Le profezie del Marketing Predittivo

Dopo aver discusso di Big Data sull’articolo precedente, il passo successivo non può che essere una linea guida sul come e quando usare tutti i dati che raccogliamo. Lo faremo parlando di Marketing Predittivo.

Consumatore e marketer stanno vivendo nell’ultimo periodo un momento significativo che li lega come non aveva fatto mai: da una parte, le decisioni d’acquisto sempre più veloci  da parte del consumatore richiedono un’offerta interessante e differenziata, e dall’altra, la variabilità di comportamenti e bisogni spinge il marketer ad approfondire sempre di più lo studio dei segmenti di pubblico. Il risultato è stato il triplicarsi della domanda e la sempre più crescente difficoltà di aumentare la brand loyalty. In un mondo ricco di consumatori ed altrettante decisioni d’acquisto differenziate, lo strumento di cui il marketer si deve dotare è il Predictive Marketing.

Fonte: Pinterest.com

Prima di addentrarci, cerchiamo di dare una definizione al concetto. Secondo il “The 2015 State of Predictive Marketing Survey Report”, il marketing predittivo consiste nella pratica di estrarre informazioni dall’insieme di dati provenienti dai consumatori, con lo scopo di determinare un modello e prevedere risultati e tendenze future.

Secondo Ninja Marketing: “Il predictive marketing consente ai marketer di analizzare l’enorme quantità di informazioni sui consumatori in loro possesso attraverso l’intelligenza artificiale e identificare quando è più probabile che una persona si interessi a un determinato prodotto o servizio. In questo modo, le aziende potranno offrire esperienze cross-device, always-on e sempre rilevanti per gli utenti, che saranno maggiormente portati alla conversione.

Come ogni definizione che si rispetti, anche in questo caso non si tratta di oro colato, bensì di concetti che descrivono le potenzialità dello strumento.

Grazie all’enorme quantità di dispostitivi ma soprattutto di dati, i marketer hanno la possibilità di connettersi ai consumatori, di dialogare con loro, di comprendere i loro bisogni appieno e di soddisfarli tramite prodotti e servizi personalizzati. Per fare questo però, è necessario saper far fronte alla mole di dati per sfruttarli nel modo giusto.

Fonte: eloisegratton.com

Secondo uno studio condotto da Forrester, per l’84% dei marketer si rende necessaria la creazione di un programma che sia in grado di analizzare le interazioni tra utenti ed azienda così da poter garantire ai marketer l’attuazione di una strategia ottimale. Questa necessità nasce dal fatto che il 63% dei marketer hanno affermato di non riuscire ad integrare tutti i dati che recuperano in quanto provenienti da più fonti: ciò che ad oggi costituisce un ostacolo è perciò la capacità di trasformare i dati in insight. La soluzione consiste perciò nel marketing predittivo basato sull’intelligenza artificiale, in grado di riconoscere gli utenti, di fornire insight in real time e dati. Sempre secondo l’indagine di Forrester il 57% dei marketer ha affermato che con il predictive marketing ha avuto un ROI maggiore ed un tasso di conversione decisamente più alto per quanto riguarda le attività di marketing.

Come tutti gli strumenti del marketing, non si tratta di una scienza esatta, ma ha l’abilità di incrementare la fiducia, il coinvolgimento e le conversioni tra consumatore ed azienda nell’immediato futuro. Queste caratteristiche stanno cambiando profondamente il modo di fare marketing, rendendo possibile un legame ancora più stretto tra consumer e marketer, tra domanda ed offerta, tra richiesta e soddisfazione.

Fonte: flashbackdata.com

Dato per assodato che il marketing predittivo è essenziale per capire il proprio pubblico, quali sono i migliori ambiti di applicazione? Vediamoli insieme.

Il marketing predittivo consente di:

  1. Ottenere una visione singola del consumatore partendo dall’integrazione dei dati del cliente. Grazie all’integrazione, l’azienda è in grado di fornire al proprio pubblico esperienze rilevanti, servizi, messaggi ed offerte mirate attraverso più canali e punti di contatto.

  2. Determinare l’efficacia promozionale non solo per il canale di riferimento, ma anche per segmenti di clienti ben definiti. Attuare una differenziazione di prezzo in base al cliente favorisce tassi di risposta diversi in base alle caratteristiche del segmento di destinazione.

  3. Notare quali sono i clienti che hanno instaurato una relazione con un marketer in più di un canale. I consumatori multichannel tendono ad essere più fedeli.

  4. Usare i social media per informare le proprie strategie multicanale, e renderli così parte dei modelli predittivi. Incorporare i social media all’interno delle analisi predittive consente di valutare maggiormente le implicazioni tra i consumatori, i gruppi, le organizzazioni.

  5. Creare esperienze imparando a conoscere i consumatori piuttosto che usare le informazioni per mere promozioni. Lo scopo finale delle analisi predittive è quello di capire in che modo il consumatore risponderà alla vostra offerta.

  6. Le aziende B2B possono imparare le tattiche di targetizzazione dalle aziende B2C. La lezione da imparare è che il consumatore di oggi dà alla relazione con l’azienda un valore più alto rispetto a quello delle organizzazioni.

  7. Rimuovere i consumatori che non rispondono dalla campagna di marketing. Avendo a disposizione la possibilità di sapere quali consumatori risponderanno alla propria campagna, è necessario eliminare tutti gli altri per rimanere nel budget prefissato.

Con l’applicazione del marketing predittivo in questi ambiti, il vostro marketing cambierà il rapporto tra l’azienda ed i consumatori: fornendo un’offerta più dettagliata e personalizzata, il consumatore aumenterà la propria brand loyalty.

Riprendendo l’autrice Ursula Le Guin: “Le leggende riguardanti le profezie sono comuni in tutta la storia dell’essere umano. Gli dei parlano, gli spiriti parlano ed i computer parlano.” Ciò che ad oggi deve essere aggiunto a questa frase, è che anche i consumatori parlano.. e noi dobbiamo ascoltarli!

Fonte: it.tecnosistemi.com

Fonti:

http://www.bitmat.it/blog/news/69373/perche-predictive-marketing-vincente

http://www.ninjamarketing.it/2017/08/02/5-principi-fondamentali-del-predictive-marketing/

http://www.targetmarketingmag.com/article/7-best-uses-predictive-analytics-modeling-multichannel-marketing/4/

https://themediaonline.co.za/2017/11/brand-marketing-trends-for-2018-consumers-speak-volumes-listen/