Analisi dei dati, come può influenzare positivamente marketing e produttività

Quando si parla di analisi dei dati per marketing e produttività ci si riferisce ai benefici che la cosiddetta data analysis può fornire nei settori citati. Se una corretta analisi dei dati è sempre stata un elemento cruciale per le aziende, negli ultimi anni l'importanza di questi processi è cresciuta ulteriormente, in gran parte grazie alla diffusione di tecniche e tecnologie ancora più performanti.

Due momenti di particolare importanza nella storia dell'analisi dei dati applicata a marketing e produttività sono l'esplosione del world wide web e i progressi dell'intelligenza artificiale.

Cos’è l’analisi dei dati?

Prima di passare a una descrizione nel dettaglio di come una corretta analisi dei dati possa influenzare in modo positivo il settore del marketing e quello della produttività, e come l'avvento del digital marketing abbia reso questo risultato ancora più evidente, è bene spiegare cosa si intenda esattamente con analisi dei dati.

Come si è detto, non è un termine nuovo, né nuova è questo tipo di attività. Anche prima di Internet, è sempre stato fondamentale per la strategia di un'azienda che vende beni o servizi analizzare i dati dei propri clienti e delle proprie transazioni per ottenere prestazioni migliori.

Definizione dell’analisi dei dati

Si definisce analisi dei dati tutto il processo con cui si raccolgono, si organizzano e, infine, si analizzano i dati aziendali, in particolare quelli relativi ai clienti, ai loro bisogni e richieste, alle loro interazioni con il sito web dell'azienda, con le newsletter, con il servizio clienti.

Tale analisi può essere utilizzata in più settori aziendali, ma i più importanti come si è già accennato sono:

• Il marketing aziendale

• La produttività dell'impresa

Lo scopo dell'analisi nel primo caso è migliorare le proprie strategie di vendita, raffinare le campagne di advertising, cercare di intercettare i desideri e le richieste di ogni utente per aumentare le conversioni. Analytics, esperienza utente e interazioni entrano tutti a far parte della mole dei dati che è possibile fare oggetto di analisi con metodi che nel tempo sono diventati sempre più avanzati.

Allo stesso tempo, nel settore della produttività l'analisi dei dati può consentire l'ottimizzazione dei processi, aiutare nella gestione delle scorte, consentire una più accurata previsione della domanda e un lavoro sulla qualità di prodotti e servizi offerti. Di questi benefici andremo ora a esaminare i dettagli.

Benefici dell’analisi dei dati per le aziende

Quando un'azienda deve prendere decisioni, la cosiddetta data analysis consente di ottenere ottimi risultati nella definizione della propria strategia futura. Nella propria attività le aziende hanno sempre preso decisioni basate sui dati e sulle informazioni, ma non c'è dubbio che i progressi della tecnologia hanno consentito di usare modelli sempre più avanzati.

Ciò che è particolarmente importante per un'analisi dei dati efficace è anche avere tutte queste informazioni disponibili nello stesso ambiente di lavoro perché possa essere rapida e organica. In questo senso, la scelta di un software che permette di disporre dei dati dei clienti, delle loro interazioni nei vari canali, delle loro preferenze, è particolarmente importante.

In questo senso, un software all-in-one come Bitrix24 è una soluzione ideale perché permette di avere in un'unica applicazione strumenti per analisi dei dati come un CRM per la gestione contatti, i dati delle interazioni nei canali di assistenza clienti, nel sito web, nelle newsletter. In altre parole, la possibilità di compiere analisi efficaci avendo in un unico software tutti i dati necessari e di beneficiare anche del potenziamento assicurato dall'intelligenza artificiale.

L'analisi dei dati nel marketing

Marketing è un termine inglese con il quale si intendono tutte quelle attività e strategie volte a soddisfare bisogni e desideri dei propri utenti. Questo obiettivo può essere raggiunto tramite la conoscenza del proprio pubblico di riferimento. Chi sono i propri clienti? Come hanno interagito finora con l'azienda? Cosa possono desiderare per il futuro?

Tali aspetti possono essere conosciuti tramite un processo di analisi marketing dei dati. Dunque l'analisi dei dati è un presupposto per conoscere bisogni e desideri dei propri utenti e dare loro una risposta. Molti di voi avranno sentito parlare negli ultimi anni dei big data, la grande mole di dati che le grandi aziende utilizzano per conoscere il proprio pubblico e intercettarne le domande. Tuttavia, su scala più piccola, questo processo può essere compiuto anche da piccole e medie aziende con impatto e benefici ugualmente importanti.

