All'avanguardia: principali tendenze dell'analisi di marketing

Mentre il panorama digitale continua ad evolversi, comprendere le tendenze attuali può migliorare significativamente il processo decisionale, ottimizzare le campagne e portare a un aumento del ROI.

Questo articolo approfondisce le tendenze più influenti dell'analisi di marketing del 2023 e oltre, offrendo approfondimenti e indicazioni su come sfruttarle in modo efficace per risultati di marketing ottimali. Che tu stia cercando di perfezionare le tue strategie o semplicemente desideri rimanere informato, le informazioni che ti verranno fornite potenzieranno le tue prossime mosse.

1. Adozione estesa dell'automazione

Il ruolo dell’automazione nell’analisi di marketing è passato da un elemento supplementare a una necessità fondamentale. Poiché le aziende si trovano a dover gestire volumi di dati sempre più grandi, affidarsi esclusivamente all'analisi manuale diventa sempre più impegnativo.

Gli strumenti e le soluzioni di automazione consentono agli esperti di marketing di elaborare vasti set di dati con un intervento umano minimo, semplificando le attività ripetitive e garantendo la coerenza dei dati. Il risultato? Approfondimenti più rapidi, risposte in tempo reale e un'efficienza complessivamente elevata nelle campagne di marketing.

La proliferazione dell’automazione nell’analisi di marketing offre numerosi vantaggi notevoli:

• Velocità ed efficienza : l'automazione accelera l'elaborazione dei dati, consentendo agli esperti di marketing di raccogliere informazioni più velocemente rispetto ai metodi tradizionali.
• Precisione : i sistemi automatizzati riducono gli errori umani, garantendo che l'analisi rimanga coerente e affidabile.
• Scalabilità : man mano che le aziende crescono, i dati che gestiscono spesso si espandono. L'automazione garantisce che gli esperti di marketing possano ridimensionare i propri sforzi di analisi senza aumentare proporzionalmente il carico di lavoro o le risorse.
• Analisi in tempo reale : con l'automazione, i dati possono essere analizzati mentre arrivano, consentendo agli esperti di marketing di prendere decisioni immediate basate sui dati attuali anziché attendere l'elaborazione in batch.

Tuttavia, è essenziale riconoscere che l’obiettivo non è sostituire gli analisti umani, ma aumentarne le capacità. L’automazione gestisce il lavoro pesante, ma la competenza umana rimane vitale per interpretare i risultati, comprendere le sfumature e elaborare strategie di marketing efficaci.

2. Abbracciare l'attribuzione multi-touch e l'analisi predittiva

Con l’aumento di vari canali e punti di contatto di marketing, comprendere l’impatto di ciascuno è diventata una preoccupazione urgente per le aziende. I modelli di attribuzione single-touch sono meno adatti nel dipingere un quadro olistico del percorso del cliente, portando le organizzazioni a ricorrere all’attribuzione multi-touch.

Se abbinato ai test di incrementalità e alla modellazione del media mix, questo approccio fornisce una visione più completa di come le diverse interazioni contribuiscono al risultato desiderato, come una vendita o una conversione di lead

Riconoscendo e adattandosi alla complessità delle moderne interazioni con i consumatori, le aziende possono allocare meglio le proprie risorse, perfezionare le proprie strategie di marketing e, in definitiva, ottenere un ROI più elevato.

Allo stesso tempo, l’analisi predittiva sta guadagnando terreno. Man mano che le aziende accumulano dati, cresce l’interesse a sfruttare queste informazioni per prevedere le tendenze future e i comportamenti dei consumatori. Invece di riflettere esclusivamente sulle performance passate, le organizzazioni ora utilizzano modelli predittivi per anticipare le opportunità e le sfide future, guidando il processo decisionale strategico in modo proattivo.

