Prevedere i bisogni e le necessità dei potenziali clienti è possibile? L’uso e l’analisi dei Big Data sta portando il marketing verso orizzonti ancora poco esplorati, almeno per le piccole e medie imprese. Il Predictive Marketing o marketing predittivo, in italiano, consente di individuare e soddisfare le esigenze dei consumatori prima che questi ne siano pienamente consapevoli.
Oggi, questo approccio innovativo combina la potenza dell’intelligenza artificiale, con l’analisi dei dati e il machine learning per fornire agli esperti di marketing gli strumenti necessari a incrementare l’efficacia delle campagne. In questo articolo vedremo come funziona e come implementarlo nella digital strategy del tuo business.
Perché il predictive marketing è strategico per un business
Indice
Cominciamo il nostro viaggio alla scoperta di questo approccio con una domanda tanto semplice quanto fondamentale: cos’è il predictive marketing? Il marketing predittivo è una branca del marketing che utilizza strategicamente i dati raccolti dai clienti per individuare modelli comportamentali e cluster di utenti (gruppi), permettendo così di prevedere le future azioni dei clienti, ma anche di intercettare in anticipo le tendenze di vendita e di conoscere i risultati delle campagne ancora prima di attuarle.
Le aziende che implementano queste strategie hanno la possibilità di attrarre in maniera più efficace il target di riferimento, ottimizzare i ritorni sugli investimenti e conseguire, o addirittura superare, i propri obiettivi commerciali.
Quali sono i vantaggi delle analisi predittive
Già da questa introduzione, è possibile identificare quali sono i vantaggi del marketing predittivo. Ma analizziamo i benefici più nel dettaglio.
Il marketing predittivo, come abbiamo anticipato, sfrutta i dati disponibili sui clienti per creare un profilo dettagliato della “persona” ideale, facilitando la definizione delle tattiche di vendita più efficaci per coinvolgere specifici segmenti di pubblico.
L’uso di questi dati consente di ottimizzare i budget di marketing e di aumentare l’efficacia delle azioni previste. Interagendo con i clienti giusti, al momento opportuno e nel modo che preferiscono, si ottiene inevitabilmente un aumento del tasso di conversione.
Predictive Marketing e Big Data
Entrando nel vivo della questione, possiamo affermare che è proprio l’approccio data-driven, ovvero guidato da grandi quantità di dati, a suggerire a professionisti e manager quali azioni intraprendere. Infatti, l’analisi dei dati e la previsione del comportamento dei clienti permettono di:
- identificare le tendenze emergenti;
- affinare le buyer personas rendendole sempre più precise;
- personalizzare la comunicazione e la segmentazione;
- progettare prodotti o soluzioni orientati al futuro.
Questo impiego strategico dell’intelligenza artificiale, del machine learning, dell’analisi dei Big Data e dei test A/B non solo aumenta le conversioni, ma rafforza anche la consapevolezza del marchio e la fedeltà dei clienti, posizionando l’azienda come un brand sempre all’ascolto e consapevole dei bisogni del suo target.
Come si struttura un modello di analisi previsionale
Ma quindi cosa sono le indagini predittive? Come abbiamo detto, questa tipologia di marketing utilizza l’analisi dei dati per realizzare delle stime sul futuro comportamento dei clienti. Questi dati storici includono una grande mole di informazioni: acquisti precedenti, demografia e azioni online. L’obiettivo è prevedere il percorso del cliente creando una mappa ideale del suo customer journey.
Per fare ciò, il marketing predittivo impiega tre principali tipi di modelli.
- Modelli di clustering: che raggruppano gli utenti in base a diverse caratteristiche in comune tra loro, come ad esempio bisogni, desideri e abitudini di acquisto, facilitando una segmentazione efficace.
- Modelli di propensione: valutano la probabilità che un cliente compia determinate azioni, come la visualizzazione di un prodotto o la disdetta di un servizio, permettendo di prevedere possibili difficoltà nel percorso di acquisto e l’abbandono della vendita.
- Modelli di raccomandazione: che analizzano i dati storici degli acquisti per prevedere future opportunità di vendita e suggerire prodotti, servizi o offerte pertinenti.
Integrando questi modelli, è possibile ottenere una comprensione dei clienti a 360 gradi, ma anche scoprire opportunità fino ad ora nascoste ai tuoi occhi.
