Google Marketing Livestream 2021: le novità che devi conoscere

Le tendenze marketing e le novità annunciate da Google per il 2021

Il 27 maggio durante il Google Marketing Livestream 2021 sono state presentate le ultime innovazioni Google in materia di privacy, misurazione, automazione, advertising e analytics. 

Di seguito vi elencheremo le principali novità riguardanti il futuro dei prodotti e dell’ecosistema pubblicitario Google e le soluzioni introdotte per la tutela della privacy degli utenti. 

Advertising

Una delle funzioni più interessanti è la Customer match, un servizio che consente agli inserzionisti di usare i propri dati di prima parte online e offline per raggiungere e coinvolgere nuovamente i clienti su Search, sulla scheda Shopping, Gmail e YouTube. Utilizzando le informazioni che i clienti hanno volontariamente condiviso con l’inserzionista, Customer Match mostrerà gli annunci a quegli stessi clienti o ad altri come loro.

La pagina Insights è stata aggiornata e ora può mostrare dei suggerimenti su misura per l’attività dell’inserzionista in modo tale che possa verificare se è al passo con la domanda di prodotti o servizi di tendenza. All’interno della stessa pagina è stato poi aggiunto Demand Forecasts che è in grado di rilevare come i comportamenti di ricerca potrebbero cambiare nei successivi 90 giorni.

Hotel Ads 

Sono stati lanciati 3 prodotti inediti appartenenti alla categoria degli Hotel Ads che compariranno quando un utente cercherà un hotel su Search o Maps. In particolare queste inserzioni compariranno all’interno del modulo di prenotazione nel quale verranno mostrate foto, servizi, prezzi e il collegamento per prenotare l’hotel. Si tratta delle Hotel booking extensions che aiuteranno i gestori delle strutture a sviluppare la propria campagna marketing in modo più preciso e oculato, le Vacation rentals per la pagina dei risultati Hotel per una data destinazione e del potenziamento del bidding per le commissioni per soggiorno che renderà più semplice l’individuazione di clienti qualificati a costi inferiori.

Campagne Local

Per quanto riguarda le campagne local sono stati introdotti gli annunci Auto Suggest che mostrano l’ubicazione di un marchio nelle vicinanze agli utenti che cercano un’attività, i Navigational Ads che promuovono in maniera sicura un business mentre le persone navigano su Google Maps, e Similar Places Ads che consentono alle aziende di condividere e mostrare la posizione dei propri negozi agli utenti di Maps. La funzione Local Inventory Ads invece consentirà agli inserzionisti di mostrare informazioni sui propri prodotti e negozi ai consumatori vicini che cercano su Google.

Google Ads

Per quanto riguarda Google Ads, sono state aggiunte le campagne Performance Max che sfruttano l’automazione per fornire un’ampia gamma di obiettivi di marketing a tutti gli inserzionisti. Inoltre, sono stati introdotti i Product feed che collegati al Google Merchant Center permettono agli inserzionisti di sfruttare i propri cataloghi di prodotto per creare un maggior numero di annunci dinamici. Infine Google ha deciso di espandere ROAS Target in modo che funzioni su ancora più canali Google, tra cui annunci Discovery e campagne video per azione. TROAS (Target Return on Ad Spend) è una strategia di bidding automatizzata value-based che aiuta gli inserzionisti a ottenere più conversioni o ricavi a un return on ad spend (ROAS) fissato. Grazie a questo aggiornamento, le offerte saranno ottimizzate automaticamente in tempo asta permettendo agli inserzionisti di personalizzare le offerte per ogni asta e massimizzare le entrate.

GA4

Google Analytics 4 raggrupperà più report in workspaces. Il workspace dedicato all’advertising avrà una propria sezione all’interno dell’interfaccia di GA4 e al suo interno ci sarà la sezione “Attribution” che sarà composta da:

  • Conversion Path: avrà una nuova modalità di assegnazione del credito basata sul multitouch attribution model.
  • Model Comparison: permetterà di valutare la resa delle campagne confrontando i modelli di attribuzione a disposizione.

Sarà inoltre possibile customizzare l’interfaccia di reporting di GA4 e adattarlo alle necessità di analisi e nella sezione “librerie” sarà possibile creare dei report interface, denominati template, per singolo utente e/o gruppo di utenti.

E tu, cosa ne pensi di queste novità? Vorresti aumentare la tua visibilità online? 

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SEO: le tecnologie emergenti che devi conoscere

Come sta evolvendo la SEO? Quali sono le tecnologie emergenti che dovresti conoscere? 

La SEO è un settore dinamico poiché il comportamento degli utenti, le ricerche e gli algoritmi di ricerca sono in continua evoluzione. Ciò che ha funzionato alcune settimane fa potrebbe non funzionare di nuovo in questo momento quindi per stare al passo con la domanda e portare il tuo business al successo, è fondamentale conoscere quali sono le ultime tendenze. 

 

In questo articolo, condivideremo con te sette tecnologie emergenti della SEO e ti indicheremo come applicarle nella tua attività per ottenere risultati ottimali.

