Big Data e machine learning per vendere di più

I Big Data sono grandi insiemi di dati che i marketer utilizzano per rendere più efficaci le campagne online e costruire comunicazioni commerciali più precise. Monitorando con continuità diversi indicatori, le aziende possono reagire rapidamente al comportamento dei clienti e adattare le strategie alle loro aspettative. Il risultato non è solo un aumento delle vendite, ma anche una riduzione significativa dei costi di logistica e produzione.

Uno degli esempi più noti di utilizzo dei Big Data è Walmart, la catena statunitense di vendita al dettaglio e all'ingrosso. Ogni ora l'azienda raccoglie e analizza oltre 2.500 terabyte di dati provenienti da fonti molto diverse. Gli analisti seguono in tempo reale l'andamento di ogni punto vendita, aggiornano i prezzi e introducono sconti o promozioni in base al comportamento dei clienti.

L'azienda analizza con la stessa attenzione anche gli spostamenti dei mezzi di trasporto. Grazie ai dati raccolti da sensori dedicati, il retailer può ottimizzare i costi della flotta, modificare i percorsi di consegna e migliorare l'efficienza complessiva del parco veicoli. Sottovalutare il valore dei Big Data per un'impresa sarebbe quindi un errore.

Volumi di dati di questo tipo non possono essere analizzati manualmente: richiederebbero troppo tempo. L'analisi dei Big Data si affida quindi a tecnologie di machine learning, capaci di individuare relazioni tra eventi, elaborare previsioni e generare raccomandazioni. Più dati attraversano il sistema, più accurato diventa il suo lavoro nel tempo.

Il vantaggio più evidente del machine learning è la velocità di analisi. Anche un reparto enorme, composto da migliaia di specialisti formati, non riuscirebbe a elaborare la stessa mole di lavoro con la rapidità di un software. In azienda il machine learning diventa uno strumento essenziale per ottimizzare i processi e aumentare i ricavi.

Come funziona

Per i Big Data, tra le fonti più preziose ci sono i dati raccolti dai sistemi CRM a partire dagli acquisti. Da qui nascono le prime analisi e le prime previsioni. Le informazioni dettagliate sul comportamento dei consumatori vengono elaborate e trasformate in indicazioni operative.

Per un e-commerce, per esempio, contano soprattutto:

• il valore medio dell'ordine;
• la composizione del carrello;
• la frequenza con cui i clienti acquistano;
• il momento in cui viene creato l'ordine;
• quali prodotti sono più richiesti e quali invece attirano meno interesse.

Vengono analizzate anche altre informazioni utili per valutare le attività di marketing da più angolazioni: la reazione degli utenti alle newsletter, la strategia promozionale e le offerte a cui i clienti hanno risposto. In particolare:

• quale percentuale di email è stata aperta e con quale frequenza gli utenti hanno cliccato sui link;
• quanto sono stati attivi gli utenti sul sito dopo una nuova campagna email. Si considerano sia le azioni generali sia quelle specifiche, come la visita a una determinata categoria di prodotti, l'acquisto o l'aggiunta al carrello.

Sono dati di base, accessibili anche all'analista di una piccola azienda. Bastano già per creare raccomandazioni con il machine learning e, nel tempo, ottimizzare in modo sensibile tutti i processi operativi.

Il sistema restituisce infatti un profilo medio del consumatore per uno specifico e-commerce, rendendo più semplice individuare il pubblico target e costruire campagne di retargeting.

Nel profilo cliente vengono considerati:

• quanto tempo impiega l'utente ad acquistare dal momento in cui entra nel sito;
• che cosa compra concretamente, sulla base dell'analisi del carrello;
• con quale frequenza i clienti acquistano nel negozio;
• la reazione alla pubblicità, comprese newsletter, SMS e statistiche di vendita successive alle campagne.

La personalizzazione permette di individuare il bisogno reale dell'utente, costruire un'offerta mirata e proporre lo sconto più conveniente per entrambe le parti.  Grazie all'analisi continua, la strategia può essere modificata al volo mentre cambia il comportamento del pubblico.

