Analitiche Avanzate Marketing2018-10-05T07:54:56+02:00

LE ANALITICHE AVANZATE PER IL MARKETING

Avere a disposizione dati affidabili e sempre aggiornati sulle preferenze e le abitudini di clienti, o potenziali tali è fondamentale per gli uffici marketing di qualsiasi azienda. Poter incrociare e analizzare dati provenienti da fonti diverse come le vendite, i social network e le campagne effettuate, aiuta i direttori marketing a definire nuove strategie di comunicazione sempre più performanti e personalizzate sulle esigenze e i bisogni del mercato, massimizzando il ROI delle diverse attività

Le promozioni sono un argomento sempre ghiotto per i consumatori, infatti è proprio grazie ad esse che si riescono a fare gli affari migliori. Ma mettiamoci un attimo nei panni delle aziende, stilare un piano promozionale adeguato che invogli i consumatori all’acquisto ma che allo stesso tempo porti un guadagno in termini di fatturato all’azienda non è sempre semplice.

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Obiettivo del cliente era sfruttare l’e-commerce aziendale per creare automaticamente offerte personalizzate per la community dei clienti, offerte da distribuire attraverso newsletter periodiche i cui contenuti – autoalimentati con promozioni verticali specifiche per i singoli utenti – propongano l’acquisto di articoli in linea da un lato con le preferenze dei consumatori, dall’altro con gli interessi di marketing dell’azienda.

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Libri, film, articoli di arredamento. Quante volte ci capita di navigare su un e-commerce ed essere consigliati nella scelta dei prodotti? Capita spesso, ad esempio su piattaforme come Netflix, di guardare una serie televisiva e vedersene suggerita un’altra perché ci potrebbe piacere. Veri e propri consigli per gli acquisti nell’epoca Big Data. La tradizionale pubblicità viene ampiamente superata dalle possibilità legate alla digitalizzazione: la proposizione di prodotti e servizi talmente personalizzati da potersi indirizzare a utenti singoli.

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Un’azienda d’arredamento comunica con clienti e prospect anche attraverso i social media. Ha attivi tre diversi canali – Facebook, Instagram e Youtube – da circa tre anni e ha raccolto numerosi commenti ed interazioni: la pagina Facebook conta circa 30.000 like, i caricamenti fotografici su Instagram raggiungono una media di 2000 like ciascuno e il canale Youtube è seguito da un migliaio di utenti.

Il management si è dunque posto il problema di “capitalizzare” queste interazioni, analizzandole per definire strategie di engagement sempre più efficaci.

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L’obiettivo dell’azienda, una catena di supermercati, è quello di conoscere meglio i proprio clienti tracciandone il comportamento di acquisto per creare iniziative strategiche di business volte all’incremento del fatturato e al potenziamento della fidelizzazione dei clienti.

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Per una multiutility che vende servizi in abbonamento ai propri utenti è importante avere sotto controllo il grado di fidelizzazione dei suoi clienti e il tasso di abbandono degli stessi, il cosiddetto churn. Grazie al machine learning è possibile anche prevedere quale sarà il tasso di abbandono dei clienti e quali saranno questi clienti in procinto di recidere il contratto o di non rinnovarlo.

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