Come l'analisi dei dati migliora le informazioni sui propri clienti e il business aziendale

L'analisi dei dati è un processo che consente anche di aggregare dati provenienti da differenti canali e di effettuare un controllo incrociato degli stessi. Questo processo consente anche di individuare informazioni nascoste che un'analisi superficiale potrebbe non evidenziare. Ciò permette di avere un quadro più completo rispetto ai propri utenti e di migliorare il marketing aziendale.

Come l'analisi dei dati può migliorare le proprie campagne di marketing

Inoltre, tale processo di conoscenza del proprio target permette anche di svolgere campagne di marketing di maggiore efficacia. Si può, ad esempio, notare che un determinato segmento demografico è particolarmente interessato a un servizio offerto piuttosto che a un altro e calibrare in base a queste informazioni le proprie campagne di advertising.

Tipologie di analisi dei dati

Al fine della classificazione dell'analisi dei dati si è soliti distinguere tra analisi quantitativa e analisi qualitativa.

Analisi quantitativa dei dati

Gli ambiti delle conoscenze che un'azienda può avere del proprio pubblico includono sia un aspetto quantitativo che uno qualitativo. L'analisi quantitativa dei dati si concentra in particolare sui numeri. Utilizza dunque le statistiche e la matematica per estrarre dati utili all'azienda. Ad esempio, quanti utenti hanno interagito in tutti i canali (sito web, newsletter, social, etc.) con un prodotto o servizio?

Analisi qualitativa dei dati

Se l'analisi quantitativa dei dati si sofferma sui numeri, quella qualitativa cerca di analizzare dati non numerici. Ad esempio, si possono analizzare le recensioni degli utenti, i feedback ricevuti, le questioni poste più frequentemente all'assistenza clienti. Questo tipo di analisi è altrettanto importante e l'uso dell'intelligenza artificiale può consentire di svolgerla in maniera più rapida.

Come l'intelligenza artificiale sta aiutando l'analisi dei dati

Negli ultimi anni, i sistemi basati su intelligenza artificiale hanno trasformato il modo in cui le aziende possono compiere le analisi dei dati. Questi progressi coinvolgono sia la fase di raccolta che quella vera e propria di analisi. Le tecnologie di machine learning in questo senso hanno rappresentato un momento cruciale anche rispetto a tali processi.

Marketing, analisi dei dati e machine learning

Il machine learning è una tecnologia che trova applicazione nei sistemi di intelligenza artificiale e che permette alle macchine di apprendere tramite l'inserimento di nuovi dati. Questo comporta anche la possibilità di un software di IA di affinare le proprie capacità di analisi man mano che nuovi dati vengono inseriti. Ciò può consentire di comprendere meglio i comportamenti dei clienti, le loro domande, i loro feedback rispetto ai beni e servizi dell'azienda.

L’importanza della segmentazione del mercato e dei dati

La segmentazione del mercato è quell'attività che consente di dividere il proprio target di riferimento secondo vari elementi come:

• Dati demografici (età, sesso, etc.)

• Dati geografici (Stato, regione, città)

• Dati comportamentali

Segmentare il mercato significa dunque suddividere il proprio target in alcuni sottoinsiemi (ad esempio, pubblico tra i 16 e i 25 anni).

Segmentazione dei dati dei clienti

Tramite la segmentazione dei dati dei propri clienti è possibile anche comprendere meglio i loro bisogni, desideri ed esigenze. Si tratta di un lavoro che può essere fatto già in fase di analisi per stabilire come un determinato segmento demografico (per ipotesi, gli over 40) abbia risposto al lancio di un prodotto. La segmentazione consente anche di analizzare i comportamenti di un determinato target.

Applicazioni dell’analisi dei dati nel marketing digitale

Dall'avvento di Internet fino a oggi, il digital marketing ha assunto un'importanza sempre maggiore rispetto al lavoro della gran parte delle aziende, sia per le vendite B2B che per quelle B2C. Il proprio sito web, le newsletter e i canali social sono una vera e propria miniera di informazioni su comportamenti e bisogni degli utenti e forniscono dunque un ausilio importante per migliorare la propria attività di analisi dei dati.

Miglioramento delle campagne di marketing

Ogni esperto di marketing considera cruciale per la propria attività sapere cosa esattamente vuole un determinato target di clienti. In questo senso, più l'analisi dei dati è precisa, più efficaci potranno essere le campagne di marketing.

