L'analisi dei dati in un contesto di business è un processo che coinvolge l'ispezione, la pulizia, la trasformazione e la modellazione dei dati, ed è fondamentale per scoprire informazioni utili, suggerire conclusioni e sostenere il processo decisionale.
Uno dei team che maggiormente può beneficiare nell’adozione sistematica di questo processo è quello di marketing. Infatti, tracciare, organizzare e interpretare correttamente dati di marketing e vendite può aiutare le aziende a comprendere meglio i loro clienti, migliorare i loro prodotti e servizi, ottimizzare le loro strategie di marketing, e prendere decisioni più informate.
Per far sì che l’analisi del dato sia un’attitudine davvero potenziante per un’azienda è indispensabile strutturare la raccolta del dato rispettando alcuni passaggi fondamentali.
- Visione strategica: se ha senso provare a tracciare il maggior numero di dati possibile, non deve essere questo lo scopo del progetto. Bensì occorre farsi le domande corrette che hanno a che fare con la vision e l’obiettivo dell’attività e tentare di capire quali metriche potranno fornire le risposte corrette.
- Fonti del dato: i dati vanno raccolti da tutte le fonti in cui vengono generati, e confrontati da fonti dove sono stipate informazioni collegate a quel dato. Un CRM potrebbe fornirci in maniera snella i touchpoint commerciali con un prospect, un sistema ERP le transazioni finanziarie di un cliente, Meta il convertion rate di un annuncio pubblicitario, l’e-commerce lo scontrino medio di una transazione. Ogni traccia lasciata dagli utenti digitali che interagiscono col nostro brand deve poter essere integrata ed esportata in formato standard per essere utilizzata in maniera cross-platform.
- Tracking: dopo aver ragionato su quali metriche concentrarsi occorrerà individuare i dati relativi a queste e come avviare il miglior processo di tracciamento possibile. Una conversione può essere reperibile da Google Analytics, da Google Ads e da Google Tag Manager. Occorre un esperto che sappia, in base al progetto, come effettuare il tracciamento più funzionale del dato
- Organizzazione: i dati raccolti devono essere puliti, scremati, riorganizzati e resi leggibili per chi è deputato a giudicarli. Questa è una fase critica in quanto ragionare su dati incompleti, illeggibili, non integrati, rende fuorviante l’interpretazione, se non addirittura impossibile. Anche il formato ha la sua parte di importanza. La possibilità di utilizzare formati del dato compatibili con i programmi di fogli di calcolo è sicuramente un ottimo inizio.
- Monitoraggio: i dati raccolti vanno costantemente osservati per capire in tempo reale l’andamento dell’attività rispetto alle aspettative del committente del progetto. Bisogna avere dei check-point intermedi e procedere ad un’analisi periodicamente per non arrivare in fondo senza aver capito prima che l’attività di marketing in osservazione non stava procedendo nella direzione desiderata.
- Interpretazione: un processo cruciale che è un mix di scienza e arte. Se, da un lato, occorre avere una buona expertise e tanta esperienza per comprendere cosa si cela dietro un numero aggregato, a volte solo un’intuizione creativa potrà disambiguare un dato che si presta a molteplici interpretazioni.
Dedichiamo questo articolo ad un excursus rapido ma molto pratico e farcito da tantissimi esempi sui benefici concreti che questa “buona prassi” apporta e quali sono alcuni dei principali dati da tenere monitorati per far crescere i propri affari attraverso attività di digital marketing data-driven.
Vuoi prendere anche tu decisioni di business data-driven? Chiedici come fare
L'analisi dei dati nel contesto del marketing B2B
Nei mercati B2B dove la generazione di lead è un’attività critica per l’acquisizione di nuovi clienti, l’analisi dei dati assume un ruolo cruciale. Le aziende B2B, a differenza di quelle B2C, hanno spesso a che fare con cicli di vendita più lunghi, decisioni di acquisto più complesse e una base di clienti più ristretta. Di conseguenza, la capacità di generare lead di alta qualità è di vitale importanza. In realtà, anche la possibilità di vendere nuovamente ad un già cliente creando una nuova opportunità commerciale in qualche modo è assimilabile alla creazione di un lead ex-novo: in questa trattazione spesso ci si riferirà e all’una che all’altra.
