Digital Analytics, cosa?

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Impariamo a conoscere ed amare metriche, KPI e ciò che si nasconde dietro il termine Digital Analytics.

Rispondiamo alla prima domanda: “Cosa si indica esattamente con il termine “Digital Analytics?”

Prima di rispondere, facciamo un veloce passo indietro e soffermiamoci un secondo sull’epocale cambiamento in corso nel comportamento dei clienti e su quanto questo abbia influito drammaticamente sul marketing e le vendite, alterando i tradizionali strumenti di analisi gestionale.

Ogni azienda deve affrontare il cambiamento, siano esse grandi o piccole. 

In primo luogo, viviamo nell’era post Internet. Così come i ragazzi nati dopo quella data sono chiamati Millenials, per distinguerli da tutti coloro che sono nati primi, tanto i loro comportamenti sono diversi, anche in termini di business tutto è cambiato e tutti noi dobbiamo fare i conti con un mondo nuovo. Ieri le informazioni erano limitate e gestite dall’azienda, che le erogava parsimoniosamente attraverso i propri canali aziendali, oggi le informazioni sono distribuite e fruibili attraverso un singolo click da chiunque.

La sovrinformazione e la trasparenza hanno donato superpoteri ai nostri consumatori.

In secondo luogo, i dispositivi mobili hanno reso le informazioni oltre che fruibili anche istantanee, rendendo la velocità d’accesso real time, contribuendo a collegare quasi tutti in tutto il mondo, 24 ore al giorno, 7 giorni alla settimana.

La velocità ed il real time costringono le aziende a processi di  decision making istantanei.

Infine, il cloud computing ci ha fornito una potenza di calcolo pressoché infinita e a buon mercato.

Le prime 2 tendenze, hanno cambiato per sempre il Customer Journey.

Il potere oggi è in mano al consumatore. Le informazioni a cui ha accesso sono infinite: recensioni di prodotti, consigli di amici o esperti, prezzi, comparazioni di prodotto e molto altro ancora.

Tutto è sempre immediatamente disponibile; con clienti che acquistano comodamente seduti da casa, dopo aver comparato diversi prodotti oppure che all’interno dello store, confrontano il prezzo o le caratteristiche di prodotto su Amazon.

Allo stesso tempo, il cloud computing ha offerto alle aziende la capacità di analizzare un’infinità di dati nemmeno lontanamente immaginabile nel passato.

Disponendo di una solida infrastruttura per raccogliere e distribuire i dati e sviluppando la capacità di analizzarli ed interpretarli, oggi prendere decisioni di business su ciò che si dovrebbe fare per comprendere  meglio bisogni e caratteristiche del proprio consumatore e per connettersi efficacemente con lui attraverso una strategia multichannel è piuttosto semplice.

In passato serviva intuito, a volte magia ed un pizzico di fortuna per rendere il proprio marketing vincente, oggi devi solo imparare a leggere i dati, perché loro non mentono.

Hai solo bisogno delle persone giuste, di qualche processo e un di po’ di tecnologia per scoprire tutti i modi con cui puoi entrare in contatto con i tuoi clienti e per misurare l’efficacia di ogni singola azione, ma soprattutto saprai sempre in tempo reale se la strategia intrapresa è corretta, perché costruita su dati che quotidianamente ti forniranno l’aggiornamento dei risultati conseguiti.

Qui è dove inizia la Digital Analytics!

Quindi, cosa si intende quando parliamo di Digital Analytics?

“La Digital Analytics è l’analisi dei dati qualitativi e quantitativi della tua attività e della concorrenza per generare un continuo miglioramento dell’esperienza online di clienti e potenziali clienti, che si traduce in risultati desiderati (sia online che offline)”.

Avinash Kaushik.

Di cosa ci parla Avinash? Inanzitutto ci parla di Cliente.

Per molto tempo, abbiamo considerato il marketing come un imbuto di acquisto, il famoso Funnel, con varie passaggi di interazione con il cliente. L’imbuto con varianti più o meno marcate è sempre stato costituito da una prima fase di sensibilizzazione (Awareness), per passare quindi alla generazione d’interesse, quindi l’engagement con il potenziale cliente. E dopo averlo “ingaggiato”, guidarlo verso una conversione (acquisto) fosse online o offline. L’ultimo step era la fidelizzazione ed il mantenimento del cliente attivo con riacquisti periodici.

Il “millenial consumer” e la sua capacità di controllo sfugge alla vecchia regola del funnel di vendita, e la logica lineare dell’imbuto è divenuta irrilevante.

Il cliente oggi è al centro dell’universo e se ne frega del tuo funnel.

Il cliente oggi è pienamente indipendente e pienamente padrone dell’acquisto, un tempo si parlava di processo decisionale all’acquisto, di funnel e di come quest’ultimo potesse influenzare il consumatore nel suo processo decisionale. Oggi tutto è labile e difficilmente il cliente è influenzabile.

Il compito del marketing oggi è capire come sfruttare queste nuove dinamiche per anticipare i comportamenti del cliente e quali messaggi questo avrà bisogno di sentire.

