Come progettare un efficace processo di analisi dei dati B2C

Un processo produttivo di analisi dei dati consente ai team di marketing di misurare correttamente le proprie prestazioni, sia presenti che storiche, nonché di effettuare previsioni affidabili e ottimizzare le strategie di conseguenza.

Questo è stato un fattore chiave nel successo dei migliori marchi B2C come Amazon, Netflix e Walmart. Mentre i consumatori continuano a esplorare strade digitali per soddisfare le loro esigenze quotidiane, i dirigenti del marketing B2C di tutti i settori stanno riconoscendo l'importanza dell'analisi dei dati per offrire esperienze di qualità ai clienti e aumentare il ROI.

Questa guida discuterà l'importanza di avere una configurazione di analisi dei dati, oltre a guidarti attraverso il processo di progettazione e implementazione nella tua azienda.

L'aumento della complessità del percorso del cliente

La necessità di una configurazione completa dell'analisi dei dati deriva dalla complessità sempre crescente del percorso del cliente e dalle aspettative dei clienti di un'esperienza personalizzata.

In effetti, il 71% dei clienti vede le interazioni personalizzate come standard e il 76% si sente frustrato quando non le ottiene. I marchi che falliscono nella personalizzazione rischiano di perdere il 38% dei loro clienti, secondo uno studio di Gartner. Analizziamolo più in basso.

Negli Stati Uniti e in molte parti d'Europa, la famiglia media ha accesso ad almeno 7 dispositivi connessi, molti dei quali possono essere utilizzati per interagire con i marchi tramite ricerca, e-mail e social media, tra gli altri. Sebbene ciò offra alle aziende B2C l'opportunità di raggiungere più clienti, rende anche il marketing e le vendite più dispendiosi in termini di tempo e sfide.

Dalla fase di scoperta alla conversione, un cliente fa molta strada, in genere con una media di otto punti di contatto. Immagina che il 92% dei clienti visiti i negozi online senza alcuna intenzione iniziale di effettuare un acquisto. Infatti, il 25% di questi clienti visita per confrontare i prezzi e le caratteristiche della concorrenza, mentre il 45% visita per saperne di più su prodotti e servizi specifici. Le attività di marketing continuano anche al di fuori del negozio online, sui social media, sui siti di confronto, sui motori di ricerca e su altre piattaforme. Anche dopo che un acquisto è stato completato, il percorso del cliente continua e quelle persone bramano consigli e offerte personalizzate.

Detto questo, il marketing per i clienti su più punti di contatto richiede e genera enormi volumi di dati. Questi dati contengono informazioni sui comportamenti dei consumatori nelle diverse fasi del percorso di conversione, sulle loro esigenze specifiche e su come creare offerte personalizzate che molto probabilmente attireranno loro.

La gestione di grandi volumi di dati da più origini può essere dispendiosa in termini di tempo, costosa e soggetta a errori. Le aziende spesso si ritrovano con dati isolati e di bassa qualità, il che riduce la qualità delle esperienze che forniscono ai propri clienti. Questo, a sua volta, porta a perdere circa 4,7 trilioni di dollari nelle vendite globali dei consumatori.

Per interrompere il ciclo, le aziende devono sfruttare la tecnologia moderna e le pratiche di gestione dei dati.

Operazioni basate sui dati: accessibilità ai dati e dati puliti

In un webinar di InfoTrust e Forrester, l'analista senior Richard Joyce ha dichiarato: "solo un aumento del 10% dell'accessibilità dei dati si tradurrà in un reddito netto aggiuntivo di oltre $ 65 milioni per una tipica azienda Fortune 1000".

L'accessibilità ai dati consiste nel rendere i dati accessibili per l'uso all'interno di un'organizzazione. Ciò significa che le persone di vari reparti e con diverse esperienze nell'elaborazione dei dati sanno dove e come possono accedere o richiedere dati e ottenerli in uno stato utilizzabile.