Nel corso di questo articolo prenderemo in esame quindi alcune aziende B2B che lavorano in ambiti diversi, allo scopo di vedere come l’analisi dei dati può rappresentare per loro un potente effetto moltiplicatore di business, raccogliendo correttamente le informazioni dai vari touchpont digitali (ma lo stesso vale anche per quelli fisici) e rielaborandole allo scopo di trarne insights efficaci per migliorare le decisioni strategiche ed operative.
Faremo riferimento, tra le altre, a:
- Un’azienda che vende software per la gestione del flusso di lavoro (come un ERP)
- Un’azienda che vende prodotti per altre aziende tramite un sito e-commerce
- Una società di consulenza che forma il personale di altre aziende
ma non solo. Va da sé che il senso degli esempi e delle logiche di interpretazione del dato sono universali e slegate da un contesto operativo specifico.
Partiamo dall’azienda che vende software di gestione del flusso di lavoro. Ogni interazione di un potenziale cliente con il sito web dell’azienda, la partecipazione a un webinar, il download di un white paper, genera dati. Senza un'analisi adeguata, questi dati rimarrebbero una serie di numeri sconnessi tra loro. Invece, facendo rientrare queste attività in un processo concatenato di azioni come quello strutturabile all’interno di una marketing suite, l’azienda può trasformare questi numeri in intuizioni preziose che possono aiutarla a migliorare la sua strategia di generazione di lead.
Allestendo una dashboard dove sono tracciati ed estraibili i dati relativi alle sorgenti dei lead, al convertion rate, al numero di micro e macro-eventi tracciati e infine all’esito commerciale, l’analisi dei dati potrebbe rivelare che i partecipanti a un webinar sono molto più propensi a diventare clienti paganti rispetto a quelli che visitano solo il sito web. Questa informazione potrebbe spingere l’azienda a investire più risorse nell’organizzazione di webinar o di migliorare la qualità dei suoi webinar per attirare un pubblico più ampio.
Inoltre, l’analisi dei dati può anche aiutare un’azienda a capire meglio i suoi lead. Potrebbe rivelare modelli ricorrenti nel comportamento dei lead, come i prodotti o i servizi che tendono a interessare di più, o i momenti in cui sono più propensi a fare un acquisto. Queste intuizioni possono aiutare un’azienda a personalizzare le sue comunicazioni con i lead, aumentando le probabilità di conversione.
A monte di ogni processo di marketing, quindi, una corretta attività di ricerca e interpretazione del dato può aiutare un’azienda a misurare l’efficacia delle sue strategie di marketing e di generazione di lead. Potrebbe mostrare per esempio quanti lead sono stati generati da una particolare campagna di marketing, quanti di questi lead si sono convertiti in clienti, e così via. Con queste informazioni in testa un responsabile marketing può riuscire a fare aggiustamenti alle sue strategie di generazione di lead per migliorare le sue performance nel tempo.
Analisi dei dati e lead generation: 5 esempi pratici
Focalizziamo adesso l’attenzione su come un’attenta attività di analisi può influenzare positivamente l’attività di lead generation di un team s-marketing attraverso cinque esempi concreti.
- Identificazione delle migliori fonti di lead: non tutte le fonti di lead sono uguali. Alcune possono portare a un gran numero di lead, ma se questi non si convertono in clienti, l’investimento potrebbe non essere giustificato. L’analisi dei dati può aiutare a identificare quali fonti portano i lead più qualificati. Ad esempio, potresti scoprire che i lead generati da un particolare canale di social media hanno un tasso di conversione molto più alto rispetto ad altri canali.
