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7 SOLUZIONI<br />
PER 7<br />
PROBLEMI<br />
DI MARKETING<br />
La Data Visualization<br />
alla base<br />
del data-driven<br />
<strong>marketing</strong>
7 SOLUZIONI<br />
PER 7<br />
PROBLEMI<br />
DI MARKETING<br />
La Data Visualization alla base<br />
del data-driven <strong>marketing</strong>
INDICE<br />
01.<br />
Gli obiettivi del Marketing Manager <strong>di</strong> ieri<br />
e <strong>di</strong> oggi: cambiamenti e prospettive<br />
05<br />
02.<br />
La Data Visualization <strong>per</strong> risolvere le 7 sfide<br />
del <strong>marketing</strong><br />
11<br />
03.<br />
Visual Analytics: prendere decisioni<br />
data-driven in real time<br />
42<br />
SAS Visual Analytics — 7 <strong>soluzioni</strong> <strong>per</strong> 7 <strong>problemi</strong> <strong>di</strong> <strong>marketing</strong><br />
4
Gli obiettivi del Marketing<br />
Manager <strong>di</strong> ieri e <strong>di</strong> oggi:<br />
cambiamenti<br />
e prospettive
La continua nascita <strong>di</strong> nuove tecnologie,<br />
l’ascesa del mobile, l’Internet of Things, il<br />
cloud e i big data hanno mo<strong>di</strong>ficato i requisiti<br />
che i CMO (Chief Marketing Officer) e i Project Manager<br />
sono chiamati a sod<strong>di</strong>sfare.<br />
Viviamo in un’era caratterizzata dalla velocità e da<br />
una forte esigenza <strong>di</strong> sintesi, unita a una profon<strong>di</strong>tà <strong>di</strong><br />
conoscenza e competenza su temi specifici.<br />
Il CMO in passato era<br />
focalizzato principalmente su:<br />
Il CMO oggi si focalizza su:<br />
Il volume delle ven<strong>di</strong>te<br />
la costante<br />
misurazione<br />
delle <strong>per</strong>formance<br />
le 4 P del <strong>marketing</strong><br />
(product, promotion,<br />
price, placement)<br />
la realizzazione<br />
<strong>di</strong> un valore aziendale<br />
con<strong>di</strong>viso con il cliente<br />
la comunicazione<br />
mono<strong>di</strong>rezionale<br />
la customer ex<strong>per</strong>ience<br />
SAS Visual Analytics — 7 <strong>soluzioni</strong> <strong>per</strong> 7 <strong>problemi</strong> <strong>di</strong> <strong>marketing</strong><br />
6
Il CMO, oggi, deve poter accedere a una moltitu<strong>di</strong>ne<br />
<strong>di</strong> informazioni e dati generati dalla sempre maggiore<br />
preponderanza <strong>di</strong> internet nella vita aziendale:<br />
l’accesso a tale mole <strong>di</strong> dati deve avvenire con facilità e<br />
rapi<strong>di</strong>tà. Diventa altrimenti impossibile comprendere e<br />
interpretare velocemente (sempre più spesso in tempo<br />
reale) i dati a <strong>di</strong>sposizione <strong>per</strong> poter <strong>di</strong>alogare con gli<br />
stakeholder <strong>di</strong> riferimento.<br />
Le nuove regole del gioco<br />
“There is nothing so terrible as activity<br />
without insight”<br />
Questa citazione non proviene da un guru del <strong>marketing</strong><br />
moderno, ma da Johann Wolfgang Von Goethe.<br />
Se valeva ieri, le sfide imposte dal web rendono questo<br />
pensiero attualissimo e ancora più in<strong>di</strong>spensabile.<br />
Le teorie <strong>di</strong> <strong>marketing</strong> che molti manager hanno<br />
appreso nelle business school rappresentano solo<br />
il minimo <strong>di</strong>zionario delle competenze necessarie<br />
<strong>per</strong> eccellere nell’era <strong>di</strong>gitale. Per sopravvivere alla<br />
competizione serrata e far pros<strong>per</strong>are il business, oggi<br />
serve un’intuizione, un passo in più, che può celarsi<br />
nell’interpretazione dell’interconnessa realtà circostante.<br />
Non si può “navigare a vista” in uno scenario così ricco<br />
<strong>di</strong> informazioni da interpretare. Occorre conoscere ogni<br />
singolo cliente, nella sua interezza e peculiarità. La<br />
1 — Gli obiettivi del Marketing Manager <strong>di</strong> ieri e <strong>di</strong> oggi: cambiamenti e prospettive<br />
7
tecnologia è pronta a raccogliere queste sfide: analisi del<br />
comportamento sui Social Me<strong>di</strong>a, web-tracking e <strong>di</strong>gital<br />
analysis sono solo alcune delle attività che aiutano le<br />
aziende ad acquisire e gestire enormi quantità <strong>di</strong> dati <strong>per</strong><br />
definire al meglio clienti, prodotti, concorrenza e mercati.<br />
L’esplorazione e la visualizzazione dei dati, anche sul<br />
singolo cliente e nel rispetto della privacy, funziona non<br />
solo <strong>per</strong> le campagne pianificate dall’azienda, ma ancora<br />
<strong>di</strong> più nella relazione real time che si instaura sui canali<br />
social e <strong>di</strong>gital.<br />
Questo cambiamento riscrive le regole del gioco e<br />
richiede una visione unica dell’es<strong>per</strong>ienza del cliente<br />
(customer ex<strong>per</strong>ience), dei processi o<strong>per</strong>ativi e dei<br />
modelli <strong>di</strong> business.<br />
È chiaro che questo scenario lascia alle spalle del CMO<br />
le ‘vecchie’ certezze del <strong>marketing</strong>, quelle degli store<br />
fisici, dei carrelli e delle offerte speciali. I CMO si trovano<br />
ad affrontare le nuove sfide dei clienti multicanale,<br />
dell’online retailing, dell’i<strong>per</strong>competizione, dei margini<br />
sempre più ridotti e dei clienti sempre meno “fedeli”.<br />
Sarebbe <strong>per</strong>ò un errore abbandonare anzitempo leve <strong>di</strong><br />
<strong>marketing</strong>, come l’in-store, ancora oggi fondamentali.<br />
La <strong>per</strong>cezione e la sensazione degli es<strong>per</strong>ti è che il<br />
<strong>di</strong>gitale abbia contribuito a generare un nuovo filtro (layer<br />
leggero) che si pone al <strong>di</strong> sopra <strong>di</strong> queste leve, che porta<br />
alla sfida dell’omni-canalità e del <strong>marketing</strong> olistico (era<br />
il 2011 quando Brian Solis parlava <strong>di</strong> holistic business<br />
strategy).<br />
Dalle ven<strong>di</strong>te face-to-face, alla lead generation, fino<br />
al mobile <strong>marketing</strong>, è chiaro a tutti che oggi non si<br />
