Quali sono i vantaggi dell’analisi predittiva nel marketing - Digital4

Metodologie

Quali sono i vantaggi dell’analisi predittiva nel marketing

Individuare le tendenze e stimare i risultati delle campagne di marketing, identificare e dare priorità ai lead qualificati, scovare dettagli non facili da cogliere: l’analisi dei dati permette ai marketer di essere più efficaci nel raggiungere gli obiettivi di fidelizzazione e personalizzazione, con un impatto positivo sul business. Ne abbiamo parlato con Davide Donna, Managing Partner di The Information Lab

09 Set 2021

Il metodo migliore per impostare le strategie aziendali? Sicuramente partire dall’analisi dei dati a disposizione per prendere decisioni informate. È questo il concetto che sta alla base dell’azienda data-driven, un’organizzazione che si fa guidare dai numeri per giungere a scelte basate sui fatti e non su sensazioni o su ipotesi personali. Un’approfondita analisi delle informazioni, che porta a una decisione predittiva capace di anticipare le richieste o il comportamento del cliente, risulta essenziale a vari livelli in azienda, ma tra i principali beneficiari ci sono sicuramente le persone del marketing. Questo è stato il tema di una chiacchierata con Davide Donna di The Information Lab, azienda che si occupa di tutti gli aspetti del processo di data analysis, dalla fornitura dei software alla creazione di database, per consentire l’uso dei dati all’interno alle analisi più complesse.

Anche il marketing è data-driven

Il concetto di marketing data-driven non è una novità. Da tempo le aziende hanno imparato che non devono proporre le proprie idee a dispetto di tutto e tutti, quanto invece soddisfare al meglio le richieste e le necessità dei clienti. Per raggiungere questo risultato devono quindi ottenere più dati possibili, gestirli e analizzarli in modo dettagliato per disporre alla fine di informazioni strategiche. Per anni, però, le aziende hanno raccolto innumerevoli dati con l’obiettivo di usarli per migliorare il business, ma poi tali dati sono stati lasciati in “un cassetto” per svariati motivi, per esempio per il fatto che fossero memorizzati in silos (e quindi non potevano comunicare), che fossero spesso incongruenti, che non si fosse in grado di gestirli in modo adeguato o che mancasse il personale competente.

Questi aspetti fanno però ormai parte del passato e oggi, grazie alle tecnologie disponibili, chi si occupa di marketing può usare efficacemente i dati per scopi di business. Inoltre, intelligenza artificiale e machine learning hanno portato a eliminare la necessità di concentrarsi su compiti ripetitivi, come il reporting, il monitoraggio delle prestazioni, l’organizzazione e l’elaborazione dei dati. Ora ci pensano le macchine e grazie all’analisi predittiva le scelte sono basate su previsioni di alta qualità: il marketing è davvero data-driven. «Un esempio di applicazione è la personalizzazione sempre più spinta delle campagne che è alla base di tutte le nuove strategie marketing aziendali e di quelle future – ha affermato Davide Donna, Managing Partner di The Information Lab –. È importante che ogni dipartimento marketing fornisca alle proprie risorse le tecnologie e la formazione necessarie a conoscere nel dettaglio il cliente e a riuscire a prevederne il comportamento. Per raggiungere lo scopo, bisogna necessariamente guardare a strumenti allo stesso tempo user friendly (no coding/low coding) e potenti (velocità di esecuzione e capacità di manipolare grandi moli di dati)».

Davide Donna

Managing Partner e co-fondatore, The Information Lab

Cos’è l’analisi predittiva e per cosa può essere usata

Come detto, le analisi di marketing sono cambiate nel corso degli anni. E questo è accaduto soprattutto con l’introduzione dell’analisi predittiva, che consente di individuare le tendenze e ottenere stime di come le campagne di marketing molto verosimilmente si potranno comportare.

Gli algoritmi di analisi predittiva si basano su dati storici (essenzialmente serie temporali) raccolti attraverso vari canali e strumenti. Ci sono diversi modi con cui un algoritmo di analisi predittiva può essere implementato: può trattarsi di sofisticati modelli di intelligenza artificiale/deep learning o di funzioni più semplici. La qualità dei risultati finali dipende molto dalla qualità dei dati e dalla selezione del modello migliore per la loro elaborazione. Certi sistemi rilevano automaticamente il tipo di serie temporale e selezionano dinamicamente il modello più adatto per l’analisi predittiva in base a vari fattori come le tendenze o il tempo.

«Con le ultime tecnologie è possibile implementare analisi complesse su enormi moli dati senza dover ricorrere a infrastrutture costose e complicate – ha precisato Davide Donna –. Si riesce a gestire senza difficoltà l’esecuzione di più modelli in parallelo per definire caso per caso il più adatto al proprio scopo. In assenza di un team di Data Scientist, le tecnologie mettono a disposizione percorsi assistiti che guidano gli analisti nella preparazione della base di dati e nella scelta del modello più accurato».