- Segmentazione dei lead: anche i lead non sono tutti uguali. Alcuni potrebbero essere pronti a fare un acquisto immediatamente, mentre altri potrebbero essere solo all’inizio del loro percorso di acquisto. L’analisi dei dati può aiutare a segmentare i lead in base a vari fattori, come il comportamento sul sito web, la posizione geografica o l’industria. Questo può permettere di personalizzare le comunicazioni e le offerte per ogni segmento, aumentando le probabilità di conversione.
- Previsione del comportamento dei lead: l’analisi dei dati può anche aiutare a prevedere il comportamento futuro dei lead. Ad esempio, potresti utilizzare l’analisi dei dati per identificare i lead che sono più propensi a convertirsi in clienti, o per prevedere quando un lead potrebbe essere pronto a fare un acquisto. Questo può permettere di concentrare le risorse sui lead più promettenti e di ottimizzare il timing delle comunicazioni.
- Ottimizzazione delle campagne di lead generation: l’analisi dei dati può fornire intuizioni preziose che possono aiutare a ottimizzare le campagne di generazione di lead. Ad esempio, potresti scoprire che certi tipi di contenuti o certe tattiche di marketing tendono a generare più lead di alta qualità. Queste intuizioni possono guidare le decisioni future e aiutare a migliorare l’efficacia delle campagne di generazione di lead.
- Misurazione e miglioramento delle performance: infine, l’analisi dei dati è fondamentale per misurare le performance delle attività di generazione di lead e identificare le aree di miglioramento. Ad esempio, potresti utilizzare l’analisi dei dati per monitorare il numero di lead generati, il tasso di conversione, il costo per lead e altri indicatori chiave di performance. Queste informazioni possono aiutare a identificare le aree in cui le performance sono al di sotto delle aspettative e a implementare le modifiche necessarie per migliorare.
Identificazione delle tendenze di mercato attraverso l'analisi dei dati
Comprendere il comportamento del consumatore attraverso l'analisi dei dati
Segmentazione del pubblico attraverso l'analisi dei dati
Previsione delle vendite attraverso l'analisi dei dati
Anche la previsione delle vendite è un aspetto cruciale della pianificazione aziendale. Questo processo implica l'utilizzo di dati storici e analisi per prevedere le vendite future. Tali previsioni sono fondamentali per aiutare il top management a pianificare la produzione, gestire l'inventario, allocare le risorse e molto altro.
L'analisi dei dati gioca un ruolo fondamentale nella previsione delle vendite. Le aziende possono utilizzare vari metodi statistici e di apprendimento automatico per analizzare i dati storici delle vendite e identificare i modelli che possono aiutare a prevedere le vendite future.
Ad esempio, un rivenditore di attrezzature industriali potrebbe effettuare uno studio dei dati per prevedere le vendite future basandosi su fattori come le tendenze del settore, i cicli economici e le vendite passate. Queste previsioni potrebbero aiutarlo a pianificare la produzione e l'inventario, assicurando che abbia sempre a disposizione le attrezzature necessarie per soddisfare la domanda dei clienti.
Tornando al settore dell'e-commerce si potrebbe invece utilizzare l'analisi dei dati per prevedere le vendite durante periodi di picco come le festività. Ad esempio, i suoi marketers potrebbero notare che le vendite tendono ad aumentare significativamente durante il periodo natalizio. In base a questa previsione, l'azienda potrebbe decidere di aumentare la produzione o l'inventario in anticipo per essere pronta a soddisfare l'aumento della domanda.
La società che fornisce servizi di consulenza potrebbe invece utilizzare l'analisi dei dati per prevedere le vendite future basandosi su fattori come il numero di nuovi contratti, la durata media dei contratti e le tendenze del settore. Queste previsioni potrebbero aiutarla a pianificare le sue risorse e a gestire il flusso di cassa.
