L’importanza di avere un approccio data driven
Ad aprile 2021 il calciatore belga Kevin De Bruyne per discutere il rinnovo del suo contratto non si è avvalso di un agente ma di un team di data analyst, che lo hanno aiutato a dimostrare la sua importanza per la squadra e ad avere un aumento di stipendio. Il centrocampista si è preoccupato di analizzare anche il valore della sua squadra, il Manchester City, in base all’età e alla qualità della rosa attuale, confrontando i dati con quelli degli altri top club europei e arrivando alla conclusione che i Citizen siano il team giusto dove continuare a giocare e provare a vincere (qualche mese dopo il club ha disputato la finale di Champions League).
De Bruyne ha utilizzato un approccio data driven per dare una svolta alla sua carriera, ma questo cosa significa? E soprattutto, è un metodo che funziona solo nel calcio o ci sono altri settori in cui è possibile sfruttarlo?
Cosa si intende con data driven?
Letteralmente data driven significa guidato dai dati: sono i numeri e i fatti oggettivi a influire sul processo decisionale, non le sensazioni personali. È facile intuire che è un metodo applicabile a qualsiasi settore, i dati sono ovunque e bisogna solo saperli raccogliere (e analizzare).
Una delle aree in cui sta prendendo maggiormente piede la data science è ovviamente il marketing: il data driven marketing è appunto l’insieme dei processi grazie ai quali avviene la raccolta e l’analisi delle informazioni basate sui dati degli utenti. Il mercato ormai è multicanale e ha un livello di concorrenzialità elevatissimo, per questo avere e comprendere dei dati sul comportamento d’acquisto dei consumatori è indispensabile e permette di personalizzare la strategia o correggere il tiro in tempo (quasi) reale.
I dati: chi, come, dove?
Ogni azienda deve saper individuare i dati importanti per il proprio business per capire chi è e cosa vuole il consumatore e per questo è fondamentale ascoltare la sua voce, espressa tramite le opinioni, i feedback lasciati sul sito, i commenti sui social, le recensioni, ma anche le interviste e le indagini sulla soddisfazione nel processo di acquisto. Bisogna capire quanti sono i clienti, quando e come comprano, quante transazioni fanno, quanto spendono; ma si deve anche capire che tipo di persona sono, quanti anni hanno, quando è il loro compleanno.
Dopo aver individuato e raccolto le informazioni significative per l’azienda, il passaggio successivo è quello dell’analisi dei dati. Grazie all’analisi delle informazioni è possibile creare un identikit preciso del pubblico a cui l’azienda si rivolge e progettare delle campagne di marketing apposite per ogni nicchia di mercato.
I vantaggi dell’approccio data driven
Grazie all’approccio data driven l’interlocutore non è più un utente generico ma una o più buyer personas i cui bisogni e interessi coincidono con l’offerta del brand. Si aumenta così anche l’autorevolezza dell’azienda, che si mostra attenta alle necessità di ogni cliente.
Conoscere gli utenti significa fare campagne specifiche, verso persone interessate: un ottimo modo per aumentare le vendite. La customer experience personalizzata inoltre permette di fidelizzare il customer nei confronti del brand.
Le informazioni personali devono essere ottenute con il consenso dei diretti interessati, spiegando quali dati si intende raccogliere e a quale scopo.
Quando un’azienda entra in possesso dei dati dei clienti non può esimersi dal proteggerli dalle cyber minacce: la data protection deve essere un punto fondamentale nella strategia del business.
Data driven solo nel marketing?
No, anzi! Raccogliere, analizzare e comprendere i dati è utile in ogni contesto aziendale: dalla produzione alla logistica, dalle risorse umane, alla divisione amministrativa.
Per esempio nell’ambito HR l’analisi dei dati relativi al personale (performance, tassi di retention e turnover, risultati delle survey di clima, leadership) sono di supporto nel processo decisionale per quanto riguarda l’acquisizione, la gestione e lo sviluppo dei collaboratori.
Occorre ricordare che il focus di un business non sono i dati ma le persone: l’approccio deve essere data driven ma il fine è customer driven, guidato dalla soddisfazione del cliente e orientato a scoprire desideri e necessità delle persone.
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