Per risolvere questi problemi, è possibile creare una strategia di marketing basata sui dati implementando le dieci tecniche seguenti.
1. Forma la tua squadra.
L'utilizzo dei dati per creare una strategia di marketing inizia ovviamente con la gestione dei dati stessi. Affinché questo sia efficace, tuttavia, è necessario che siano presenti team interdipartimentali e interdisciplinari. Richard Bayston suggerisce su Effin Amazing: "Questo non significa solo che qualcuno dell'IT si unisca a qualsiasi persona del reparto vendite che i manager ritengono di poter offrire". Significa che bisogna trovare persone "disposte ad andare oltre le proprie competenze". Ad esempio, "I data scientist devono essere disposti a imparare il marketing; i venditori devono essere disposti a imparare l'IT".
Quindi, quando create il vostro team di esperti, cercate data scientist che provengano da "aree di specializzazione molto diverse" o inserite qualcuno nella C-Suite, ad esempio, per supervisionare i dati e l'analisi. E fate in modo che la collaborazione tra queste persone sia una priorità, organizzando riunioni frequenti in cui tutti non solo condividono idee e informazioni, ma condividono anche il merito del successo.
2. Fatti gli affari tuoi.
Jim Bergeson sottolinea in un articolo per MarketingProfs che "a volte i dati si nascondono nelle risorse interne della tua organizzazione, magari presso i concessionari o i rivenditori del tuo prodotto o servizio, nella tua forza vendita o chiusi in un caveau IT".
È possibile iniziare a estrarre questi dati creando "un identificativo cliente univoco per collegare diverse fonti di dati a livello di record cliente". Ciò fornirà informazioni sull'intera esperienza del cliente, ad esempio "cosa sta succedendo nel canale del rivenditore, nel punto vendita, nei reclami o nelle chiamate di assistenza dal call center, nei consigli online, nei referral, nei dati sulla garanzia, nelle iscrizioni, nei rinnovi e negli acquisti successivi".
Da lì è possibile identificare e analizzare queste relazioni tra gli elementi dei dati.
3. I dati vanno oltre i numeri.
"Assegnate ai dati e ai numeri un significato che vada oltre il loro valore numerico", afferma Erik Bitmanis di Iversoft Solutions. "Per farlo, dovete prima conoscere i vostri obiettivi e i KPI che avranno un impatto su di essi".
Bitmanis conclude dicendo: "Una volta che il tuo team capisce come questi indicatori possono influenzare positivamente (o negativamente) i tuoi progressi verso un obiettivo, questi dati diventano più tangibili di semplici numeri su un foglio di calcolo. La tangibilità è fondamentale per far sì che le persone si interessino ai dati e vogliano utilizzarli".
4. Identificare i canali giusti.
Sapevi che "il 90 percento degli utenti di Twitter che vedono un tweet correlato a un programma televisivo è propenso a guardare immediatamente il programma, cercare maggiori informazioni o condividere contenuti basati su tweet su quel programma?" I marketer più intelligenti sono in grado di attingere ai dati per scoprire quali messaggi si collegano meglio ai loro clienti e quali canali utilizzare per inviarli.
Ted Karczewski, Marketing Content Specialist presso Skyword, afferma per il Content Marketing Institute che "Arby's fa un ottimo lavoro nel bilanciare le sue iniziative sui dati con il suo marketing creativo". Ad esempio, durante i Grammy del 2014, Arby's sapeva "che un'alta percentuale del suo pubblico avrebbe partecipato a conversazioni in diretta sull'evento su Twitter". Mentre ascoltava sui social media durante lo spettacolo, il responsabile dei social media dell'azienda "ha guardato la cerimonia di premiazione e ha atteso l'opportunità di inserirsi nella conversazione con contenuti social pertinenti e in tempo reale".
5. Creare modelli per prevedere e ottimizzare i risultati aziendali.
Dominic Barton e David Court ci ricordano, in McKinsey & Company, che "I dati sono essenziali, ma i miglioramenti delle prestazioni e il vantaggio competitivo derivano da modelli analitici che consentono ai manager di prevedere e ottimizzare i risultati". Quando si costruisce questo modello, non si parte dai dati. Piuttosto, si identificano le opportunità di business e i modelli possono migliorare le prestazioni.
