Le strategie di marketing basate sui dati sono il complesso di strategie aziendali che si pongono l'obiettivo di utilizzare i dati per prendere decisioni informate. L'implementazione e messa in opera di tali strategie comporta differenti fasi:
La raccolta dei dati
L'analisi dei dati e delle informazioni raccolte
La definizione degli obiettivi
L'applicazione della strategia di marketing vera e propria
La misurazione dei risultati
Negli ultimi anni le aziende italiane stanno cercando di colmare il gap rispetto allo standard internazionale dell'approccio data-driven nell'ambito delle strategie di marketing aziendale. Un obiettivo che non si può ancora considerare raggiunto ma che ha conosciuto importanti progressi, tanto che al momento l'Italia si piazza al quarto posto per la presenza di aziende data-driven, dopo Francia, Germania e Stati Uniti, e prima del Regno Unito.
Un'azienda data-driven, o data-driven company, è dunque una società che utilizza i dati per prendere decisioni strategiche e operative. Quelle legate al marketing assumono in particolare un aspetto centrale, perché connesse direttamente al raggiungimento del pubblico di destinazione e alla calibrazione delle modalità di comunicazione.
Le data-driven company pianificheranno il futuro della propria strategia proprio a partire dai dati raccolti. In seguito a questa prima fase, affronteranno un altro complesso passaggio, quello dell'analisi. È imperativo per implementare le metodologie adatte a questo processo, che un'azienda sviluppi una struttura adeguata e che sia attrezzata con il core team e il know-how necessari per affrontarlo.
Quello definito come data-driven è un approccio razionale alla gestione dei processi decisionali. Supera un approccio tradizionale precedente e che ancora oggi resta alla base delle scelte delle aziende che non attuano questo tipo di strategia, basato sulla mera intuizione imprenditoriale.
Dunque, a una cultura aziendale incentrata su decisioni prese in modo istintivo e basata sulle sensazioni, si sostituisce una cultura dei dati che punta a far crescere l'impresa e il brand tramite un'analisi razionale, diventando una vera e propria data-driven enterprise. Per vendere un prodotto, o un servizio, è necessario conoscere i propri potenziali clienti e il processo di raccolta e analisi dei dati è essenziale in questo senso.
Una strategia di marketing data-driven si basa soprattutto sulla tecnologia, che in termini pratici permette di completare le fasi di raccolta dati, analisi e scelta in modo più veloce ed efficace per un'azienda.
Tuttavia, la gestione dei dati non è solo un aspetto tecnico. Innovazione e tecnologia sono in questo senso al servizio dell'obiettivo di massimizzare i risultati della propria strategia, in modo da aumentare il fatturato aziendale e far crescere la produttività.
Come è già stato accennato, le aziende con un approccio basato sui dati, o data-driven approach, sono cresciute in modo significativo negli ultimi anni. Secondo una ricerca condotta da Lenovo nel 2022, il 90% delle aziende italiane aveva intenzione di investire su strategie data-driven nei successivi dodici mesi.
Tuttavia, mentre a livello globale l'83% delle aziende data leader dichiarava di utilizzare soluzioni altamente automatizzate, il dato si abbassa al 54% per le aziende italiane. In un momento in cui intelligenza artificiale e, in generale, i processi basati sulla business intelligence diventano sempre più importanti per le aziende, l'attenzione italiana ai processi di automatizzazione sembra essere ancora troppo bassa.
I big data sono un complesso di dati di elevato volume che possono essere utilizzati sia per finalità di analisi che per processi di addestramento di modelli di machine learning che consentono decisioni automatizzate. Digital analytics e web analytics sono altresì diventati tool essenziali per implementare il miglior approccio all'analisi dei dati.
Per un'azienda data-driven, raccolta, analisi e utilizzo dei dati per la scelta delle proprie strategie, comprese quelle di marketing, costituiscono elementi essenziali alla base di una corretta e proporzionata crescita aziendale.