può fare <strong>marketing</strong> e non si può creare alcun brand<br />
SAS Visual Analytics — 7 <strong>soluzioni</strong> <strong>per</strong> 7 <strong>problemi</strong> <strong>di</strong> <strong>marketing</strong><br />
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<strong>di</strong> successo senza il contributo attivo e prezioso del<br />
consumatore.<br />
Emerge, poi, il ruolo degli utenti-clienti nel processo<br />
decisionale d’acquisto: in questo inizio 2015 <strong>di</strong>verse<br />
ricerche e stu<strong>di</strong> <strong>di</strong> settore (ripresi anche da Idealo e<br />
TechEconomy) sottolineano come gli utenti si fi<strong>di</strong>no dei<br />
“trust signals” <strong>di</strong> altri clienti che hanno già provato un<br />
prodotto o servizio. La fiducia non si può più ignorare.<br />
Nulla <strong>di</strong> nuovo, <strong>per</strong> la verità: è un concetto presente<br />
nei principali manuali <strong>di</strong> <strong>marketing</strong>, ma troppo spesso<br />
<strong>di</strong>menticato. Oggi gli utenti non sono solo dei gran<strong>di</strong><br />
custo<strong>di</strong> del passaparola, e quin<strong>di</strong> del valore. Sono anche<br />
dei veri e propri creatori del contenuto, un contenuto che<br />
influenza pesantemente le strategie <strong>di</strong> <strong>marketing</strong> e <strong>di</strong><br />
comunicazione: si pensi ad un noto brand produttore <strong>di</strong><br />
birra che ha proiettato i volti degli utenti che interagivano<br />
su Facebook <strong>di</strong>rettamente su un grande billboard a<br />
Times Square.<br />
BRAND<br />
Trasformare i clienti in ambasciatori del brand nelle loro<br />
community <strong>di</strong> riferimento è una sfida che le aziende non<br />
possono non affrontare. Ma occorre sa<strong>per</strong> leggere nei<br />
1 — Gli obiettivi del Marketing Manager <strong>di</strong> ieri e <strong>di</strong> oggi: cambiamenti e prospettive<br />
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dati, spesso troppi e sparsi in canali <strong>di</strong>versi.<br />
Il vero valore risiede nella capacità <strong>di</strong> integrare le<br />
informazioni presenti nell’ecosistema aziendale con<br />
quello che si trova fuori e transita sulle piattaforme<br />
social. Raccogliere i dati, esplorarli e <strong>per</strong>sonalizzarne la<br />
visualizzazione ai fini <strong>di</strong> business.<br />
Con i Big Data e la nascita <strong>di</strong> strumenti <strong>di</strong> data<br />
management sempre più intuitivi stiamo assistendo a<br />
un processo <strong>di</strong> “democratizzazione” della conoscenza<br />
aziendale: prima l’accesso alle informazioni e ai tool<br />
analitici era appannaggio esclusivo del CIO e del top<br />
management. Oggi tutte le funzioni aziendali sono<br />
coinvolte.<br />
Il CMO oggi deve padroneggiare le informazioni che<br />
derivano dall’analisi dei dati e prendere decisioni <strong>di</strong><br />
business sulla base <strong>di</strong> queste. Con tempistiche fino a ieri<br />
impensabili.<br />
Di seguito ci occu<strong>per</strong>emo <strong>di</strong> mettere in luce le sfide del<br />
nuovo <strong>marketing</strong>, le nuove regole del gioco. E scopriremo<br />
come la Data Visualization possa rivelarsi un supporto<br />
<strong>per</strong> affrontarle.<br />
Prenderemo in esame <strong>di</strong>versi esempi concreti: dalla<br />
necessità <strong>di</strong> monitorare i KPI (in<strong>di</strong>catori chiave <strong>di</strong><br />
<strong>per</strong>formance) tra<strong>di</strong>zionali come le ven<strong>di</strong>te, il margine sui<br />
nuovi prodotti, la capacità <strong>di</strong> spesa dei propri clienti, alla<br />
misurazione <strong>di</strong> KPI più recenti come le <strong>per</strong>formance delle<br />
campagne online, il social Return On Investment o la<br />
sentiment analysis dei brand/prodotti.<br />
SAS Visual Analytics — 7 <strong>soluzioni</strong> <strong>per</strong> 7 <strong>problemi</strong> <strong>di</strong> <strong>marketing</strong><br />
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La Data Visualization<br />
<strong>per</strong> risolvere le 7 sfide del<br />
<strong>marketing</strong>
Aumentare la <strong>di</strong>gital<br />
1Lead Generation
La lead generation è un obiettivo <strong>di</strong><br />
<strong>marketing</strong> <strong>per</strong>seguito <strong>per</strong> generare liste<br />
<strong>di</strong> possibili clienti realmente interessati<br />
(clienti in target) ai prodotti o servizi offerti dall’azienda.<br />
Tipicamente il target selezionato a monte ha una forte<br />
propensione all’acquisto. La profilazione è quin<strong>di</strong> una<br />
necessità imprescin<strong>di</strong>bile.<br />
Negli anni i CMO hanno spesso utilizzato tecniche <strong>di</strong><br />
<strong>di</strong>rect <strong>marketing</strong> (es. tele<strong>marketing</strong>, campagne mailing).<br />
Oggi un ruolo preponderante è giocato dalla rete, e<br />
in generale dai contesti <strong>di</strong>gitali, che <strong>per</strong>mettono <strong>di</strong><br />
esplorare nuove tecniche <strong>di</strong> <strong>marketing</strong>, non solo <strong>di</strong>retto.<br />
In particolare su web l’aumento <strong>di</strong> interesse da parte dei<br />
clienti <strong>di</strong>pende da:<br />
• traffico generato su una piattaforma <strong>di</strong>gitale (es. sito<br />
web, app)<br />
• usabilità della piattaforma stessa, che si traduce<br />
sostanzialmente in un’es<strong>per</strong>ienza <strong>di</strong> navigazione facile,<br />
sexy e intuitiva, grazie alla quale l’utente può sod<strong>di</strong>sfare<br />
agevolmente il suo bisogno<br />
• buona organizzazione delle informazioni (architettura).<br />
Se la ricerca <strong>di</strong> un prodotto richiede molto tempo, infatti,<br />
2 — La Data Visualization <strong>per</strong> risolvere le 7 sfide del <strong>marketing</strong><br />
13
l’utente si scoraggia e la lunga e faticosa es<strong>per</strong>ienza<br />
<strong>di</strong> navigazione influenzerà negativamente le sue scelte<br />
future.<br />
L’analisi del dato si rivela fondamentale<br />
a tale scopo, in particolare l’analisi del<br />
