Data-driven e ricerche di mercato. Cosa sta cambiando?
Il mondo del marketing e delle vendite sta subendo profonde trasformazioni in questi ultimi anni. L’elemento maggiormente dirompente è l’accesso ad una quantità di dati immensa, inimmaginabile fino a qualche decennio fa. Molte attività umane si sono digitalizzate e gli utenti si sono spostati in modo esponenziale online. Queste nuove abitudini hanno permesso la raccolta metodica e costante di informazioni. Il comportamento online è tracciabile e racconta aspetti e caratteristiche dei clienti molto dettagliati. Grazie a questi dati è possibile disegnare profili sempre più precisi delle persone e delle loro esigenze.
Compito delle aziende diventa quindi raccogliere questi dati, analizzarli e metterli a fondamento della strategia di breve e medio periodo. Questa conoscenza potrà dare forma alla customer experience attraverso tutti i touchpoint e potrà così accrescere la soddisfazione del cliente. Un impegno costante che si alimenta e si corregge giorno dopo giorno.
Ottenere una lettura approfondita del cliente e conoscere le sue motivazioni all’acquisto è sempre stato uno degli obiettivi centrali del marketing. Prima dell’esplosione dei big data, risposte in questa direzione venivano fornite dalla ricerche di mercato. Ora, avendo a disposizione una quantità importante di dati e avendo adottato un approccio data-driven, il contributo delle ricerche di mercato potrebbe sembrare superato. Ma così non è.
Le ricerche di mercato riescono ad offrire informazioni che i dati da soli non riescono a restituire. Con un’integrazione di questi due metodologie, invece, è possibile raggiungere una visione del cliente a 360°. Per capire non solo cosa fa e come lo fa, ma per approfondire le sue motivazioni e predire i comportamenti futuri.
Marketing data-driven: il ruolo delle ricerche di mercato
Le aziende oggi hanno la possibilità di accedere ad una grande quantità di dati e di informazioni sui propri clienti. Con la crescita esponenziale dell’universo online ottenere questi dati è diventato molto più semplice e alla portata di tutti.
Alcuni dati per inquadrare la situazione. Ogni giorno vengono generati online quantità immense di dati: già nel 2017, il 90% dei dati esistenti era stato generato solamente nei 2 anni precedenti. Nel mondo vengono generati ogni giorno 2,5 quintilioni di byte. Le persone sono sempre più connesse: navigano, interagiscono, acquistano. Le tracce che lasciano sono molteplici. Il 33% del tempo online, è trascorso sui social media, raccontando gusti, preferenze e abitudini quotidiane.
Queste percentuali da sole sono in grado di restituire un’immagine chiara della situazione. Il mondo digitale è una miniera sterminata di dati e di conoscenze utili per il mondo aziendale. Tutto è pressoché finalizzato al profitto.
Oggi il mercato mette a disposizione la tecnologia e gli strumenti per una raccolta costante e metodica di queste informazioni su tutti i canali aziendali attivi. Questo consente di avere una visione sul cliente molto più completa, profilata e personalizzata. In questo modo, è possibile costruire una customer experience capace di rispondere alle aspettative del cliente, generando soddisfazione e aumentando la fedeltà al brand nel tempo.
Per prendere il meglio dai dati ed adottare un approccio realmente data-driven, però, non bastano gli strumenti.
Serve anche una pratica quotidiana, guidata da un metodo condiviso e da una consapevolezza profonda all’interno dell’azienda. Questi sono gli strumenti più efficaci del marketing odierno, che promettono di raggiungere risultati mai visti prima.
Proprio in ragione di questa estrema efficacia, l’approccio data-driven sembrerebbe aver reso superflue le metodologie utilizzate negli ultimi decenni. Una delle metodologie spesso messe in discussione sono le ricerche di mercato. Hanno ancora senso oggi? Che ruolo possono avere all’interno della strategia marketing?
Per offrire una risposta realmente completa è necessario interrogarsi sulla conoscenza che si vuole acquisire, sui risultati ottenibili con l’approccio data-driven e sul contributo potenzialmente offerto dalle ricerche di mercato.
Big data: analisi comportamentali ed attitudinali
Gli strumenti oggi a disposizione per adottare un approccio data-driven sono molteplici e sono applicabili a tutti i canali attivi di un’azienda. Chiaramente una quantità maggiore di informazioni può essere ottenuta dall’universo online, ma i tool odierni riescono a tracciare con buona approssimazione anche i passaggi attraverso i touchpoint offline.