Per quanto riguarda i risultati effettivi, secondo una recente ricerca le compagnie con un approccio data-driven possono superare le performance della concorrenza, del 4% in termini di produttività e del 6% in termini di profitti.
I dati raccolti nel corso di una strategia di marketing data-driven possono provenire, a seconda dell'azienda, da differenti fonti: ricerche di mercato, sistemi informatici aziendali, social media, siti web. La funzione di questi dati è avere una serie di informazioni il più possibile precise, puntuali e correttamente profilate.
Sarà poi nella fase successiva che i dati necessari verranno estratti e assemblati per compiere una precisa analisi propedeutica alla definizione degli obiettivi di marketing aziendale. In questa fase l'uso di soluzioni automatizzate può costituire un elemento molto importante sia per velocizzare i processi che per facilitare la presentazione dei dati raccolti.
Si definisce data-driven company un'azienda che basa le proprie decisioni su raccolta e analisi dei dati. I dati possono aiutare un'azienda a conoscere i propri clienti e a orientare meglio le decisioni. Se nell'ambito del marketing il percorso di conoscenza da parte di un'azienda del proprio pubblico di riferimento non è certamente una novità, in questo caso si tratta di un processo basato su una cultura dei dati.
Una società data-driven dispone di un'infrastruttura di dati che le consente di raccogliere e analizzare gli stessi in modo efficiente. Molte delle organizzazioni che hanno realizzato la maggiore crescita nell'ultimo decennio come Netflix, Amazon e Google, hanno fatto della cultura dei dati una delle proprie filosofie portanti.
Per diventare un'azienda data-driven, il primo passo è l'acquisizione della consapevolezza. La società deve comprendere l'importanza della cultura dei dati, definire le proprie strategie e gli obiettivi in merito. Saranno, inoltre, necessari investimenti mirati nella tecnologia necessaria per la raccolta, l'archiviazione e l'analisi dei dati stessi.
In uno scenario ideale, la cultura data-driven viene posta al centro delle decisioni e delle attività. Tale cultura dei dati sarà anche al centro della formazione delle risorse umane e i dipendenti verranno incoraggiati ad avvicinarsi il più possibile a tale approccio.
La scelta del team di data science è una decisione cruciale per un'azienda che voglia basare le proprie strategie di marketing sui dati. Selezionare le risorse umane in grado di supportare al meglio il percorso auspicato costituisce un passaggio fondamentale per un'azienda che voglia diventare data-driven.
La trasformazione in una compagnia basata sui dati richiede di individuare figure di enorme importanza come data engineer e data analyst. Inoltre, la relazione e il rapporto di collaborazione orizzontale tra i vari membri del team dovranno essere adeguati a questo tipo di scelta da parte della società.
Si definisce data governance l'attività volta a garantire la qualità, la sicurezza e l'accessibilità dei dati, oltre che il rispetto delle relative normative e regolamenti. La quantità dei dati con cui un'azienda data-driven si trova a operare è in continua crescita e le compagnie devono anche rispettare le stringenti normative europee sulla sicurezza, sulla trasparenza e sulla privacy.
Per affrontare i processi di data governance, è necessario stabilire preliminarmente obiettivi, linee guida e principi. L'operazione richiede anche investimenti significativi e l'uso di strumenti di automatizzazione, unito al controllo umano, è sicuramente utile ad affrontare tali sfide nel modo più efficace ed efficiente possibile.
Le strategie di marketing basate sui dati consentono innanzitutto una migliore comprensione dei clienti rispetto a quelle tradizionali adottate in passato. A prescindere dai settori nei quali opera un'azienda, conoscere il proprio target è da sempre uno degli scopi più importanti e farlo tramite un approccio data-driven consente di massimizzare i risultati.
La trasformazione digitale che ha interessato quasi tutti i settori consente, inoltre, una maggiore personalizzazione delle strategie di marketing, basate sugli effettivi bisogni e desideri dei clienti. Tramite un approccio data-driven ben organizzato è possibile raggiungere la personalizzazione delle politiche di marketing e la misurabilità dell'efficacia delle campagne.
