Predictive Marketing: migliora le decisioni con l'analisi dei dati
31 Ottobre 2023 Fabio Nicolosi Marketing Strategico

INDICE

Il predictive marketing è una delle tendenze più in crescita negli ultimi anni. Se, da una parte, questo approccio è sempre più presente nelle agenzie di marketing, dall’altra sono sempre di più gli imprenditori che si affidano a queste tecniche per “prevedere” l’andamento di una campagna.

Se hai un’azienda, ti sarà sicuramente capitato, almeno una volta, di fare un investimento sbagliato. Ecco, ora immagina di avere degli strumenti che ti aiutino a prevedere il margine di errore di ogni investimento in marketing, facendoti prendere decisioni più consapevoli e basate su un modello.

Il marketing predittivo si occupa proprio di questo, sfruttando i dati relativi al comportamento del pubblico, allo storico dei consumatori, alla cronologia degli acquisti, alle analisi del sito web e ad altre aree per prevedere gli esiti di un’azione di marketing.

Cos’è il Predictive Marketing?

Il predictive marketing o marketing predittivo è un approccio che mette al centro l’analisi predittiva aziendale per comprendere in anticipo le tendenze e le azioni da parte dei clienti. 

L’obiettivo principale del marketing predittivo è utilizzare dati di storico e attuali per creare dei modelli che possano prevedere tendenze, comportamenti e risultati futuri. Questa forma di analisi predittiva nel marketing permette alla tua azienda di “giocare d’anticipo” e offrire ai tuoi clienti soluzioni efficaci ai loro problemi, prima ancora che ne manifestino il bisogno.

Se il marketing di previsione può sembrarti quasi “futuristico”, in realtà l’utilizzo di un modello di dati per stimare un risultato è tutt’altro che una novità. Le prime analisi predittive, infatti, risalgono agli anni ’30: pensa, ad esempio, ai modelli che i matematici hanno realizzato per anticipare i  risultati di diversi scenari, come le condizioni di salute generale o, più semplicemente, il meteo. 

Ora, la tendenza a predire le tendenze di mercato e anticiparle è ovunque. Ad esempio, gli algoritmi dei siti di e-commerce raccolgono dati sui tuoi interessi per i prodotti in base a ciò che hai visualizzato o acquistato da loro. 

predictive marketing

Questo approccio, come vedi, è molto differente dal marketing tradizionale a cui siamo abituati. 

La contrapposizione Predictive Marketing vs Traditional Marketing si basa su una differenza sostanziale: il marketing tradizionale si fonda sull’analisi dei dati passati, mentre il predictive marketing si concentra sulla previsione delle future tendenze e sullo sviluppo di strategie seguendo specifici modelli.

L’analisi dei dati nel marketing al servizio delle previsioni

Con l’avvento dei big data, le aziende hanno accesso a una vera e propria “miniera d’oro” di informazioni che possono essere utilizzate per guidare le decisioni di marketing. L’enorme mole di dati generata dagli utenti è esattamente il “motore” che alimenta l’analisi dati predittiva.

La predictive analytics si basa sull’utilizzo di dati storici e attuali per creare dei modelli che possono prevedere comportamenti e tendenze future.

Questo tipo di analisi dati marketing, però, va oltre la semplice raccolta e interpretazione dei dati; queste informazioni verranno poi utilizzate per fare previsioni sulle future azioni dei clienti.

Qui entra in gioco il concetto di analisi predittiva e prescrittiva, che può offrirti delle indicazioni pratiche su come agire in base a queste previsioni. Facciamo un esempio concreto: se un’analisi predittiva suggerisce che una determinata campagna di advertising potrebbe non avere successo, l’analisi prescrittiva può darti delle soluzioni per ottimizzare quella campagna e per aumentare le chance di conversione.

Data-driven marketing: un approccio fondamentale

Se stai pianificando un investimento in marketing per la tua impresa, saprai perfettamente che uno dei più grossi “limiti” è doversi basare, in alcuni casi, su suggestioni o supposizioni (o, peggio ancora, speranze). 

A ribaltare questa visione c’è l’approccio data-driven al marketing, che permette alle aziende di ottimizzare le informazioni che possiedono sui loro clienti e di utilizzarle per sviluppare la loro strategia di marketing. 

Il marketing basato sui dati si concentra sulla raccolta e sull’utilizzo di informazioni per guidare le decisioni di marketing, studiando:

Quello che i consumatori acquistano

Il modo in cui reagiscono alle pubblicità

Come si comportano online

Sulla base di questi dati, potrai prevedere le future esigenze, desideri e comportamenti dei clienti, costruendoci una strategia di marketing.

Algoritmi e modelli predittivi 

L’analisi predittiva utilizza dati storici e algoritmi per prevedere eventi futuri. 

