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Big Data per fare Grande Marketing e Grandi Promozioni

I Big Data servono a gestire tutti i canali usati oggi dal Marketing in modo integrato, traendone i vantaggi derivanti dall'accumularsi di immense quantità di informazioni per poter interagire in tempo reale con i propri clienti con un livello di capillarità di contatto dimensionabile a piacere. Cosa che rende più complessa la gestione di questo insieme, scontrandosi spesso con budget che non aumentano, ma anzi si riducono.

Quanto valgono i Big Data? Per chi li usa è difficile quantificarlo, mentre per chi ci lavora i numeri sono impressionati e proiettati a divenirlo ancora di più nell'arco dei prossimi 5 anni. Quanto? Per Wikibon, a livello mondiale il mercato dei Big Data ha raggiunto gli 11,4 miliardi di dollari nel 2012, destinati a divenire 18.1 miliardi di dollari a fine 2013, per una crescita sull'anno scorso pari al 61%. Alzando lo sguardo fine al 2017, il valore totale potrebbe raggiungere i 47 miliardi di dollari, con un tasso di crescita ponderato del 31% nell'arco dei 5 anni che vanno da 2012 al 2017. Numeri una volta quasi abituali per l'informatica, ma ormai da tempo divenuti una rarità, ultimamente eguagliati solo dall'esplosione del mercato dei Tablet.

Già, ma Big Data per cosa? Dove? La risposta più ovvia, che emerge anche da queste stesse pagine, è "praticamente per tutto", dalla pianificazione alle operation, dalla ricerca alla produzione, sebbene detta così abbia poco senso. E infatti, stiamo cercando di razionalizzarne la comprensione esaminando di volta in volta un tema specifico come fatto di recente con il post sui Big Data per la Ricerca Farmacologica.

Big Data per il Marketing Multicanale

Come già evidenziato più volte, il Marketing è Marketing e non cambia la propria natura né la propria missione in relazione ai mezzi che vengono utilizzati. Per cui, parlare di Digital Marketing (o Web Marketing) può far comodo per circoscrivere i contenuti ad un determinato argomento, tenendo tuttavia sempre ben presente che si tratta solo di una faccia del problema. Tant'è che è molto più corretto pensare in termini di Marketing Multicanale quando si pensa ad alcuni degli aspetti che il Marketing copre abitualmente, tipo la comunicazione,  canali distributivi o la promozione.

Multicanale vuol dire che il Web ha aggiunto un nuovo percorso per raggiungere i potenziali clienti o il proprio mercato di riferimento, oltre ai tradizionali mezzi di comunicazione che vanno dal Broadcasting via televisione, radio o stampa, per arrivare ai contatti diretti via Call Center o incontri facci a faccia. Percorso che ha una caratteristica in più: è bidirezionale e immediatamente visibile a tutti. Il che vuol dire che mentre è possibile sanare una situazione in modo riservato attraverso incontri riservati con i diretti interessati, se l'eventuale contestazione arriva via Web diventa subito pubblica e può divenire l'innesco per un'azione collettiva di grande portata.

Il problema diventa pertanto gestire tutti i canali in modo integrato, traendone i vantaggi potenziali derivanti dall'accumularsi di immense quantità di dati e di informazioni, dal poter agire/reagire in tempo reale e disporre di una capillarità di contatto dimensionabile a piacere. Come contraltare, la gestione di questo insieme diventa più complessa e si scontra con budget che non aumentano, anzi spesso si riducono in seguito ai tagli dettati dalla crisi economica, da altre priorità dell'azienda, dall'aspettativa ormai diffusasi oltre ogni limite di fare sempre "di più, con meno".

In tale contesto, l'impiego dei Big Data può avere molti meriti in svariati contesti. Il primo in assoluto consiste nell'analizzare la correlazione tra prodotti/clienti e azioni commerciali e di marketing per individuarne il segmento più profittevole, concentrando su di esso gli sforzi e le risorse disponibili eventualmente sviluppando azioni mirate, persino personalizzate. Un esempio su tutti sono i Coupon che attualmente l'Esselunga sta proponendo ai singoli clienti con l'offerta di sconti personalizzati sulla base degli acquisti fatti nel passato e puntualmente registrati attraverso le tessere di fedeltà. Sconti che se da un lato incentivano gli acquisti, dall'altro sono tarati per risultare in ogni caso profittevoli per la catena di supermercati più diffusa nel Nord Italia.