<strong>per</strong>corso dell’utente fatto sul sito web.<br />
SAS Visual Analytics <strong>per</strong>mette <strong>di</strong> visualizzare la <strong>di</strong>gital<br />
Customer Journey dei visitatori e in<strong>di</strong>viduare i no<strong>di</strong> critici<br />
su cui intervenire. In figura 1, ad esempio, le barrette<br />
rosse evidenziano 3 abbandoni alla prima interazione su<br />
un sito web <strong>di</strong> e-commerce.<br />
La soluzione <strong>per</strong>mette <strong>di</strong> visualizzare il numero <strong>di</strong> click<br />
realizzati dal visitatore, dal momento in cui entra nel sito,<br />
al momento in cui effettua l’acquisto. Lo scopo è stabilire<br />
i motivi che hanno contributo all’aumento del numero<br />
<strong>di</strong> click e definire così le aree <strong>di</strong> intervento necessarie<br />
a stimolare l’utente all’acquisto con il minor numero <strong>di</strong><br />
passaggi. Meno passaggi rivelano una migliore web<br />
usability e un’ottima architettura del sito internet.<br />
(figura 1: Customer Journey) Lo screenshot evidenzia il <strong>per</strong>corso <strong>di</strong> 13 <strong>di</strong>verse tipologie <strong>di</strong> visitatori e<br />
l’esito dell’acquisto: dall’immagine è evidente che solo 2 <strong>di</strong> questi hanno ultimato lo shopping online.<br />
La schermata in<strong>di</strong>ca inoltre le pagine più frequentate dagli utenti (ricerche in-site e visualizzazione<br />
dei prodotti).<br />
SAS Visual Analytics — 7 <strong>soluzioni</strong> <strong>per</strong> 7 <strong>problemi</strong> <strong>di</strong> <strong>marketing</strong><br />
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Oltre alla visualizzazione del volume <strong>di</strong> traffico, la<br />
soluzione <strong>per</strong>mette <strong>di</strong> in<strong>di</strong>viduare le pagine <strong>di</strong> uscita<br />
dei singoli utenti, seguendone i singoli <strong>per</strong>corsi (come<br />
mostra il SanKey Diagram della figura 2).<br />
In ottica <strong>di</strong> ottimizzazione delle campagne <strong>di</strong> <strong>marketing</strong>,<br />
è possibile quin<strong>di</strong> in<strong>di</strong>viduare i <strong>per</strong>corsi più frequenti<br />
degli utenti e le pagine d’atterraggio del sito più visitate,<br />
così da attivare eventuali azioni correttive e capire in<br />
tempo reale quali sono gli argomenti più appealing.<br />
(figura 2: Sankey Diagram of page) Lo screenshot rappresenta nel dettaglio il <strong>per</strong>corso <strong>di</strong> navigazione<br />
<strong>di</strong> una singola tipologia <strong>di</strong> utente (n.8 <strong>di</strong> 13): dalla pagina <strong>di</strong> ‘welcome’ fino all’invio dell’or<strong>di</strong>ne d’acquisto<br />
(quinta interazione). La figura mostra un ottimo <strong>per</strong>corso, dove l’utente accede all’area e-commerce<br />
in soli tre click.<br />
Qualunque sito web costruito <strong>per</strong> vendere prodotti o<br />
servizi genera dati come quelli appena <strong>di</strong>scussi: il CMO<br />
deve decidere se sfruttare questa ricchezza, conoscendo<br />
meglio il comportamento dei propri clienti <strong>di</strong>gitali e<br />
incrementando le conversioni e <strong>di</strong> conseguenza le<br />
ven<strong>di</strong>te, offrendo la migliore es<strong>per</strong>ienza.<br />
2 — La Data Visualization <strong>per</strong> risolvere le 7 sfide del <strong>marketing</strong><br />
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Migliorare la Customer<br />
2Ex<strong>per</strong>ience
Philip Kotler, <strong>di</strong> fatto il maggior es<strong>per</strong>to <strong>di</strong><br />
<strong>marketing</strong> al mondo, ha definito il CMO come:<br />
“la figura aziendale che, assieme alle<br />
altre funzioni, deve delineare la strategia<br />
aziendale. Uno dei suoi compiti principali è<br />
far si che il resto dell’azienda sia focalizzato<br />
sui clienti, non sui prodotti”.<br />
Disporre <strong>di</strong> un servizio clienti sod<strong>di</strong>sfacente è un<br />
elemento chiave <strong>per</strong> assicurare al proprio brand<br />
un’immagine forte, favorevole e unica nella mente del<br />
consumatore.<br />
Migliorare l’efficienza del proprio servizio clienti,<br />
analizzando e monitorando la customer satisfaction nel<br />
tempo, ed anche in tempo reale, risponde all’obiettivo più<br />
ampio <strong>di</strong> tenere sotto controllo i costi in linea con un<br />
approccio organizzativo lean.<br />
2 — La Data Visualization <strong>per</strong> risolvere le 7 sfide del <strong>marketing</strong><br />
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Un esempio concreto: state monitorando i<br />
flussi telefonici?<br />
Un customer service portato avanti da una linea<br />
telefonica interattiva comporta un risparmio nell’impiego<br />
<strong>di</strong> <strong>per</strong>sonale qualificato e un tracciamento dei dati più<br />
rapido e standar<strong>di</strong>zzato.<br />
Questo tipo <strong>di</strong> customer service è molto utilizzato nel<br />
settore educational, in particolare dalle Università: <strong>per</strong> gli<br />
organi universitari è fondamentale indagare i <strong>per</strong>corsi <strong>di</strong><br />
selezione dello studente collegato da rete telefonica allo<br />
sportello servizi e analizzarli in ottica <strong>di</strong> miglioramento.<br />
Il monitoraggio dei flussi telefonici è possibile grazie alla<br />
mappatura dell’interazione con l’utente, che <strong>per</strong>mette<br />
all’analista <strong>di</strong> in<strong>di</strong>viduare il <strong>per</strong>corso <strong>di</strong> trouble ticketing<br />
(ve<strong>di</strong> esempio nella figura 3) e il punto preciso in cui<br />
l’utente:<br />
abbandona la conversazione<br />
sbaglia <strong>per</strong>corso<br />
non trova le informazioni che cerca<br />
Con SAS Visual Analytics è possibile visualizzare il<br />
<strong>per</strong>corso delle chiamate e approfon<strong>di</strong>re l’analisi fino<br />
a ottenere l’es<strong>per</strong>ienza <strong>di</strong> un singolo utente. Oppure,<br />
partendo dall’in<strong>di</strong>viduazione del <strong>per</strong>corso più lungo in<br />
