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Dati, KPI e obiettivi nel marketing digitale

Qual è la metodologia corretta per prendere decisioni nel marketing digitale?

Tutti noi prendiamo decisioni basate su dati, sia che lo facciamo in modo conscio che senza pensarci. Siamo “codificati” per assicurarci di imparare dai nostri errori, il che ci porta a prendere decisioni migliori in futuro. L’esperienza è la prima e più naturale fonte di dati.

I dati storici ora non sono sufficienti

Ho acquistato recentemente un appartamento che ha comportato molte analisi dei dati (essendo un acquisto significativo avevo bisogno di assicurarmi che stavo prendendo la decisione giusta). Poi ho dovuto comprare mobili, e da allora sto puntando a cercare i migliori prezzi per oggetti di buona qualità. Mi sono ritrovato quindi a navigare online per ore, a leggere recensioni, a fare comparabili di prezzo, a ricercare qualità. Tutto questo è ciò che fanno decisori di marketing quando ci interpellano.

Sia che stiamo lanciando una nuova attività o un nuovo prodotto, sia che stiamo facendo un restyling di un sito web o che acquistiamo qualcosa online, facciamo delle scelte guidate dai dati. Consumatori, operatori di marketing, imprenditori, creativi, architetti, avvocati – tutti lavorano con dei dati per massimizzare le loro possibilità di ottenere un risultato soddisfacente. Ad esempio, i consumatori effettuano le proprie ricerche prima dell’acquisto, nello stesso modo in cui l’ho fatto io (controllando le recensioni, esaminando il prodotto e cercando promozioni e risparmi), mentre le persone che lanciano una nuova attività indagheranno sul mercato, eseguiranno analisi del prodotto, test, indagini, esperimenti … e così via.

Decisioni guidate dai dati nel campo del marketing digitale

Qui in Digital Stuff il processo con i nostri clienti non è diverso. Abbiamo bisogno di dati per garantire che le nostre proposte siano sagge e concentrate su ciò che conta di più. Quindi, anche se potremmo avere sentimenti istintivi basati su test precedenti con altri clienti, alleghiamo sempre i numeri ai nostri consigli (traffico, opportunità, perché crediamo che possa aiutare …) e li supportiamo con alcuni dati utente aggiuntivi.

In Digital Stuff, consigliamo sempre di iniziare con un audit di ottimizzazione (fondamentalmente una raccolta di indagini sui dati) al fine di fornire raccomandazioni prioritarie (traffico / impatto / sforzo) e attuabili, sia che si tratti di un’implementazione diretta o di un test.

Esaminiamo i dati storici da piattaforme di analisi, registri di chat dal vivo, campagne email e qualsiasi altro contenuto che sembri essere adeguato ed efficiente. Quindi eseguiamo alcune nuove raccolte e analisi dei dati, tra cui l’analisi delle canalizzazioni, le prestazioni del prodotto, il comportamento degli utenti, i profili degli utenti, le lunghezze e le finalità del viaggio degli utenti, l’analisi della concorrenza, eye tracking ecc.

Tutte queste indagini porteranno a problemi, frizioni ed opportunità che incidono maggiormente sul percorso del cliente: da queste creiamo poi le soluzioni, sia che si tratti di implementazione diretta sia che si tratti di sperimentazione.

Ecco alcune regole per formulare delle ipotesi:

1. Essere focalizzati sui KPI

Comprendere gli indicatori delle prestazioni chiave e suddividerli in modo che da essere trasformati in obiettivi che puoi effettivamente siano in grado di influenzare. Si possono massimizzare le entrate migliorando le vendite, il valore dell’ordine medio valore ed il tasso di conversione.
Un esempio di come si può migliorare il valore medio degli ordini potrebbe essere la creazione di un’offerta combinata.

Se le tue azioni non derivano dal KPI a cui stai lavorando, molto probabilmente l’impatto non sarà quello che ti aspettavi.

2. Basarsi sui dati

Se si allegano dei numero vicino a ciò che si consiglia, ci si concentra sempre sulla migliore opportunità. Quindi è importante capire i volumi che si stanno prendendo di mira, l’impatto che ci si aspetta, di conseguenza il “dove agire” diventerà molto evidente.

Si possono avere mille buone idee su come migliorare un KPI, ma solo i dati possono aiutare a capire su cosa è opportuno concentrare gli sforzi.

3. Problem-solving

Ultimo ma non meno importante, occorre assicurarsi che il lavoro sia orientato al problema o alle opportunità. Si può decidere questo tramite una forte analisi dei dati. Indagare ed identificare problemi e frizioni legate alla User Experience che possono danneggiare l’esperienza (e quindi i KPI) è un esercizio indispensabile per verificare che tipo di lavoro sia prioritario eseguire.

In altre parole occorre avere un approccio di questo tipo:
Si vuole implementare la soluzione X, in modo che funzioni per risolvere il problema Y in quanto è stato rilevato dai dati K.

In questo articolo vi abbiamo brevemente spiegato perché e come avere un approccio basato sui dati quando si tratta di prendere decisioni di marketing digitale.

Se avete bisogno di prendere decisioni razionali, basate su dati e volte a raggiungere obiettivi realistici contattateci per un preventivo.