La scienza dei dati, l’insieme di metodologie volte a comprendere e analizzare i dati, nacque nel 1974 in Danimarca a opera dello studioso Peter Naur. Da allora la mole e la complessità dei dati analizzabili si sono moltiplicate in maniera esponenziale. L’era moderna nella quale ci troviamo a navigare nel web è detta Interntet of things. Ogni cosa è connessa a internet, produce dati e genera valori che possono essere utilizzati per una miriade di scopi diversi. Un servizio di Analytics Big Data raccoglie ed esamina questa immensa e complessa quantità di dati, creando delle informazioni leggibili utili alle operazioni di business.

Un servizio di Analytics Big Data produce valore all’interno delle operazioni di marketing e di business, poiché fornisce alle aziende e agli operatori digitali informazioni specifiche su diversi settori. Questi comprendono i comportamenti dei competitor e le preferenze dei clienti. Tutto questo concorre a creare strategie innovative per migliorare ogni servizio dell’azienda sia internamente che implementandone la nicchia di mercato.

Customer Profiling: il primo step di Analytics Big Data

Il mercato si è evoluto e con esso i clienti che hanno acquisito consapevolezza di quello che vogliono e di come ottenerlo. Conoscono le molteplici possibilità del web e sanno come sfruttarle a loro vantaggio. Proprio per far fronte a questo, è importante sviluppare strategie efficaci di customer profiling.

Con l’analisi dei dati un’azienda imparerà a conoscere il suo portafoglio clienti in maniera approfondita e dettagliata. In questo modo arriverà perfino a prevedere quelle che possono essere le loro esigenze. Perché è così importante possedere un profilo dettagliato dei clienti di un prodotto o servizio? Perché vuol dire intercettare le esigenze del proprio segmento di mercato e di raggiungere nicchie ad alto valore economico.

Analisi di Segmentazione: fondamentale per Analytics Big Data

Un’analisi di segmentazione è estremamente importante in questo processo. Permette di definire il giusto posizionamento all’interno del mercato di riferimento, di operare strategie di mercato definite che possano avere il maggior ROI quantificabile. Segmentare il mercato in sottoinsiemi, consente di applicare un mix di tecniche di marketing che intercettino gli interessi e i bisogni di ogni utente specifico.

Questa specifica analisi comporta la definizione di specifici criteri di catalogazione che possono essere riassunti in maniera breve in:

• Criteri Geografici: studiare e valutare qual è la specifica geolocalizzazione degli utenti è fondamentale.
• Criteri Demografici: è importante poter determinare il sesso, l’età e la professione dei propri clienti o della nicchia di riferimento alla quale si intende accedere.
• Criteri Comportamentali: qui vengono racchiusi tutti quei comportamenti di un utente su di uno specifico sito, la sua fidelizzazione, l’interesse mostrato per il brand, quando e se ha acquistato e soprattutto cosa e quanto ha speso. Studiare i criteri comportamentali è davvero importante per una campagna on-site.
• Criteri Psicografici: in questo insieme di criteri vengono racchiusi interessi, valori, credenze, opinioni.

Un corretto utilizzo degli strumenti di Analytics Big Data permette di incrociare tutte le informazioni relative a ogni singola segmentazione. Inoltre fornisce gli input conoscitivi adatti a investire per attirare l’attenzione di altri segmenti di mercato.

Analisi di Cross/Up Selling

L’attività di Cross Selling è quella specifica azione del marketing che mira a far acquistare un prodotto o servizio aggiuntivo al cliente che già ha effettuato un acquisto. Con Up Selling si intendono quelle attività di marketing che invogliano un cliente a indirizzarsi verso un prodotto più costoso, ma di alta qualità. Se utilizzate correttamente, queste tecniche di marketing possono portare guadagni elevati ad un’azienda. Solo attraverso un’analisi dettagliata dei dati specifici queste metodiche di marketing possono funzionare. Ecco perché è fondamentale che ogni singola informazione sia analizzabile, quantificabile e scomponibile.

Churn Analysis

La churn analysis è sempre più richiesta e utilizzata dalle aziende: infatti, grazie ai dati storici si possono fare previsioni sul futuro. No, non si tratta né di magia né di stregoneria, ma di una precisa e raffinata analisi che ha migliorato le strategie aziendali. Essa prevede, acquisendo e decodificando dei dati con un margine di errore esiguo, la percentuale di clienti che potrebbero passare alla concorrenza abbandonando il Brand.

Quali sono le discriminanti di cui tiene conto questa analisi?

• Comportamenti recenti del cliente;
• Fattori specifici riguardanti l’analisi di segmentazione;
• Livello di Customer Satisfaction.

Questa analisi è importante per capire diversi aspetti concernenti la clientela. Permette di capire se le perdite di clienti sono coerenti con l’andamento del mercato, rientrano in una statistica percentuale trascurabile o rappresentano un campanello d’allarme. È inoltre fondamentale per  capire come limitare sempre di più il churn rate aziendale e come aumentare la Customer Satisfaction.

Campaign Analysis

Valutare il risultato di una campagna e utilizzare i dati per predirne il successo, è di vitale importanza per un’azienda. Con una Campaign Analysis un’azienda potrà valutare quali sono le reach specifiche per ogni settore, quali canali hanno generato i migliori risultati e quali sono stati i budget che hanno avuto un ritorno dell’investimento maggiore.

Analizzando i dati delle campagne passate e gestendoli insieme a quelli della campagna in corso d’opera, è possibile aumentarne l’efficacia e i risultati.

Analisi delle Vendite

L’analisi dei data effettuata in ambito vendite, permette riferimenti sicuri e quantificabili per le future decisioni commerciali. Perciò, se stai pensando a quali strategie puoi pianificare, dovrai prima eseguire un’attenta analisi delle vendite. Così da trasformare le informazioni di cui sei in possesso in dati facilmente leggibili, che ti permettano di organizzare strategie aziendali vincenti.

Compiere un’analisi delle vendite che sia efficiente non è sempre facile ed è per questo che scendono in campo i professionisti del settore. Devono razionalizzare un’ampia mole di dati tenendo conto delle fluttuazioni del mercato e dei competitor, unendoli con i dati aziendali. In questo modo possono effettuare delle misurazioni precise e che siano di ausilio a ogni reparto.

Monitorare quelli che sono i dati delle vendite, offre all’azienda numerosi vantaggi. Consente di aumentare le sue prestazioni, strutturare le proprie attività, prevedere i ricavi delle vendite e strutturate obiettivi che siano misurabili e raggiungibili.

Analytics Big Data: non esiste un mondo senza

Inutile dire che i servizi di Analytics Big Data facciano parte di qualsiasi business intento a crescere e a studiare strategicamente la sua audience. Si tratta ormai di un processo che rientra al 100% nel Marketing che conosciamo oggi. L’errore che un’azienda può commettere è indubbiamente, quello di non sfruttare al massimo e in maniera corretta una metodologia simile. I risultati provenienti da Analytics Big Data potrebbero essere, oltre che proficui, davvero sorprendenti e potrebbero contribuire ad un cambiamento di strategia aziendale vantaggioso.