In un mercato super informato e super connesso, oggi le aziende hanno bisogno di analisi affidabili e in tempo reale.

La seconda cosa che ci dice Avinash Kaushik è “dati qualitativi e quantitativi”.

Per molti anni, strumenti come Google Analytics sono stati solo in grado di raccogliere dati quantitativi per i siti web.

Oggi strumenti come Google Analytics monitorano applicazioni mobili, sistemi point-of-sale cloud-connected, sistemi CRM, console per videogiochi e persino i tuoi elettrodomestici, come il frigorifero o il fornello.

Siamo ben oltre le tradizionali Web Analytics che misurano l’audience del tuo sito web.

Le dimensioni del tuo pubblico online, dove si trova, da quale device si collega, le prestazioni del tuo marketing online, e ciò che le persone fanno una volta che visitano il tuo sito web; sono già cosa vecchia, poiché le frontiere degli analytics sono molto oltre.

Oggi si può avere una visione completa di tutti i punti di contatto, non solo del tuo sito web.

Un enorme mole di dati Quantitativi ma soprattutto anche dati qualitativi, i quali rispondono alla fatidica domanda “perché”.

Un esempio di dato qualitativo è quello raccolto attraverso una survey, un sondaggio.

Perché non chiedi all’utente perché è venuto sul tuo sito, o se ha trovato la soluzione a ciò che cercava, o se è stato in grado di completare l’azione prevista? Le nuove tecnologie ti permettono di interagire singolarmente con ogni tuo cliente. Le risposte a domande come queste definiscono al meglio la user experience del tuo cliente, fornendoti preziose informazioni qualitative.

La terza cosa che ci dice Avinash è “misurare i risultati”.

Uno dei più importanti aspetti della Digital Analytics è determinare quali sono i tuoi obiettivi di business e come intendi misurarli.

E ‘importante avere una strategia di misurazione chiara.

Nel mondo online, ci sono cinque obiettivi di business comuni:

Per i siti di e-commerce, l’obiettivo più evidente è la vendita di prodotti o servizi.

Per i siti di lead generation, l’obiettivo è quello di raccogliere informazioni sugli utenti affinché il team di vendita possa connettersi successivamente con contatti profilati.

Per gli editori di contenuti, l’obiettivo è quello di incoraggiare le visite.

Per i siti informativi o di supporto online, aiutare gli utenti a trovare le informazioni necessarie al momento giusto è di primaria importanza.

Per il branding, l’obiettivo principale è quello di accrescere la consapevolezza, l’impegno e la fedeltà al brand.

Ogni sito web o app ha una chiara finalità strettamente legata all’obiettivo di business.

Se la finalità principale, come ad esempio un acquisto su un sito di commercio, viene pienamente raggiunta, parliamo di conversioni “macro”.

Se la finalità principale non viene raggiunta ma otteniamo informazioni di supporto o obiettivi secondari, come ad esempio il download di un coupon, la registrazione di una e-mail o la registrazione alla newsletter, parliamo di conversioni “micro”.

E ‘importante misurare sia le conversioni micro che macro.

La quarta cosa che ci dice Avinash è l’idea di “miglioramento continuo”.

I dati possono essere il driver di un percorso di miglioramento continuo per il tuo business.

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L’intero processo inizia con la misurazione.

Quante persone stanno completando il customer journey? In quale punto del customer journey stai perdendo clienti? o dove li mantieni?

In poche parole, la fase di misurazione è il momento di raccolta dei dati necessari per rispondere alle tue domande.

Raccolti i dati arriva la fase di reporting per rendere i dati leggibili e quindi ottenere informazioni funzionali per la fase decisionale. La fase di reporting solitamente avviene mediante report pre-made o cruscotti.

Infine arriva l’analisi vera e propria.

L’analisi può essere semplice come individuare le tendenze più grandi, ma può anche essere complessa, attraverso una profonda segmentazione dei dati (Cohort analysis o Pivot analysis) o analisi di comparazione delle tue prestazioni con benchmark di settore.

In sostanza, l’analisi cerca di capire attraverso i numeri se la realtà corrisponde o non corrisponde alle tue aspettative, e dove se ne discosta.

Se avviene un evento non previsto, l’analisi aiuta a capirne il perché e soprattutto a definire una strategia correttiva .

Il Testing è la fase successiva del processo.

Qui si tentano diverse soluzioni ai problemi riscontrati in fase di analisi.

Il Testing è fondamentale perché dovrai essere creativo e pensare out-of-the-box per scoprire le opportunità di miglioramento.

Infine, devi ripete tutto da capo migliorando il processo ogni volta grazie a quanto avrai appreso.

Quindi…

sintetizzando, abbiamo visto come Internet ci abbia complicato la vita in termini relazionali con il cliente ma anche quale potere di analisi-comprensione ci abbia fornito.

Abbiamo parlato di quanto sia importante creare un processo di miglioramento continuo attraverso gli step di misurazione, reporting, analisi, test e miglioramento.

Abbiamo distinto e sottolineato l’importanza dei dati che sono qualitativi ma anche quantitativi e su quanto sia importante coinvolgere il cliente e studiare la sua interazione con noi, affinando la sua customer experience..

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