Approccio Data Driven: perché farsi guidare dai numeri

Affidarsi ad una strategia Data Driven vuole dire sfruttare in pieno le potenzialità offerte dai Big Data per quanto riguarda il processo decisionale e non solo.

Specialmente nel settore marketing, l’analisi delle informazioni sui clienti è ormai una consuetudine consolidata in quanto consente alle azioni di digital marketing di guidare la crescita aziendale, sviluppando relazioni più stabili e durature con i consumatori.

Gli effetti positivi della filosofia Data Driven erano ben noti già prima della pandemia, ma è con l’emergenza sanitaria mondiale che è apparsa ancora più evidente l’importanza per le imprese di acquisire dati di qualità per operare scelte informate e più attente.

Nel frattempo, parallelamente si stanno imponendo tecnologie sempre più avanzate e mirate per la raccolta e l’analisi dei dati, con una potenza di calcolo elevata, tale da esaminare una mole immensa di informazioni e restituire risposte rapide e puntuali in real time.

Andiamo quindi a scoprire insieme cosa comporta una visione Data Driven, in che modo raccogliere i dati e per quale motivo affidarsi ad un approccio del genere.

Cosa significa Data Driven?

L’espressione Data Driven proviene dall’inglese e vuole dire appunto ‘guidata dai dati’. Dunque, un’impresa è considerata Data Driven quando è capace di prendere decisioni sulla base di dati specifici.

Essere Data Driven significa affidarsi ai cosiddetti Big Data ed usare in maniera consapevole le informazioni all’interno del processo decisionale della società. Il punto focale è farsi guidare dai numeri per scegliere quel che è meglio su base oggettiva e non seguendo sensazioni personali.

Inoltre, la conversione in Data Driven non può fondarsi su un’unica tecnologia, ma piuttosto su una trasformazione del management capace di trasmettere l’importanza dei dati a tutti i livelli aziendali. Non a caso manager e CEO necessitano di informazioni che li possano aiutare a prevedere cosa riserverà il futuro.

Consapevoli di tutto ciò, oggi l’84% delle aziende ha già aderito a progetti Data Driven e il 63% di queste negli ultimi 3 anni ha introdotto nuove fonti di guadagno per mezzo dei Data Analytics.

Questo è emerso da Data & Analytics Study 2022, una recente indagine condotta da Foundry, secondo la quale il 55% delle organizzazioni intervistate manifesta il proposito di incrementare gli investimenti sulle iniziative Data Driven nei prossimi 18 mesi.

Sembra che per diventare Data Driven tali imprese spenderanno fino a 12,3 milioni di dollari e per i fornitori di servizi finanziari il costo potrebbe arrivare fino a 23 milioni di dollari.

Le ragioni che portano le società a adottare un’impostazione Data Driven sono legate in particolar modo al desiderio di automatizzare i processi interni ed aumentare la fidelizzazione dei clienti.

Quali fonti scegliere per i dati?

Compreso cosa si intende con il modello Data Driven, è bene porsi un’altra domanda: quali dati devono essere raccolti? In una fase preliminare bisogna quantificarli e misurarli, cercando di capire quali informazioni sono davvero rilevanti per ognuno.

Per esempio, può servire sapere quanti clienti ci sono, quanto spendono mediamente, cosa comprano, quante transazioni effettuano e così via. Ma a questo si possono aggiungere anche altri dati quali età, personalità, gusti e comportamenti.

Una volta trovati quelli più significativi, le aziende devono raccoglierli, analizzarli e proteggerli, il che implica spesso l’uso di AI, Machine Learning e IoT che concorrono alla messa a punto di una corretta Data Strategy.

Attualmente la fonte principale dei dati è principalmente il reparto marketing, per il quale lo scopo è aumentare le vendite prevedendo i comportamenti dei clienti e personalizzando le offerte per ciascuno.

Nel marketing le fonti di informazioni sono in costante incremento e le più diffuse sono ERP, CRM, siti web, app, Contact Center ed e-commerce. Altro ambito per estrarre dati è senza dubbio la VoC (Voice of the Customer), cioè l’ascolto delle opinioni condivise dal cliente nel corso delle interazioni con il brand.

In questa categoria rientrano i feedback, i commenti social, le recensioni, le stelline di valutazione ed i sondaggi. Messi insieme, permettono di capire per davvero quello che pensano e che gradiscono i clienti.

Le imprese più sviluppate oggi hanno la capacità di acquisire e studiare dati in tempo reale, nel momento esatto in cui vengono generati, così da creare ipotesi e proiezioni che sono sempre più attendibili e precise attraverso l’utilizzo di algoritmi di Machine Learning.