L'accessibilità ai dati puliti è uno degli aspetti fondamentali di un'azienda B2C basata sui dati. Consente ai dipartimenti rivolti ai clienti di attingere a insight mission-critical, portando a conversioni più elevate e un aumento dell'utile netto, come indicato sopra. I numerosi vantaggi dell'accessibilità dei dati includono anche quanto segue.

Miglioramento del processo decisionale

Quando i dati sono accessibili e utilizzabili dai dirigenti di vari dipartimenti, è più facile per ciascun leader comprendere le prestazioni aziendali complessive dell'azienda e in che modo le attività del proprio team contribuiscono al raggiungimento dell'obiettivo finale.

Queste informazioni sono fondamentali per aiutarli a prendere decisioni e attuare strategie che producono risultati positivi avvicinando l'azienda ai suoi obiettivi. È importante sottolineare che la qualità dei dati utilizzati nel processo decisionale non dovrebbe mai essere ignorata.

Secondo Gartner, le aziende perdono in media 15 milioni di dollari all'anno a causa di decisioni basate su dati di bassa qualità.

Scopri come misurare e migliorare la qualità dei dati

Qualità dei dati migliorata

I silos sono uno dei principali responsabili della scarsa qualità dei dati nelle aziende. Quando i dati vengono archiviati in vari reparti, è inevitabile che si verifichino duplicati e incoerenze e diventa difficile costruire una visione olistica dei clienti, dei partner e dei prodotti dell'azienda. Secondo il MIT, dati di bassa qualità possono far perdere a un'azienda dal 15% al ​​25% delle sue entrate.

Tuttavia, quando i dati diventano accessibili, la situazione cambia. I team ottengono dati più aggiornati, i duplicati e le informazioni incoerenti vengono eliminati, vengono generati approfondimenti migliori e l'azienda realizza maggiori profitti.

Allocazione del budget più efficace

Quando si ha accesso a dati adeguatamente organizzati, diventa possibile identificare i canali e le strategie che producono i risultati migliori. Sapere questo ti consentirà di giustificare ogni spesa e destinare più budget alle aree ad alte prestazioni.

Migliore esperienza del cliente

L'impollinazione incrociata dei dati dei consumatori tra i team a contatto con i clienti consente ai vari dipartimenti di ottenere informazioni più approfondite su come si comportano i clienti e sulle loro esigenze specifiche in ogni fase del loro viaggio. Ciò è fondamentale per generare contenuti di abilitazione alle vendite, creare offerte personalizzate e stabilire relazioni migliori con i clienti.

Progettazione di un processo di analisi dei dati per le aziende B2C

L'analisi dei dati comprende sei fasi principali, ampiamente denominate ciclo di vita dell'analisi dei dati.

Questa sezione discuterà come costruire un processo di analisi B2C utilizzando le varie fasi del ciclo di vita di un'analisi dei dati.

Scoperta e preparazione

La fase di scoperta si concentra più sulle esigenze aziendali che sui dati stessi. Qui, dovrai stabilire obiettivi chiari per il tuo team e definire strategie su come raggiungerli. Dovrai esaminare le tendenze nel tuo settore e fare una valutazione delle risorse disponibili e dei requisiti tecnologici.

Successivamente, identificherai quali sono le origini dati della tua azienda e la storia che vuoi che i tuoi dati raccontino. Questi dati di solito passano attraverso un test di ipotesi, in cui si risolvono le esigenze aziendali in base agli attuali scenari di mercato.

Dopo la fase di scoperta, segue la fase di preparazione. Qui, l'attenzione si sposta dagli obiettivi di business ai requisiti dei dati. La preparazione dei dati implica l'acquisizione, l'elaborazione e la pulizia dei dati aziendali in entrata da fonti interne ed esterne. I dati raccolti possono essere strutturati (con modelli definiti), semistrutturati o non strutturati.

In qualità di marchio B2C, le tue origini dati potrebbero includere Amazon Advertising, Facebook Ads e Shopify.

Progettazione e costruzione di modelli

Ora che hai acquisito i dati di cui hai bisogno, il passaggio successivo sarebbe caricare e trasformare i dati. Ecco di cosa tratta la fase di pianificazione del modello.