termini <strong>di</strong> risoluzione, dall’inizio dell’interazione fino al<br />
contatto con l’o<strong>per</strong>atore, è possibile mettere in evidenza<br />
con pochi click i passaggi chiave che hanno indotto il<br />
cliente ad abbandonare la telefonata.<br />
SAS Visual Analytics — 7 <strong>soluzioni</strong> <strong>per</strong> 7 <strong>problemi</strong> <strong>di</strong> <strong>marketing</strong><br />
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(figura 3: Percorso <strong>di</strong> Trouble Ticketing) Lo screenshot mostra fino a sette passaggi <strong>per</strong>corribili<br />
dall’utente <strong>per</strong> risolvere una criticità. In particolare, la visualizzazione presenta due tipi <strong>di</strong> <strong>per</strong>corsi<br />
che terminano con la risoluzione del problema. Il path in verde scuro si rivela estremamente efficiente,<br />
mentre l’altro, pur essendo risolutivo, coinvolge un maggior numero <strong>di</strong> interazioni, tra cui anche la<br />
sospensione del servizio (in giallo). L’ etichetta ‘‘in lavorazione” si riferisce all’intervento <strong>di</strong> un o<strong>per</strong>atore,<br />
passaggio che, in ottica <strong>di</strong> ottimizzazione del customer service aziendale, costituisce un punto<br />
<strong>di</strong> intervento segnalabile dal CMO.<br />
Con SAS Visual Analytics il decisore dell’area <strong>marketing</strong><br />
potrà sa<strong>per</strong>e esattamente dove intervenire, capire<br />
l’origine delle problematiche e proporre un <strong>per</strong>corso più<br />
idoneo alle necessità degli utenti.<br />
2 — La Data Visualization <strong>per</strong> risolvere le 7 sfide del <strong>marketing</strong><br />
19
Tutelare la Web<br />
Reputation e il Social<br />
Sentiment del prodotto/<br />
3brand
Essere a conoscenza <strong>di</strong> come un brand o un<br />
prodotto vengono <strong>per</strong>cepiti dagli utenti in<br />
rete è <strong>di</strong>ventata una necessità primaria <strong>per</strong> i<br />
<strong>marketing</strong> manager, i quali non possono più prescindere<br />
dal monitoraggio <strong>di</strong> ciò che viene detto e con<strong>di</strong>viso<br />
online.<br />
In un momento storico in cui gli utenti e i consumatori<br />
(o consumattori) sono sempre più informati e attivi, il<br />
monitoraggio della notorietà <strong>di</strong> marca (brand awareness)<br />
e della <strong>per</strong>cezione rispetto alla stessa (brand sentiment)<br />
è attività non accessoria. Grazie ad essa, sarà infatti<br />
possibile attivare procedure <strong>di</strong> crisis e reputation<br />
management con l’obiettivo <strong>di</strong> intervenire positivamente<br />
sulle metriche descritte.<br />
Con l’avvento della rete, stiamo assistendo ad una<br />
sovraesposizione dei brand al mondo esterno:<br />
l’amplificazione della <strong>per</strong>cezione <strong>di</strong> un brand, <strong>di</strong> un<br />
prodotto, <strong>di</strong> un servizio o <strong>di</strong> un’azienda intera, se<br />
negativa, può condurre a danni d’immagine che rischiano<br />
<strong>di</strong> avere ri<strong>per</strong>cussioni <strong>di</strong> lungo <strong>per</strong>iodo anche sulle<br />
ven<strong>di</strong>te.<br />
Conoscere l’atteggiamento del mercato nei confronti<br />
dei valori che il brand esprime è essenziale <strong>per</strong> capire le<br />
migliori strategie da seguire durante la pianificazione delle<br />
attività <strong>di</strong> <strong>di</strong>gital <strong>marketing</strong>.<br />
2 — La Data Visualization <strong>per</strong> risolvere le 7 sfide del <strong>marketing</strong><br />
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Senza questo tipo <strong>di</strong> analisi, il CMO rischia <strong>di</strong> non<br />
rendersi conto della presenza <strong>di</strong> opinioni negative degli<br />
utenti, correlate spesso a <strong>di</strong>sinformazione sui prodotti o<br />
ad attività <strong>di</strong> pushing commerciale.<br />
La valutazione del sentiment facilita un processo aziendale<br />
chiave, <strong>per</strong>mettendo <strong>di</strong>:<br />
INDIVIDUARE velocemente gli eventuali <strong>problemi</strong><br />
PIANIFICARE azioni correttive e <strong>di</strong> miglioramento<br />
INTERVENIRE rapidamente e reagire, in caso <strong>di</strong> minacce<br />
rilevanti<br />
Un caso <strong>di</strong> stu<strong>di</strong>o: il Sentiment nel settore<br />
Bancario<br />
L’analisi del social sentiment e della web reputation sono<br />
o<strong>per</strong>azioni chiave in <strong>di</strong>versi ambiti e processi strategici,<br />
ad esempio, <strong>per</strong> il settore bancario.<br />
Queste analisi si rivelano utili <strong>per</strong> determinare la<br />
curva <strong>di</strong> <strong>per</strong>cezione dei singoli target o segmenti <strong>di</strong><br />
consumatori prospect (es. millennials, impren<strong>di</strong>tori,<br />
famiglie), comprendendo la <strong>per</strong>cezione <strong>di</strong> ciascun target,<br />
e intervenire laddove sono presenti contenuti negativi.<br />
SAS Visual Analytics — 7 <strong>soluzioni</strong> <strong>per</strong> 7 <strong>problemi</strong> <strong>di</strong> <strong>marketing</strong><br />
22
(figura 4: Reputation by Content ) Questo screenshot mostra la visualizzazione della Reputation By<br />
Content in SAS Visual Analytics. Attraverso lo strumento è possibile vedere il volume <strong>di</strong> contenuti<br />
positivi pubblicati nell’arco <strong>di</strong> due anni, sud<strong>di</strong>visi in base al luogo <strong>di</strong> <strong>di</strong>scussione attraverso l’uso <strong>di</strong> colori<br />
<strong>di</strong>versi (blu <strong>per</strong> i blog; verde <strong>per</strong> i forum; azzurro <strong>per</strong> i microblog; rosso <strong>per</strong> le news; giallo <strong>per</strong> i social<br />
network)<br />
L’analisi dei contenuti <strong>di</strong>gitali comprende anche le attività<br />
legate ai social me<strong>di</strong>a: attraverso SAS Visual Analytics è<br />
possibile analizzare i dati provenienti da una campagna<br />
su Twitter e comprendere il sentiment relativo ad ogni<br />
