Introduzione ai Data Analytics

Può essere difficile monitorare i diversi fattori che influenzano le tue entrate. Per esempio, se hai lavorato duramente per aprire un negozio in un centro commerciale, potresti chiederti perché non stai facendo nessuna vendita. Hai speso molto in pubblicità e nella costruzione di un marchio, ma perché nessuno compra? Potrebbero esserci molti visitatori e clienti, ma nessuno sembra ricevere i tuoi prodotti. Alcuni fattori che potrebbero influenzare questi risultati sono i pochi cassieri, l’interno del tuo negozio o la qualità dei tuoi prodotti.

Per avere un monitoraggio più conveniente, puoi vendere e analizzare i dati online. Molti strumenti possono aiutarti a monitorare, analizzare e ottimizzare come sta andando il tuo business. Internet offre numerose piattaforme per essere creativi come marketer. Ti permette di tracciare ogni clic su e attraverso il tuo sito web. Non devi provare a indovinare quali sono gli elementi che portano la tua campagna al successo e quali no.

Alcuni concetti importanti nella data analytics includono percorso del clic, conversione, mappa di calore, indicatore di prestazione chiave (KPI), metrica, segmentazione e visitatore.

Come iniziare con la Data Analytics

È sempre stato possibile capire le risposte dei clienti ai messaggi di marketing. Tuttavia, individuare l’evento esatto che è accaduto e la sua causa risulta più difficile.

Durante l’ascesa dei media tradizionali, i dati utilizzabili erano scarsi e molto ricercati. Ora, l’era digitale ci permette di recuperare informazioni in qualsiasi momento e in qualsiasi luogo. Ogni azione fatta online può essere registrata e tracciata. Questo significa che i marketer possono guardare i rich data e trovare la risposta a tutte le domande che hanno sulla loro campagna.

Monitoraggio delle prestazioni e delle tendenze

Monitorare il comportamento degli utenti e l’intera campagna di marketing è fondamentale per condurre la data analytics. Identificare e analizzare le tendenze è necessario perché non si vogliono guardare i dati solo in un singolo punto.

Per esempio, non possiamo trarre una conclusione dalla constatazione che il 10% del traffico web di questo mese si è convertito. Non possiamo dire con certezza se è un bene o un male, a meno che non si dica che le persone che hanno convertito questo mese sono il 10% rispetto al mese scorso. Questo significa che un singolo dato non darà una visione completa della vostra performance a meno che non sia mostrato in un contesto completo.

Big data

I big data si riferiscono a serie massicce di dati che richiedono software specializzati e computer enormi per essere elaborati. Per esempio, Facebook e Google raccolgono troppi dati ogni giorno e hanno magazzini molto grandi che contengono dischi rigidi di informazioni memorizzate per fare data analytics.

Data mining

Data mining è la procedura di ricerca di modelli nascosti nei database e nei big data. Invece di impiegare una persona analista in grado di elaborare le informazioni, quello che estrae i dati è il programma del computer. Esso abbina i dati a modelli riconosciuti, al fine di produrre intuizioni. Questo processo di solito mostra risultati sorprendenti e va oltre quello che si credeva inizialmente.

Fonti di dati

Molti pensano che ci si debba limitare a una sola analisi basata sul web in termini di data analytics. La verità è che si possono scoprire e raccogliere dati da diversi tipi di fonti. Questo vi aiuterà a ottenere una visione più ampia delle intuizioni del vostro pubblico.

Alcune fonti di dati da considerare sono:

• Database che contengono informazioni significative sui clienti. Questo può includere informazioni CRM, database di contatti o programmi di fidelizzazione. Questi database possono supportare informazioni anonime con intuizioni demografiche concrete.
• I dati dell’App Store permettono alle aziende di tracciare e analizzare come i clienti scaricano, pagano e usano le applicazioni. Google e Apple store sono solo alcuni dei Marketplace che possono fornire dati utili.
• Anche i dati del software possono essere una fonte, come i browser che raccolgono informazioni sulle abitudini degli utenti. Possono anche raccogliere informazioni su crash, problemi e altro. Se il tuo marchio produce software, prova ad aggiungere una funzione in cui si raccolgono dati che possono essere utilizzati per gli aggiornamenti futuri.
• I dati online mostrano come il tuo pubblico interagisce con il tuo marchio online. Questi si trovano in email, forum, siti di social media e altro. Queste piattaforme di solito hanno i loro strumenti per la raccolta dei dati.
• I dati offline sono semplicemente i dati che sono fuori dal web. Questo include i record dei punti vendita, i sondaggi fatti sul posto, i registri del servizio clienti, il traffico a piedi nei negozi e altro ancora.

Obiettivi e KPI della Data Analytics

Progettate la vostra campagna online con obiettivi chiari, specifici e unici, e sarà sicuramente un successo. Scopi e obiettivi ti permettono di concentrarti sulle attività e di misurare il successo della campagna. Molti pensano che gli obiettivi e le mete siano la stessa cosa. Tuttavia, sono molto diversi.

L’obiettivo della campagna è allineato con i risultati strategici desiderati dal business. Risponde alla domanda: “Cosa si dovrebbe ottenere in questa campagna di marketing?”. Per esempio, “aumentare le vendite dei prodotti” è un obiettivo valido, insieme alla crescita della consapevolezza del marchio e all’aumento del traffico sul sito web.

Cosa sono i KPI della Data Analytics

Gli indicatori di performance chiave sono indicatori che possono determinare se gli obiettivi sono stati raggiunti. L’abbreviazione è KPI. Ci sono più KPI potenziali, quindi è importante sapere quale è il più importante per la campagna. Sono proprio come gli obiettivi, tranne che rispondono alla domanda “cosa si dovrebbe riconoscere per vedere se gli obiettivi sono stati raggiunti?” Per esempio, se uno dei vostri obiettivi è quello di aumentare il traffico del sito web, il numero di visitatori del sito sarebbe un grande KPI. Anche la percentuale di nuovi visitatori e la durata della loro permanenza sul sito possono essere indicatori utili.

Infine, gli obiettivi sono l’aspetto principale che i KPI dovrebbero raggiungere affinché la campagna possa essere considerata un successo. Se un KPI è l’iscrizione alla newsletter, allora il vostro obiettivo specifico nell’analisi dei dati può essere di 100 iscrizioni ogni mese. Se in un mese si ottengono solo 55 iscrizioni, significa che qualcosa deve essere corretto.

Anche se un sito web ha l’obiettivo principale, ci vogliono molti processi e step per raggiungerlo. Il termine per questi step è micro-conversioni o eventi. Ogni passo deve essere analizzato in una procedura chiamata path analysis o funnel analysis. È importante capire dove si trovano i problemi nel processo di conversione.

È possibile tracciare e raccogliere dati attraverso i cookies o un server. Alcuni usano anche l’analytics universale, che può trasformare il metodo di raccolta e analisi dei dati. L’analytics universale, un tracking di servizio non basato sui cookies, è un sistema interessante per molti marketer.

© immagine via Adrien Olichon