Esistono diverse tecniche che puoi utilizzare per caricare i tuoi dati nella sandbox di analisi. I due tipi principali sono:

1. Estrai, trasforma e carica (ETL): questa procedura estrae e trasforma i dati utilizzando regole aziendali predefinite prima di caricarli nella sandbox.
2. Estrai, carica e trasforma (ELT): qui carichi i dati grezzi nella sandbox e successivamente trasformi i dati.

Leggi la nostra guida per principianti ai processi ETL

I dati sporchi possono essere filtrati o rimossi completamente in questa fase. Altre tecniche che potresti impiegare includono l'aggregazione, l'integrazione e lo scrubbing dei dati.

La fase di costruzione prevede lo sviluppo di set di dati per scopi di formazione e produzione. Qui ti affiderai a tecniche come alberi decisionali, regressioni logistiche e reti neurali. Questa fase copre anche l'esecuzione del modello progettato e la natura dell'ambiente di esecuzione è definita e preparata in modo che sia più facile espandersi se è necessario un ambiente più robusto.

Comunicazione dei risultati

Questa fase comporta la divulgazione dei risultati dell'esecuzione del modello alle parti interessate all'interno dell'azienda. Le parti interessate esamineranno il tuo rapporto per determinare se soddisfa i criteri aziendali stabiliti nella fase di scoperta. Ciò comporta l'identificazione dei risultati critici dell'analisi, la misurazione degli obiettivi di business associati ai risultati e la generazione di un riepilogo comprensibile per gli stakeholder dell'azienda.

Operatività

Questa fase prevede lo spostamento dei dati dalla sandbox e l'implementazione del modello in un ambiente reale. I dati vengono costantemente monitorati e analizzati per garantire che i modelli generati restituiscano i risultati attesi. Puoi sempre tornare per apportare modifiche se i risultati non sono quelli previsti.

Automatizzare l'analisi dei dati con Improvado

La creazione e la gestione manuale di pipeline di dati può essere un processo dispendioso in termini di tempo, risorse e soggetto a errori, soprattutto per le aziende di livello aziendale con petabyte di dati.

In media, i data engineer delle aziende di livello enterprise trascorrono il 40% della giornata lavorativa a riparare dati errati e pipeline di dati interrotte.

La natura soggetta a errori dell'ETL manuale è aggravata dalla lentezza con cui gli ingegneri dei dati rilevano gli incidenti all'interno della pipeline. Secondo Wakefield, gli ingegneri impiegano in media quattro ore per rilevare gli errori e circa nove ore per risolverli.

Ciò porta al frequente verificarsi di dati errati, che a loro volta incidono sul 26% delle entrate di queste aziende. Per frenare la minaccia dei dati errati, le aziende devono sfruttare piattaforme ETL automatizzate come Improvado.

Improvado è una piattaforma di dati sulle entrate che automatizza l'analisi di marketing omnicanale e la creazione di report su larga scala. La piattaforma automatizza le aree cruciali del ciclo di vita dell'analisi dei dati della tua azienda (aggregazione, trasformazione e pulizia), fornendo dati puliti e pronti per l'analisi al magazzino, alla BI, all'analisi o allo strumento di visualizzazione desiderato.

Ciò consente di risparmiare fino al 90% del tempo di reporting, offre un maggiore controllo sui dati della tua azienda e, in definitiva, aumenta il ROI.

Anticipare la curva

Con il panorama dei consumatori che diventa ogni giorno più complesso, le organizzazioni basate sui dati hanno continuato a stare al passo con i tempi rafforzando il proprio stack di analisi con piattaforme di entrate omnicanale automatizzate e lasciandosi alle spalle l'ETL manuale.

Ciò consente loro di centralizzare i dati esistenti, scalare con nuove origini dati e concentrarsi sulla scoperta di informazioni dettagliate orientate alla crescita.

Se desideri saperne di più su come Improvado può aiutarti a stabilire un processo di analisi dei dati solido e scalabile per la tua azienda, non esitare a contattarci. Saremmo felici di aiutarti!