L'arte del Marketing Analytics: Deep Dive

Il marketing analytics è il processo di raccolta, misurazione, analisi e interpretazione dei dati relativi agli sforzi di marketing. Si tratta di utilizzare dati e analisi statistiche per valutare le performance di campagne, strategie e canali di marketing, al fine di prendere decisioni informate e ottimizzare le future attività di marketing.

L'analisi dei dati di marketing in genere comprende 3 componenti principali:

• Analizzare il presente in tempo reale: I marketer devono valutare correttamente l'efficacia delle campagne e delle attività in corso per avere un quadro chiaro della situazione attuale e confrontarla con i dati delle campagne passate. In questo caso, si concentreranno sulle performance degli annunci, sul traffico del sito web, sulla suddivisione per sorgente/canale, sull'engagement sui social media, sul comportamento degli utenti e sul click-through rate, nonché sullo stato attuale degli ordini o delle metriche relative al fatturato.
• Considerare il passato: I responsabili marketing e i loro team si affidano anche al reporting di marketing analytics sulle campagne completate, o semplicemente alla cronologia delle performance delle campagne, focalizzandosi sulle metriche di conversione e retention, come il customer lifetime value (CLTV), l'average revenue per user (ARPU) o il tasso di churn del funnel di vendita.
• Prevedere il futuro: Non da ultimo, i marketer dovrebbero essere in grado di utilizzare l'esperienza passata e i risultati per prevedere le performance di future campagne o progetti. In genere si tratta di modellazione delle conversioni, lead scoring, distribuzione di contenuti e opportunità di upselling, e si basa sui dati già raccolti, nonché su modelli, machine learning (ML) o intelligenza artificiale (IA).

È importante sottolineare che il marketing analytics non influenza direttamente il ROI, ma è il modo più efficace per risparmiare tempo e prendere decisioni informate per ridurre lo spreco pubblicitario, ottimizzare le campagne più redditizie e, di conseguenza, aumentare il ROI.

Componenti chiave del Marketing Analytics

• Raccolta dati: Il marketing analytics inizia con la raccolta di dati pertinenti. È possibile raccogliere dati di vario tipo da molteplici fonti, come piattaforme pubblicitarie, strumenti di analisi on-site, social media, strumenti di email marketing e sistemi CRM. Questo è fondamentale perché l'analisi riguarda sempre i dati, come unità principale di informazione.
• Monitoraggio del comportamento dell'utente in tempo reale: Il monitoraggio del comportamento dell'utente in tempo reale è essenziale per un'analisi di marketing completa. Fornisce informazioni su come gli utenti interagiscono con le vostre risorse digitali: visitando le pagine web, cliccando sui pulsanti CTA, compilando moduli o effettuando un pagamento. L'analisi riguarda il monitoraggio ed è fondamentale per una strategia di marketing efficace.
• Elaborazione dati: Una volta raccolti, i dati devono essere elaborati e organizzati in un formato adatto all'analisi. Ciò spesso comporta la trasformazione dei dati in un formato pronto per l'azienda, garantendo uniformità e compatibilità tra le diverse fonti di dati. L'analisi riguarda il sistema e dovrebbe essere olistica, basata sull'armonizzazione di vari elementi dati.
• Reporting e visualizzazione: Una volta che i dati sono uniformi, coerenti e abbinabili, è tempo per la visualizzazione dei dati. Report visivi e esteticamente gradevoli facilitano la comunicazione di insights e scoperte agli stakeholder all'interno del team o dell'organizzazione, velocizzando i processi decisionali.
• Indicatori chiave di performance (KPI): Ma quali sono le metriche che devono essere calcolate e visualizzate? Le metriche di marketing comuni includono i tassi di conversione tra le fasi del funnel (funnel), il costo per clic, il costo per lead, il costo per ordine e altro ancora. In definitiva, per la maggior parte delle aziende ci sono solo 3 KPI principali:
  • Costo di acquisizione clienti (CAC): Misura il costo per acquisire un nuovo cliente.
  • Customer Lifetime Value (CLTV): Misura il valore totale che un cliente genera durante la sua intera relazione con l'azienda.
  • Ritorno sull'investimento (ROI): Misura l'efficacia di una campagna di marketing in termini di profitto generato.

Queste metriche servono come benchmark critici perché l'analisi riguarda la misurazione degli sforzi e dell'efficacia del marketing.

Insight:

Il marketing analytics fornisce alle aziende una comprensione più profonda del loro target audience. Fornisce informazioni su comportamento, preferenze, dati demografici e geografici dei clienti.