Infine, si potrebbero prevedere le vendite di nuovi prodotti o servizi: l’peratore nel settore delle tecnologie dell’informazione potrebbe analizzare i dati sulle vendite di prodotti simili o precedenti, oltre a fattori come le tendenze del mercato e le reazioni dei clienti.
L'analisi dei dati può quindi fornire intuizioni fondamentali per pianificare la produzione, gestire l'inventario, allocare le risorse o lanciare nuovi prodotti.
Ottimizzazione del percorso del cliente attraverso l'analisi dei dati
Come sappiamo, il customer journey del cliente è sempre più frastagliato e difficile da rappresentare in maniera lineare ex ante, cioè prima di mettere a terra una campagna di marketing. Resta, tuttavia, un fattore discriminate quello di provare a intuirlo e raccogliere informazioni per poterlo validare e/o aggiornare nel corso del tempo. Nella pratica, si tratta di comprendere e migliorare il modo in cui un cliente interagisce con un’azienda, dal primo contatto fino all’acquisto e alla fidelizzazione. L’obiettivo è creare un percorso del cliente che sia fluido, intuitivo e che massimizzi le conversioni.
L’analisi dei dati può svolgere anche qui un ruolo cruciale. Raccogliendo le corrette informazioni, le aziende possono esaminare le interazioni dei clienti con l’azienda e identificare eventuali ostacoli o punti di attrito che potrebbero impedire le conversioni.
Ad esempio, torniamo all’azienda che fornisce la piattaforma software per altre aziende. Analizzando i dati di utilizzo del software, uno UX specialist potrebbe scoprire che i clienti incontrano difficoltà con certe funzionalità o che certi processi sono troppo complicati. In risposta a queste scoperte, la direzione potrebbe decidere di semplificare questi processi o di migliorare l’usabilità delle funzionalità problematiche.
L’azienda con l’e-commerce B2B potrebbe invece utilizzare l’analisi dei dati per ottimizzare il processo di checkout. Ad esempio, potrebbe scoprire che i clienti tendono ad abbandonare il carrello della spesa se il processo di checkout è troppo complicato o se ci sono troppi passaggi. In risposta a questa scoperta, un responsabile marketing potrebbe decidere di semplificare il processo di checkout, ad esempio riducendo il numero di passaggi o rendendo più chiare le istruzioni.
Semplificare i processi, migliorare l’usabilità delle funzionalità, personalizzare i servizi: non c’è limite alle potenzialità che ha l’analisi dei segnali lasciati dal passaggio delle nostre audience sui nostri asset online.
Monitoraggio e misurazione delle performance
Concludiamo questo breve excursus con una menzione sul monitoraggio e la misurazione delle performance. Queste attività permettono alle aziende di valutare l’efficacia delle loro strategie e tattiche, e di apportare modifiche o miglioramenti basati su dati concreti.
Attraverso un'attenta valutazione, le organizzazioni possono monitorare una varietà di metriche chiave di performance (KPI), come il numero di lead generati, il tasso di conversione, il costo per lead, il ritorno sull’investimento (ROI) e molto altro.
Pensiamo al nostro fornitore di piattaforme software per le aziende. Il data analyst potrebbe utilizzare i dati per monitorare il numero di nuovi utenti che si registrano alla piattaforma, il tempo che gli utenti trascorrono utilizzando il software, il numero di funzionalità utilizzate e altre metriche. Queste informazioni possono aiutare a valutare l’efficacia delle sue strategie di marketing e di prodotto, e a identificare le aree in cui potrebbe essere necessario apportare miglioramenti.
L’e-commerce B2B invece potrebbe utilizzare l’analisi dei dati per monitorare le vendite, il traffico del sito web, il tasso di abbandono del carrello, il tasso di conversione e altre metriche chiave. Queste informazioni possono aiutare l’azienda a capire quali prodotti si vendono meglio, quali canali di marketing generano più traffico, e dove i clienti potrebbero incontrare ostacoli nel processo di acquisto.
