L’importanza dei Big Data per la Marketing Automation

Per prima cosa domandiamoci cosa siano i Big Data e non accontentiamoci di una definizione del tipo: sono informazioni il cui volume si misura in petabyte.

McKinsey definisce i Big Data come una quantità di informazioni le cui dimensioni sono al di fuori della portata di un tipico software per la gestione dei database quanto a capacità di reperire, memorizzare, trattare e analizzare i dati.
Robert Klopp di EMC parla invece di dati non strutturati, memorizzati in diversi database.
IBM, infine, aggiunge un’ulteriore condizione: i Big Data provengono da fonti eterogenee e sono prodotti in tempo reale o quasi reale.

I Big Data sono un grande aggregato di dati differenti quanto a dimensioni, origine, formato, significato e importanza, caratterizzati dalla necessità di essere catturati, elaborati e analizzati in tempo reale.
Il Big Data Marketing utilizza una varietà di informazioni in tempo reale sui contatti, allo scopo di incrementare l’efficacia delle attività di marketing attraverso una comunicazione personalizzata di tipo uno-a-uno

Secondo Forrester Research i Big Data sono un concetto che considera i dati in base ad un modello a quattro dimensioni, detto 4V. Tali dimensioni sono il volume complessivo, la varietà, la velocità con cui vengono prodotti e il valore dal punto di vista del loro utilizzo per un dato scopo (la quarta V è detta anche data variance).

Forrester sembra fornire la chiave di lettura più corretta, in quanto il termine Big Data riferito solo alla quantità dei dati è riduttivo, mentre è importante considerare anche gli altri tre aspetti. Infine vengono definiti High Performance Analytics gli strumenti in grado di gestire ed elaborare in tempo reale le quantità di dati eterogenei per tipo, importanza e valore, che costituiscono i Big Data.

Informazioni aziendali e Marketing

In una moderna organizzazione vengono prodotte e consumate grandi quantità di informazioni di varia natura, attinenti ai diversi processi aziendali: produttivi, amministrativi, gestionali, di marketing, di vendita, di supporto, e così via. Se cerchiamo di mettere insieme una tale mole di dati ci rendiamo conto di quanto siano eterogenei per sorgenti, formati, scopi, significato, durata nel tempo, valore, importanza, ecc.

In pratica abbiamo informazioni di tipo comportamentale, statistico, geografico, transazionale, anagrafico o altro, presentate nei formati più disparati; parliamo dunque, tanto per fare qualche esempio, di elementi quali il traffico web, le attività che si svolgono sui social media e sui forum, contenuti multimediali, documenti di vario tipo, traffico telefonico, modulistica, questionari e persino dati offline.

Analizzare e correlare un tale insieme di informazioni è già un grosso problema a causa della loro diversità e struttura, ma il problema più grande è rappresentato dal tempo. Se l’analisi dei Big Data deve fornire indicazioni utili, queste devono essere prodotte in tempi rapidi – ecco perché trattare i Big Data richiede molta potenza di elaborazione e capacità di memoria, indipendentemente dal fatto che tali elementi siano reali o virtuali, in Cloud o “on premises”.

Anche il valore dei dati è importante e spesso solo una minima parte dei Big Data ne ha; per questo occorrono strumenti analitici in grado di filtrare i dati e individuarne solo la parte significativa.

E’ tuttavia la correlazione l’aspetto critico, unito alla velocità. L’ideale è disporre di uno strumento che tenga in considerazione una enorme quantità di input, li normalizzi, li filtri, li analizzi, li correli e produca una sintesi, più o meno articolata, che ne esprima il significato e il senso. Qualcosa del genere avviene negli organismi complessi; pensiamo alla nostra capacità di camminare e rimanere in equilibrio: il nostro cervello riceve una grande varietà di informazioni sensoriali dall’orecchio interno e dalla vista principalmente, costruendone una sintesi immediata da cui comprendiamo la nostra posizione nello spazio.

Il marketing ha a disposizione non solo i dati che gli competono in modo diretto, ma anche tutte le informazioni che l’azienda produce e assimila in ogni momento. L’ideale è farne una sintesi e trasformarle in conoscenza per comprendere sia il mercato nel suo insieme che i singoli interlocutori, per stabilire con loro un rapporto personalizzato.

Big Data Marketing

Un conto è avere i dati, un conto è farne un utilizzo proficuo. I dati disponibili per il marketing stanno crescendo in modo esponenziale, sia fuori che dentro l’impresa ed è giunto il momento di parlare di Big Data Marketing e cercare nuove metodologie per trasformare questi dati in conoscenza, efficienza e opportunità.

Soltanto Facebook genera un volume enorme di informazioni; secondo IBM, ogni giorno gli utenti di questo social media caricano un totale di 100 TB di contenuti e cliccano su “condividi” qualcosa come 650.000 volte al minuto. Se prendiamo in considerazione Tweeter, parliamo di 230 milioni di tweet al giorno; è evidente che utilizzare queste informazioni per il marketing comporta un vero cambio di paradigma.

Le informazioni generate dal web completano i dati comportamentali già disponibili sui sistemi CRM e ERP, oltre a quelli ricavati direttamente dalle visite ai siti aziendali. Potenzialmente il marketing ha a propria disposizione una quantità enorme di dati ma, più che la quantità, contano la loro qualità ed effettiva usabilità. Secondo un’indagine effettuata tra le aziende della classifica Fortune 1000, un incremento anche solo del 10% della disponibilità di dati realmente utili, potrebbe migliorare in modo significativo i ricavi. Un approccio al Big Data Marketing, in grado di migliorare anche di poco la quantità e la qualità dei dati, è dunque prioritario.

Marketing Automation e Big Data

La migliore risposta a questa esigenza viene fornita dai sistemi di Marketing Automation, in grado di catturare, memorizzare, analizzare e correlare dati provenienti da sorgenti eterogenee per estrarne conoscenza utilizzabile.

Il beneficio maggiore viene dalla capacità di automatizzare il tipo di risposta che viene prodotta a fronte del comportamento di ogni singolo cliente o prospect, inviandogli contenuti personalizzati e pertinenti nel momento più opportuno. La buona notizia è che per riuscirci non occorre investire in nuovo hardware.

Grazie al Cloud Computing, le operazioni necessarie alla gestione ed elaborazione dei Big Data sono eseguite senza generare un carico di lavoro aggiuntivo per i sistemi e le reti aziendali. Il risultato è quello di poter fruire di un moderno strumento di Marketing Automation opportunamente progettato per effettuare i tipici compiti relativi al Big Data Marketing.

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