Nel contesto del marketing, puoi sfruttare questa analisi per anticipare le mosse dei consumatori e per ottimizzare le strategie di vendita. Al centro di questa strategia, c’è un modello predittivo, ovvero un algoritmo che, alimentato con dati storici, è in grado di fare previsioni su dati futuri. 

Per farti un esempio concreto, un’azienda potrebbe utilizzare un modello predittivo per analizzare le abitudini di acquisto dei clienti negli ultimi anni e prevedere quali prodotti saranno i più richiesti nell’anno successivo. 

Se questo ti sembra assurdo o troppo futuristico, sappi che ci sono già aziende che utilizzano questo sistema da anni e…lo lanciano sul mercato, brevettandolo. Amazon ha integrato una nuova tecnologia predittiva che ti permette di ordinare i prodotti che desideri, prima ancora che sia tu a farlo. In pratica, l’IA di Amazon è così “allenata” che sa meglio di te ciò di cui hai bisogno. 

Gli algoritmi di previsione nel marketing come quelli utilizzati da Amazon sono strumenti avanzati che utilizzano tecniche di machine learning e intelligenza artificiale per analizzare grandi quantità di dati, per creare degli schemi. Vedremo come nel prossimo paragrafo.

Integrazione con altre tecnologie: AI e machine learning

Il machine learning nel marketing è una delle principali tecnologie alla base dell’AI e Predictive Marketing

Questa tecnica di intelligenza artificiale nel marketing si basa sull’addestramento di algoritmi, per guidarli nel riconoscimento di schemi e tendenze nei dati. 

Grazie all’utilizzo di tecniche di analisi predittiva, il machine learning è in grado di prevedere, ad esempio, quali contenuti potrebbero attirare di più l’attenzione dei tuoi clienti o cosa potrebbero desiderare di inserire nel carrello, se stanno navigando sul tuo ecommerce. 

L’AI predictive marketing nasce per combinare l’efficacia dell’intelligenza artificiale applicata al marketing con le potenzialità del digital marketing, per migliorare le prestazioni delle tue campagne. Concretamente, l’analisi predittiva machine learning ti permette di scoprire le esigenze dei clienti e offrire loro una soluzione su misura. 

Il “caso” emblematico è quello di AirBnb, che è cresciuta del 43.000% in cinque anni grazie all’integrazione di analisi predittiva e big data. La chiave di questo successo è stato “umanizzare” i dati e mixare l’IA con l’intelligenza del team Science, per tradurre la voce del cliente, le sue opinioni, ciò che gli piace e che non gli piace, in un modello in grado di guidare le decisioni aziendali.

Modelli e algoritmi al servizio delle previsioni

Con l’evoluzione tecnologica, oggi puoi avere a disposizione della tua azienda strumenti accuratissimi per fare previsioni di vendita basate sui dati e non solo.

Questi strumenti possono darti una chiave di lettura per le tue strategie digitali, combinando l’analisi dei dati con tecniche avanzate di intelligenza artificiale.

Modelli predittivi nel marketing: come funzionano?

I modelli predittivi nel marketing ti aiuteranno ad anticipare le tendenze e comportamenti dei consumatori. Ma come funzionano esattamente? 

Il sistema è molto semplice: ogni modello predittivo funziona grazie ad un algoritmo che analizza i dati storici e attuali per prevedere eventi futuri. Questi dati possono includere qualunque cosa, dalle abitudini di acquisto dei clienti alle loro interazioni con i canali di marketing digitali. 

Una volta raccolti e analizzati questi dati, l’algoritmo cerca schemi e tendenze che possono indicare come i clienti si comporteranno in futuro. 

Come nel caso di AirBnb, però, la vera skill che ogni imprenditore dovrebbe sviluppare è imparare a “leggere” questi dati e a capire cosa ci stanno veramente suggerendo. Questo perché, dietro ai numeri, ci sono delle persone con desideri, ambizioni, paure, che devi imparare ad interpretare.

Non è importante solo avere una previsione, ma capire cosa significa quella previsione per l’azienda e come può essere utilizzata per guidare le decisioni di marketing.

Ad esempio, se un modello predittivo ti suggerisce che c’è un’alta probabilità che un segmento di clienti sia interessato a un nuovo prodotto, il tuo team di marketing può decidere di intercettare quel gruppo con campagne pubblicitarie specifiche.

Algoritmi di previsione per il marketing 

Gli algoritmi di previsione sono il motore che alimenta i modelli predittivi. Questi algoritmi sono in grado di analizzare grandi quantità di dati e identificare schemi e tendenze. 

Il compito di un algoritmo potrebbe essere, ad esempio, quello di analizzare i dati delle vendite degli ultimi cinque anni per prevedere le vendite dell’anno a venire. 

Strategie di marketing basate sui dati: dalla teoria alla pratica

Le strategie di marketing digitale, oggi, sono diventate sempre più sofisticate con il predictive marketing. Ora abbiamo parlato di come funzionano questi approcci in teoria, ma passiamo alla pratica per capire come puoi integrarli concretamente nella tua azienda.