singolo tweet.<br />
(figura 5: Digital Influence by Twitter) Nello screenshot sono messi in evidenza il numero <strong>di</strong> tweet,<br />
share e reply, relativi ad una campagna e il loro volume <strong>di</strong> <strong>di</strong>stribuzione nei tre in<strong>di</strong>ci (positivo, negativo,<br />
neutro). Nella parte inferiore della schermata viene visualizzato il sentiment totale della campagna,<br />
positivo nella figura 5. Ciò è facilmente comprensibile dalla curva <strong>di</strong> analisi dei tweet (in verde), la quale<br />
ha un rialzo nell’area positiva e <strong>di</strong>minuisce in quella negativa.<br />
2 — La Data Visualization <strong>per</strong> risolvere le 7 sfide del <strong>marketing</strong><br />
23
La figura 6 mostra la curva generata dall’analisi della<br />
brand reputation:<br />
(figura 6: Brand Reputation) L’immagine riporta nella parte su<strong>per</strong>iore i risultati dell’analisi della Brand<br />
Reputation sud<strong>di</strong>visa <strong>per</strong> tipologia <strong>di</strong> contenuto: documenti, CRM e post dei social me<strong>di</strong>a. Nella parte<br />
inferiore sono visibili le tre curve generate dagli stessi contenuti: i positivi in verde, i neutri in grigio e la<br />
me<strong>di</strong>a tra i due in<strong>di</strong>catori in rosso.<br />
Nel caso visualizzato non sono presenti dati negativi:<br />
il CMO potrà così concentrarsi sul monitoraggio dei<br />
contenuti neutri, presenti soprattutto nei dati provenienti<br />
dal CRM, come suggerisce la visualizzazione,<br />
e intervenire nel miglioramento <strong>di</strong> questi.<br />
SAS Visual Analytics — 7 <strong>soluzioni</strong> <strong>per</strong> 7 <strong>problemi</strong> <strong>di</strong> <strong>marketing</strong><br />
24
Misurare il ritorno<br />
sull’investimento nei<br />
Social Network in ottica<br />
4multicanale
Secondo <strong>di</strong>verse ricerche pubblicate dal<br />
portale Social Me<strong>di</strong>a Examiner e da Social<br />
Me<strong>di</strong>a Today, l’impatto dei Social Me<strong>di</strong>a sul<br />
business aziendale è molto forte. Sei dati sul mercato<br />
americano:<br />
1 Il 92% dei brand <strong>di</strong>chiara che i Social Me<strong>di</strong>a hanno<br />
portato benefici in termini <strong>di</strong> esposizione al target<br />
obiettivo e in termini <strong>di</strong> traffico (fonte: Social Me<strong>di</strong>a Examiner)<br />
2 Il 50% delle aziende ha registrato un aumento delle<br />
ven<strong>di</strong>te tramite Social Network, dopo 3 anni <strong>di</strong> attività<br />
Social (fonte: Social Me<strong>di</strong>a Examiner)<br />
3 I consumatori si aspettano che un brand sia attivo in<br />
almeno 3-4 canali Social (fonte: Hubspot)<br />
4 Il 73% dei consumatori si <strong>di</strong>chiara ben <strong>di</strong>sposto ad<br />
acquistare da un brand che <strong>di</strong>aloga e risponde con gli<br />
utenti tramite i Social Network (fonte: Hubspot)<br />
5 I consumatori sono annoiati dalla pubblicità. Ma<br />
l’82% <strong>di</strong> essi si <strong>di</strong>chiara molto interessato ai contenuti<br />
generati dall’attività <strong>di</strong> storytelling <strong>di</strong> un brand (fonte:<br />
Content Marketing Association – CMA)<br />
6 Il 79% dei CMO che usano Twitter <strong>di</strong>chiarano <strong>di</strong> aver<br />
raggiunto il doppio dei contatti rispetto a coloro che non<br />
usano Twitter (fonte: InsideView)<br />
SAS Visual Analytics — 7 <strong>soluzioni</strong> <strong>per</strong> 7 <strong>problemi</strong> <strong>di</strong> <strong>marketing</strong><br />
26
Il ritorno sull’investimento (ROI) è un in<strong>di</strong>catore molto<br />
<strong>di</strong>scusso, a tal punto che, quando si parla <strong>di</strong> investimenti<br />
relativi all’area <strong>marketing</strong> delle aziende, è più adeguato<br />
parlare <strong>di</strong> ROMI (Ritorno sull’Investimento <strong>di</strong> Marketing),<br />
come proposto da Guy Powell.<br />
Gli obiettivi <strong>di</strong> una campagna <strong>di</strong> <strong>marketing</strong> sui Social<br />
Me<strong>di</strong>a non sono quasi mai <strong>di</strong>rettamente collegati al<br />
ritorno economico sull’investimento. Il social me<strong>di</strong>a<br />
<strong>marketing</strong> (SMM), infatti, impatta a livello strategico<br />
sulla brand awareness e su tutto il social business, dalle<br />
attività <strong>di</strong> caring alla brand protection. Nel momento<br />
in cui entrano in gioco investimenti <strong>di</strong>retti <strong>di</strong> social<br />
advertising e il SMM viene così collegato ad attività <strong>di</strong><br />
lead generation, queste attività online devono essere<br />
sommate a quelle offline <strong>per</strong> poter poi calcolare il ROMI<br />
in maniera completa.<br />
Condurre una campagna <strong>di</strong> <strong>marketing</strong> in ottica omnichannel<br />
significa considerare gli in<strong>di</strong>catori (conversioni,<br />
click, visualizzazioni, engagement) provenienti da tutti i<br />
canali attraverso i quali la campagna ha avuto luogo, ad<br />
esempio:<br />
ven<strong>di</strong>te online ven<strong>di</strong>te offline uscite stampa download app<br />
2 — La Data Visualization <strong>per</strong> risolvere le 7 sfide del <strong>marketing</strong><br />
27
Il caso: misurare il Social ROI nel settore<br />
telecomunicazioni<br />
Il lancio <strong>di</strong> un nuovo prodotto nel settore delle<br />
telecomunicazioni può essere d’esempio <strong>per</strong><br />
contestualizzare un caso <strong>di</strong> misurazione del ritorno<br />
sull’investimento <strong>di</strong> una campagna Social (Facebook e<br />
Twitter) (figura 7)<br />
(figura 7: Campaign Efficiency). In questo screenshot sono visibili i dati provenienti da una campagna<br />
<strong>di</strong> <strong>marketing</strong>. Obiettivo: aumentare lo scontrino me<strong>di</strong>o dei clienti in un determinato punto ven<strong>di</strong>ta. Le<br />
<strong>di</strong>verse campagne realizzate sono visualizzate dal grafico a torta. Il <strong>di</strong>agramma sottostante mostra<br />
