La creatività nell’era dei dati: perché il Marketing deve farsi data-driven?

Intervista a Federica Brancale di MarketingFreaks

Federica Brancale
Data Analyst&Facilitator

Nell’era digitale, per poter restare a galla nella quantità oceanica di dati prodotti quotidianamente (di questa proliferazione sono complici soprattutto gli User Generated Content), dobbiamo restituire loro un senso e quindi investire nell’analisi dei dati.

Le stime parlano di 18 miliardi di dollari attualmente spesi in tutto il mondo per tale scopo ma, se consideriamo che il 90% dei dati prodotti giace ancora inutilizzato, capiamo che i margini di crescita e di potenziale guadagno sono quasi illimitati.

L’Intelligenza Artificiale, infatti, ha l’indubbio vantaggio di saper processare moltissimi dati in tempo reale identificando il momento, il canale e il messaggio più efficaci nello spingere il consumatore ad essere più ricettivo nei confronti della comunicazione del brand.

Ma questo approccio tecnologico ai dati non rischia forse di rendere troppo impersonale il Marketing, che per decenni ha eletto la creatività dei suoi pubblicitari ad arma vincente? In realtà, come scrive Giorgia Lupi nel Data Humanism Manifesto, i numeri, intesi come una narrazione quantitativa della vita umana, devono essere il punto di partenza di una narrazione più completa che sappia racchiudere in sé anche l’aspetto “umano” della relazione.

Grazie alla Content Intelligence e a soluzioni come THRON che la integrano, possiamo raccogliere anche dati qualitativi sugli interessi delle persone (leggi qui come) che ci permettono di conoscere tutti i target in modi non standardizzati e generici e quindi di offrire loro esperienze personalizzate.

Ne discutiamo con Federica Brancale di Marketing Freaks, autrice del libro “Data Driven Marketing” e ideatrice di un metodo ben definito che consente di impostare le iniziative di Marketing in un’ottica data-driven in maniera tale che i brand possano farsi guidare con successo dai dati nelle loro strategie comunicative.

 

D: Secondo te in che modo l'Intelligenza Artificiale potrebbe aiutare le aziende a sfruttare al meglio i dati per prendere le giuste decisioni di business? 

R: Ho sempre pensato che la tecnologia avesse un chiaro obiettivo, quello di semplificare il lavoro agli uomini per fare quello che una macchina non potrà mai fare: pensare in modo creativo. In questo senso l’Intelligenza Artificiale potrebbe imparare le migliori tecniche di Marketing già esistenti, analizzare i dati per raggiungere l’efficienza ed automatizzare il lavoro ripetitivo. Sicuramente ci riuscirà, ma la più grande scoperta sarà il fatto di poter recuperare noi umani il tempo per pensare e innovare.

 

D: Nel tuo libro “Data driven Marketing” parli di Digital Analytics Journey: vuoi spiegarci brevemente di cosa si tratta e qual è il ruolo che i dati rivestono all'interno di questa strategia?

R: In un mondo perfetto, prima di andare online l’azienda inizia a fare ricerca. Sfortunatamente nella vita vera difficilmente questo ordine viene rispettato: di solito si crea il sito, si fanno investimenti e solo in un secondo momento ci si chiede perché questi investimenti non portino risultati. La metodologia di cui stiamo parlando si incentra completamente sull’utente ed è quindi user-centrica.

Nella prima fase l’azienda fa ricerca, mette a punto una strategia, colleziona i dati, attiva le campagne e comincia a fare analisi per migliorare continuamente. La strategia, le campagne e l’analisi sono sempre fatte sull’utente e sul suo percorso alla conversione. Finita la pre-analisi il processo di ottimizzazione continua all’infinito, controllando i dati di navigazione, i comportamenti degli utenti e le performance delle campagne. È solo grazie alla coerenza che una strategia funziona. Se vi va di approfondire trovate un’introduzione al libro qui.


D: Al Web Marketing Festival hai parlato dell'importanza di affiancare ai dati quantitativi sul comportamento del consumatore altri di tipo qualitativo, che analizzano la persona e il suo contesto d'azione. Spiegaci perché è così importante raccogliere entrambe le tipologie di dati per avere un quadro esaustivo sull'audience a cui ci rivolgiamo. 

R: Il rischio nell’uso dei dati è legato al fatto che, durante le analisi, se pensiamo solo in termini di numeri, scordiamo che dietro ai numeri ci sono delle persone. Quindi il limite più grosso è quello di perdere di vista la chiave di lettura. Per questo motivo è importante procedere con delle analisi sui numeri (quantitative) e analisi sulle persone (qualitative). Solo in questo modo è possibile creare una strategia che funziona grazie i dati, ma che ha successo grazie all'empatia.