Data mining: cos è? Alcuni esempi nel marketing

Tra gli elementi fondamentali su cui basare una strategia di marketing orientata alla performance, i dati occupano indubbiamente una posizione di rilievo. All’aumentare della quantità e della varietà di questi ultimi, però, sono necessarie soluzioni che ne permettano non solo la gestione, ma anche l’estrazione di valore.

In questo senso, il data mining assolve appieno la seconda esigenza. In accoppiata ad un database strutturato, ordinato ed efficace, questa modalità di analisi permette di ottenere risultati stupefacenti, partendo da insiemi di informazioni talmente grandi da risultare impenetrabili dalla mente umana.

Nei prossimi paragrafi vedremo del data mining cos’è e quali sono le sue principali applicazioni nel marketing, buona lettura!

Il data mining è un processo di analisi automatico o semiautomatico che analizza grandi quantità di dati, per dar loro un senso e trasformarle in elementi di valore. Attraverso la ricerca di anomalie, modelli o correlazioni tra milioni di record, il data mining può estrapolare informazioni utili per diversi fini, tra cui quelli relativi al marketing e alla segmentazione del pubblico.

Questo approccio, infatti, può essere utilizzato in diversi modi, quando si parla di analisi dei comportamenti online e ottimizzazione dei contenuti. Attraverso tale processo diventa possibile, ad esempio, dare il via ad operazioni di clusterizzazione, customer retriever e market basket analysis. Si tratta di una scienza in continua evoluzione, le cui applicazioni diventano di giorno in giorno più complesse e numerose.

Ora che abbiamo visto del data mining cos’è e per quali operazioni può essere utile, analizziamo in modo dettagliato le alternative di cui abbiamo appena fatto menzione.

- Clusterizzazione: passando in rassegna migliaia e migliaia di contatti acquisiti attraverso campagne marketing, è possibile ricostruire numerosi identikit piuttosto accurati di gruppi di individui, che condividono alcuni (se non tutti) tratti distintivi. I risultati di queste elaborazioni, noti come Marketing Persona (di cui abbiamo parlato ampiamente in questo articolo) fanno riferimento a variabili come etnia, attitudine alla spesa, stile di vita, status socio economico, hobby e interessi; tali identikit possono essere sia predette (pur se con un margine di errore) che utilizzate come base per l’ottimizzazione dei contenuti promozionali.

- Customer retriever: analizzando i pattern ricorrenti nel comportamento della propria clientela, è possibile individuare alcuni modalità di interazione condivise da più utenti, che siano di fidelizzazione oppure di abbandono. Riuscendo ad elaborare strategie dedicate, è possibile non solo anticipare le loro future azioni, ma al contempo diminuire il tasso di abbandono (noto come churn rate) e fortificare il legame con gli utenti già convinti, proponendo soluzioni su misura dal risultato pressoché assicurato (basti pensare al rapporto data mining email marketing).

- Market basket analysis: per coloro che gestiscono un e-commerce online, l’utilizzo di tecniche di data mining si rivela fondamentale per questo fine. Quali prodotti o servizi vengono abitualmente comprati insieme? Esistono dei pattern di navigazione all’interno dell’e-shop? In quali pagine l’abbandono del sito avviene più spesso? Con l’analisi delle associazioni è possibile comprenderlo. Analizzando i dati ottenuti, sarà possibile non solo intervenire sul sito dove necessario, ma anche proporre ai navigatori prodotti suggeriti sulla base di simili sessioni d’acquisto, aumentando i potenziali profitti. In questo senso, l’aiuto di un chatbot per l’ottimizzazione del customer funnel è caldamente consigliato; per saperne di più, vi rimandiamo ad un nostro articolo dedicato.

Simili applicazioni di direct marketing data mining, quando sono integrate all’interno di un database contenente milioni di contatti, permettono la selezione e segmentazione di utenti in target con un altissimo tasso di accuratezza. Inviare contenuti al giusto pubblico è il primo passo per ottenere un ritorno dell’investo soddisfacente e in questo senso il direct marketing data mining è la risposta.

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