Navigare il caos del marketing moderno con l’analisi dei dati e l’intelligenza artificiale

Stati Uniti d’America, è la fine del 1800: mentre la lampadina a incandescenza di Thomas Edison illumina le strade delle città, il telefono di Alexander Graham Bell rivoluziona le comunicazioni globali; il cinematografo dei fratelli Lumière trasporta gli spettatori in mondi fantastici e un giovane innovatore di nome St. Elmo Lewis sta rivoluzionando il settore della pubblicità con il modello AIDA.

Questo schema, ancora oggi utilizzato per descrivere il percorso d’acquisto del cliente (anche detto customer journey), rappresenta l’Attenzione, l’Interesse, il Desiderio e l’Azione che un consumatore manifesta durante il suo processo decisionale. All'epoca era perfetto per descrivere come un potenziale cliente, passeggiando per la strada, potesse essere catturato da una vetrina accattivante, incuriosito da un prodotto, desiderarlo e infine acquistarlo. Semplice, no? Come un treno che segue i suoi binari. Ma ammettiamolo: oggi la customer journey è più simile a un percorso su una strada sterrata, pieno di curve e ostacoli imprevedibili. I potenziali clienti che si avvicinano all’azienda non seguono più un percorso lineare. Navigano invece in un complesso intreccio di opzioni, paragoni, recensioni e influenze.

In più di 100 anni di evoluzioni e innovazioni, il processo di acquisto ha continuato a trasformarsi, nonostante la crescente facilità di connessione e l'abbondanza di informazioni resa possibile dall'avvento di Internet e dei social media.
Proprio per questo, vista la complessità raggiunta dal digitale, Google ha introdotto il modello "Messy Middle", il quale gli ha permesso di rappresentare graficamente il moderno percorso d’acquisto del cliente. Questo modello, basato sempre sullo storico e ben rodato modello AIDA, mette in luce la fase confusionaria in cui i consumatori si trovano immersi, navigando attraverso numerosi touchpoint e opzioni, perdendosi tra infinite possibilità e decisioni prima di arrivare a una scelta finale.

Attraverso un recente studio, a sostegno di quanto affermato, è la stessa Google che ha evidenziato come l’87% dei consumatori effettua ricerche online durante il processo di acquisto, confrontando continuamente opzioni, prezzi e recensioni.
Che si tratti di acquisti online o offline, nel mercato B2B o B2C, circa il 70% dei potenziali clienti utilizza più canali durante il suo percorso di acquisto. In questo scenario caotico, se le aziende vogliono rimanere al passo con i tempi dovranno adattarsi e diventare maestre nella gestione della multicanalità. Un approccio multicanale ben pianificato e coordinato consente infatti di intercettare i consumatori nei vari punti di contatto. Che si tratti di SEO, social media, email marketing o pubblicità online, una presenza coerente e mirata aumenterà le probabilità di successo.

Ed è proprio in un contesto così dinamico che l’analisi dei dati diventa fondamentale per gestire in modo efficace i touchpoint dell’azienda. Ogni anno investiamo tempo e risorse per attivare campagne di comunicazione online, rifare il sito web, organizzare eventi o presenziare con uno stand a una fiera, senza però comprendere appieno il ritorno sull’investimento in termini di persone raggiunte e opportunità commerciali effettivamente generate.

La cosa più semplice e prioritaria da fare, se non si ha dimestichezza con la materia del marketing analitico, è partire dalle basi, riscoprire il modello AIDA (di cui abbiamo parlato all’inizio dell’articolo) e utilizzarlo come schema per mettere in luce quelle che sono le tappe che il nostro potenziale cliente percorre dal momento in cui non ci conosce fino a quando diventa nostro cliente. Ogni fase di questo processo sarà collegata a diversi touchpoint: identificare questi punti ci permetterà di capire quanti e quali tra questi sono utili a catturare l’attenzione, generare interesse o convertire l’utente in un acquirente del nostro prodotto o servizio.
Con uno schema chiaro e ben definito, si possono pianificare con maggiore consapevolezza le attività di marketing e comunicazione aziendali. Questo include la creazione di un piano di investimenti mirato che soddisfi le esigenze dell’azienda, consentendo così di monitorare e presidiare allo stesso tempo i risultati con precisione.

Una volta definito questo modello di base, è possibile svilupparlo ulteriormente seguendo le proprie esigenze: indagando più a fondo sui singoli momenti del processo d’acquisto, ampliando la fase di post-vendita, analizzando lo stato d’animo dell’utente in ogni singola fase e così via. Ogni azienda, a seconda del settore, del target e del mercato di riferimento, presenta esigenze diverse, ma se c’è una cosa che le accomuna tutte è che chi non ha chiaro il viaggio del proprio cliente rimarrà sempre un passo indietro rispetto ai propri competitor.
Comprendere appieno la customer journey del potenziale cliente consente di facilitare il processo di transizione verso la cultura del dato, volta a monitorare le attività del reparto marketing e della rete commerciale. La condivisione delle informazioni all'interno dell'azienda è cruciale, poiché queste informazioni, provenienti dall’ufficio marketing e dal reparto commerciale, sono vitali per comprendere il comportamento del cliente e ottimizzare le strategie aziendali.

Una volta raccolti, i dati devono essere gestiti con cura. Sempre più aziende si stanno dotando di software CRM e strumenti di Business Intelligence. Strumenti come Salesforce e HubSpot centralizzano la gestione delle informazioni dei clienti, tracciando ogni interazione e fornendo una visione completa della customer journey. Allo stesso tempo, piattaforme di Business Intelligence come Tableau, Power BI e Looker Studio, permettono di creare dashboard interattive per visualizzare e analizzare i dati in modo efficace.
Ma non è tutto: l'Intelligenza Artificiale sta introducendo nuove possibilità straordinarie. Gli algoritmi di machine learning possono analizzare enormi quantità di dati, rilevare pattern nascosti e predire i comportamenti futuri dei clienti.
Strumenti basati sull'IA, come quelli offerti da IBM Watson, Google AI e Microsoft Azure, consentono di automatizzare molte attività di marketing, dalla segmentazione del pubblico alla personalizzazione delle offerte, fino all'ottimizzazione delle campagne. Basti pensare che un efficace cultura CRM in azienda può incrementare le vendite fino al 29% e migliorare la produttività interna del 34%.

Per concludere, adottare una cultura orientata ai dati richiede un cambiamento di mentalità e l'adozione di strumenti adeguati, ma ne vale la pena. Immaginiamo di poter prevedere le esigenze dei nostri clienti ancor prima che le esprimano, di adattare le nostre offerte in tempo reale e di migliorare continuamente l'esperienza vissuta dal cliente. Questo è il potere di una strategia basata sui dati.

Se vuoi iniziare subito a integrare i primi processi di analisi dei dati, ho preparato per te uno strumento gratuito che può tornarti utile. Scannerizza il QR Code qui sotto per muovere il primo passo verso il futuro della tua azienda.