Analisi di marketing

Per comprendere i propri clienti con un profilo unificato, i team marketing devono disporre di sorgenti di dati unificate all’interno di un’unica piattaforma di analisi di marketing. L’analisi di marketing non si concentra sui canali, ma sui percorsi dei clienti. Questo cambiamento mostra che le interazioni con i clienti non si concentrano più su pochi punti di contatto prevedibili, ma si distribuiscono su diversi canali, modalità di accesso e piattaforme digitali.

L’analisi di marketing studia i dati per valutare le prestazioni di marketing. Implica l’analisi dei dati di marketing provenienti da più sistemi per ottenere insight e prendere decisioni informate. Applicando tecnologie e processi di analisi ai dati di marketing, le aziende possono capire cosa guida le azioni dei consumatori, perfezionare le proprie campagne di marketing e ottimizzare il ritorno sull’investimento.

Fondamentalmente, l’analisi di marketing non si limita alla descrizione di ciò che è accaduto (analisi descrittiva, ad esempio “Quanti lead abbiamo acquisito nell’ultimo trimestre?”), ma approfondisce la comprensione del perché si sono verificati determinati eventi (analisi diagnostica, ad esempio “Qual è la causa del calo del traffico sul nostro sito?”). L’analisi di marketing mira a prevedere i risultati futuri e a consigliare le azioni ottimali.

L’operatività dell’analisi di marketing comporta diversi processi fondamentali:

• Data sourcing e integrazione dei dati: il processo inizia con il reperimento dei dati da vari sistemi operativi di marketing. Questi includono piattaforme pubblicitarie, sistemi CRM, strumenti di automazione del marketing, analisi web, dati sull’utilizzo dei prodotti e fonti di dati offline come i registri dei call center o i dati sugli acquisti in negozio. L’obiettivo fondamentale è acquisire i dati da tutti quei canali e riunirli per fornire insight sui clienti significativi e in tempo reale ed eliminare efficacemente la frammentazione dei dati.
• Gestione dei dati e archivio: una volta reperiti, questi dati eterogenei devono essere estratti, trasformati (puliti, standardizzati e strutturati) e combinati in un archivio centrale. Questo archivio è spesso un data warehouse o un data lake, generalmente ospitato nel cloud. Questo passaggio è fondamentale per creare la visione unificata e completa del cliente necessaria per un’analisi olistica.
• Analisi e visualizzazione: con i dati aggregati e preparati, si utilizzano software e strumenti di analisi di marketing per eseguire vari tipi di analisi (descrittive, diagnostiche, predittive, prescrittive). Le visualizzazioni interattive, le dashboard e i report spesso presentano gli insight risultanti. Questi aiutano i professionisti del marketing a identificare pattern, tendenze e insight relativi a KPI come il valore del ciclo di vita del cliente (CLV), il costo di acquisizione del cliente (CAC) e i tassi di conversione.

• Customer Journey Analytics offre una visione esaustiva del comportamento dei clienti su tutti i dispositivi e canali, per aiutare i team di marketing a comprendere efficacemente i propri clienti. La creazione di profili cliente unificati semplifica la raccolta di insight pratici per i team di marketing e può offrire i seguenti vantaggi:
• Monitoraggio del ROI: una funzione fondamentale è monitorare l’impatto delle attività di marketing sulla creazione della pipeline e sui ricavi, utilizzando un’attribuzione accurata delle campagne. Questa funzionalità è essenziale per posizionare il marketing come un generatore di ricavi dimostrabile piuttosto che come un centro di costo.
• Ottimizzazione degli investimenti e della spesa per le risorse: le organizzazioni possono allocare budget e risorse in modo più efficace comprendendo quali canali e campagne offrono i risultati di maggior valore. I modelli di attribuzione multi-touch sono particolarmente importanti in questo contesto.
• Miglioramento della pianificazione, delle prestazioni e della programmazione delle campagne: l’analisi basata sui dati facilita una progettazione più strategica delle campagne, del targeting, dei messaggi e della tempistica, garantendo prestazioni migliori.
• Miglioramento dell’efficienza del flusso di lavoro: identifica colli di bottiglia e inefficienze nei processi, nei sistemi e nei flussi di lavoro di marketing, migliorando la produttività.
• Miglioramento delle previsioni e del monitoraggio dei KPI: prevedi in modo più preciso i risultati delle campagne e delle prestazioni rispetto agli indicatori di prestazioni chiave (KPI), con dashboard automatizzate che riducono i tempi di reporting.
• Maggiore comprensione del cliente: l’analisi rivela i fattori alla base delle azioni dei consumatori, le loro preferenze, i loro schemi di coinvolgimento e i loro punti critici, fornendo una comprensione più ricca del pubblico di destinazione.
• Customer experience ottimizzate: gli insight dell’analisi consentono di fornire messaggi ed esperienze più mirati, pertinenti e personalizzati, migliorando il coinvolgimento dei clienti e i tassi di conversione.