La quantità di informazioni che si può ottenere è talmente grande da parlare oggi di big data. Ma quali sono le informazioni che si possono acquisire con un approccio data-driven?
I dati ottenibili dal tracciamento degli utenti online sono di varia natura, ma possono essere tutti classificati come dati di tipo comportamentale e, a fronte dell’utilizzo di AI (Artificial Intelligence), dati attitudinali.
Per chiarire meglio il concetto, i big data oggi ci offrono informazioni capillari riguardo al comportamento degli utenti e, attraverso un’analisi sui grandi numeri, è possibile anche estrapolare dei pattern di comportamento e delle attitudini ricorrenti. Questi dati ci dicono cosa fanno gli utenti e come lo stanno facendo.
Sono informazioni ovviamente molto preziose e offrono una visione molto ampia sulla situazione presente. I dati comportamentali sono ideali per fotografare il momento. Integrando questa conoscenza con strumenti di analisi predittiva è inoltre possibile formulare delle previsioni attendibili sul breve e medio periodo.
Esiste però un aspetto sul quale i big data e l’approccio data-driven non riescono ad offrire conoscenza approfondita: la motivazione. Questo genere di dati comportamentali ed attitudinali non riescono a spiegare in modo scientifico il perché delle azioni che compiono gli utenti.
L’intenzione e la motivazione rimangono aspetti che dovrebbero essere indagati attraverso le intuizioni delle professionalità aziendali e confermate dalle ricerche di mercato.
Ricerche di mercato: analisi sulle motivazioni
Le ricerche di mercato sono uno strumento ormai classico sia del reparto commerciale che del marketing. Da sempre, rappresentano la conferma più accreditata per le strategie di marketing individuate.
Si basano sulla somministrazione di un’indagine inerente il prodotto, il servizio o le abitudini di acquisto fatta su un campione di pubblico ritenuto rappresentativo.
Il metodo ed il rispetto delle procedure assumono un ruolo fondamentale. L’approccio alla base delle ricerche di mercato è molto diverso rispetto a quello dei big data.
L’obiettivo alla base di queste ricerche è di raggiungere una conoscenza generale e generalizzabile: dal particolare al generale.
Oggi, l’approccio data-driven, riuscendo a raggiungere una conoscenza capillare del singolo utente, non ha più questa tendenza alla generalizzazione. In un mercato interamente orientato alla customer experience, sia la comunicazione che la strategia mirano ad una comunicazione personale, idealmente uno ad uno.
Da questo punto di vista, l’efficienza del big data sembrerebbe sostituire al meglio l’approccio basato sulle ricerche di mercato, ma così non è. Nonostante il data-driven riesca ad individuare con facilità correlazioni matematiche, rapporti e pattern di comportamento, non restituisce nulla sulle motivazioni all’azione.
Ad esempio, i dati riguardanti la propensione all’acquisto di un prodotto potrebbero mostrare una correlazione in persone che condividono un hobby o un interesse. Questo può essere utile nell’individuazione del target ma non spiega la ragione della correlazione.
La conoscenza rimane in superficie e assume un ruolo unicamente strumentale.
Qui, invece, intervengono le ricerche di mercato. Il compito di queste ricerche è proprio quello di indagare il perché gli utenti ed i clienti abbiano determinate abitudini e atteggiamenti. Per questo motivo, ancora oggi questi strumenti continuano ad avere grande ragione di esistere.
Tra i punti deboli delle ricerche di mercato, invece, rimangono la mancanza di precisione assoluta e affidabilità dei risultati offerti e il rivolgersi ad un pubblico già noto e conosciuto. Rispetto ai big-data, queste tecniche hanno un’impostazione per la quale non possono raggiungere lo stesso livello di accuratezza e non riescono ad eliminare totalmente l’errore. Inoltre, non creano nuovi lead e contatti ma si limitano ad approfondire la conoscenza dell’audience già nota.
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Ricerche di mercato e data-driven: visione olistica del cliente
L’ambizione di conoscere il futuro e di capire come comportarsi per ottenere il meglio è da sempre insita nella mente umana. Sin dall’antichità gli auguri, la lettura dei presagi e la predizione hanno riscosso grande successo tra i popoli e hanno guadagnato grande spazio.
La tecnologia e la possibilità di processare una mole importante di dati si inscrive in questa tradizione. L’ultimo e più evoluto atto di una tensione millenaria e, per certi versi, del tutto umana.