1. Elaborazione del linguaggio naturale (PNL)

A dicembre 2019, Google ha lanciato ufficialmente l’aggiornamento dell’algoritmo Bidirectional Encoder Representations from Transformers (BERT) in tutto il mondo. Questo aggiornamento ha portato in primo piano la PNL e, da allora, è una tecnologia a cui prestare attenzione nella SEO. Con la PNL, Google può capire cosa significa una parola in una frase semplicemente osservandone il contesto. Ciò significa che Google non fa più affidamento su parole o frasi specifiche che gli utenti stanno cercando, ma cerca di capire quale sia l’intento che si nasconde dietro ogni ricerca. Dunque, con BERT l’algoritmo comprende il contesto dietro ogni ricerca e fornisce all’utente le giuste informazioni. Di conseguenza per comparire nei primi risultati della SERP dovresti concentrarti sulla creazione di contenuti di alta qualità che rispondano in modo accurato alle query di ricerca degli utenti. 

2. Natural Language Generation (NLG) per contenuti in forma abbreviata

Con NLG, è possibile produrre frasi significative proprio come nel linguaggio naturale ma con l’ausilio della tecnologia. Se sei un content creator, questo ti aiuterà a concentrarti solo sulla rifinitura del contenuto e renderlo più leggibile. Tuttavia, nonostante ci siano molti casi d’uso per NLG, al momento è meglio utilizzarlo per scrivere contenuti in forma abbreviata come titoli, descrizioni di prodotti, promemoria di riunioni e così via.

3. TF-IDF

TF-IDF è l’acronimo di “Term Frequency Times Inverse Document Frequency“. TF-IDF misura l’importanza di parole chiave confrontandola con la frequenza di quella parola chiave in un ampio insieme di documenti. Sebbene non sia ancora chiaro se Google lo utilizzi nel suo algoritmo, è una buona pratica includerlo nella tua strategia SEO. Prima di applicare TF-IDF, è necessario però creare un contenuto mirato a una determinata parola chiave. Una volta fatto, collega il contenuto a uno strumento TF-IDF. Alcune opzioni consigliate sono strumenti di testo, SEO PowerSuite, Ryte e Surfer SEO. Grazie alla tecnologia e alcune informazioni sulla tua parola chiave, gli strumenti TF-IDF di solito suggeriscono alcune frasi che puoi aggiungere o rimuovere dalle tue pagine. In questo modo renderai il tuo articolo più attinente all’argomento e la tua pagina si posizionerà meglio nelle SERP.

4. GPT-3 per la creazione automatica di contenuti

L’API GPT-3 è stata impostata con un ampio pool di dati che includono: Common Crawl, Wikipedia, libri storici pertinenti e così via. Dunque quando fornisci all’API GPT-3 una richiesta di scrittura, questa cerca di prevedere esattamente cosa verrà dopo in base alle informazioni lette su Internet. Il GPT-3 può esserti utile anche nella stesura di e-mail poiché ti basterà fornire alcuni punti chiave che delineano tutto ciò che vuoi coprire nell’email e lui lo scriverà automaticamente per te. 

5. Test SEO A/B

La maggior parte degli specialisti SEO si concentra maggiormente sui test A/B degli utenti e meno sui test A/B SEO. Qual è la differenza? Mentre il test degli utenti comporta l’assegnazione casuale degli utenti del tuo sito web a diverse versioni delle tue pagine in base alle prestazioni migliori, nel test SEO A/B, gli utenti sono Googlebot e non utenti finali e in genere viene mostrata la stessa versione della pagina. Per implementare il test A/B SEO puoi includere: tag del titolo, metadescription, h1, pagine AMP, testi di ancoraggio interni, markup dello schema, un nuovo contenuto, e così via. Condurre test A/B SEO come questi ti aiuterà a sapere esattamente cosa funziona bene per la tua attività e cosa no. In questo modo, puoi prendere decisioni più accurate quando ottimizzi le tue pagine per la SEO. Ad esempio, se il tuo traffico è diminuito verso una determinata pagina dopo aver apportato modifiche ad essa durante il test SEO A/B, significa che il test non ha funzionato. In genere dovresti aspettarti di iniziare a vedere i risultati del tuo test SEO A/B non appena Google esegue la scansione della tua pagina. Alcuni strumenti di test A/B SEO che puoi utilizzare a questo scopo includono: Google Tag Manager, Rankscience, Optimizely, ecc. 

6. Ottimizzazione automatizzata dei contenuti sulla pagina

Quando crei un contenuto di lunga durata, controlla le pagine in cima alle SERP, analizza la classifica dei contenuti, scopri i titoli e i sottotitoli specifici che le pagine coprono, identifica gli elementi mancanti nelle pagine e cerca di ottimizzare il tuo contenuto. 

7. Contenuto non testuale

Esempi di contenuto non testuale sono: immagini, info grafiche, grafici, video, clip audio, animazioni, presentazioni, file scaricabili come PDF. Grazie a questi strumenti, puoi rendere le tue landing page più accattivanti e migliorare l’esperienza di navigazione dei tuoi utenti. Quindi, i tuoi lettori trascorreranno più tempo sul tuo sito web e il tuo bounce rate alla fine diminuirà drasticamente.

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Come il digitale ha cambiato la Food Industry

Qual è l’impatto del digital marketing nel settore food?

La Food Industry è stata completamente rivoluzionata dall’avvento del digitale, dal data-driven marketing e dal ruolo dirompente dei social. È sufficiente aprire social network come ad esempio Instagram o portali come TripAdvisor, per rendersi conto di quanto queste piattaforme ci influenzino nella scelta di un ristorante o di un piatto da gustare. Inoltre, si stanno facendo sempre più spazio le prenotazioni online e via app e i servizi di delivery, complice anche l’attuale situazione pandemica che stiamo vivendo che ha accelerato il processo di digitalizzazione delle imprese. È quindi possibile affermare che il settore food non può più prescindere da una Digital Strategy ben strutturata per potersi distinguere dai competitor, far emergere il proprio prodotto o il proprio servizio, costruire un’identità forte e riconoscibile e raggiungere i propri obiettivi di data-driven marketing.