Con queste conoscenze, le aziende possono trasformare i dati in insight actionable e adattare le proprie strategie di marketing per allinearle alle esigenze dei clienti, garantendo che il messaggio giusto raggiunga la persona giusta, nel posto giusto, al momento giusto.

L'analisi dei dati di marketing riguarda le decisioni e, idealmente, se queste decisioni sono supportate da dati affidabili.

Ottimizzazione:

Basandosi su insight e metriche di campagna, le aziende possono ottimizzare le proprie strategie di marketing, ad esempio ottimizzare l'allocazione del budget cross-canale. Identificando ciò che funziona e ciò che non funziona, le risorse possono essere allocate in modo più efficace e le performance di marketing complessive possono essere migliorate. Le decisioni di marketing saranno idealmente supportate da dati.

Attribuzione Marketing:

L'attribuzione marketing gioca un ruolo fondamentale quando più touchpoint guidano la conversione. Ad esempio, se un cliente ha interagito con un annuncio Google, un annuncio Facebook, alcune email, un annuncio LinkedIn e una telefonata personale prima di convertirsi, a ciascuno di questi touchpoint dovrebbe essere assegnata una porzione dell'importo della vendita. Un modello di attribuzione appropriato garantisce la valutazione più accurata dell'efficacia dei canali di marketing (per le esigenze specifiche della tua azienda).

Analisi predittiva:

L'analisi predittiva sfrutta i dati storici per prevedere le tendenze e i risultati futuri. Aiuta a prendere decisioni informate, ottimizzare le campagne, anticipare il comportamento dei clienti, prevedere la domanda, valutare i rischi e prevedere le tendenze di marketing. L'incorporazione dell'analisi predittiva nella tua strategia ti permette di aumentare l'efficacia e il successo del tuo marketing in un panorama aziendale in continua evoluzione.

Nel panorama competitivo di oggi, l'analisi di marketing non è più un'opzione; è essenziale. Permette ai brand di:

Prendere decisioni aziendali corrette:

• Esempio:
  • Un'azienda di e-commerce utilizza l'analisi di marketing per identificare i canali di marketing che generano il maggior numero di conversioni. L'azienda decide quindi di allocare più budget a questi canali.
• Dato: Secondo un sondaggio di Forrester, le aziende che utilizzano l'analisi di marketing hanno il 130% in più di probabilità di superare i propri obiettivi di revenue.

Risparmiare tempo sulla preparazione dei dati:

• L'analisi di marketing automatizza la raccolta, l'elaborazione e l'analisi dei dati.
• Esempio:
  • Un team di marketing utilizza una piattaforma di analisi di marketing per automatizzare la creazione di report. Il team risparmia così tempo prezioso che può essere dedicato ad attività più strategiche.
• Dato: Secondo uno studio di Gartner, i team di marketing che utilizzano l'analisi di marketing possono risparmiare fino a 20 ore a settimana sulla preparazione dei dati.

Aumentare il ROI e le entrate:

• L'analisi di marketing aiuta a ottimizzare le campagne di marketing e a indirizzare le risorse alle attività più efficaci.
• Esempio:
  • Un'azienda SaaS utilizza l'analisi di marketing per identificare i segmenti di clienti più propensi a convertirsi. L'azienda crea quindi campagne di marketing mirate a questi segmenti.
• Dato: Secondo un report di McKinsey, le aziende che utilizzano l'analisi di marketing possono aumentare il ROI del 15%.

Creare strategie mirate:

• L'analisi di marketing fornisce insights sul comportamento dei clienti e sulle loro preferenze.
• Esempio:
  • Un marchio di moda utilizza l'analisi di marketing per identificare i trend di acquisto dei propri clienti. Il marchio utilizza quindi queste informazioni per sviluppare nuove linee di prodotti.
• Dato: Secondo un sondaggio di Salesforce, le aziende che utilizzano l'analisi di marketing hanno il 50% in più di probabilità di creare campagne di marketing di successo.

Rilevare e risolvere potenziali problemi prima che si aggravino:

• L'analisi di marketing può identificare le aree di inefficienza nelle campagne di marketing.
• Esempio:
  • Un'azienda di viaggi utilizza l'analisi di marketing per identificare le pagine web del proprio sito web con un basso tasso di conversione. L'azienda apporta quindi modifiche a queste pagine per migliorarne le prestazioni.
• Dato: Secondo uno studio di Forrester, le aziende che utilizzano l'analisi di marketing possono ridurre i costi di marketing del 10%.

In sintesi, l'analisi di marketing è un potente strumento che può aiutare le aziende a migliorare le proprie prestazioni di marketing e a raggiungere i propri obiettivi di business.

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