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Perché l’analisi predittiva è fondamentale nella tua strategia di marketing e 8 esempi in cui applicarla con successo

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Che cos’è l’analisi predittiva

L’analisi predittiva coinvolge tutte le attività che utilizzano i dati dei clienti esistenti per fare ipotesi sull’attività dei clienti futuri.

Una strategia di predictive analytics efficace dipende da alcuni punti chiave:

     Dati puliti e di alta qualità da decifrare

    – Un esperto di marketing o analista di dati

    – Strumenti e soluzioni giuste per raccogliere i dati da implementare per la strategia

Diamo un’occhiata a ciascuno di questi aspetti più da vicino.

Una base di dati puliti e di qualità: poiché qualsiasi progetto di analisi predittiva si basa sui dati dei clienti esistenti, un database di informazioni pulite e di qualità rimane la componente più importante per un’analisi predittiva di successo.
Senza dati robusti sui clienti, qualsiasi tentativo di sfruttare l’analisi predittiva potrebbe effettivamente rivelarsi dannoso, alienando clienti e perdendo opportunità attraverso ipotesi errate.

Un Marketer esperto o un Data Analyst per interpretare i dati: riconoscere i trend espressi dai dati richiede formazione ed esperienza approfondite, motivo per cui la presenza di un marketer esperto o di un data analyst diventa un “must have” nel team marketing una volta che l’analisi predittiva si fa più complessa (come vedremo in qualcuno dei casi che seguono).

Strumenti giusti e soluzioni per raccogliere dati per attuare la strategia: da una soluzione di Data Management che permetta di raccogliere e unificare i dati provenienti da tutti i canali di marketing alle soluzioni di automation per effettuare le azioni richieste dalla strategia, la scelta della tecnologia è un focus importante per la parte tecnologica dell’azienda.

 

Perché l’analisi predittiva è importante

L’analisi predittiva svolge un ruolo fondamentale in ogni fase del ciclo di vita del cliente e inizia a influenzare una strategia molto prima che un potenziale cliente si converta in un lead.
Ecco 8 casi di utilizzo dell’analisi predittiva che hanno dimostrato di avere un impatto misurabile sul ROI del marketing nelle varie fasi del funnel.

Analisi predittiva nelle attività top-of-the-funnel

L’analisi predittiva ha due casi d’uso specifici nelle attività top-the-the-funnel:

1) Miglioramento del Lead Scoring

Chiedi a qualsiasi addetto alle vendite e ti dirà: non vengono creati due lead uguali.

L’analisi predittiva insegna come correlare le azioni dei tuoi clienti esistenti per capire come migliorare i futuri investimenti di marketing. Ciò risulta più evidente quando si esaminano le informazioni che un buon data analyst può ricavare dai dati demografici e comportamentali dei clienti, in particolare per quanto riguarda il lead scoring.

Storicamente, il lead scoring è sempre stata un’attività collaborativa tra vendite e marketing in cui i venditori dicono ai marketer: “questi sono i lead che voglio ricevere subito”, e poi il marketing crea una sorta di “score card” che misura il valore potenziale di un lead in entrata e determina (si spera con tool di automation, anche se alcuni team potrebbero ancora gestirlo come un processo manuale) se il lead è “pronto alla vendita” o ha bisogno di entrare in una campagna di nurturing.

Il lead scoring, con la predictive analytics, si trasforma da elenco di criteri provenienti dalle venite o dal marketing ad una vera e propria vista data-driven del tuo target customer.

Se combinate con un buono strumento di automation, le regole governate dall’analisi predittiva possono ottenere rapidamente punteggi basati su dati demografici, comportamentali e psicologici. Questi punteggi determinano se i lead sono “caldi” e possono essere immediatamente contattati dalle vendite, o se hanno bisogno di più tempo in una campagna di nurturing prima di spostarsi ulteriormente in fasi più avanzate del funnel.

2) Segmentazione approfondita per campagne di nurturing

Per quei lead che si trovano ancora nelle prime fasi del processo di acquisto, la definizione di un piano appropriato di lead nurturing dovrebbe essere il passo successivo.

Il lead-nurturing non ha un unico approccio valido per tutti.