Che cosa si intende per food marketing?

Con l’espressione food marketing si fa riferimento all’insieme delle strategie finalizzate all’ottimizzazione del posizionamento del nuovo prodotto o servizio nel mercato di riferimento, costruire delle relazioni solide con i clienti e aumentare la brand awareness. Il digital marketing quindi, deve intendersi come un supporto alla tua attività, grazie alla quale puoi comunicare il tuo prodotto o il tuo servizio e raggiungere una serie di obiettivi, come ad esempio:

– fidelizzare i tuoi clienti

– raggiungere e acquisire prospect

– creare o rafforzare la tua brand reputation                                              

Quali sono i trend principali del digital marketing nel settore food?

Sono principalmente 5 i trend che si stanno affermando in questo settore:

  1. Sostenibilità e salute

Da diversi anni il sentiment delle persone nei confronti del cibo è cambiato e di conseguenza anche le strategie dei brand sul fronte della produzione si sono evolute. In particolare, ci sono due macro-argomenti in ascesa: la sostenibilità ambientale e la salute. Sta emergendo la tendenza a prediligere cibi e bevande sane che abbiano un impatto positivo sulla qualità della vita dei singoli e sull’ambiente. Particolare attenzione è riservata anche al packaging, sono in costante aumento le aziende che si impegnano nel sostituire la plastica con materiali biosostenibili.

  1. SEO

Scegliere di non investire in adv e in una buona strategia SEO equivale ad essere invisibili sui motori di ricerca. Secondo Finances Online il 56% del traffico sui siti del comparto Food deriva da ricerche organiche. Per questa ragione, curare l’aspetto SEO risulta essere una delle migliori strategie di marketing dal momento che ti consente di conoscere le parole chiave più ricercate dai tuoi potenziali clienti, di ottimizzare il tuo sito web e comprendere meglio le esigenze del tuo target. 

  1. Centralizzazione dei social network

Stabilire una presenza forte sui Social Network è fondamentale per chi opera nel settore food & beverage. Il social che registra la crescita più imponente è senza dubbio Instagram, poiché basando tutto sulle immagini e sui video risulta nettamente più efficace nell’ambito della Food Industry, grazie soprattutto alla possibilità di fare storytelling. Secondo uno studio dell’Harvard Business Review, il 70% degli utenti preferisce i contenuti “autentici” e “informativi” alla tradizionale pubblicità proveniente direttamente dai brand. Di fondamentale importanza sono anche le recensioni che, soprattutto in ambito food e turismo, risultano essere un potente strumento di marketing.

  1. Targetizzazione e personalizzazione

A chi ci rivolgiamo? Qual è il nostro target? Dove vive, qual è il suo comportamento, quali sono le sue preferenze e i suoi desideri? Riuscire a rispondere a tutte queste domande è possibile grazie al data-driven marketing. Una corretta analisi dei dati, infatti, porta a conoscere meglio il proprio pubblico, quello potenziale e quello reale, e predirne e influenzarne i possibili comportamenti. Ecco perché è essenziale dotarsi dei più avanzati sistemi di analisi e interpretazioni di questi “Big Data”. Solo così ci si può fare un’idea più concreta del pubblico a cui la propria azienda può rivolgersi. Inoltre, grazie all’analisi del cosiddetto “sentiment” è possibile capire ciò che si dice di un brand, di un argomento o di un prodotto, interpretare questi dati nella maniera più coerente e, di conseguenza, prendere decisioni. 

  1. Augmented reality

L’ultimo trend è sicuramente quello della realtà aumentata. Negli ultimi anni si è passati da processi e macchinari “meccanici” all’implementazione di sistemi di AI, Internet of Things, Machine Communication e Machine Learning. Tutto ciò si traduce in riduzione dei costi, aumento di efficienza e miglioramento della qualità

In considerazione di ciò che è stato detto fino ad ora, si può affermare che grazie ad una solida strategia di marketing mix e ad una presenza omnicanale, soprattutto nella fase iniziale di awareness e consolidamento di un’attività, è possibile raggiungere un pubblico più ampio, aumentare le vendite e massimizzare i propri risultati. 

Se hai ancora dei dubbi, CONTATTACI! Analizzeremo il tuo business e ti guideremo nello sviluppo di una STRATEGIA DI DIGITAL MARKETING per raggiungere i tuoi obiettivi!

Google Hotel Insights, cos’è e perché utilizzarlo

Che cos’è Google Hotel Insights e come può migliorare la produttività del settore alberghiero?

Google Hotel Insights è uno strumento gratuito rilasciato da Google che consente di prevedere i trend di ricerca ed aumentare le prenotazioni future captando la domanda turistica potenziale. Gli albergatori, grazie a questo strumento, potranno quindi intercettare i potenziali clienti e incrementare la propria produttività. Quanti clienti possono fare domanda per un determinato albergo? Quali attrazioni è meglio mettere in risalto? Quali date scegliere per rilanciare il settore turistico? Ecco, Insights può aiutare a rispondere a tutti questi quesiti. Dunque il nuovo progetto virtuale offrirà informazioni e risorse utili per la ripresa del settore turistico, duramente colpito dalla pandemia da Covid-19 nell’ultimo anno.

Come funziona?