Barton e Court hanno scoperto che "tale modellazione basata su ipotesi genera risultati più rapidi e radica i modelli in relazioni di dati pratici che sono più ampiamente comprese dai manager".
6. Identificare quali parametri misurare quando si valuta il successo.
Dopo aver definito gli obiettivi della tua strategia, devi identificare le metriche che utilizzerai per determinarne il successo. Tricia Moon usa l'obiettivo di aumentare i lettori del blog su Rival IQ, dove utilizzeresti metriche come "tasso di coinvolgimento dei post, numero di clic sui link, numero di volte in cui l'articolo viene condiviso sui social, tempo medio trascorso su un articolo da persone provenienti dai social, aumento percentuale dei lettori provenienti dai social".
Quando valuti i tuoi obiettivi, esamina questi numeri e chiediti in che modo influiscono sulla tua attività.
7. Assicurati che i tuoi dati siano accurati.
"Vuoi che tutto sia il più vicino possibile alla perfezione, soprattutto quando le persone ti usano come fonte e magari creano case study o report a partire dalle tue informazioni", afferma Amy Medeiros, responsabile marketing di BroadbandSearch, a proposito del CIO. Brad Rinklin, CMO di Akamai, aggiunge: "La cosa peggiore che puoi fare è ottenere molta pubblicità sui tuoi dati e poi vedere un concorrente o una grande rivista dire che i tuoi dati sono spazzatura".
Puoi evitare questo errore facendo esaminare i tuoi dati da una terza parte, come un professore del MIT o di Stanford, uno scienziato dei dati o un analista del settore, prima di procedere con la tua strategia.
8. Crea profili di acquirenti e contenuti incentrati sul cliente.
Mentre si è impegnati a esaminare i dati, è facile dimenticare un punto fondamentale: "I dati da soli non possono definire una strategia di marketing", afferma Sreeram Sreenivasan su StartUp Nation. Gli insight vengono sviluppati dopo che il team ha analizzato i dati e poi "ha formulato ipotesi, vision e passi successivi". Questo include l'analisi del "comportamento dei clienti, dei modelli di acquisto, delle preferenze e del background per sviluppare diverse buyer persona". Con queste informazioni è possibile "capire chi è ogni cliente, cosa gli piace acquistare, cosa gli piace cercare, quali sono i suoi interessi e cosa lo influenza".
Dopo aver creato le tue buyer personas, dovrai creare contenuti incentrati sul cliente, personalizzati e intriganti per il tuo pubblico di riferimento.
9. Stabilire obiettivi aziendali.
Farnaz Erfan, direttore della strategia di prodotto presso Birst, racconta a Neil Davey di Mycustomer.com:
"È diventato più difficile misurare il ROI del marketing, perché richiede un allineamento con ciò che il reparto vendite definisce come lead pronti per la vendita o con ciò che il team dei servizi ritiene determini la prontezza di un cliente per l'upselling. In questo contesto, la discussione sul ROI richiede che i professionisti del marketing – e i loro interlocutori aziendali – abbiano una visione coerente e univoca di ciò che descrive un cliente, e in particolare di ciò che definisce un cliente di alto valore".
Davey aggiunge: "Sarebbe utile per le organizzazioni eliminare i compartimenti stagni tra i reparti, riunendo i dati provenienti da CRM, automazione del marketing, servizi e sistemi finanziari in un'unica vista, nonché concordando definizioni condivise e allineando anche le definizioni di ROI".
10. Continua a testare.
Sebbene i dati possano fornirci un punto di partenza per sviluppare una strategia di marketing, devono essere manipolati e testati frequentemente. Fortunatamente, come afferma Matthew Buckley su New Breed Marketing, testare le proprie strategie di marketing con piccoli esperimenti "è possibile in un giorno".
Buckley suggerisce di utilizzare il metodo scientifico durante i test. Questo include:
- Iniziamo con i dati.
- Chiediti quali informazioni hai a disposizione.
- Costruisci un'ipotesi.
- Prova con un esperimento.
- Confermare che il test/la procedura ha funzionato come previsto.
- Analizzare i dati e trarre conclusioni
- Presentare i risultati e determinare i passaggi successivi
Ricorda, prima capisci cosa funziona, prima sarai sulla buona strada per far crescere la tua attività.
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by JOHN RAMPTON
