Se oggi Aziende o Agenzie non sono caratterizzate da un approccio di data driven marketing, pagano lo scotto dell’oblio, dell’essere oscurate o superate da altri. Un po’ come la fama terrena dantesca: non è altro che un alito di vento, che ora spira da una parte e ora dall'altra, e cambia nome a seconda della direzione.
Le definizioni di data driven marketing sono varie, ma in tutte emerge che, esserlo, vuol dire avere l’A/B test come unica religione: personalizzare le attività di marketing dei propri clienti, prendere decisioni in linea con il time to market, fare efficienza sui costi.
Quindi non si tratta di una semplice etichetta!
L’analisi dei dati di un approccio data-driven permette di descrivere un comportamento online di un utente: il che vuol dire che siamo guidati nelle scelte da implementare rispetto al funzionamento di un bottone con CTA posizionato a destra o a sinistra del form, ad un processo di acquisto online dispersivo o accompagnato, ad un testo di descrizione poco chiaro o estremamente adatto.
Integrare la parte di marketing data-informed offre la preziosa opportunità di guardare oltre il mero dato e di intuire come le dinamiche umane indirizzino determinati trend. Tuttavia, se applicato nel lungo periodo o slegato da obiettivi di business, il marketing data-informed non è distintivo, in quanto si concentra su dati storici e ricerche, si rifà all’esperienza stessa, ad insight e non a una metodologia statistica.
Mentre l’osservazione permette di costruire una strategia data-inspired da trend e dati di mercato e si adotta in una prima fase esplorativa, intraprendere un percorso di data driven e data informed integrati ci rende abili a fornire delle risposte ai bisogni di business.
È il bilanciamento degli elementi all’interno del quadro (scelta dei colori, della tecnica, del soggetto, analisi delle proporzioni e quant’altro) che lo rende apprezzato, riconosciuto e fa esclamare il famoso “AHA moment” post conversione o di una particolare azione sul sito.
Mettere in relazione il dato con il contesto e fare in modo che sia il dato stesso a supportare un punto di vista e collegare i vari tratti del disegno è l’impegno di data analyst, strategist e scientist.
È grazie all’orchestrazione delle competenze dei colleghi di Like Reply che abbiamo avuto modo per un importante cliente Insurance di ricalibrare un indice di valutazione delle performance dei canali social, adoperati dai consulenti assicurativi del Brand stesso.
Il nostro obiettivo era identificare quale fosse la correlazione tra le variabili/metriche di un profilo business social (eg. reach, interazioni, engagement rate, etc.) in funzione della pubblicazione di post sul profilo stesso. L’analisi statistica ci ha dato modo di constatare che al crescere del numero di pubblicazione di post non aumentava in modo proporzionale né la reach né l’engagement rate.
Il che ci ha permesso di definire l’effort necessario per i consulenti assicurativi da dedicare nella creazione di contenuti per i loro profili business.
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