Google Insights fa parte di una piattaforma più grande chiamata Travel Insights, che contiene a sua volta 3 strumenti:

  • Destination Insights
  • Hotel Insights
  • Travel Analytics Center, riservato ai partner commerciali di viaggio

Google Hotel Insights, permette di conoscere a livello di “zona di interesse” quali sono i potenziali clienti utilizzando i trend di ricerca e i dati di ricerche online di Google sia nazionali che internazionali. Per poter accedere a questi dati, sarà sufficiente inserire il nome della tua struttura, già registrata su Google, e cliccare sul nome. Grazie a queste semplici azioni, sarà possibile ottenere una prima panoramica su una specifica regione. La prima overview che merita di essere osservata è quella sulla destinazione, poiché mostra il cambiamento che ha subito la ricerca di sistemazioni rispetto all’anno precedente. La panoramica riporta nel dettaglio la variazione dell’interesse di ricerca per la zona di riferimento, con specifica sui visitatori internazionali e nazionali. Tutti questi dati vengono estrapolati grazie alle ricerche online effettuate dagli utenti.

I suggerimenti di Google per massimizzare i risultati

Lo strumento ci mostra i mercati di provenienza principali divisi in due categorie: quelli per interesse di ricerca, quindi i clienti che cercano una determinata destinazione, e quelli per crescita, quindi i mercati nei quali sta crescendo l’interesse per la destinazione, che fa di loro nuovi potenziali clienti. Inoltre, Google mette a disposizione guide e consigli utili da mettere in pratica per promuovere la struttura, raggiungere più ospiti e migliorare la presenza digitale. Il primo suggerimento in assoluto è quello di creare una presenza online con Google My Business e, nel caso in cui si avesse già, di implementarla. Quante volte digitando il nome di una struttura, negozio o servizio il primo risultato che ci appare è una scheda di Google nella quale troviamo immediatamente tutte le informazioni che ci servono? Dal sito web, al numero di telefono, agli orari di apertura: una scheda di Google My Business correttamente compilata è il primo step per aumentare la visibilità online del nostro hotel. Successivamente, è possibile utilizzare i dati emersi sui mercati per targettizzare correttamente le nostre campagne di Google Ads e raggiungere nuovi mercati.

Quali dati monitorare?

Le esigenze e le priorità dei viaggiatori hanno subito profondi cambiamenti. Grazie alla piattaforma presentata da Google, sarà possibile prevedere la domanda turistica, consentendo alle strutture e agli operatori del turismo di ottenere delle informazioni sulle ricerche effettuate dai potenziali turisti, capire da quali paesi arrivano e come cambiano le loro ricerche nel tempo. In questo modo, il settore alberghiero potrà aver accesso ad un numero maggiore di dati che consentiranno loro di incrementare le prenotazioni future e migliorare la visibilità online del proprio business. A questo proposito, Destination Insights offre un supporto reale e concreto poiché consente di avere una panoramica sulla destinazione e monitorare i trend di viaggio. Attraverso un menù a discesa infatti, è possibile selezionare le informazioni di interesse, come la tipologia di viaggio o la categoria di domanda, e il range di tempo di analisi. Lo strumento produrrà alcuni grafici che mettono in evidenza il trend di ricerca in rapporto all’anno precedente e delle tabelle che mettono in evidenza la richiesta per città, sia a livello di ricerca che di crescita di interesse.

Competenze digitali a disposizione degli operatori del turismo

Google ha inoltre pensato di dare la possibilità di accedere ad un programma di formazione per aiutare i professionisti del settore ad acquisire nuove competenze digitali, tra cui Google Digital Training, corsi online accessibili direttamente dai siti di Confindustria Alberghi, Federalberghi, e Federturismo Confindustria per gli associati. Questi strumenti permetteranno ai gestori delle strutture di acquisire nuove competenze digitali, diventate ormai un must per ogni business per fare un uso sempre più strategico dei dati. Infatti, l’analisi dei dati è imprescindibile per poter sviluppare strategie mirate e performanti che non disperdano lavoro, investimenti, produttività e il valore del business. Oltre che per l’albergatore, questo strumento è particolarmente interessante per le destinazioni turistiche che vogliono comprendere meglio i dati per definire politiche e strategie di destination management. Questi dati possono essere utili a rafforzare il posizionamento grazie ai molti consigli e suggerimenti che lo strumento stesso riesce a dare, tuttavia non saranno sufficienti per progettare ed elaborare una strategia di marketing che porti alla conversione. Questi dati dovranno poi essere elaborati e integrati con quelli di Google Analytics, con quelli ottenuti da un’accurata analisi SEO e soprattutto con quelli delle prenotazioni effettive, degli arrivi e dei mercati già raggiunti.

E tu, hai già iniziato ad analizzare i dati della tua struttura? Se hai ancora dei dubbi, CONTATTACI! Ti aiuteremo ad elaborare la STRATEGIA DI DIGITAL MARKETING TURISTICO più adatta alle tue esigenze!


Cos’è la Marketing Attribution e come funziona

Che cosa si intende per Marketing Attribution e come può essere applicata?

Marketing Attribution, o marketing di attribuzione, significa attribuire o assegnare un valore a diversi eventi nel percorso del cliente. Alcuni eventi possono avere un peso maggiore perché sono punti di conversione più preziosi o si verificano più in basso nel funnel, e quindi sono più vicini alla realizzazione di una vendita. L’idea nel marketing digitale moderno è quella di implementare modelli di attribuzione sufficientemente robusti e dettagliati da poter acquisire quante più informazioni possibili per avvicinarsi alla comprensione e al monitoraggio della provenienza delle conversioni: su quali canali e grazie a quali contenuti hai ottenuto conversioni? Quanto hai speso per ottenerle?

