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Guida ragionata alla giusta tecnologia di marketing

Considerazioni liberamente tratte da un articolo di  Carl F. Mela (professore di Marketing alla Fuqua School of Business della Duke University) e di Brian Cooper (senior director of demand, analytics, and information di Juniper Networks) pubblicate sulla Harvard Business Review Italia

Guida ragionata alla giusta tecnologia di marketing

La marketing technology è ormai onnipresente e necessaria. Quasi sempre, accumulare, archiviare, gestire e aggregare le informazioni sui clienti significa migliorare l’efficacia dell’azione di marketing. Ciò è possibile grazie ad algoritmi sempre più “istruiti” senza i quali la mole crescente dei dati non sarebbe utilizzabile in alcun modo.

Specchio di questa realtà è il trend di crescita degli operatori del settore. Infatti, solo nel 2019 il numero dei nuovi entranti ha quasi eguagliato quello del 2015.

Scelte commerciali, come la modularità dei pacchetti forniti in licenza, spingono anche gli imprenditori, inizialmente timidi, ad investire nel settore.

Però, l’adozione della marketing technology è soggetta ad alcuni difetti di approccio : l’accumulazione di dati e la sindrome da infatuazione per la novità. Noi di Kahuna CRM vi aiutiamo ad evitarli.

Questi difetti vengono amplificati da un errore a monte: prendere decisioni a partire dall’offerta di software anziché dalle esigenze specifiche e dagli obiettivi di ogni singola attività.

Per questo un approccio che parta dall’analisi del business, preliminare a qualunque implementazione di una piattaforma di marketing automation, è essenziale non per farla funzionare bene, ma per farla funzionare tout-court.

Secondo  Carl F. Mela e Brian Cooper “l’accumulazione di dati – ossia l’acquisizione e la ritenzione di informazioni solo perché un giorno potrebbero essere utili e prontamente disponibili – crea diversi problemi. In primo luogo, accumulare la paglia per trovarci dentro degli aghi non è particolarmente efficiente. E, peggio ancora, c’è pure il rischio di non trovare nemmeno gli aghi giusti.

Considerate un’azienda che raccoglie informazioni su tutti i punti di contatto con i clienti, a partire dalla prima visita del sito, mettendo assieme anni di dati su transazioni, luoghi di contatto, visite del sito, coinvolgimento sui social media, credit scoring, registrazione degli spostamenti effettuati, eccetera eccetera.
Se una parte consistente di questi dati è irrilevante, distrarrà le aziende e ostacolerà il raggiungimento di indicazioni più importanti. In secondo luogo, l’accumulazione di dati non è diretta al raggiungimento di un obiettivo specifico – un problema che l’intelligenza artificiale predittiva non può risolvere.

Alla fine, i manager si ritrovano con i dati che hanno, anziché con i dati di cui hanno bisogno. Tra la spesa di acquisizione e di archiviazione, e lo spreco di tempo, il costo dell’accumulazione di dati può essere enorme.”

La sindrome da infatuazione per le novità porta ad acquistare strumenti affascinanti, anche se non adatti a risolvere i problemi specifici.

Per esempio: c’è un flusso incessante di nuove applicazioni per la segmentazione dei clienti (chiamate comunemente customer profile o customer persona), molte delle quali non dicono nulla alle aziende sulla rispondenza dei diversi clienti alle azioni di marketing.

Analogamente, c’è un’offerta sempre più ampia di metodi come l’apprendimento delle macchine e gli strumenti di IA, ma la loro applicabilità e la loro performance variano sensibilmente a seconda degli utilizzi, dei settori e persino del momento. Infatti, spesso si accompagnano ad una varietà di interfacce grafiche spettacolari che non sono sempre utili.

Per capirci meglio: un aggregato di menzioni verbali del brand sui social media dice poco sugli autori di quelle citazioni; in altre parole, non si sa se siano clienti potenziali interessanti. Dunque, un approccio più valido è considerare prima i punti di contatto dei clienti potenziali e poi cercare metodi e dati per massimizzarne l’utilità.

Il nucleo centrale dell’articolo  di  Carl F. Mela e di Brian Cooper sottolinea come l’approccio strategico, determinato dalla consapevolezza del business in chi sceglie e implementa strumenti di Marketing technology, sia essenziale per evitare di farsi prendere dall’entusiasmo per prassi (l’accumulo di dati) e per strumenti (le sfavillanti novità Martech) che sono a disposizione, ma non orientate di per sé al successo:

Cos’hanno in comune l’accumulo di dati e la sindrome da infatuazione per le novità?Presentano entrambi una focalizzazione bottom-up anziché top-down. Vale a dire che invece di partire dall’obiettivo di risolvere un problema di business – per esempio come guidare i clienti lungo il percorso di acquisto – partono da ciò che è disponibile o viene venduto all’azienda.

Gli approcci bottom-up producono spesso strumenti e dati che sono disallineati rispetto all’obiettivo di business o non sono in grado di fornire indicazioni rilevanti da questo punto di vista. Di conseguenza le tecnologie applicate al marketing risultano spesso inutilizzate e trascurate. Diventano ciarpame.

Per creare un pacchetto organico di soluzioni di marketing supportate dall’IA, potete applicare uno schema di riferimento in tre fasi – quello delle 3D: decostruire il percorso dei clienti, disaggregare la strategia di marketing in una serie di tattiche e disegnare il pacchetto martech.

Decostruite. Per prima cosa, dovete suddividere il percorso di acquisto seguito dai clienti nelle sue fasi principali, dal contatto iniziale alle attività post-vendita, e definire per ogni fase un risultato desiderato e un parametro di valutazione. All’inizio del percorso, per esempio, potreste concentrarvi sulla consapevolezza e valutarla attraverso indagini sui clienti o più semplicemente in base al numero delle visite al sito. Alla fine, potreste focalizzarvi sulla soddisfazione e misurarla tramite le menzioni sui social media o la percentuale dei resi.

Disaggregate. Poi, dovete prendere i risultati desiderati e suddividere le strategie finalizzate a raggiungerli in una serie di tattiche strutturate. Alla fine, sono queste tattiche che la martech cercherà di estendere o di automatizzare. Supponete di voler accrescere la consapevolezza dei clienti; una buona tattica a questo fine è l’inbound marketing. Una buona tattica per accrescere la soddisfazione, invece, è migliorare l’esperienza dei clienti tramite i contenuti del sito o la maggiore efficienza delle operations.

Disegnate. Dopo aver definito le tattiche da impiegare, il marketing deve decidere quali strumenti si possono usare per supportarle. A questo scopo, noi consigliamo la matrice martech, che rileva gli strumenti usati per ogni tattica e specifica come dovrebbero lavorare assieme.

Se hai trovato interessante l’articolo, immaginiamo che troverai ancora più interessante un’analisi del tuo business da parte dei nostri specialisti.

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