invece il valore dello scontrino me<strong>di</strong>o (reso attraverso la grandezza delle sfere) dei cluster <strong>di</strong> clienti<br />
sud<strong>di</strong>visi <strong>per</strong> fascia d’età. Sul lato destro sono rappresentati, attraverso un istogramma, il volume e il<br />
valore delle ven<strong>di</strong>te, filtrati <strong>per</strong> sesso degli utenti (contrad<strong>di</strong>stinti dai colori blu, rosso e verde).<br />
N.B. - Nella rappresentazione sono presenti 3 sessi, poiché nei dati ricavati dai social me<strong>di</strong>a spesso<br />
non viene inserito il sesso dell’utente (e quin<strong>di</strong> è presente un “unknown”)<br />
È evidente come la dashboard <strong>di</strong>venta parte integrante<br />
del processo decisionale, fornendo risposte precise e<br />
facilmente visualizzabili, in grado <strong>di</strong> supportare azioni<br />
<strong>di</strong> <strong>marketing</strong> <strong>di</strong>gitale e suggerire nuove <strong>soluzioni</strong> <strong>per</strong> le<br />
strategie future.<br />
SAS Visual Analytics — 7 <strong>soluzioni</strong> <strong>per</strong> 7 <strong>problemi</strong> <strong>di</strong> <strong>marketing</strong><br />
28
Determinare la<br />
Geo-targetizzazione nel<br />
5lancio <strong>di</strong> nuovi prodotti
Il lancio <strong>di</strong> un nuovo prodotto sul mercato è<br />
un momento chiave <strong>per</strong> le aziende: si tratta <strong>di</strong><br />
un’opportunità <strong>di</strong> <strong>di</strong>fferenziazione e un modo<br />
<strong>per</strong> acquisire un vantaggio competitivo rispetto alla<br />
concorrenza.<br />
La fase preliminare riveste un ruolo determinate <strong>per</strong> il<br />
successo dell’o<strong>per</strong>azione: è in questo momento che la<br />
raccolta dati e un’analisi <strong>di</strong> mercato condotte con gli<br />
strumenti adeguati <strong>di</strong>ventano essenziali <strong>per</strong> effettuare le<br />
giuste previsioni e le scelte <strong>di</strong> business corrette.<br />
Spesso è fondamentale in<strong>di</strong>viduare la giusta area<br />
geografica in cui lanciare un nuovo prodotto o un servizio<br />
<strong>per</strong> concentrarvi gli investimenti.<br />
Diventa necessario, quin<strong>di</strong> conoscere:<br />
• tutte le informazioni dei potenziali clienti appartenenti<br />
ad una determinata zona geografica;<br />
• il loro valore economico me<strong>di</strong>o nel territorio.<br />
SAS Visual Analytics — 7 <strong>soluzioni</strong> <strong>per</strong> 7 <strong>problemi</strong> <strong>di</strong> <strong>marketing</strong><br />
30
Si tratta <strong>di</strong> dati cruciali <strong>per</strong> il successo della scelta.<br />
Nell’impostazione <strong>di</strong> una campagna <strong>di</strong> <strong>marketing</strong> <strong>per</strong><br />
località è importante identificare puntualmente il bacino<br />
in cui un retailer o<strong>per</strong>a e le abitu<strong>di</strong>ni e capacità <strong>di</strong> spesa<br />
dei clienti, come visualizzato in figura 8.<br />
(figura 8: Bacini <strong>di</strong> influenza) Questa visualizzazione mostra come SAS Visual Analytics sia in grado<br />
<strong>di</strong> evidenziare le aree <strong>di</strong> influenza dei punti ven<strong>di</strong>ta <strong>di</strong> un determinato settore presenti nella regione<br />
Lombar<strong>di</strong>a. E’ possibile approfon<strong>di</strong>re l’analisi scendendo fino al dettaglio desiderato (es. comune,<br />
area commerciale, ASL, etc…).L’intensità del colore verde identifica la capacità <strong>di</strong> spesa me<strong>di</strong>a dei<br />
consumatori presenti sul territorio.<br />
Un esempio concreto:<br />
la geo-targettizzazione nel settore<br />
delle energie rinnovabili<br />
Si pensi <strong>per</strong> esempio al settore delle utility: nel caso<br />
in cui il CMO <strong>di</strong> un’azienda che <strong>di</strong>stribuisce energie<br />
rinnovabili voglia pianificare il lancio <strong>di</strong> un nuovo<br />
pacchetto <strong>di</strong> servizi “tutto compreso”, sarà necessario<br />
in<strong>di</strong>viduare i principali canali <strong>di</strong>stributivi in cui il lancio<br />
2 — La Data Visualization <strong>per</strong> risolvere le 7 sfide del <strong>marketing</strong><br />
31
del prodotto possa risultare più profittevole.<br />
Con SAS Visual Analytics è possibile riconoscere, a<br />
seconda della regione, il profitto generato da un prodotto<br />
e visualizzarlo attraverso la <strong>di</strong>stribuzione delle sfere,<br />
corrispondenti ai punti ven<strong>di</strong>ta, su due assi cartesiani,<br />
come in figura 9.<br />
(figura 9: Valore Me<strong>di</strong>o Cluster Vita) Sul lato sinistro dell’immagine è evidenziato il valore me<strong>di</strong>o delle<br />
regioni italiane, calcolato in base al valore me<strong>di</strong>o dei clienti presenti sul territorio: attraverso l’intensità<br />
dei colori (rosso, corrispondente ad un valore me<strong>di</strong>o basso e blu, corrispondente a un valore me<strong>di</strong>o<br />
alto) è possibile <strong>di</strong>stinguere le profittabilità delle regioni.<br />
Se si seleziona una particolare regione, SAS Visual Analytics elabora un nuovo grafico sul lato destro.<br />
Gli assi cartesiani mostrano la quantità <strong>di</strong> prodotti venduti (x) e il relativo profitto generato dai singoli<br />
prodotti (Y). Le sfere colorate indentificano i punti ven<strong>di</strong>ta in cui sono presenti quei determinati prodotti,<br />
la cui grandezza corrisponde al proprio scontrino me<strong>di</strong>o.<br />
È possibile visualizzare anche il valore me<strong>di</strong>o <strong>di</strong> spesa<br />
dei clienti <strong>per</strong> regione, come mostrato in figura 10.<br />
Il valore me<strong>di</strong>o <strong>di</strong> un cliente si calcola rispetto all’incasso<br />
totale e risulta dalla raccolta dati relativi ad un id cliente.<br />
SAS Visual Analytics — 7 <strong>soluzioni</strong> <strong>per</strong> 7 <strong>problemi</strong> <strong>di</strong> <strong>marketing</strong><br />
32
(figura 10: Valore Me<strong>di</strong>o Clienti) Lo screenshot mostra come SAS Visual Analytics visualizza il valore<br />