Marketing attribution: ottimizzazione delle risorse

Nell’era pre-digitale, la maggior parte delle aziende non disponeva di campagne di marketing multi-touch, ciò portava i clienti a rimbalzare da un canale all’altro. Ora il percorso è esponenzialmente più complesso, ma con il vantaggio collaterale di poter accedere a molte più informazioni su ciò che i clienti stanno facendo, capire qual è il loro intento e analizzare la customer journey. Di conseguenza, è possibile determinare il modo migliore per ottimizzare e allocare gli sforzi e le spese di marketing e massimizzare i risultati. I tuoi sforzi senza queste informazioni, potrebbero funzionare a volte, ma non saranno sistematici. In sostanza, la marketing attribution ha lo scopo di fornire una struttura e una guida per le future operazioni di marketing. Senza di esso, i tuoi sforzi di marketing saranno vani.

 

Cosa sono i modelli di attribuzione del marketing?

I modelli di attribuzione sono un framework per analizzare quali touchpoint, o canali di marketing, ricevono credito per una conversione. Ogni modello di attribuzione distribuisce il valore di una conversione in ogni punto di contatto in modo diverso. Perché un’azienda potrebbe essere tentata di rinunciare ad investire nella marketing attribution? Ammettiamolo: i percorsi dei clienti e i processi decisionali stanno diventando più lunghi, più complessi e, in ultima analisi, di natura multi-touch. Con ogni ulteriore livello di complessità, eseguire una marketing attribution accurata diventa più impegnativo e richiede più esperienza. I percorsi non lineari, multi-dispositivo e multi-touch che i potenziali clienti intraprendono prima della conversione finale sono imprevedibili, per questa ragione molte aziende potrebbero avere delle difficoltà a tenere traccia di tutti questi dati disparati.

Dare un senso alle interazioni dei touchpoint di marketing

Esistono sia modelli di attribuzione single-touch che modelli di attribuzione multi-touch. Un modello di attribuzione single-touch assegnerà il 100% del credito di conversione a un singolo touchpoint. Se il tuo modello favorisce il modello del primo clic di un cliente, tutto il merito va al primo punto di contatto con cui un cliente ha interagito nel suo percorso. Lo stesso vale, al contrario, per l’attribuzione dell’ultimo clic. Sebbene questi possano fungere da indicatori, un modello a tocco singolo ti indica solo un’istantanea limitata (in questo caso, l’inizio o la fine), ma nulla sull’intero processo e sui punti di contatto che hanno svolto un ruolo nel mezzo. L’attribuzione multi-touch invece, sebbene sia notevolmente più difficile da eseguire correttamente, mira a fornire un quadro più completo del percorso del cliente e delle interazioni più preziose al suo interno.

Comprendere il percorso del cliente

Un altro motivo per cui l’attribuzione single-source o single-touch potrebbe non essere adeguata in un mondo multi-touch è che raramente riflette le sfumature delle fasi del cliente nel customer journey, insieme alle sue esigenze informative.

Esaminiamo il percorso del cliente in modo più dettagliato. Potremmo presumere che ci siano cinque fasi chiave, ovvero:

  • Awareness
  • Consideration
  • Acquisto
  • Retention
  • Supporto

Sappiamo che dobbiamo creare contenuti e campagne che mirino agli utenti in tutte queste fasi. Non pensiamo necessariamente che i potenziali clienti seguiranno questo percorso esatto in modo lineare: un potenziale cliente si muove attraverso le varie fasi ad un ritmo imprevedibile e le interazioni lungo il percorso possono variare dal PPC e dall’email marketing, ai contatti del centro telefonico o ai riferimenti del passaparola. Quindi, come puoi acquisire i dati dall’intero marketing mix, dai diversi canali, dalle piattaforme e offline?

La chiave è riconoscere che le attività di marketing in ogni fase del viaggio hanno tutte un valore ed è importante capire quanto spendi rispetto a ciò che ottieni, questo processo può essere complicato ma è essenziale.

Vantaggi della marketing attribution

In definitiva, cosa può darti il marketing di attribuzione?

  • Informazioni approfondite sulla conversion completa del cliente e sul percorso di acquisto
  • Insight per regolare e ottimizzare la strategia e le tattiche di marketing (ad es. canali, distribuzione, contenuto, budget, frequenza, pubblico di destinazione.)
  • Individuare il punto in cui si verifica una conversione o una vendita nel percorso, in particolare nei processi lunghi e complessi in cui è più probabile che il flusso di attribuzione vada perso.
  • Attribuzione dei ricavi più accurate per ogni canale
  • Opportunità di migliorare i dati ROAS/ROI
  • Migliore pianificazione del budget
  • Monitoraggio molto più accurato delle conversioni e delle entrate.

Hai pensato a come puoi capire cosa succede quando i tuoi potenziali clienti visitano il tuo sito, quale percorso intraprendono e come si convertono? 

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SEO e contenuti: l’accoppiata perfetta

In che modo sono correlati SEO e contenuti? Come possono essere utilizzati per raggiungere i tuoi obiettivi di business?