3. Maggiore utilizzo dell’intelligenza artificiale e dell’apprendimento automatico

L’ecosistema digitale è inondato di dati. La sfida non sta più nell’ottenere dati, ma nell’interpretarli e applicarli in modo efficace. Per ricavare informazioni significative da questo diluvio, le aziende adottano l’Intelligenza Artificiale (AI) e il Machine Learning (ML). Queste tecnologie colmano il divario tra la raccolta dei dati e le informazioni fruibili.

Grazie alla capacità dell'intelligenza artificiale di elaborare e interpretare rapidamente i dati, unita alla capacità del machine learning di apprendere e adattarsi ai modelli, le informazioni raccolte sono più nitide e precise. Dalla previsione delle tendenze future del mercato alla fornitura di feedback in tempo reale sulle campagne, questi strumenti amplificano la capacità analitica di un'azienda.

Per le aziende che desiderano incorporare AI e ML nelle proprie analisi di marketing, è essenziale:

1. Riconoscere il valore : comprendere che l'intelligenza artificiale e il machine learning sono strumenti progettati per integrare l'intelligenza umana, non per sostituirla.
2. Dare priorità all’istruzione : dotare i team di conoscenze. Ciò potrebbe avvenire attraverso workshop, corsi o collaborazioni con esperti. Mantienilo come una pratica continua, ricorda che il tempo di dimezzamento medio delle competenze si sta riducendo.
3. Iniziare con uno scopo : anziché un'integrazione generale, iniziare identificando aree o sfide specifiche che l'intelligenza artificiale e il machine learning possono affrontare.

4. Destreggiarsi tra informazioni provenienti da ancora più punti di contatto

Mentre i marchi si sforzano di creare esperienze più personalizzate e coinvolgenti, inevitabilmente incontrano la sfida di gestire un elenco crescente di piattaforme e canali. Sebbene questo impegno sfaccettato offra numerose opportunità di connessione alle aziende, implica anche una rete di dati più intricata da decifrare.

Con la tendenza emergente dell'attribuzione multi-touch, di cui abbiamo brevemente parlato in precedenza, le aziende stanno iniziando a comprendere l'importanza di valutare ciascun punto di contatto nel percorso del consumatore. Sebbene il focus dell'attribuzione multi-touch sia sull'allocazione del credito per le conversioni, sottolinea l'importanza di ogni interazione e il suo ruolo nella canalizzazione di conversione.

Per gestire in modo efficace gli insight provenienti da diversi touchpoint:

1. Piattaforme dati unificate : investire in strumenti e piattaforme in grado di integrare dati provenienti da diverse fonti, offrendo una visione consolidata.
2. Analisi in tempo reale : sfruttare le tecnologie che consentono l’elaborazione dei dati in tempo reale per rispondere rapidamente ai modelli emergenti.
3. Collaborazione di squadra : garantire che le informazioni siano condivise tra i team, promuovendo un approccio olistico alla formulazione della strategia.

5. L'ascesa delle soluzioni di analisi self-service

Mentre le aziende puntano all'agilità e al processo decisionale in tempo reale, c'è una crescente domanda di soluzioni di analisi accessibili ai non esperti.

Le piattaforme di analisi self-service offrono interfacce intuitive, funzionalità di trascinamento della selezione e dashboard visive che consentono anche a chi non ha una conoscenza approfondita della scienza dei dati di estrarre informazioni significative dai propri dati. Questa democratizzazione dei dati significa che i decisori di vari dipartimenti possono accedere, analizzare e agire sui dati senza aspettare che team specializzati generino report.

Ad esempio, l'assistente AI di Improvado aiuta i decisori e gli specialisti di marketing a interrogare i dati nel modo più efficace possibile. Basato sulla tecnologia text-to-SQL, AI Assistant funziona come un chatbot intuitivo in cui puoi porre qualsiasi domanda su un lead, una campagna o un budget e fornirà la risposta supportata dai dati del tuo spazio di archiviazione e dalle visualizzazioni costruite su di esso .