me<strong>di</strong>o dei clienti presenti in un determinato territorio. Maggiore è la grandezza delle sfere, maggiore è<br />
la capacità <strong>di</strong> spesa dei clienti <strong>di</strong> una regione rispetto ad un determinato prodotto.<br />
Attraverso la raccolta <strong>di</strong> tutte queste informazioni il<br />
CMO può decidere con sicurezza in quali aree lanciare<br />
un nuovo prodotto e applicare un’adeguata politica <strong>di</strong><br />
pricing.<br />
2 — La Data Visualization <strong>per</strong> risolvere le 7 sfide del <strong>marketing</strong><br />
33
Determinare e<br />
aumentare la red<strong>di</strong>tività<br />
6del singolo cliente<br />
SAS Visual Analytics — 7 <strong>soluzioni</strong> <strong>per</strong> 7 <strong>problemi</strong> <strong>di</strong> <strong>marketing</strong><br />
34
Il CMO che <strong>per</strong>segue l’obiettivo <strong>di</strong> aumentare<br />
la red<strong>di</strong>tività del cliente, oltre ai dati<br />
provenienti dalle analisi <strong>di</strong> mercato, può<br />
prendere in esame anche i processi decisionali che<br />
inducono il cliente all’acquisto <strong>di</strong> un prodotto (figura 11).<br />
Il <strong>per</strong>corso delineato da questo processo è detto albero<br />
decisionale del cliente e <strong>per</strong>mette <strong>di</strong> in<strong>di</strong>viduare i valori<br />
che hanno un maggiore impatto sullo svolgimento del<br />
processo.<br />
(figura 11: Decision Tree of High) Lo screenshot si riferisce all’albero decisionale dei clienti appartenenti<br />
a un’area geografica visualizzato attraverso SAS Visual Analytics. Dall’immagine è possibile<br />
determinare il primo e il secondo fattore in grado <strong>di</strong> influenzare i processi decisionali dei clienti,<br />
rispettivamente il brand e la qualità del prodotto/servizio.<br />
2 — La Data Visualization <strong>per</strong> risolvere le 7 sfide del <strong>marketing</strong><br />
35
Nel caso in cui il CMO stia progettando una nuova<br />
campagna, con target clienti alto spendenti, è importante<br />
che sia in grado <strong>di</strong> identificare cosa incide maggiormente<br />
sulle loro scelte d’acquisto:<br />
IL prodotto? Il Brand? La novelty?<br />
Attraverso SAS Visual Analytics è possibile effettuare<br />
una scrematura tra clienti alto e basso spendenti <strong>di</strong> un<br />
determinato territorio. Una volta focalizzata l’analisi<br />
sul target prescelto, vengono visualizzate le frequenze<br />
riferite ai soli clienti che spendono oltre una determinata<br />
cifra, come mostra la figura 12.<br />
(figura 12: Revenue by Facility State) L’immagine identifica la <strong>di</strong>stribuzione della capacità <strong>di</strong> spesa dei<br />
clienti alto spendenti sud<strong>di</strong>visi <strong>per</strong> Stato (USA). I box plot mostrano i range <strong>di</strong> spesa (in<strong>di</strong>viduabili attraverso<br />
l’estensione dei baffi <strong>di</strong> ogni box) e il valore me<strong>di</strong>o <strong>di</strong> spesa (coincidente con la linea centrale<br />
<strong>di</strong> ogni box in blu).<br />
SAS Visual Analytics — 7 <strong>soluzioni</strong> <strong>per</strong> 7 <strong>problemi</strong> <strong>di</strong> <strong>marketing</strong><br />
36
Tutte queste informazioni possono essere circoscritte a<br />
un territorio specifico <strong>per</strong> in<strong>di</strong>viduare le aree a più alto<br />
valore.<br />
Un caso concreto: i clienti delle agenzie<br />
assicurative<br />
Per le reti <strong>di</strong> agenzie assicurative, in Italia, è importante<br />
avere dati che riguardano i clienti, sia demografici<br />
che <strong>di</strong> red<strong>di</strong>to, in modo da riuscire a profilare più<br />
dettagliatamente possibile le varie offerte.<br />
Dopo aver in<strong>di</strong>viduato un’area con maggior potenziale<br />
<strong>di</strong> business, il Chief Marketing Officer <strong>di</strong> una compagnia<br />
assicurativa può spostare gli sforzi commerciali dove<br />
i clienti sono profilati come alto spendenti e provare ad<br />
incrementare le ven<strong>di</strong>te. E <strong>di</strong> conseguenza la red<strong>di</strong>tività<br />
dell’agenzia.<br />
Se il CMO fosse interessato, invece, ad aumentare la<br />
red<strong>di</strong>tività attraverso il potenziamento <strong>di</strong> prodotti <strong>di</strong><br />
fascia prezzo bassa, attraverso SAS Visual Analytics<br />
potrà isolare i clienti me<strong>di</strong>o o basso spendenti, con<br />
una frequenza <strong>di</strong> spesa molto elevata, e in<strong>di</strong>viduare le<br />
aree geografiche a cui appartengono. Grazie a queste<br />
informazioni sarà in grado <strong>di</strong> decidere se, come e dove<br />
implementare le offerte in portafoglio.<br />
2 — La Data Visualization <strong>per</strong> risolvere le 7 sfide del <strong>marketing</strong><br />
37
Conoscere le<br />
7stagionalità del prodotto
La stagionalità <strong>di</strong> un prodotto <strong>di</strong>pende da<br />
vari fattori tra cui l’input umano (es<strong>per</strong>ienze<br />
e sensazioni) e i dati storici <strong>di</strong> ven<strong>di</strong>ta. La<br />
possibilità <strong>di</strong> fare delle previsioni accurate e puntuali<br />
sull’andamento futuro delle ven<strong>di</strong>te <strong>di</strong> un determinato<br />
prodotto rappresenta uno dei principali obiettivi a<br />
cui aspira ogni CMO. Avendo queste informazioni,<br />
potrà accelerare e semplificare i processi decisionali<br />
e supportare le scelte strategiche attraverso solide<br />
considerazioni.<br />
Ottimizzare tale processo è un obiettivo ambizioso, che<br />
può mo<strong>di</strong>ficare le <strong>per</strong>formance dei prodotti e trasformare<br />
le attività <strong>di</strong> trade <strong>marketing</strong>, consentendo, allo stesso<br />
tempo, una riprogettazione e un riallestimento efficienti e<br />
efficaci della Supply Chain.<br />
Il caso: l’andamento delle ven<strong>di</strong>te<br />
nell’industria farmaceutica<br />
Riuscire a prevedere i trend della domanda <strong>di</strong>venta<br />
fondamentale <strong>per</strong> pianificare l’investimento totale in scorte<br />