Nonostante l’ottimizzazione per i motori di ricerca esista da molto tempo e si sia evoluta, una serie sorprendente di idee errate continua a circolare attorno alla SEO. Ci viene spesso chiesto come ottenere risultati immediati, partendo dal riempimento di parole chiave e altre tecniche SEO black-hat. Possiamo “hackerare” la SEO per ottenere un miglior posizionamento migliore della pagina nella SERP? Possiamo semplicemente affidarci alla SEO “calcolata” a soluzione rapida, come era agli albori di Internet? La risposta è no, non c’è nessuna possibilità di realizzare tutto ciò. Se fosse così facile, non avresti bisogno di specialisti SEO come noi.

SEO e contenuti: un’equazione complessa

Ciò che genera ancora più confusione in questi giorni è la relazione tra creazione di contenuti e SEO. Molti si domandano se sia meglio concentrarsi sulla SEO o sui contenuti. Ma la verità è che i due strumenti non sono in conflitto. Al contrario, SEO e contenuti si completano a vicenda. Sono strumenti preziosi che, insieme, ti consentono di essere più visibile sui motori di ricerca e di raggiungere migliori risultati di marketing. Infatti, parte di ciò che ti fa guadagnare visibilità sui motori di ricerca sono proprio i contenuti di qualità: contenuti che riflettono la tua esperienza e rafforzano la tua autorevolezza.

Ottimizzazione dei contenuti

L’obiettivo di un motore di ricerca è fornire i contenuti più pertinenti per soddisfare la ricerca di un utente. Mentre una grande parte dell’onere per ottenere risultati pertinenti spetta all’utente finale, la comprensione degli utenti e degli algoritmi deriva dai motori di ricerca. Man mano che la SEO si è evoluta nel corso degli anni, si è collegata con i contenuti. Cosa intendiamo per contenuto? La definizione di contenuto può far riferimento a molte cose, come ad esempio: video, immagini o infografiche. Dopotutto, se YouTube è il secondo motore di ricerca più popolare su Internet, come viene spesso segnalato, è necessario pensare in modo olistico a tutte le diverse forme di contenuto che è possibile creare e ottimizzare per la ricerca. Ma per mantenere questo aspetto più semplice, discuteremo principalmente di contenuti scritti: landing page, post di blog e articoli simili che creano valide opportunità per trovare una nicchia interessata ai tuoi prodotti, per far conoscere la tua azienda e forgiare rapporti con potenziali clienti. Nel contenuto scritto, le parole chiave costituiscono la base della strategia di ottimizzazione dei motori di ricerca, ma sono anche delle indicazioni di contenuti di qualità.

SEO: l’evoluzione automatizzata 

L’ottimizzazione dei motori di ricerca come disciplina si è evoluta e, grazie all’apprendimento automatico, gli algoritmi SEO stanno migliorando nel distinguere un contenuto di qualità da un contenuto informativo o “riempitivo”. La SEO, grazie ai contenuti e alla tecnologia, è diventata molto più incentrata su tre pilastri: competenza, autorevolezza e affidabilità. Allo stesso tempo, è anche diventata sempre più comprensibile, grazie all’interattività con i contenuti e alle intenzioni dell’utente. Non è solo la parola chiave o i termini che gli utenti cercano scollegati da un contesto. Il contesto è importante nel determinare il motivo per cui un utente sta cercando qualcosa: cosa sta effettivamente facendo, volendo o aspettando?

Il perfetto equilibrio tra strategia SEO e di contenuto 

Il successo SEO non riguarda solo i contenuti, ma è giusto dire che non otterrai buoni risultati SEO senza buoni contenuti. Oltre a dover pensare alla SEO tecnica, ci sono dettagli relativi ai contenuti che contribuiscono ai risultati complessivi. Ci sono molte considerazioni da tenere a mente: le tue strategie SEO differiranno a seconda del tuo settore; la maggior parte dei siti trarrà vantaggio dalla ricerca e dall’implementazione di parole chiave a coda lunga; pensa a qualcosa di più di Google quando prendi in considerazione l’ottimizzazione per i motori di ricerca.

Quindi, per raggiungere i tuoi obiettivi di marketing ed ottenere maggiore visibilità, hai bisogno sia della SEO che dei contenuti! Se hai ancora dei dubbi, CONTATTACI! Ti aiuteremo ad elaborare una strategia SEO e di contenuto di successo e a massimizzare i tuoi risultati!

Marketing Intelligence: cos’è e perché utilizzarla

Che cosa si intende per Marketing Intelligence e perché è fondamentale per il successo delle imprese?

Il termine “marketing intelligence” potrebbe potenzialmente significare cose differenti se si fa riferimento a persone o imprese. La nostra interpretazione della marketing intelligence, tuttavia, riguarda l’utilizzo e l’interpretazione di dati del presente per analizzare e prendere decisioni sulle attività di marketing future. Se ti stai chiedendo, dunque, se esiste uno strumento di monitoraggio dei dati di marketing esistenti per valutare il rendimento precedente e quello attuale, la risposta è: sì.

Cos’è la marketing intelligence?

Una definizione di base di marketing intelligence è: un insieme di dati rilevanti raccolti e utilizzati per comprendere e pianificare gli sforzi di marketing di un’organizzazione. Raccogliendo dati da più fonti, che potrebbero provenire dall’online, dall’offline, dal negozio, da sondaggi, da interazioni con call center, dai social media, sistemi CRM e così via, puoi analizzare questi dati per ottenere metriche su ciò che è accaduto durante la campagna. Cosa ha funzionato? Cosa ha convertito? A che punto e in quali canali si sono convertiti i potenziali clienti? Probabilmente utilizzerai un modello di attribuzione del marketing per giungere a queste conclusioni. Tuttavia, questa è tutta un’intelligenza di marketing all’indietro, rivolta al passato, che è solo un minimo aspetto di ciò che la marketing intelligence dovrebbe significare per te e non evidenzia le sfumature della sequenza temporale della marketing intelligence.