Questo approccio è utile anche per compilare e gestire contenuti in 1C Bitrix.

Un esempio pratico

L'analisi dei Big Data aiuta a sviluppare strategie più personalizzate, capaci di spingere diversi segmenti di clienti verso l'acquisto. Gli utenti poco fidelizzati, per esempio, hanno bisogno di un incentivo: uno sconto può motivarli a comprare. I clienti già fedeli, invece, possono essere esclusi da alcune promozioni, perché con alta probabilità continueranno ad acquistare anche senza ulteriori stimoli.

Il funzionamento diventa più chiaro con due esempi concreti:

• il cliente X visita regolarmente il sito e compra ogni mese lo stesso shampoo. È chiaramente un cliente abituale, quindi non ha senso incentivarlo ad acquistare più spesso proprio quel prodotto. Meglio evitare sconti e promozioni su quello shampoo e proporgli invece cosmetici complementari per capelli: con buona probabilità aumenteranno il valore del carrello;
• il cliente Y ha visitato il sito e comprato un profumo, poi non ha più acquistato né aperto il sito. Le statistiche mostrano però che legge regolarmente le email del negozio, anche se non interagisce. Se consulta i prezzi via email e poi compra altrove, può essere utile proporgli un prodotto adatto con uno sconto, così da motivarlo a tornare.

Questo è un caso ideale e molto trasparente. Nella pratica, però, un marketer non riesce sempre a definire subito la strategia giusta partendo da questi dati. Spesso servono due o tre tentativi prima di trovare l'approccio che funziona. Qui entra in gioco la data science.

Sul nostro sito puoi approfondire che cos'è Business Molodost, come funziona un programma basato sui fattori comportamentali e quando possono essere utili i suggerimenti di ricerca.

Il suo compito è automatizzare le attività più ripetitive: capire quale offerta proporre a quale cliente e liberare tempo per progettare nuove strategie di marketing. Nel frattempo il sistema continua ad apprendere, individua relazioni sempre più precise e costruisce un profilo cliente più nitido, aiutando il marketer a personalizzare la comunicazione.

Risultati dell'uso dei Big Data

L'uso dei Big Data aumenta le vendite e ottimizza i processi grazie a un rapporto più personalizzato con il pubblico. Si possono lanciare campagne pubblicitarie completamente automatizzate per trasformare i clienti occasionali in clienti fedeli e recuperare quelli inattivi. L'analisi può essere integrata con altri strumenti basati su reti neurali, specializzati nella segmentazione del pubblico e nella creazione di offerte specifiche per ciascun gruppo.

L'analisi aiuta anche a individuare trigger meno evidenti su cui costruire la comunicazione con il cliente. Alcuni utenti, per esempio, leggono le email al mattino presto ma acquistano la sera. In questi casi conviene riproporre l'offerta verso sera, così da mantenere vivo l'interesse e ridurre il rischio che il cliente se ne dimentichi.

Non serve nemmeno l'intervento diretto del marketer. Il sistema considera autonomamente tutte le variabili e costruisce le strategie con il miglior potenziale di risposta. Alle persone resta il compito di trasformarle in offerte pubblicitarie persuasive, concentrarsi sul messaggio e poi acquistare spazi pubblicitari online.

I Big Data possono inoltre moltiplicare le vendite ricorrenti. Il primo effetto si vede nelle campagne email, che diventano più precise. Crescono anche il tasso medio di apertura e la capacità di riportare i clienti persi verso uno stato di maggiore fidelizzazione.

Le nuove tecnologie offrono enormi possibilità al marketing. Conviene prenderle sul serio già ora: i concorrenti più rapidi possono occupare la nicchia molto prima.

Il machine learning non è efficace solo nelle grandi aziende. Usalo per analizzare il pubblico e mostrare annunci personalizzati, aumentando vendite e conversioni!