La business intelligence o intelligenza aziendale si fonda sull'uso dei dati per migliorare le decisioni e la strategia di un'azienda, anche in relazione al marketing. Nuove tecnologie come l'intelligenza artificiale possono aiutare un'azienda a mitigare i rischi, a rispettare le normative e a effettuare una corretta profilazione dei clienti.
Tramite gli strumenti di intelligenza aziendale una compagnia di e-commerce può creare liste di prodotti consigliati per i propri utenti, una di servizi finanziari può analizzare i dati di comportamento per proporre polizze personalizzate o una compagnia di viaggi può mostrare soluzioni ad hoc, solo per fare tre esempi.
Tuttavia, grazie all'uso dei dati combinato con l'intelligenza artificiale, la business intelligence può rendere le campagne di marketing molto più efficaci e ottenere migliori tassi di conversione e di acquisto, a prescindere dal settore a cui viene applicata.
Dopo la fase di raccolta dei dati e successivamente a quella dell'analisi, è necessario occuparsi di una delle operazioni più importanti dell'intera catena di processi data-driven: dare un significato ai dati. È importante che sia la raccolta che l'analisi siano compiuti in modo corretto, perché la fase interpretativa dipenderà inevitabilmente dalle precedenti.
Dare un significato ai dati è un passaggio propedeutico all'individuazione delle strategie di marketing dell'azienda. Si tratta del momento dell'applicazione del lavoro fatto durante le diverse attività di un'azienda data-driven, che può consentire di ottenere un vantaggio competitivo nei confronti delle compagnie che non hanno utilizzato questo approccio.
L'apprendimento predittivo o predictive learning è un tipo di intelligenza artificiale che può essere utilizzato per prevedere eventi futuri. In particolare, nel settore del marketing aziendale, tramite il predictive learning è possibile individuare i clienti più propensi ad acquistare un determinato prodotto o a cercare un certo servizio.
Si tratta dunque di uno strumento che può essere molto importante per un'azienda data-driven, a patto che il know how aziendale sia anche in grado di individuare il modello predittivo più adatto. Se correttamente applicato dunque, il predictive learning può migliorare le prestazioni dell'azienda nella sua strategia di marketing.
A partire dagli anni 2000 l'Unione Europea ha prodotto direttive e regolamenti atti a disciplinare l'uso e la conservazione dei dati e una compagnia data-driven con sede in UE o che conserva i dati di cittadini europei sarà tenuta a rispettare queste normative.
La normativa dell'Unione più importante è il GDPR del 2016, Regolamento generale sulla protezione dei dati, che prevede, tra le altre cose, la presenza di un responsabile della conservazione e del trattamento dei dati, la necessità di raccogliere il consenso esplicito all'utilizzazione e conservazione degli stessi da parte degli utenti. Il cittadino potrà anche revocare il consenso in qualsiasi momento e in quel caso l'azienda sarà tenuta a rimuovere tutti i dati associati dal proprio database. Non rispettare questa normativa prevede l'applicazione di pesanti sanzioni all'azienda.
Fin dalle sue radici, l'economia di mercato si è posta il problema dell'etica aziendale a tutti i livelli. Per un'azienda data-driven, la questione dell'uso etico dei dati raccolti è un elemento che non può essere in alcun modo sottovalutato.
Anche se la questione si interseca con le previsioni normative già citate e il Diritto dell'Unione Europea negli ultimi 25 anni ha prodotto direttive e regolamenti atti a disciplinare un corretto uso dei dati sotto gli aspetti della privacy, della trasparenza e della sicurezza, un approccio etico all'uso dei dati non dovrebbe limitarsi al rispetto delle leggi.
Una organizzazione data-driven dovrebbe promuovere un uso responsabile dei dati in tutte le fasi dei processi aziendali, anche attraverso una formazione specifica dei dipendenti e a policy interne che mettano tra le priorità della compagnia il rispetto dei principi relativi alla privacy, alla trasparenza, alla sicurezza e alla non discriminazione.