Analizzare il passato per predire il futuro

Un’altra parte, probabilmente più importante dell’intelligenza di marketing per guidare il processo decisionale futuro e la strategia di marketing, è l’analisi dei dati. Paradossalmente, è necessario fare un pò di pianificazione e di lavoro preliminare per comprendere il percorso del cliente ed elaborarne una visione futura. Cioè, supponiamo che tu stia impostando la tua campagna. È fondamentale stabilire tutti i punti di contatto per acquisire dati sulle interazioni dei clienti e sapere quando “scappano”, agiscono o convertono. Come puoi immaginare, questo fornisce una visione solida e dettagliata di ciò che è realmente accaduto. I tuoi potenziali clienti sono inciampati nei tuoi fili: dove, quando, come? Hai compreso l’intento del cliente e hai posizionato i contenuti di marketing dove hanno fatto la differenza? Se hai acquisito informazioni a sufficienza e riesci ad utilizzare i dati nelle tue prossime campagne, avrai delle indicazioni piuttosto precise su ciò che accadrà.

La differenza nella gestione di big e small data 

C’è sia verità che confusione attorno alla lunga discussione dei big data dell’ultimo decennio. Non c’è dubbio che se si dispone di dati di alta qualità e se ci si è posti le giuste domande, il potere dell’intelligenza artificiale, degli strumenti avanzati di analisi dei dati e il vostro, o dei vostri specialisti di analisi, è virtualmente illimitato. Si può dire però che i “big data” siano stati sovrastimati perché molte aziende non hanno i mezzi o le competenze necessarie per portare la loro massiccia raccolta di dati oltre il traguardo. Molte aziende raccolgono dati solo per il gusto di raccoglierli, spesso non eseguono alcun tipo di analisi e, anche quando lo fanno, questi dati vengono spesso isolati da altre parti dell’organizzazione. Quindi i big data, nonostante siano una pietra miliare dell’intelligenza di marketing, possono avere delle insidie senza un’adeguata pianificazione e gestione.

La maggior parte delle organizzazioni di marketing infatti, non ha a disposizione solo dati sui social media e sui siti web. Esistono CRM, dati sugli annunci, dati del call center e del negozio e altri “piccoli dati” che non sono sistematici o necessariamente scalabili come i big data, ma forniscono comunque informazioni preziose. Un esempio potrebbe essere il passaparola o il feedback quotidiano dei clienti, che può essere raccolto attraverso moduli di sondaggio. Si tratta della peculiarità dei “piccoli dati” che hanno la capacità di acquisire un’istantanea dei modelli di sentiment dei clienti e consentirti di essere sempre aggiornato, in tempo reale e in modo interattivo.

E tu, sei pronto a metterti in gioco e ad investire sulla marketing intelligence? Se la risposta è sì, CONTATTACI SUBITO! Ti guideremo nelle decisioni di marketing per massimizzare i tuoi risultati e portare il tuo business al successo!

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SEO tecnico, perché implementarlo

Che cosa si intende per SEO tecnico e perché è fondamentale per il posizionamento organico?

Ti sarai reso conto che la visibilità della tua azienda è influenzata dall’esperienza SEO, che include la technical SEO. La maggior parte delle aziende però, non ha un’approfondita conoscenza della SEO tecnica, motivo per cui molti scelgono di richiedere una consulenza SEO e di marketing per migliorare la propria posizione nei motori di ricerca e massimizzare i propri risultati. Quando analizzi i dettagli del tuo sito web e del posizionamento della tua pagina e cerchi modi sistematici per diventare più visibile sui motori di ricerca e ai potenziali clienti, interviene il cosiddetto SEO tecnico, ovvero l’ottimizzazione degli elementi tecnici del tuo sito web per garantire che i motori di ricerca possano eseguire la scansione ed indicizzare correttamente le tue pagine. Esempi di queste tattiche includono decisioni di hosting, sitemap delle pagine, pagine di errore ottimizzate, reindirizzamenti corretti, crittografia delle pagine SSL/TLS (ovvero, http rispetto a HTTPS), rendering mobile ottimizzato, prestazioni complessive del sito e velocità di caricamento della pagina. Questi aspetti tecnici sono importanti tanto quanto gli aspetti non tecnici della SEO. 

 

Influenza SEO diretta e indiretta

Le prestazioni web possono essere un fattore nascosto per la maggior parte dei marketer, ma hanno un impatto profondo e immediato sull’esperienza dell’utente e anche sul ranking SEO. La velocità di caricamento della pagina (il tempo necessario per il rendering di una pagina) e il tempo al primo byte sono segnali che influenzano direttamente il posizionamento di un sito. Inoltre, i tempi di caricamento più lunghi possono influire indirettamente sulla SEO ed aumentare la frequenza di rimbalzo, ridurre il tempo di permanenza dell’utente sul sito e, in ultima analisi, ridurre i tassi di conversione. Perché un utente dovrebbe restare su un sito lento quando ci sono molti altri siti concorrenti più veloci? È chiaro, quindi, che la velocità della pagina è fondamentale per garantire una buona esperienza all’utente e, senza la visibilità del posizionamento della pagina, non consentirai agli utenti di avere alcun tipo di esperienza sul tuo sito.

