La punta di un iceberg: il marketing

In che modo il Data Lake può rivoluzionare le strategie di marketing di un’azienda? Quali vantaggi si traggono dai processi di Data Enrichment? E poi perché l’Intelligenza Artificiale e la Machine Learning si possono considerare degli alleati di marketing (e vendite)? Infine, quali sono le cinque tecnologie che avranno l’impatto maggiore sul futuro del marketing? Abbiamo cercato di rispondere a tutte queste domande per offrire una visione d’insieme e per sottolineare come le diverse aree di una organizzazione lavorino (meglio) in tandem e non in modo isolato e indipendente. Cominciamo!

Data Lake, una rivoluzione per la strategia di marketing

Un Data Lake rende possibili straordinari miglioramenti dell’agilità, della trasparenza e della reattività al business, in particolare per il tipo di dati con cui lavorano i marketer. Ormai tutti sappiamo che un Data Lake è un repository dei dati che permette di archiviare ed elaborare tutti i dati provenienti da fonti diverse nel loro formato nativo, senza necessità di pre-strutturarli. Si possono raccogliere e inserire dati a partire da qualsiasi fonte marketing: immagini, CRM, marketing automation, analytics Web, e-commerce, transazioni e point-of-sale, social media e dati di terze parti. Una volta dunque estratti, arricchiti e analizzati tutti i dati, si potrà costruire una visuale a 360 gradi del prospect journey e del customer journey e si potranno identificare tutte le attività di marketing end-to-end che effettivamente contribuiscono al fatturato. A partire da questa analisi, il marketing potrà strutturare le proprie strategie sulla base di quelle che hanno più successo per il proprio business monitorandole, valutandole ed eventualmente migliorandole in tempo reale.

Da dove arriva il nostro utente?

Uno dei vantaggi per il marketing nell’usare il Data Lake è indubbiamente quello di poter tracciare e identificare in modo univoco l’utente dai dati acquisiti in diversi touch point, al fine di attribuire con precisione l’origine della conversione da Prospect a Customer. Non solo, si avrà anche una visione unificata dell’intera customer experience, grazie alla visione integrata di tutte le piattaforme, di tutti i silos e di tutti i canali. In questo modo, grazie a una migliore conoscenza dei propri clienti, il marketing potrà adottare strategie ad hoc e personalizzare l’esperienza di acquisto sulla base delle preferenze individuate lungo la customer journey.

Data Enrichment, perché è utile?

Per Data Enrichment si intendono i processi attuati per validare, integrare e migliorare i dati grezzi e le informazioni nei Data Lake aziendali. Tipicamente questo processo ha a che vedere con la profilazione degli utenti e dei clienti della propria azienda, informazioni preziose che possono essere poi utilizzate per sviluppare strategie di marketing data-driven, che a loro volta possono portare a un notevole ritorno economico. Con una visione completa e aggiornata dei dati, si potranno ridurre i costi legati a una raccolta/gestione scorretta e poco efficace dei dati dei clienti, massimizzare l’efficacia delle campagne di marketing, aumentare i profitti derivanti da vendite e conversioni. E ancora, migliorare i servizi offerti, utilizzando il comportamento degli utenti come metro di giudizio sulla bontà degli stessi, si potranno sfruttare i dati arricchiti per formulare previsioni strategiche sulla customer base, utili per anticipare bisogni e desideri, ma anche per prendere decisioni ed elaborare strategie con il minimo margine di errore possibile.

Intelligenza Artificiale e Machine Learning: gli alleati numero uno

Secondo il McKinsey Global Institute, l’Intelligenza Artificiale e la Machine Learning potrebbero generare nei prossimi tre anni un valore compreso tra 1,4 e 2,6 trilioni di dollari risolvendo problemi legati a marketing e vendite. Potrebbe bastare questo dato per capire l’importanza dell’AI e della Machine Learning applicate al marketing, ma vi diremo di più: secondo il più recente State of Marketing Study di Salesforce Research, tra il 2018 e il 2020 l’utilizzo dell’AI da parte dei marketer è passato dal 29% all’84%. L’Intelligenza Artificiale e il Machine Learning sono una leva strategica per il marketing perché possono utilizzare algoritmi che consentono di effettuare recommendation, creare cluster di utenti, effettuare predictive analysis, elaborare advanced segmentation, contribuendo all’accelerazione della crescita dei ricavi e al miglioramento delle prestazioni.

Il futuro del marketing