Segmentazione avanzata dei clienti: puntare sul target giusto

Uno degli utilizzi più comuni dell’analisi predittiva riguarda la profilazione avanzata dei clienti.

Come funziona? Te lo spieghiamo con un esempio. Supponiamo che un e-commerce di prodotti sportivi abbia raccolto dati sulle abitudini di acquisto dei suoi clienti negli ultimi anni. Utilizzando un modello predittivo, l’azienda potrà identificare segmenti specifici di clienti che sono più propensi ad acquistare certi tipi di prodotti. 

Ad esempio il modello potrebbe rivelare che:

I clienti che hanno acquistato scarpe da corsa negli ultimi sei mesi sono anche propensi ad essere interessati a integratori alimentari

Chi acquista integratori alimentari lo fa, di solito, scegliendo delle “combo”, ordinando più prodotti nello stesso momento

In base a questa previsione, l’azienda potrebbe inviare a questo segmento di clienti delle offerte personalizzate o sconti sugli integratori, per incentivarli ad acquistare ancora.

Ottimizzazione delle campagne pubblicitarie

Le metodologie di analisi predittiva sono utilissime per ottimizzare le performance delle campagne. Anche in questo caso, te lo spieghiamo con un esempio.

Supponiamo che tu abbia un’azienda che vende auricolari e che tu stia pensando di lanciare un nuovo set di cuffie sul mercato. Utilizzando modelli predittivi basati sui dati delle campagne pubblicitarie precedenti e sulle reazioni che hanno avuto i consumatori, potrai prevedere quali canali pubblicitari saranno i più efficaci per raggiungere il tuo pubblico, dai social media ai media tradizionali.

Non solo: il modello predittivo potrebbe suggerirti il momento migliore della giornata o della settimana per pubblicizzare il prodotto, rendendo ancora più efficace la tua campagna.

Customer experience predittiva: personalizzazione al massimo livello

La customer experience predittiva permette alle aziende di anticipare dubbi e problemi dei clienti offrendo loro risposte e soluzioni personalizzate.  

Migliorare la customer experience attraverso previsioni significa, ad esempio:

  • Suggerire ad un cliente che ha attivato la live chat di supporto qual è il prodotto più adatto alle sue esigenze, in base al suo storico interazioni;
  • Inviare delle offerte specifiche in base al comportamento d’acquisto. Ad esempio, se un cliente effettua un acquisto ogni mese, ma ha saltato alcune visite, potresti “riattivarlo” con uno sconto personalizzato;
  • Personalizzare l’esperienza di contatto. Gli agenti customer care, grazie ai modelli predittivi, possono conoscere in anticipo i problemi più comuni dei clienti e velocizzare i tempi di risposta.

Rischi del Predictive Marketing: sfide e soluzioni

Il predictive marketing può offrirti sicuramente molte possibilità di crescita, ma porta con sé anche alcuni rischi da non sottovalutare.

1

Dati non accurati

Se le previsioni si basano sui tuoi dati, ne consegue che la qualità delle previsioni dipende dalla qualità dei dati in ingresso. Se i dati sono imprecisi o obsoleti, le previsioni a tua disposizione saranno poco affidabili

2

Complessità nel calcolo del ROI

Misurare l’efficacia e il ROI del predictive marketing può essere complicato, perché le previsioni, per loro natura, sono basate su probabilità e non su certezze assolute

3

Sicurezza dei dati nel predictive marketing

Le attività di raccolta e dell’analisi dei dati aumentano il rischio di violazioni della sicurezza e di perdita di dati sensibili. Ecco perché dovrai investire in protocolli di sicurezza e utilizzare solamente piattaforme affidabili

Tendenze future del Predictive Marketing: cosa ci aspetta domani?

L’analisi dei dati nel marketing ha aperto inevitabilmente a nuovi scenari e a tendenze emergenti che guideranno le innovazioni dei prossimi anni. Sicuramente, possiamo aspettarci un’evoluzione del predictive analytics, che vedrà una maggiore integrazione con altre forme di analisi, come l’analisi prescrittiva, che non solo prevede il comportamento futuro ma suggerisce anche azioni specifiche per ottimizzare i risultati.

La crescita di sistemi di analisi dei dati ha reso i consumatori (ma anche Governi e Istituzioni) molto più sensibili sui temi della sicurezza informatica e della privacy. Ecco perché una delle tendenze future (e presenti) riguarda la sicurezza e la garanzia che i dati dei clienti vengano utilizzati in modo sicuro e conforme alle normative.

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Fabio Nicolosi Romi

AUTORE

Fabio Nicolosi

CMO e SEO Specialist

Responsabile Marketing e SEO Senior di ROMI. Gestisco il Team di Specialist e sviluppo Analisi e Strategie di Marketing per raggiungere gli obiettivi di business prefissati.

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