Ecco che si parla allora di Advanced Analytics, tecnologie molto innovative che consentono di usare i dati non solo in modo descrittivo, ma anche in forma predittiva e prescrittiva, per anticipare esigenze, problemi e comportamenti.

Come impostare una strategia Data Driven

Visto l’interesse ormai crescente verso un approccio Data Driven, viene da chiedersi quale strada seguire per implementarlo a livello aziendale.

La società di analisi e ricerca IDC ha pubblicato una rapida guida esplicativa in cui vengono individuati 5 punti chiave che sono d’aiuto per usare correttamente i Data Analytics:

• Valutare le opportunità: avere a disposizione ricerche e dati corretti per analizzare le opportunità e posizionarsi sul mercato è decisivo, considerando anche la maggiore competitività prodotta da un’economia sempre più complessa e interconnessa. Essere Data Driven sarà utile per conoscere le tendenze dei mercati, fare previsioni, creare benchmark di performance, avanzare modelli finanziari e definire una roadmap dell’impresa;
• Comprendere i clienti: scegliere le informazioni più idonee può fornire una maggiore capacità di intercettare aspettative, esperienze e motivazioni, così che le azioni messe in atto dal customer service e in fase di acquisizione dei clienti siano specifiche per le varie esigenze. In tal senso i dati si possono impiegare per soddisfare le necessità del cliente, proporre contenuti ingaggianti a sostegno di iniziative marketing e definire materiali per la formazione di chi è addetto alle vendite;
• Posizionamento strategico: un posizionamento preciso e corretto deve considerare tutti gli elementi del target di riferimento come aspetti demografici, preferenze e caratteristiche caratteriali. Dunque, una strategia Data Driven permette di ricavare modelli previsionali, valutare le performance di crescita ed interpretare le tendenze del proprio settore;
• Migliorare il go-to-market: le informazioni danno la possibilità di impostare un metodo per individuare i clienti ideali e posizionare il prodotto per il lancio sul mercato. Tra le attività più importanti che una società può introdurre per eseguire il go-to-market ci sono: definire la Brand Awareness, creare domanda, realizzare contenuti ad hoc per le campagne marketing e costruire una roadmap quando si avanza verso nuovi mercati;
• Azioni di partnership: l’unico modo per capire chi possa essere il migliore partner per l’impresa è proprio tramite l’analisi di dati indipendenti. Queste informazioni saranno decisive per intuire le competenze degli ipotetici collaboratori, stabilire una linea di comunicazione aziendale e discutere delle opportunità di cooperazione.

L’importanza del Data Driven Marketing

I sistemi di Data Driven Marketing includono tutti quei tools e strumenti di analisi come i Web Analytics che ormai sono parte determinante del lavoro di digital marketing.

In un mondo in cui tutto accade in maniera veloce, dati ed informazioni sono integrati a tal punto con le attività marketing da richiedere una buona familiarità con la strategia Data Driven.

Insomma, i marketers devono essere creativi, ma al contempo devono imparare a gestire ed analizzare con metodo i dati raccolti. Lo stesso customer journey è multicanale e si muove costantemente tra e-commerce e negozi fisici.

Senza i dati diventerebbe difficile sapere chi è il consumatore e quali sono le sue aspettative. Le stesse ipotesi formulate in anticipo potrebbero rivelarsi errate, se non supportate dalle giuste informazioni.

Ovviamente tale flusso di informazioni non interessa gli alti dirigenti di un’azienda, ma chi lavora nel campo marketing sa che possono assumere una certa rilevanza per generare maggiori profitti e ricavi.

I benefici del Data Driven marketing sono comunque molto chiari. Ad esempio, le campagne eseguite con tools di marketing automation su gruppi di clienti profilati generano un numero più consistente di conversioni rispetto alle campagne tradizionali.

L’esito sarà un evidente aumento delle vendite. L’obiettivo del Data Driven marketing è allora una customer experience personalizzata poiché soltanto in questa maniera è possibile avere engagement ed arrivare alla fidelizzazione dei clienti.

La personalizzazione dell’esperienza però non deve sfociare nell’invadenza e nel non rispetto della privacy. Infatti, i dati sono raccolti previo consenso informato, assicurando il massimo della protezione.

È fondamentale essere trasparenti, chiarendo dettagliatamente come vengono raccolti e successivamente impiegati i dati. Inoltre, va ricordato che in cambio delle informazioni è necessario restituire un certo valore ai clienti che si traduce in qualità e prodotti di livello.