L’analisi predittiva in pratica

Allo stesso modo del marketing data-driven, il concetto di analisi predittiva non è qualcosa del tutto nuovo o innovativo. Per anni sono state usate le previsioni statistiche per ipotizzare possibili scenari futuri. Tuttavia, l’analisi predittiva ha fatto la sua comparsa solo quando le aziende hanno potuto sfruttare alte velocità di elaborazione, algoritmi complessi, infrastrutture di data mining e software predittivo.

Nelle imprese, l’analisi predittiva viene utilizzata per un’ampia serie di applicazioni. Per esempio, nelle banche e nelle istituzioni finanziarie, viene impiegata per rilevare le frodi e risolvere i problemi di conformità. Sul versante della vendita al dettaglio, intelligenza artificiale e machine learning sono usati per prevedere la domanda fino ad arrivare a specifici codici di articoli. I costruttori stanno invece usando l’analisi predittiva per prevedere i guasti delle attrezzature e quindi limitare il più possibile i tempi di inattività.

Pur non essendo prerogativa del marketing, è nel marketing che l’analisi predittiva consente di ottenere i migliori risultati perché si tratta di un ambito in cui tutto ciò che viene fatto è in proiezione futura.

I vantaggi per il marketing

Sulla base dell’analisi dei dati storici, l’analisi predittiva consente alle persone del marketing di comprendere meglio il loro pubblico di riferimento e il suo comportamento. Questo garantisce una strategia di comunicazione più efficace e permette di raggiungere un più raffinato livello di personalizzazione nei confronti dei clienti potenziali (ma anche di quelli esistenti). Il risultato è un miglioramento dei processi di acquisizione e fidelizzazione dei clienti.

Chi fa marketing può usare l’analisi predittiva per identificare e dare priorità ai lead qualificati (identificando e indirizzando i clienti che hanno più probabilità di acquistare o iscriversi ai servizi) e per ottimizzare i budget al fine di ottenere una performance più efficiente. Un’accurata analisi predittiva consente anche di individuare le aspettative dei clienti e quindi lanciare i prodotti giusti a un prezzo adeguato. Grazie all’analisi predittiva è anche possibile rilevare eventi inediti o imprevedibili, riuscendo a organizzare una rapida reazione. Inoltre, poter tenere sotto controllo molti KPI diversi, che danno una migliore panoramica dell’intera situazione, l’analisi predittiva aiuta le persone del marketing a individuare e migliorare dettagli che potrebbero non essere scoperti a prima vista. Queste informazioni possono essere molto utili perché consentono di implementare i cambiamenti necessari al fine di aumentare la probabilità di raggiungere in tempo l’obiettivo fissato per una campagna di marketing.

In estrema sintesi, attraverso l’analisi predittiva è possibile ottenere un maggior riconoscimento del brand, con il conseguente vantaggio di far aumentare vendite e fatturato. Le applicazioni in questo senso sono molteplici. Possiamo citare la creazione di un dettagliato conto economico per ciascun cliente per definire su chi e come direzionare le campagne; l’“ascolto” dei messaggi dai social per comprendere il pensiero dei consumatori sui prodotti sul mercato e intercettare le offerte dei concorrenti sul territorio; le analisi di geomarketing per comprendere il proprio market-share e identificare zone di potenziale su cui concentrarsi; la costruzione di modelli machine learning di forecasting per le diverse categorie di prodotto per essere in grado di prevedere l’andamento delle vendite a seguito di campagne promozionali.

Il futuro: non solo cosa, ma anche come

È un fatto indiscusso che oggi il bene più pregiato per un’azienda siano i dati. Ma, per poterne sfruttare appieno il potenziale in termini di decisioni strategiche, i dati non possono essere usati così come sono stati “raccolti”: vanno organizzati, strutturati e analizzati. Le elaborazioni che permettono di ottenere questo risultato non richiedono necessariamente importanti investimenti hardware. Le piattaforme di analisi sono sviluppate per essere eseguite senza difficoltà anche su macchine portatili. Diventa però necessario ricorrere ad ambienti centralizzati più potenti nel momento in cui cresce in modo importante la mole di dati e/o bisogna eseguire le analisi giornalmente. In particolare, quando si tratta di implementare progetti di Advanced Analytics. Su questo può però venire in aiuto il cloud, che mette a disposizione tutta la potenza di calcolo necessaria in modalità pay-per-use.

«Queste evoluzioni tecnologiche – conclude Davide Donna – stanno favorendo un’ampia diffusione dell’analisi predittiva che, integrata alla business intelligence, diventerà presto uno dei principali differenzianti delle aziende di successo».
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