di Valerio Sabelli
Nello scenario di marketing odierno, sempre più data-driven, il marketing analitico è fondamentale per definire il proprio segmento di mercato e calamitare l’interesse dei potenziali clienti. Per perseguire questi obiettivi sono vari gli approcci da seguire: il propensity model, ovvero un modello basato su regressione matematica che prevede quali specifici clienti hanno più probabilità di effettuare un acquisto (partendo da acquisti precedenti e dati demografici); il market-based model, che cerca di analizzare quali set di prodotti o servizi sono acquistati insieme dai clienti (è particolarmente usato nei negozi fisici); la behavioural analytics, che identifica segmenti utenti in base a simili caratteristiche comportamentali e di acquisto.
Infine, l’approccio che è sempre più sostenuto dall’enorme mole di dati a disposizione e dai nuovi strumenti che sfruttano tecniche di machine learning è la cluster analysis, che permette di derivare delle indicazioni di mercato date da correlazioni nei comportamenti degli utenti.
Che cos’è il marketing analitico?
Il marketing analitico viene generalmente definito come il set di strumenti e processi usati per raccogliere ad analizzare tutte le informazioni rilevanti relative al business di un’azienda.
L’output finale di questa elaborazione sarà fornire supporto ai processi decisionali aziendali per poter seguire nel modo migliore le tendenze di mercato, mappare quelli che sono i bisogni degli utenti e capire quali sono i competitor per il segmento di mercato di interesse.
In particolare, parliamo di marketing analitico interno quando si vanno a valutare performance o indicatori relativi alla nostra azienda e esterno quando ci si focalizza sui consumatori e sulla concorrenza (reale o potenziale).
Relativamente a quest’ultimo punto, soprattutto nel caso in cui ci si sta avvicinando ad un nuovo tipo di business o prodotto, è fondamentale cercare di capire qual è l’offerta dei competitor, che modelli di pricing attuano, quali strategie di marketing e comunicazione tendono ad utilizzare.
Quali tecniche e strumenti utilizzare
Per delineare un primo profilo del mercato è fondamentale focalizzarsi sulla strategia di marketing pubblicitario adottata dai principali competitor. Che tipo di strategia promozionale usano sui social media? Qual è il ranking secondo cui i siti web, gli articoli o i blog inerenti ai nostri competitor vengono mostrati dai motori di ricerca (Google su tutti)?
A questa analisi va di norma affiancata quella delle recensioni online, la vera cartina al tornasole di quello che pensano gli utenti o, più nello specifico, una delle principali fonti di informazioni a cui attingono potenziali nuovi consumatori per scegliere un prodotto tra molti disponibili.
Analizzeremo quindi recensioni su Amazon (se parliamo di un prodotto fisico), recensioni su Google o Google maps se parliamo di un servizio offerto (ad esempio, per un’azienda di consulenza), o di commenti sui principali social network, principalmente Facebook.
A prescindere dalla fonte utilizzata, è fondamentale costruire una comparativa dei prodotti/servizi offerti dai competitor, delineandone:
– i punti di forza
– i punti deboli o le carenze (spesso presenti nelle recensioni di utenti insoddisfatti)
Un aspetto da considerare è che le recensioni possono essere dei rating – quindi numeri puri, eventualmente su varie “dimensioni” del servizio offerto – e le recensioni testuali vere e proprie. A uno stesso voto “massimo” possono seguire commenti diametralmente opposti di utenti che hanno apprezzato aspetti diversi, come cucina, location, pulizia per un hotel.
Sono sempre più utili tecniche di sentiment analysis volte a categorizzare le emozioni espresse dagli utenti nelle recensioni.
Sulla base dei risultati di questa analisi, spesso coadiuvata da professionisti del settore, è possibile emulare i punti di forza delle strategie altrui, sottolineando in cosa la nostra azienda si distingue dalle altre.
Una volta che sono state acquisite le informazioni relative ai competitor, si può passare al vero punto focale del business: il cliente. È quindi necessario l’utilizzo di un marketing information system che ci permetta di raccogliere e catalogare i dati di mercato, ma anche di guadagnare dei preziosissimi insight.
Un esempio di strumento di questo tipo è DataLysm, una soluzione basata su AI che permette di acquisire, categorizzare e analizzare a vari livelli di dettaglio i dati relativi alle esperienze di navigazione degli utenti su un sito o un’app.
Il software genera previsioni basate sulle caratteristiche dei consumatori e sui loro comportamenti, focalizzandosi in particolare sulla sequenza di step che portano segmenti di clientela, ad esempio, a finalizzare acquisti sul nostro sito web.
Lo scopo di queste previsioni è prevenire il più possibile l’abbandono del servizio (o dell’acquisto) da parte dell’utente, ma anche identificare le campagne marketing più efficaci rispetto al loro costo.
Ultima, ma non per importanza, è la capacità di categorizzare automaticamente la clientela in base ai propri interessi e di integrare e visualizzare dati da più source (CRM, cronologia acquisti), chiaramente gestendo tutti i dati personali degli utenti in modo conforme alle normative GDPR.