Le migliori campagne per far diventare i lead pronti per il sales creano percorsi personalizzati di nurturing. I dati demografici e comportamentali indicano il livello e il tipo di contenuti giusti per aiutare a spingere i lead verso le fasi successive del funnel di vendita. L’analisi predittiva è, ovviamente, il meccanismo che rende possibile tutto questo.

 

Analisi predittiva per la segmentazione del cliente

Oltre ad allineare opportunamente i lead alle giuste campagne di nurturing, l’analisi predittiva aiuta i marketer a segmentare i clienti in una serie di modi chiave, tra cui:

3) Migliore distribuzione del contenuto

Il tuo team investe probabilmente una buona parte del budget di marketing in contenuti di qualità. Questo ha senso perché il content marketing ha la capacità di fornire un ROI significativo per la tua azienda. Non c’è niente di più frustrante, però, che investire un sacco di soldi nello sviluppo di contenuti, e scoprire che nessuno li apre o li legge.

Spesso, si dà la colpa al contenuto stesso quando, in realtà, la responsabilità è di una strategia mal definita per la distribuzione dei contenuti. L’analisi predittiva affronta questo problema direttamente, analizzando le tipologie di contenuti che riscuotono maggiormente l’interesse dei clienti con determinati background demografici o comportamentali, distribuendo automaticamente contenuti simili a lead che rispecchiano quelle stesse abitudini.

4) Previsione accurata del Lifetime Value (LTV)

Probabilmente sai che la vera misura del ROI di marketing è il Lifetime Value del cliente. Lo sapevi, però, che il numero può effettivamente essere previsto sulla base delle stesse strategie di analisi predittiva che ti aiutano a distribuire più accuratamente contenuti o punteggi?

Quando si guarda al valore storico della vita dei clienti attuali, che rispecchiano i nuovi clienti, si può fare con facilità anche una stima ragionevole del lifetime value di quel nuovo cliente.

5) Maggiori informazioni sulla propensione al cambiamento

Allo stesso modo, proteggere la tua base di clienti diventa molto più facile quando inizi a sfruttare la potenza dell’analisi predittiva. Come?

Imparando dagli errori del passato, ovviamente. Il comportamento passato è indicativo del comportamento futuro e in nessun ambito è più vero che con i clienti. Analizzando i modelli comportamentali dei clienti che sono stati persi in precedenza dall’azienda, un marketer esperto può identificare i segnali di avvertimento che provengono dai clienti attuali e informare i responsabili della relazione con il cliente, o collegare automaticamente il candidato a una campagna di lead-nurturing per scoraggiare l’abbandono.

6)  Opportunità avanzate di upsell e cross-sell

I marketer possono sfruttare gli stessi dati dei clienti per identificare anche le opportunità di upsell e cross-sell. 

Proprio come la capacità di prevedere il lifetime value del cliente, è possibile utilizzare i dati dei clienti acquisiti per prevedere la crescita futura del cliente.

 

Analisi predittiva per una migliore visualizzazione dei dati

Ricorda che l’analisi predittiva è di natura ciclica; nuovi insight alimentano le future decisioni di marketing, che producono nuove intuizioni che alimentano la successiva serie di decisioni e così via.

Il loop torna in cima al funnel (top of the funnel) in una fase nota come visualizzazione dei dati. Ecco come può influire sulla tua strategia di marketing.

7) Migliore propensione di acquisto dei clienti

Sviluppare una strategia sui punti deboli del cliente e sulle esigenze di mercato, diventa molto più facile quando si è armati di dati demografici, comportamentali e psicologici sul proprio target.

Esamina quali caratteristiche del tuo prodotto sono più utilizzate o apprezzate dai tuoi clienti e analizza i loro feedback (in particolare di quelli che si lamentano) per determinare con più precisione quali sono le loro necessità.

8) Analisi per l’ottimizzazione delle campagne marketing online

Ovviamente, tutte queste attività sono rivolte alla determinazione della prossima campagna. Quando i nuovi clienti accedono alla tua pipeline, sfrutta questi dati per analizzare i canali più appropriati, i tipi di contenuti e persino la data e l’ora per rivolgersi a segmenti di pubblico specifici.

Conclusioni

Queste otto strategie hanno il potenziale per trasformare la tua strategia di marketing. Tuttavia, non dimenticare che tutto dipende dal possedere dati chiari e di qualità. L’analisi predittiva può effettivamente dare un impulso positivo sulla tua attività.

 


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