Big Data

Capire i reali interessi dei tuoi clienti per accelerare il business del tuo ecommerce.

Che siano Big Data o Small Data a contare è l’interpretazione, la capacità di saper leggere gli eventi. I dati posso guidarci verso scelte migliori solo se al centro rimane l’uomo, perché umani sono i clienti, così come gli analisti. Due animali ci ricorderanno inoltre quanto sia facile essere giocati dal caso, nonostante i nostri sforzi.

Le buyer personas sono uno strumento essenziale per creare delle strategie efficaci di digital marketing. Abbiamo a disposizione sempre più dati sul comportamento delle persone sia sul digitale che sul mondo "offline". Nei limiti del "consentito" vedremo come sfruttare questi dati per identificare le buyer personas a cui indirizzare le nostre strategie, qualunque esse siano.

Le aziende, tipicamente, indirizzano un Mercato Target rappresentato da Personas “disegnate su carta”, rispetto alle quali vengono stabilite strategie e azioni di Marketing che non hanno un fondamento quantitativo profondo e moderno. I Dati interni però rappresentano la storia delle aziende e sono potenzialmente in grado di dirci quanto le Strategie di sviluppo siano state efficienti ed efficaci nel generare risultati passati e quanto lo potranno essere in futuro. Allo stesso modo, i Dati esterni – siano essi “Open” o ricavati con tecniche di Scraping – sono uno strumento fondamentale per pesare i risultati ottenuti rispetto ai reali valori del Mercato e per estrapolare informazioni Core dei propri Competitor. Nell’intervento, grazie anche ad un approccio interattivo con i presenti in aula, verranno spiegati i principali errori commessi oggi dalle aziende e mostrati alcuni esempi concreti di come sia possibile sfruttare i Dati per scoprire cose non note della propria azienda e ottimizzarne i risultati.

Nonostante le molte possibilità della Marketing Automation sono oramai evidenti i limiti nel portare risultati efficaci di Engagement e Retention dei clienti o prospects. Troppe comunicazioni al momento sbagliato, non customizzate sui loro interessi e le loro attività, hanno creato un senso di frustrazione nel consumatore, che sempre di più chiede contenuti legati ai suoi gusti e mirati a migliorarne l'esperienza. Le tecniche di Machine Learning, applicate alla enorme quantità di dati disponibili, possono aiutare a superare questi limiti e creare contenuti tagliati su misura, individuando tempi e modi migliori per inviare comunicazioni efficaci, che non siano fonte di disturbo ma piuttosto un servizio utile.