Cos'è il Data-Driven Marketing e perché abilita l'omnicanalità

Cosa vuol dire per un'azienda essere realmente omnicanale? In poche parole, vuol dire adottare una strategia basata sui dati (il cosiddetta approccio "data-driven") lungo tutto il processo di relazione con il cliente.

In quest'articolo proveremo a spiegare come funziona il modello del marketing data-driven, attraverso uno schema di riferimento utile alla gestione di una strategia omnichannel. L'omnicanalità riguarda proprio l'ottimizzazione dell'esperienza dei consumatori durante tutti i punti di contatto (o touchpoint) con l'azienda. Un modello basato sui dati diventa fondamentale per soddisfare e ingaggiare i potenziali clienti dal primo all'ultimo momento di interazione con la marca. Vediamo in che modo.

Data-Driven Marketing: significato e importanza

Possiamo definire il marketing "data-driven" come una strategia di marketing omnicanale volta dalla valorizzazione dei dati, dalla loro raccolta, analisi ed elaborazione per intercettare il consumatore in maniera coerente e personalizzata in tutte le sue fasi d'acquisto.

I dati sono dunque fondamentali per poter garantire un’esperienza omnicanale ai consumatori e gestire in maniera sinergica tutti quei punti di contatto online e fisici (mobile app, advertising, sito web o e-commerce, social media, retail e call center) in cui avviene l'interazione tra azienda e consumatore. I benefici di un approccio "data-driven" di questo tipo sono presto detti:

• garantire una brand identity chiara e coerente lungo tutti canali;
• mappare il customer journey e costruire una single customer view;
• pianificare una comunicazione efficace, preferibilmente real-time, sui diversi touchpoint;
• garantire un’esperienza seamless, senza interruzioni agli utenti nei processi d’acquisto.

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Le fasi del Data-Driven Marketing

Ma quest’integrazione tra canali fisici e virtuali deve avvenire a livello esecutivo di una data strategy ben precisa. Una strategia che comprenda tutto il processo di relazione con il cliente (dalla comunicazione alla vendita al post-vendita). Oggi è possibile rappresentare il modello del data-data driven marketing in tre attività principali:

1. Data Collection (raccolta dei dati);
2. Data Analysis (analisi dei dati);
3. Data Execution (attivazione dei dati).

1) Data Collection

È la fase in cui tutti i dati presenti in azienda, sia interni sia esterni all’organizzazione, devono essere raccolti e integrati. Alcuni esempi di touchpoint da cui i dati possono essere “raccolti” sono il punto vendita, il sito Internet, i canali di direct marketing, i sistemi informativi aziendali e dati acquistati da provider terzi.

La sfida è quindi riuscire a gestirli, in termini di storage, e integrarli efficacemente. Va sottolineato che in questo contesto entrano in gioco sia tematiche tecnologiche e di data engineering sia tematiche legate alla privacy, soprattutto dall’avvento del GDPR.

2) Data Analysis

È la fase in cui i dati dei consumatori vengono analizzati ed elaborati al fine di ottenere nuovi insight e creare una vista unica sul consumatore. Le analisi che è possibile realizzare sono di vario tipo, dalla creazione di viste descrittive, aggiornate più o meno tempestivamente, allo sviluppo di modelli e algoritmi più complessi.

Un esempio classico è la creazione di cluster di clienti, dove per ognuno di essi è possibile ricostruire il customer journey. Quest’analisi può essere condotta, a seconda della disponibilità di dati e i limiti di privacy, a livello di singolo individuo (tracciandone tutti i comportamenti e le azioni attraverso uno specifico identificativo - anagrafica cliente, email, ecc.) o a livello aggregato (ad esempio, andando a costruire le cosiddette personas, ossia differenti profili di comportamento a cui associare i diversi clienti).

3) Data Execution

È la fase in cui avviene l’attivazione dei dati, nella quale cioè i dati vengono utilizzati dalle varie funzioni aziendali per iniziative di comunicazione, marketing, vendita e non solo.

Più nel dettaglio, una volta raccolti e analizzati, i dati sui clienti possono essere utilizzati per definire delle regole che attivano specifiche azioni su determinati target. Vi sono esempi semplici, ad esempio l’invio di comunicazioni nel giorno del compleanno, ma anche regole più complesse, quali l’attivazione di una DEM dopo un certo lasso di tempo dall’abbandono del carrello su un sito di eCommerce o l’utilizzo in sequenza di diversi canali push (ad esempio, in base al contenuto o al giorno della settimana) a seconda del contesto e della fase del customer journey in cui il cliente si trova.

Fare Data-Driven Marketing: tecnologie e scelte organizzative

Per fare questo servono ovviamente , da una parte interventi sulla struttura tecnologica e dall’altra parte, sull’organizzazione. Dal punto di vista tecnologico serve integrare, possibilmente in real-time, i dati relativi ai touchpoint in un unico Data Hub.

Dal punto di vista dell’organizzazione, invece, è necessario un abbattimento delle classiche strutture “a silos”, che caratterizzano oggi ancora molte aziende; ne consegue che strutture piuttosto rigide sono poco efficaci. Altri interventi devono poi riguardare i KPI e i processi di verifica interni da rendere coerenti con gli obiettivi e le strategie di Omnichannel Customer Experience che l’azienda vuole creare.

Il data-driven marketing, più che è una vera e propria strategia, è un tassello di un percorso più ampio che è quella dell'omnicanalità. Per gestire tale processo, possiamo individuare essenzialmente quattro asset fondamentali: vision, organizzazione, dati e delivery. In primo luogo occorre avere molto chiaro qual è l’esperienza di marca, il valore del brand che si vuole trasmettere nei diversi touchpoint. Bisogna definire quali obiettivi ci si vuole prefiggere e occorre tener presente che lo stanziamento di un budget è più che mai fondamentale. Dopodichè è fondamentale automatizzare tutta una serie di attività di marketing e di vendita (si parla di Marketing Automation) con l'obiettivo di essere più efficaci e rilevanti all'occhio del consumatore. Non meno importanti sono gli aspetti che riguardano comunicazione, personalizzazione, sistemi di raccomandazione e contenuti. La Content Strategy, soprattutto, è più che mai nevralgica in ogni fase della data strategy, dalla collection (come si interfacciano gli utenti ai diversi tipi contenuti?) alla execution (quale contenuto veicolare, con quale canale e in che momento?).

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