Forse anche perché all’interno di questa tradizione, i big-data godono oggi di una fiducia quasi illimitata. Adottando una visione più ampia, però, si scorgono alcuni limiti che non possono essere sottovalutati.
Nonostante le immense possibilità di conoscenza offerte dai big-data e da un approccio al cliente data-driven, questo non è sufficiente. Perché? Perché il comportamento online non descrive in modo completo ed esaustivo la personalità dell’utente e non approfondisce alcuni aspetti centrali nell’acquisto. Inoltre, predire un atteggiamento non implica necessariamente l’averlo compreso. I dati e le analisi oggi possibili riescono con facilità a scorgere le connessioni, ma non riescono a definirne le cause comuni e le motivazioni.
Per raggiungere una visione completa del cliente e per ricostruire i suoi comportamenti rispetto al brand è necessario tracciare una customer journey map.
In questa prospettiva, le ricerche di mercato continuano a dimostrarsi molto utili e, sotto alcuni aspetti, fondamentali.
L’obiettivo rimane il raggiungimento di una visione olistica del cliente, una conoscenza completa che individua le motivazioni, sottolinea le connessioni e che prevede le azioni. Per raggiungere questa completezza 3 sono gli aspetti da considerare e coinvolgere:
Dati sulle interazioni
Analisi predittiva
Ricerche qualitative
Attraverso la giusta ed equilibrata integrazione di questi 3 aspetti, è possibile acquisire una conoscenza approfondita del cliente, che vada oltre il mero dato quantitativo.
1. Dati sulle interazioni
Per conoscere i propri clienti e per costruire per loro una customer experience di valore i dati rimangono comunque il punto di partenza. Oggi grazie ai tool a disposizione, le aziende possono acquisire informazioni molto precise sul comportamento online del pubblico in target, fatto di clienti reali e potenziali. Quali website frequentano, cosa stanno cercando, quanto tempo passano sui social e con quali brand stanno interagendo. Questi sono solamente alcuni dati che possono essere ottenuti. Nella loro totalità, i customer data costituiscono un bottino di informazioni e conoscenze che devono essere alla base di ogni strategia di marketing.
I dati raccontano cosa gli utenti stanno facendo e come interagiscono con gli altri e con i brand.
2. Analisi predittiva
Tutta la conoscenza acquisita sui clienti con i customer data deve essere ora processata ed analizzata per individuare connessioni, pattern ed evidenze sulle quali riflettere.
Oggi, sono a disposizione dei reparti marketing degli strumenti, integrati con l’intelligenza artificiale (AI) capaci di formulare delle previsioni attendibili a partire da questi dati.
Sulle grandi quantità è possibile individuare trend e tendenze e, sulla base dei comportamenti passati e presenti, predire con ottima approssimazione il futuro. L’analisi predittiva applicata ai big-data sta riscuotendo grande successo nei settori più disparati, dall’economia alla finanza fino alla scienza della salute, passando per lo studio dei flussi ed i cambiamenti climatici.
Il marketing è solo uno degli ambiti di applicazione ma sicuramente uno dei più interessanti.
Grazie all’analisi predittiva è possibile quindi aggiungere un altro importante tassello alla conoscenza dei dati. Si può capire anche cosa faranno in futuro gli utenti ed i clienti in relazione al brand. Attraverso queste valutazioni, ad esempio, un’azienda può distinguere i propri clienti in base alle possibilità di ripetere l’acquisto e alle previsioni sul customer lifecycle.
Si raggiunge così un livello di conoscenza approfondita, capace di guidare l’azione strategica in modo immediato.
3. Ricerche qualitative
L’ultimo aspetto da considerare e da coinvolgere per raggiungere una visione olistica del cliente riguarda inevitabilmente le motivazioni.
Sapere cosa fanno i clienti e cosa probabilmente faranno è utile ma non completa il quadro. Per conoscere in profondità il cliente è fondamentale conoscere anche il perché lo fanno e lo faranno in futuro.
Le motivazioni, le cause sono cruciali nel marketing odierno, sempre più intenzionato ad individuare i meccanismi cerebrali e a sfruttarli a proprio vantaggio.
Il neuromarketing è una branca molto promettente e sulla quale si investono oggi molte risorse. Questo indirizzo continua ad essere centrale e, al di là delle nuove scoperte, può essere alimentato ancora oggi dalle ricerche qualitative.