La società di consulenza, infine, potrebbe utilizzare l’analisi dei dati per monitorare il numero di nuovi contratti, la durata media dei contratti, il tasso di rinnovo dei contratti e altre metriche correlate. Con queste informazioni sarebbe in grado di valutare l’efficacia delle sue strategie di vendita e di servizio, e a identificare le aree in cui potrebbe essere necessario apportare miglioramenti.
Ogni attività genera una moltitudine di dati di business: dalle vendite, al traffico del sito web, al comportamento degli utenti sui vari canali, fino al coinvolgimento di questi nei vari touchpoint di marketing o altre metriche. L’analisi di questi dati potrà fornire le informazioni di cui un’azienda ha bisogno per prendere decisioni cosiddette data-driven, ovvero guidate da dati trasformati in informazioni parlanti.
Casi di studio sull'uso dell'analisi dei dati per il marketing B2B
In chiusura, riassumiamo in breve con degli scenari immaginari, ma realistici, in cui 3 delle aziende che abbiamo usato come esempio prima hanno utilizzato l’analisi dei dati per migliorare la generazione di lead, ottimizzare il percorso del cliente e prevedere le vendite:
- Azienda di software B2B: Fornisce soluzioni software per le aziende e ha utilizzato l’analisi dei dati per ottimizzare le sue campagne di generazione di lead e il percorso del cliente. Analizzando i dati sulle interazioni dei clienti con il suo sito web e le sue campagne di marketing, l’azienda è stata in grado di identificare quali tattiche di marketing generavano i lead più qualificati. Inoltre, ha scoperto che i clienti incontravano difficoltà con certe funzionalità del software, portando l’azienda a semplificare questi processi per migliorare l’esperienza del cliente. Di conseguenza, l’azienda è riuscita a raddoppiare il numero di lead generati in un anno.
- E-commerce: Questa azienda opera nel settore dell’e-commerce e ha utilizzato l’analisi dei dati per ottimizzare il processo di checkout e prevedere le vendite durante periodi di picco come le festività. Ha scoperto che i clienti tendono ad abbandonare il carrello della spesa se il processo di checkout è troppo complicato. In risposta a questa scoperta, l’azienda ha semplificato il processo di checkout, portando a un aumento significativo delle conversioni e delle vendite. Inoltre, ha notato che le vendite tendono ad aumentare significativamente durante il periodo natalizio, portando l’azienda a aumentare la produzione in anticipo per essere pronta a soddisfare l’aumento della domanda.
- Azienda di consulenza: Si occupa di servizi di consulenza e ha utilizzato l’analisi dei dati per personalizzare i suoi servizi in base alle esigenze specifiche dei clienti. Ha scoperto che certi tipi di aziende avevano bisogno di più supporto in aree come la gestione del cambiamento o la formazione del personale. In risposta a questa scoperta, l’azienda ha sviluppato servizi di consulenza specifici per questi clienti, portando a un aumento del numero di lead e di contratti.
Per condurre e rendere proficuo un processo di raccolta e analisi del dato servono competenze ed abilità specifiche nell’ambito delle digital analytics. Un team di marketing deve essere in grado di dialogare con la direzione centrale, i sales, il call center, l’amministrazione, la produzione e in generale tutti i reparti che sono direttamente o indirettamente coinvolti nella raccolta di tracce significative del passaggio di potenziali lead (o anche già clienti, che possono generare nuove vendite) ciascuno per la loro sfera di competenza.
Con l’aiuto di personale qualificato è possibile mettere in comunicazione tutti gli strumenti aziendali in grado di raccogliere informazioni sui potenziali clienti. Starà al reparto marketing riuscire a trasformare questi dati e organizzarli in modo che possano diventare informazioni attuative in grado di migliorare il tasso di conversione dei lead in clienti e di questi in clienti ricorrenti. È una sfida complessa, ricca di insidie e di ostacoli, ma anche estremamente affascinante e foriera di soddisfazioni per chi la ingaggia.
Desideri strutturare un marketing data-driven? Contattaci per approfondire