e in attività <strong>di</strong> <strong>marketing</strong>, come può accadere nell’industria<br />
farmaceutica.<br />
Questo settore è, infatti, soggetto a una fluttuazione<br />
della domanda molto elevata rispetto a determinati<br />
2 — La Data Visualization <strong>per</strong> risolvere le 7 sfide del <strong>marketing</strong><br />
39
prodotti.<br />
Un in<strong>di</strong>catore fondamentale che supporta i decisori<br />
aziendali nel monitoraggio della stagionalità <strong>di</strong> un<br />
prodotto è il trend delle ven<strong>di</strong>te nel lungo, me<strong>di</strong>o o breve<br />
<strong>per</strong>iodo.<br />
Grazie a questo in<strong>di</strong>catore, il CMO può comprendere<br />
l’andamento delle ven<strong>di</strong>te <strong>di</strong> ogni store, identificare<br />
la stagionalità dei prodotti e decidere se e quando<br />
aumentare l’investimento su quelli soggetti ad un alto<br />
livello <strong>di</strong> fluttuazione stagionale.<br />
Con SAS Visual Analytics è possibile stimare le ven<strong>di</strong>te<br />
future <strong>di</strong> un prodotto sulla base della <strong>di</strong>stribuzione delle<br />
ven<strong>di</strong>te corrispondenti alle variazioni avvenute negli anni<br />
precedenti, come mostrato dalla figura 13:<br />
(figura 13: Forecast of Profit by date by Month) Lo screenshot evidenzia il rapporto tra il prezzo del<br />
prodotto e il profitto dei punti ven<strong>di</strong>ta in determinati <strong>per</strong>io<strong>di</strong> dell’anno. Sul lato sinistro dell’immagine<br />
viene riportato il dato storico, mentre sulla parte destra viene evidenziata la previsione <strong>di</strong> profitti e<br />
prezzi <strong>per</strong> i mesi futuri.<br />
SAS Visual Analytics — 7 <strong>soluzioni</strong> <strong>per</strong> 7 <strong>problemi</strong> <strong>di</strong> <strong>marketing</strong><br />
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L’in<strong>di</strong>viduazione dello scarto relativo al profitto e al<br />
prezzo <strong>di</strong> un prodotto facilita <strong>per</strong> il CMO la decisione<br />
<strong>di</strong> aumentare o ridurre gli investimenti stagionali e fare<br />
solide previsioni sull’andamento delle ven<strong>di</strong>te future.<br />
2 — La Data Visualization <strong>per</strong> risolvere le 7 sfide del <strong>marketing</strong><br />
41
Visual Analytics: prendere<br />
decisioni data-driven<br />
in real time
Se il metodo <strong>di</strong> analisi precedentemente<br />
descritto rappresenta la base <strong>per</strong> lo sviluppo<br />
<strong>di</strong> progetti <strong>di</strong> qualità, la <strong>di</strong>sponibilità <strong>di</strong> una<br />
tecnologia <strong>di</strong> visualizzazione del dato è il braccio armato<br />
che <strong>per</strong>mette <strong>di</strong> estrarre tutto il valore che le aziende<br />
già possedevano ma ancora non sapevano <strong>di</strong> poter<br />
utilizzare. Da qualche anno la mole <strong>di</strong> informazioni e la<br />
necessità <strong>di</strong> interpretarle in real time chiama il <strong>marketing</strong><br />
management verso una nuova avventura: il racconto e<br />
la comunicazione del dato a vari livelli in azienda. Ecco<br />
quin<strong>di</strong> che la Data Visualization si rivela un approccio <strong>di</strong><br />
qualità che riesce a rispondere all’importante bisogno<br />
del data-driven <strong>marketing</strong>.<br />
La risorsa scarsa oggi non è solo il budget. Per il<br />
top management è anche e soprattutto il tempo a<br />
<strong>di</strong>sposizione. Uno strumento <strong>per</strong>sonalizzabile e autoapprendente<br />
è vitale <strong>per</strong> estrarre un dato richiesto<br />
con urgenza o <strong>per</strong> fornire un’analisi da inserire in<br />
una presentazione da preparare in poche ore. Inoltre<br />
la <strong>di</strong>sponibilità <strong>per</strong>vasiva dello strumento, con livelli<br />
<strong>di</strong>versi <strong>di</strong> accesso e utilizzo, <strong>per</strong>mette <strong>di</strong> rispondere<br />
ad un mantra oggi non più ignorabile: “a ognuno i<br />
suoi dati”. Una piattaforma <strong>di</strong> eccellenza deve poter<br />
fornire, attraverso una user ex<strong>per</strong>ience agile, i dati <strong>di</strong><br />
riferimento ad ogni livello, dall’amministratore delegato<br />
3 — Visual Analytics: prendere decisioni data-driven in real time<br />
43
alla figura o<strong>per</strong>ativa, considerando l’IT un alleato <strong>per</strong><br />
la <strong>per</strong>sonalizzazione e non un filtro <strong>per</strong> le singole<br />
estrazioni. Il tutto senza la necessità <strong>di</strong> conoscere il<br />
co<strong>di</strong>ce sorgente o <strong>di</strong> programmazione. Per scoprire<br />
<strong>per</strong>ché la Data Visualization è <strong>di</strong>ventata fondamentale in<br />
ambito aziendale, scarica il nostro e-book “4 motivi <strong>per</strong><br />
cui non puoi più fare a meno della Data Visualization”.<br />
Oltre ai benefici che la Data Visualization può portare al<br />
tuo business, troverai utili casi <strong>di</strong> successo <strong>di</strong> chi ha già<br />
provato SAS Visual Analytics.<br />
SAS Visual Analytics — 7 <strong>soluzioni</strong> <strong>per</strong> 7 <strong>problemi</strong> <strong>di</strong> <strong>marketing</strong><br />
44
Fonti<br />
www.briansolis.com<br />
www.youtube.com<br />
www.socialme<strong>di</strong>atoday.com<br />
www.slideshare.net 01<br />
www.slideshare.net 02<br />
www.insideview.com<br />
www.sas.com<br />
www.allanalytics.com<br />
Jessica Bosari,<br />
The Developing Role of Social Me<strong>di</strong>a in the Modern Business World<br />
Stephanie Chandler,<br />
The Hidden Benefits of Social Me<strong>di</strong>a Marketing<br />
Belle Beth Coo<strong>per</strong>,<br />
10 Surprising Social Me<strong>di</strong>a Statistics<br />
John Elkaim,<br />
Say Goodbye to the Age of Generalizations<br />
Hubspot,<br />
All the Marketing Statistics You Need<br />
3 — Visual Analytics: prendere decisioni data-driven in real time<br />
45
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