Il Big Data Marketing non è una moda, ma è un approccio reso necessario dalla digital transformation che può fare la differenza nella strategia e nelle tattiche di marketing adottate dalle aziende. Come sottolinea un articolo di Forbes dal titolo “Come possono i Big Data contribuire al successo del marketing digitale?” oggi «sono finiti i tempi in cui le decisioni di marketing erano guidate dall’intuizione e dall’esperienza. Le decisioni di marketing importanti sono ora determinate dai Big Data». Anche nel nostro Paese soprattutto le grandi imprese se ne sono accorte, tanto che il mercato dei Big Data Analytics, secondo il relativo Osservatorio del Politecnico di Milano, nel 2018 ha raggiunto in Italia una cifra pari a 1,4 miliardi di euro, il 26% in più dell’anno precedente. Per capire, tuttavia, perché il Big Data Marketing può fare la differenza rispetto ai metodi tradizionali basati su “intuizione ed esperienza”, è bene osservare i trends 2020 in materia.
Big Data Analytics e Marketing Automation
I sistemi di raccolta, analisi ed elaborazione di grandi quantità di dati, cioè le piattaforme di Big Data & Analytics, su cui anche le organizzazioni italiane stanno puntando, rappresentano il vero vantaggio competitivo.
È sempre Forbes a sostenere che le aziende che non investiranno entro il 2020 in detti sistemi molto probabilmente nel 2021 non esisteranno più. Che non si tratti di una forzatura o di una previsione azzardata si ricava dal fatto che, a fronte di una mole di dati enorme riguardanti il cliente, continuare a muoversi alla cieca mentre i competitor si stanno attrezzando per estrarre valore dai Big Data, è un comportamento destinato a sicuro insuccesso. Anche perché i dati transazionali, analitici e comportamentali che le Data Management Platform sono in grado di raccogliere e organizzare, ormai sono pienamente integrati con attività di Marketing Automation che generano azioni personalizzate rivolte al singolo cliente. Un marketing che prescinda dalla personalizzazione dell’offerta di prodotti e servizi non andrà molto lontano.
L’aumento dei dati provenienti dai dispositivi IoT
Si calcola che nel 2020 ci saranno più di 20 miliardi di dispositivi IoT (Internet of Things) connessi in tutto il mondo. Questo significa che alle fonti consuete (desktop, smartphone, tablet) da cui le aziende attingono informazioni sui propri clienti, se ne aggiungeranno altre sempre più legate a customer behaviour rilevabili dovunque in mobilità.
Il Big Data Marketing, in tal modo, potrà realizzare quella customer experience omnichannel in cui la centralità del cliente è perseguita come obiettivo a prescindere dai canali utilizzati e dai luoghi in cui avviene il customer journey. Se fino a qualche anno fa l’esperienza del cliente poteva incontrare dei silos lungo un percorso d’acquisto esclusivamente digitale, adesso la vera sfida si gioca in una integrazione dell’online con l’offline che non smetta mai di seguire il consumatore tra sito e-commerce, social media, presenza negli store ecc. I device IoT, a tal proposito, indossabili dal cliente oppure collocati strategicamente nei punti vendita come sensori che ne tracciano il comportamento, sono sorgenti essenziali per la definizione di un Big Data Marketing a cui non sfugga nulla di qualsiasi interazione customer-brand.
AI e machine learning nel Big Data Marketing
Sono i dati, come si è visto, la vera ricchezza del Big Data Marketing. Una ricchezza resa tale dalla capacità di sistemi evoluti di convertire in valore la loro ampia disponibilità. Nel 2020, secondo Gartner, grazie soprattutto all’intelligenza artificiale (AI) e agli algoritmi di machine learning, l’Analytics diventerà Augmented. Questo perché AI e apprendimento automatico conferiranno velocità e scalabilità nel cloud all’analisi dei Big Data, riuscendo a scandagliare set di dati complessi in una frazione del tempo richiesto fino a un paio di anni fa. Il Big Data Marketing potrà avvalersi così di architetture di Augmented Data Management, che offriranno una segmentazione dei risultati immediatamente fruibili per qualsiasi campagna o azione di marketing. Con in più il vantaggio che, a differenza dei classici strumenti di Business Intelligence, l’aggiunta di AI e machine learning sempre di più sarà caratterizzata da una affidabilità superiore e da una estrema facilità di utilizzo nelle piattaforme di Big Data Analytics.