Analisi dei Big Data sempre più complesse, correlate all'andamento storico dei valori

Svolgere un'accurata analisi dei dati è da sempre cruciale per il successo di qualsiasi operazione di marketing, ma con le nuove tecnologie questo diventa ancor più complesso. Per esempio, oltre ad analizzare i singoli scontrini che compongono la spesa dei clienti, se ne devono considerare i ritmi nel tempo, correlandoli agli effetti delle eventuali azioni promozionali occorse nel tempo. Considerazioni del tipo: c'è un particolare giorno della settimana o del mese che appare esser più favorevole per determinati acquisti? Quanto incide uno sconto sulle quantità di acquisto? Qual è il minimo sconto determinante per spingere all'acquisto o per accrescere le quantità normalmente consumate? Informazioni molto importanti per evitare di offrire sconti eccessivi o promozioni inefficaci, al punto di personalizzare i prezzi proprio a livello di ciascun cliente, dopo che molto è stato fatto per comporre nel modo migliore le scaffalature dei prodotti.

La prima difficoltà sta pertanto nel determinare le metriche da utilizzare. La seconda nell'individuare i dati significativi e le loro eventuali correlazioni. La terza nell'acquisire i dati per poi elaborarli in tempo reale o per lo meno prima dell'acquisto successivo. Da ultimo, scegliere le strategie di azione e metterle in pratica tenendo presente che anche un semplice errore in uno qualsiasi dei punti di questa catena di attività può trasformare un'azione potenzialmente di successo in una tangibile perdita di denaro. La conclusione, quindi, è "perfetti i Big Data, ma da maneggiare con cura!".

Il punto di partenza: le abitudini di acquisto, e possibilmente di vita, del cliente

Sembrerà incredibile, ma senza mai violare la privacy e disponendo solo delle informazioni che in modo volontario il cliente ci mette a disposizione, per esempio sottoscrivendo una tessera sconti o iscrivendosi ad una Newsletter, è possibile tratteggiare abitudini e stili di vita delle persone, interpretarne i comportamenti, immaginare degli scenari nei quali inserirsi con elevata probabilità di successo. Facciamo degli esempi?

Partiamo dai più facili, tipo l'acquisto di pannolini per bambini da parte di una signora o da cibo per cani da parte di un uomo che abita in città. Senza essere grandi psicologi o sociologi possiamo già immaginare in un caso una persona che fa vita casalinga, nell'altro una persona che esce tutti i giorni, anche sono per onorare le esigenze del propRio animale. Se queste informazioni le intersechiamo con qualche altro elemento, tipo la cadenza degli acquisti, l'età anagrafica o la scelta tra prodotti di marca e non, o anche la sensibilità a determinate promozioni commerciali avremo gettato le basi per formulare delle offerte particolari ad alta probabilità di successo.

Tutto questo per dire che i Big Data, se bene utilizzati, elevano in modo esponenziale la capacità di ascolto dell'azienda rispetto alle esigenze dei propri clienti, arrivando a conoscerli uno ad uno singolarmente e a comportarsi di conseguenza. Ovvio, però, che chi "sente male", capisce peggio ed agisce di conseguenza con risultati che potrebbero essere anche molto negativi.

Esselunga-Big-DataLe fonti per acquisire i Big Data da analizzare

Lo scontrino della spesa costituisce una delle fonti primarie, ma da solo dice piuttosto poco. Già se ne abbiamo una storia - da cinque in sù - le cose cambiano considerevolmente. Ma per accelerare e favorire la nascita di una storia si possono usare le tessere fedeltà, ma non solo. In questi giorni, ad esempio, proprio l'ESSELUNGA ha in corso una promozione in base alla quale ogni 20 Euro di spesa si accumulano dei bollini che danno diritto ad un forte sconto nell'acquisto di benzina per l'auto. Naturalmente, la promozione ha una durata ridotta - circa un mese - ed è fatta in partnership con una casa petrolifera con la quale l'azienda condividerà le informazioni sui clienti.

Il passo successivo potrà articolarsi sulla promozione di accessori per auto o parti di ricambio, avendo inserito nella scheda cliente anche i dati relativi al mezzo di locomozione usato e magari ai quantitativi di benzina consumati nel tempo. Le fonti possono spaziare quindi anche molto oltre i dati sugli acquisti o le anagrafiche, passando dal Web al Call Center, alla sottoscrizione di abbonamenti a riviste, di polizze assicurative e via dicendo.

L'importante è sviluppare una mentalità orientata all'acquisizione di dati in occasione di ogni interazione con i propri clienti e/o prospect così da poter ragionare su grandi quantitativi di informazioni e sui meccanismi di causa/effetto che si possono provocare o gestire. Dati che vanno sempre considerati nella loro globalità e non frazionandoli in Silos funzionali mirati sulle specifiche applicazioni che ne fanno uso, così come sempre fatto nel passato.

L'unico limite, qui, è la fantasia, oltre naturalmente al rispetto delle normative sulla Privacy che limitano l'abuso e la condivisione non autorizzata dei dati personali.

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