaser sul lavoro: perché è difficile dire di no
lavoro e SOCIETÀ
People Pleaser sul lavoro: perché è difficile dire di no
Leggi l'articolo Master MIA a Cremona, il modello ibrido per portare l’AI in azienda
imprese e formazione
Master MIA a Cremona, il modello ibrido per portare l’AI in azienda
Leggi l'articolo Skills contro job title: le competenze trasformano i team nell’era dell’AI
competenze e lavoro
Skills contro job title: le competenze trasformano i team nell’era dell’AI
Leggi l'articolo Shadow AI in azienda: rischi, controlli e strumenti di governance
uso non approvato dell’AI
Shadow AI in azienda: rischi, controlli e strumenti di governance
Leggi l'articolo L’AI accelera la conoscenza, non l’esperienza: il nuovo compito delle HR
risorse umane
L’AI accelera la conoscenza, non l’esperienza: il nuovo compito delle HR
Leggi l'articolo Gestione del cambiamento nell’AI: strategie per un’adozione efficace
la guida
Gestione del cambiamento nell’AI: strategie per un’adozione efficace
Leggi l'articolo Team ibridi, le regole per coordinare persone e agenti IA
leader aumentato
Team ibridi, le regole per coordinare persone e agenti IA
Leggi l'articolo Dimissioni e carriera: quando e come decidere di lasciare un lavoro
scenari
Dimissioni e carriera: quando e come decidere di lasciare un lavoro
Leggi l'articolo AI leadership, come cambiare la governance delle organizzazioni
AI e organizzazioni
AI leadership, come cambiare la governance delle organizzazioni
Leggi l'articolo AI in azienda, l’adozione si blocca senza una nuova leadership
Oltre l'AI Fatigue
AI in azienda, l’adozione si blocca senza una nuova leadership
0
Lascia un commento, la tua opinione conta.x