Uno strumento tradizionale e ormai molto conosciuto che nasce proprio con questo obiettivo, indagare i meccanismi di scelta ed individuare regole generali da poter sfruttare nelle decisioni di business.
Per raggiungere una visione olistica del cliente, che tenga insieme azioni, motivazioni ed atteggiamenti le ricerche qualitative continuano ad essere uno strumento valido e necessario.
Non si tratta di scegliere tra le nuove tecnologie e gli approcci tradizionali. Si tratta, piuttosto, di integrare questi aspetti per assumere un punto di vista più ampio e completo.
Data-driven e ricerche di mercato: cosa fare?
Se il ruolo delle ricerche di mercato nel marketing data-driven rimane centrale, come procedere?
Cosa fare per tenere insieme questi diversi e spesso lontani metodi di conoscenza?
Sicuramente il primo passo riguarda l’unione tra la conoscenza data-driven e le diverse informazioni ottenuto attraverso le ricerche di mercato. Questa unione non deve essere intesa come una somma indistinta di informazioni ma come un’integrazione critica e ragionata.
L’obiettivo rimane sempre di tipo strategico ed operativo. Per questo, dal confronto dei dati emersi devono emergere indicazioni operative concrete.
Sempre in questa direzione, il secondo step riguarda le applicazioni di queste conoscenze. Uno degli aspetti più problematici per il business ancora oggi è il lavoro diviso e separato in silos.
Nonostante le aziende oggi vogliano costruire una cultura aziendale realmente data-driven, incontrano gravi difficoltà nella condivisione di conoscenza, dati e procedure tra i diversi reparti.
Il percorso del cliente è unico e, allo stesso modo, anche il flusso aziendale dovrebbe essere concepito nella sua interezza.
Integrare la conoscenza scaturita dagli strumentii a disposizione con le analisi ottenute dalle ricerche di mercato è un passo fondamentale in questa direzione. Da qui si possono progettare applicazioni integrate sia degli strumenti che dei risultati per adottare quel punto di vista olistico sul cliente, così necessario e fondamentale oggi.
Infine, dopo aver definito gli strumenti ed il percorso da seguire, può essere utile individuare delle figure aziendali che ricoprano un ruolo strategico nell’attivazione delle pratiche quotidiane.
Queste figure avranno il compito di promuovere la condivisione e di diffondere la visione olistica del cliente.
Per adottare un approccio realmente data-driven è importante coinvolgere le risorse interne e sensibilizzarle a pieno su queste tematiche. È necessario cambiare il modo di lavorare quotidiano ed è necessario che le persone coinvolte capiscano e condividano i nuovi percorsi da seguire.
Ricerche di mercato e data-driven: il marketing oggi
I nuovi strumenti messi a disposizione dalla tecnologia ed applicati ad un mondo online in continua crescita, hanno offerto ai marketers l’illusione di poter raggiungere una conoscenza completa del cliente.
L’acquisto di uno o più tool è sembrato sufficiente per adottare un approccio realmente data-driven ed una conoscenza profonda della propria audience. Acquistando ed impostando i giusti strumenti, le analisi sarebbero scaturite autonomamente.
Questa euforia è andata avanti per un breve periodo. Nonostante la possibilità di conoscere abitudini, comportamenti e attitudini degli utenti online, una conoscenza completa ed approfondita sembrava lontana da raggiungere. Sembrava mancare un tassello.
Questo è accaduto perché si erano erroneamente abbondati degli strumenti e delle tecniche di indagine ritenute obsolete. Tra queste, spiccano le ricerche di mercato.
Cosa sta cambiando oggi nel marketing?
Che ruolo ha l’approccio data-driven e quanta importanza assumono le ricerche di mercato?
Oggi la competizione sul mercato è molto alta e l’unico modo per emergere come brand è offrire una customer experience di valore e personalizzata.
Ogni cliente vuole sentirsi unico e al centro dell’attenzione per l’azienda. Per riuscire ad offrire esperienze ad alto impatto, serve una conoscenza del clienta a 360°. In questa direzione, i dati non sono sufficienti. È importante conoscere anche le motivazioni che guidano i clienti.
Qui entrano in gioco ancora oggi le ricerche di mercato. Attraverso questo strumento è possibile indagare sul perché di un acquisto o di una scelta.
Solo conoscendo queste cause e integrandole con l’approccio e la conoscenza data-driven sarà possibile raggiungere una conoscenza davvero olistica del cliente. Le nuove frontiere del marketing passano quindi per l’integrazione tra data-driven e ricerche di mercato.
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