L'assistente AI di Improvado e strumenti simili colmano il divario tra dati grezzi e informazioni fruibili. Alleviano la pressione sugli utenti non tecnici di vagliare manualmente cumuli di dati, poiché l’intelligenza artificiale porta avanti le informazioni più rilevanti su misura per le esigenze individuali.

6. Dare priorità alla privacy e alla sicurezza dei dati nel marketing e nell'analisi

I governi e le autorità di regolamentazione di tutto il mondo stanno adottando norme rigorose sulla protezione dei dati, obbligando le società, soprattutto dei settori sanitario e finanziario, a elevati standard di gestione dei dati.

Dal GDPR in Europa all’HIPAA negli Stati Uniti, le normative stabiliscono linee guida rigorose su come i dati dovrebbero essere gestiti, archiviati e protetti. La non conformità non è un’opzione, con pesanti sanzioni, sia finanziarie che reputazionali, che attendono coloro che non aderiscono. Proprio di recente l'Health and Human Services (HHS), che regola l'HIPAA, ha aggiornato le sue linee guida su come le organizzazioni sanitarie possono utilizzare tecnologie di monitoraggio online come Google Analytics.

Le aziende devono garantire che la propria infrastruttura dati sia solida, sicura e in grado di scongiurare potenziali violazioni. Ciò significa valutazioni regolari della sicurezza, test di vulnerabilità e un impegno continuo per il miglioramento della sicurezza informatica.

7. Analisi emotiva

Allontanandoci dai confini tradizionali delle percentuali di clic, delle visualizzazioni di pagina e delle percentuali di conversione, stiamo assistendo all'ascesa dell'analisi emotiva. Questo approccio approfondisce la comprensione non solo di ciò che fanno gli utenti, ma anche di come si sentono.

L'analisi emotiva è incentrata sulla valutazione e sull'utilizzo dei dati relativi alle risposte emotive dei consumatori a vari stimoli di marketing. Attingendo alla tecnologia che cattura e analizza le espressioni facciali, le modulazioni vocali e persino le risposte fisiologiche, i marchi mirano a discernere i sentimenti che guidano il comportamento degli utenti. Che si tratti di una pubblicità video, del lancio di un nuovo prodotto o del design di un sito web, comprendere il percorso emotivo dei consumatori fornisce uno strato sfumato di informazioni che va oltre le metriche convenzionali.

La vera forza dell’analisi emotiva è la sua capacità di fornire contesto. Mentre l’analisi tradizionale potrebbe indicare che un utente ha trascorso una quantità significativa di tempo su una pagina web, l’analisi emotiva può chiarire ulteriormente se tale tempo è stato trascorso nell’interesse, nella confusione o nella frustrazione. Tali intuizioni possono guidare aggiustamenti più precisi nelle strategie di marketing, garantendo l’allineamento con i paesaggi emotivi dei consumatori.

Per le aziende, adottare l’analisi emotiva significa investire in strumenti e piattaforme specializzati in grado di catturare e interpretare questi segnali emotivi. Inoltre, è necessaria una curva di apprendimento per integrare questa forma di analisi con le strategie di marketing esistenti. Ma, data la profondità delle informazioni offerte, si tratta di un investimento che può garantire un maggiore coinvolgimento degli utenti e, in definitiva, rendimenti più elevati.

La strada da percorrere: sfruttare tutto il potenziale delle moderne analisi di marketing

Dallo sfruttamento dell’automazione all’adozione degli intricati livelli dell’analisi emotiva, alla comprensione delle sfumature di molteplici punti di contatto e alla garanzia della privacy dei dati, il viaggio è intricato ma ricco di potenziale.

Un tema coerente in queste tendenze è il rapporto in evoluzione tra la tecnologia e l’elemento umano. Strumenti e tecnologie possono fornire numeri, ma tradurli in strategie di marketing efficaci richiede comprensione, adattabilità e lungimiranza.

Man mano che le aziende avanzano, restare in sintonia con queste tendenze e, cosa ancora più importante, comprenderne le implicazioni più profonde, sarà essenziale per dare forma a narrazioni di marketing di successo.