Ad esempio, sapere che i consumatori tra i 30 e 40 anni all'interno di una determinata fascia di reddito hanno mostrato particolare interesse, nelle loro precedenti interazioni, verso un determinato servizio, può consentire di concentrare su tali clienti i maggiori sforzi, anche nelle campagne a pagamento, aumentando così il ROI dei propri investimenti pubblicitari.

Come l'analisi dei dati può aumentare la produttività

Se l'analisi dei dati può essere efficace per il marketing, può rappresentare un ausilio altrettanto importante per la produttività. Ad esempio, l'analisi dei dati può mostrare che un determinato bene prodotto dall'azienda ha una richiesta maggiore in un determinato periodo dell'anno. Questa informazione può consentire di evitare inefficienze e sprechi, calibrando la produzione in modo coerente rispetto a tale trend.

Aumento dell’efficienza operativa

L'analisi dei dati può migliorare anche l'efficienza operativa di un'azienda. Può, ad esempio, mostrare indicatori chiave di prestazione, metodologie per ottimizzare i processi, sprechi che è possibile ridurre. Anche in questo caso, grazie anche ai software potenziati da intelligenza artificiale, tale processo può essere almeno parzialmente automatizzato e il computer può indicarci aree di intervento per il miglioramento dell'efficienza operativa.

Come evitare gli errori nell’analisi dei dati

Si è parlato finora dei benefici legati all'analisi dei dati ma è bene considerare che per ottenere migliori risultati è bene evitare errori che possano condizionare questa attività. Per ottenere un risultato il più possibile veritiero, è bene assicurarsi che i dati di partenza siano accurati e coerenti. In questo senso, è bene anche accertarsi sempre che il proprio software abbia ricevuto il necessario aggiornamento e che i dati ricevuti non contengano errori. Per quanto un'applicazione per l'analisi dei dati possa essere efficiente, se i dati di partenza sono errati si riceveranno report viziati da tali errori.

Come implementare l’analisi dei dati nella propria azienda

Abbiamo visto come sia importante l'analisi dei dati per i settori del marketing e della produttività. Implementare un'analisi efficace nella propria azienda presuppone una definizione degli obiettivi iniziale, una raccolta degli stessi, il momento dell'analisi e infine la presentazione.

Nella prima fase, tuttavia, è bene che un'azienda si ponga anche la questione di quali tecnologie e software utilizzare perché quest'analisi possa avvenire nel modo migliore possibile, con lo scopo di ottimizzare e automatizzare il più possibile tali processi.

Risorse necessarie per implementare l’analisi dei dati

Oggi sono disponibili sul mercato molti software che permettono di raccogliere i dati dei clienti, i lead, le interazioni, le analytics del sito e informazioni sull'andamento delle newsletter. Si tratta però spesso di software separati tra loro e non integrati, quindi è frequente dover impiegare risorse aggiuntive, sia in termini economici che di personale, per raccoglierli insieme e integrarli.

Per evitare queste problematiche può essere molto utile un software all-in-one di business intelligence come Bitrix24, che dispone al proprio interno di un CRM per la gestione dei contatti, di strumenti di automazione per il marketing e di un website builder integrato al software. In altre parole, tutti i dati da analizzare sono già all'interno della suite e le funzionalità potenziate all'intelligenza artificiale consentono di ottenere i risultati migliori dai processi di data analysis.

Analisi dati marketing e produttività, alcune conclusioni

L'analisi dei dati si è dimostrata ormai da tempo, nella pratica aziendale, una strategia vincente sia per migliorare il proprio marketing, sia la produttività e l'efficienza aziendale. I progressi tecnologici e in particolare quelli basati sull'intelligenza artificiale, hanno reso questo processo sempre più efficiente ed è facile prevedere per il futuro una crescita ulteriore della precisione degli strumenti utilizzati.

Sarà sempre più facile ad esempio per le applicazioni analizzare contenuti e informazioni in tempo reale e intervenire in modo personalizzato sul marketing. Già oggi, visitando ad esempio grandi siti di e-commerce dopo aver consultato le pagine di un prodotto capita di ricevere automaticamente un'email che ci propone prodotti simili a quello. Fermo restando che una buona analisi dei dati richiederà sempre la supervisione di un occhio umano esperto, è facile immaginare che sarà sempre più efficace e automatizzata.