Marketing Predittivo e multicanalità
Adoperando grandi set di dati per prevedere le necessità e i desideri degli utenti, il predictive marketing può essere impiegato in modo efficace su diversi canali digitali per una strategia di marketing onnicomprensiva.
Ecco alcune delle sue applicazioni pratiche:
- E-Mail Marketing: prevedere l’invio di email personalizzate in momenti strategici, per esempio mandando le offerte di viaggio prima del periodo tipico di prenotazione di un cliente, può catturare il suo interesse nel momento in cui è più propenso all’azione;
- SMS Marketing: si possono sfruttare, ad esempio, le informazioni sui rinnovi degli abbonamenti dei competitor per inviare messaggi mirati proprio quando il cliente sta considerando di cambiare fornitore;
- Notifiche push: utilizzare i dati geolocalizzati permette di inviare notifiche pertinenti quando un cliente si trova vicino a un punto vendita, aumentando le probabilità che visiti il tuo negozio;
- SEO: permette di anticipare le tendenze di ricerca per adattare la strategia SEO ai cambiamenti futuri nei volumi di ricerca, rimanendo un passo avanti rispetto alla concorrenza. Si tratta di un fattore da tenere in considerazione soprattutto quando parliamo di e-commerce e SEO;
- Content Marketing: le indagini predittive consentono di anticipare e sfruttare i trend emergenti per creare contenuti che attirino traffico su temi ancora in tendenza.
Nella pratica, è fondamentale poi unire le indagine predittive all’uso di tecnologie come il Machine Learning, il Deep Learning e le piattaforme integrate di CRM e Marketing Automation.
Esempi di Marketing Predittivo
Dunque, come strutturare una strategia fondata sul marketing predittivo? Vediamo insieme alcuni esempi che possono fornirti degli spunti utili per la crescita del tuo business.
Prodotti e servizi suggeriti
Ti sarà capitato sicuramente di notare annunci online su prodotti o servizi che avevi cercato poco prima. Ecco, in questo caso sei stato testimone dell’uso del marketing predittivo da parte degli e-commerce. Si tratta di sistemi che raccolgono dati sui tuoi interessi basandosi su acquisti e visualizzazioni precedenti per prevedere cosa potresti voler comprare in futuro e mostrarti annunci personalizzati. Ciò consente di personalizzare le offerte per ogni cliente, ottimizzando l’efficacia delle campagne pubblicitarie.
Punteggio e valore dei clienti
Il marketing predittivo mira anche a valutare e segmentare i contatti per concentrarsi solo su quelli più promettenti, utilizzando strumenti come il predictive lead scoring. Tramite questo metodo è possibile assegnare un punteggio a ciascun contatto, basandosi sul suo potenziale interesse e valore per la tua azienda. Questa strategia ti consente di prioritizzare gli sforzi e ottimizzare le risorse in un mercato sempre più competitivo: ignorare i lead meno qualificati ti permette, infatti, di risparmiare tempo e denaro per destinarli ai clienti più fedeli.
Prevenire l’abbandono dei clienti
Alcune aziende, invece di concentrarsi esclusivamente sull’acquisizione di nuovi contatti, preferiscono dedicarsi alla fidelizzazione dei clienti e al loro re-engagement utilizzando analisi predittive e prevedendo promozioni e offerte speciali. Tali azioni portano a una diminuzione del tasso di abbandono dei clienti e a un aumento dello scontrino medio in maniera significativa.
Predictive SEO: un territorio inesplorato
L’importanza di posizionarsi tra i primi risultati delle SERP è cruciale per il successo della tua strategia di digital marketing, perché ha l’obiettivo di generare traffico organico interessato ai tuoi prodotti. Affidarsi a servizi SEO per gli e-commerce può essere un modo efficace di ottimizzare le pagine web del tuo sito e migliorare il loro posizionamento. In questo frangente, la predictive SEO utilizza l’analisi del traffico e del ranking per monitorare e migliorare la visibilità delle pagine web. Attualmente esistono strumenti avanzati per prevedere e segnalare eventuali cali nelle posizioni dei contenuti sulla SERP, permettendo così aggiornamenti tempestivi che migliorano la loro efficacia SEO.
In conclusione, il marketing predittivo si rivela un alleato strategico essenziale per tutte quelle aziende che aspirano a rimanere competitive nell’era digitale. Utilizzando dati e tecnologie all’avanguardia per anticipare i bisogni dei clienti e ottimizzare le strategie di engagement, le imprese possono costruire relazioni più solide e durature con i consumatori.
