Analisi predittiva nel marketing: cos’è? Funziona davvero? 

Quando si parla di analisi predittiva nel marketing ci si riferisce essenzialmente all’utilizzo di dati, algoritmi statistici e tecniche di apprendimento automatico che permettono di identificare con maggiore precisione la probabilità di avvenimenti futuri (e dunque di risultati) sulla base dell’analisi di dati storici.

Il principale obiettivo dell’analisi predittiva per il marketing, come è facile intuire, risiede dunque nella capacità di prevedere e valutare cosa accadrà “domani”.

Si tratta di una varietà di tecniche e approcci considerati ormai sempre più interessanti – se non addirittura vitali – da aziende di ogni dimensione e livello, e che si trova attualmente in una fase di applicazione attiva e virtuosa in diversi campi del marketing.

A seguire, vediamo insieme i principali.

Applicazioni dell’analisi predittiva nel marketing

Modeling predittivo basato sul comportamento del cliente

Prevedere il comportamento dei clienti è uno dei punti cardine di giganti come Amazon ed eBay, ma non solo loro. L’accessibilità delle tecnologie sta rendendo infatti il modeling predittivo accessibile anche per aziende di portata più contenuta. L’obiettivo, comunque, rimane sempre lo stesso: dare vita a modelli predittivi basati sulla segmentazione dei clienti in funzione di diverse variabili; sulle previsioni di comportamento; sulle raccomandazioni di prodotti, servizi e pubblicità ai clienti basate su chiavi di comportamento specifiche, come i precedenti acquisti.

Qualificazione e definizione delle priorità dei lead

Secondo un recente studio pubblicato da Forrester, esistono almeno tre categorie di strategie di marketing per il B2B che beneficiano della predittività e che, probabilmente, nel tempo diventeranno ancora più complesse e articolate: il predictive scoring, che dà priorità a prospect e lead sulla base della loro potenzialità di acquisto (o quantomeno avanzamento nel funnel di vendita); i modelli identificativi, che associano attributi simili per diversi clienti; e la segmentazione automatica, che permette la personalizzazione dei messaggi di marketing. Come è facile intuire, il team Sales può beneficiare moltissimo da queste applicazioni e strutturare strategie di vendita calibrate ed evolute, capaci di tenere conto di specifiche discriminanti che, diversamente, non sarebbero neppure immaginabili.

Data Visualization

Conosciuto anche con il termine di “visualizzazione dati”, il data visualization si riferisce all’esplorazione visuale e/o interattiva, e dunque alla rappresentazione grafica, di small o big data di qualunque origine e natura. Tipicamente, la data visualization permette ai decision maker aziendali di identificare criticità, tendenze e fenomeni che restano spesso nascosti a una prima analisi dei dati. Nel momento in cui si opera uno studio relativo al posizionamento di un prodotto o servizio su un determinato mercato, l’analisi predittiva declinata nella visualizzazione di dati permette non soltanto di informare, ma anche di ispirare e guidare le azioni del brand basate sul comportamento dei clienti e su specifici fattori che possono condizionarne le scelte d’acquisto. Questo tipo di informazioni può anche essere utilizzato con successo nell’ambito di strategie globali di gestione della supply chain.

Targetizzazione calibrata

Intercettare e colpire il giusto cliente, con la giusta tipologia di informazione e al momento giusto è uno dei principali vantaggi che l’analisi predittiva apporta in campo marketing. La segmentazione di lead, prospect e clienti acquisiti permette infatti una targhettizzazione precisa, basata su dati reali e sulla previsione di comportamenti futuri fondata su uno storico di informazioni verificabile. Si tratta chiaramente di una delle applicazioni più ovvie e facili da comprendere, nell’ambito del marketing predittivo, ma anche della modalità più diretta ed efficace per massimizzare un’offerta e incrementare il ROI. Analisi di affinità, modellizzazione della risposta e analisi dell’abbandono sono soltanto tre delle discriminanti che possono influenzare in modo massivo una decisione di marketing. Se si considera che, secondo uno studio condotto da Aberdeen Group, gli utenti intercettati con la predictive analytics hanno il doppio delle possibilità di reagire positivamente al contatto di marketing, diventa ancora più semplice capire perché quest’applicazione diventerà sempre più importante per qualunque brand.

Analisi degli insight

L’analisi predittiva si rivela ancora più efficace quando è corroborata da uno studio approfondito dei dati che produce. Oltre a quanto abbiamo descritto finora, altri utilizzi dettagliati della predictive analysis includono l’accesso ai dati strutturati interni, a quello dei social media e l’applicazione di un punteggio comportamentale basato sui dati del singolo cliente. Queste “intuizioni” (o “predizioni”) permettono di tenere testa alla nascita costante di nuovi canali di comunicazione online e al conseguente cambiamento di comportamento degli utenti. In termini pratici, questo tipo di applicazione può rivelarsi efficace per comprendere, ad esempio, se una determinata campagna di marketing avrà più successo sui canali social o su device mobile. Allo stesso modo, analizzare i dati prodotti dai social media permette di acquisire informazioni sugli utenti che serviranno poi a strutturare campagne di marketing future.

Predictive analytics e marketing: vantaggi

In definitiva, l’analisi predittiva nel marketing è una realtà, già applicata in diverse modalità ma anche in costante sviluppo ed evoluzione. E i risultati sono più che incoraggianti, tanto che questo nuovo approccio è attualmente considerato prezioso per aziende di ogni livello, e inevitabile per le strategie marketing future.

In particolare, i marketer professionisti troveranno un grande alleato nella predictive analytics – così come nel machine learning – per il raggiungimento di specifici obiettivi di progetto: dalla creazione di messaggi più pertinenti e personalizzati, per acquisti sempre più selettivi, sino alla realizzazione di campagne a più alto tasso di engagement, e che vedono il coinvolgimento di molti più decision maker e influencer già nelle prime fasi d’acquisto.

Ecco, in conclusione, quali sono i principali vantaggi che l’analisi predittiva apporta al marketing di nuova generazione:

  • Utilizza strategie avanzate che permettono di massimizzare l’impatto delle offerte per l’intero ciclo di vita del cliente
  • Supporta i marketer nell’individuazione delle campagne a più alto rendimento per specifici sottogruppi di clienti o prospect
  • Spiega le svariate interrelazioni esistenti tra comportamenti specifici dei clienti e differenti strategie di marketing e pubblicità che rendono alcune azioni più redditizie di altre, e determinati gruppi più reattivi di altri.

 

Lucrezia Noli

Sono una Data Scientist specializzata nella modellazione di soluzioni di Analisi Predittiva. Mi prefiggo di aiutare il cliente dall’individuazione delle problematiche aziendali risolvibili grazie alla Data Science, fino alla messa in atto delle architetture ottimali per eccellere nell’industria 4.0. Sono anche formatrice e docente di corsi extracurricolari presso l’Università Bocconi di Milano.
Leggi la mia Biografia

Iscrivi alla newsletter






Dichiaro di aver letto ed accetto l’informativa sulla privacy

Lucrezia Noli

Sono una Data Scientist specializzata nella modellazione di soluzioni di Analisi Predittiva. Mi prefiggo di aiutare il cliente dall’individuazione delle problematiche aziendali risolvibili grazie alla Data Science, fino alla messa in atto delle architetture ottimali per eccellere nell’industria 4.0. Sono anche formatrice e docente di corsi extracurricolari presso l’Università Bocconi di Milano.
Leggi la mia Biografia