Considerazioni sulla velocità delle prestazioni web

Quali sono le best practice da considerare per garantire la velocità di caricamento della pagina e ottenere altre metriche sulle prestazioni web? Di seguito alcuni esempi chiave:

  • Memorizzazione nella cache Web del proxy inverso: la memorizzazione nella cache del contenuto, ovvero la creazione di copie del contenuto più vicine all’utente finale, si traduce in una consegna più veloce ad ogni richiesta perché il contenuto non deve essere recuperato dal back-end. Puoi controllare il time-to-live per i contenuti memorizzati nella cache in modo da distribuirli dalla cache per tutto il tempo necessario. Non c’è motivo di aggiornare la cache a meno che il contenuto non stia cambiando. Ciò consente di risparmiare molto tempo ed ottenere un caricamento delle pagine rapidissimo.
  • Ottimizzazione del server: il tempo di risposta del server può, in parte, essere migliorato con buoni criteri di memorizzazione nella cache. Ma ci sono altri fattori che determinano il comportamento e le prestazioni del server. Tra questi: la quantità di traffico in un dato momento (potresti essere inondato, in tal caso potresti utilizzare uno scudo di protezione), la pesantezza di alcune pagine in termini di utilizzo delle risorse, un instradamento lento o query di database lente.
  • Compressione dei file: I file possono sfuggire di mano e richiedere tempo per il caricamento.
  • Ripensare la distribuzione dei contenuti: se non stai già utilizzando una rete di distribuzione dei contenuti (CDN), questo potrebbe essere un modo efficace per assicurarti di avere copie del tuo sito in data center dislocati geograficamente, più vicini ai tuoi utenti. I CDN sono essenzialmente un collettivo di cache: rendono la consegna dei contenuti più veloce e affidabile, aggiungendo così un livello maggiore di protezione delle prestazioni.

Hai già iniziato ad implementare la velocità della pagina e le prestazioni web per aumentare l’awareness e il traffico web di ricerca organico? Focalizzati sulle metriche di rendimento per scoprire come migliorare l’esperienza dei tuoi clienti.

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Dati strutturati per i siti delle PMI, perché implementarli?

Cosa si intende quando si parla di dati strutturati? E perché è fondamentale implementarli su un sito di una PMI?

Negli ultimi cinque anni molte delle nuove funzionalità della SERP di Google sono state guidate dall’uso dei dati strutturati provenienti da tutto il Web: da Google for Jobs a Google Shopping, passando per le schede di ricette e i rich snippet, queste funzioni includono tutte contenuti di siti che hanno implementato dati strutturati.

Questo la dice lunga su quale sia l’importanza di considerare l’implementazione dei dati strutturati per il sito web della propria PMI. Ma cosa sono i dati strutturati? E perché è necessario dare priorità alla loro implementazione?

Cosa sono i dati strutturati?

Quando si parla di dati strutturati inerenti un sito web si intende quel mezzo che permette di definire il contenuto con un insieme uniforme di nomi e valori, così che bot e macchine possano leggere, indicizzare, comprendere e presentare al meglio tale contenuto.

Gli structured data rappresentano quindi delle meta-informazioni che vengono inserite manualmente nel codice HTML di una pagina web, di modo da fornire dati aggiuntivi sui siti e sulle pagine e permettere ai motori di ricerca di indicizzare e classificare meglio il loro contenuto.

Per comprendere ancora meglio cosa si intende con il termine dati strutturati considerali come delle informazioni (dati) che sono organizzate (strutturati) e che diventano comprensibili agli occhi dei motori di ricerca. Grazie a tali dati Google e gli altri search engine riescono a navigare meglio un sito, comprendendo le relazioni delle pagine e valutandolo meglio, attraverso l’abilitazione della visualizzazione come risultato multimediale nei risultati di ricerca.

Nel 2011 Google, Microsoft, Yahoo e Yandex hanno pensato di creare un gigantesco vocabolario dal nome schema.org. In questo sito si trovano tutti gli schemas, ovvero i tipi di dato, che sono riconosciuti dai motori di ricerca. In schema.org sono indicate anche le forme con cui il messaggio può essere scritto, ovvero micro data, RDFa e JSON-LD, quest’ultima forma è consigliata da Google.

Google ha inoltre messo a disposizione un utilissimo tool, il Test dei risultati multimediali, che testa la tua pagina accessibile pubblicamente per vedere quali risultati multimediali possono essere generati dai dati strutturati della pagina stessa.

Perché le PMI devono implementare i dati strutturati sui siti?

I dati strutturati non sono un fattore di rank diretto. Tuttavia utilizzare e implementare i dati strutturati sul sito web della tua PMI è importante per due ordini di motivi:

  • Per avere la certezza che il messaggio arrivi in modo corretto al destinatario, ovvero ai motori di ricerca.
  • Per accedere agli Rich Snippet, ovvero degli snippet che hanno degli elementi visivi in più, come ad esempio le ricette, il prodotto o la review.

Per le PMI, l’utilizzo e l’implementazione dei dati strutturati può sicuramente rappresentare un vantaggio in termini di visibilità in SERP. Ma non solo:

  • Potresti superare i tuoi concorrenti locali, perché molti devono ancora incorporare i dati strutturati nei loro siti.
  • Lo schema dei dati strutturati è scalabile, quindi ogni volta che creerai una nuova pagina di elenco prodotti, ad esempio, avrà già incorporata l’ottimizzazione.

Adottare un approccio strategico, che abbia come obiettivo quello di implementare i dati strutturati per il sito della tua PMI, ti permette di rimanere competitivo sui motori di ricerca e di incrementare di conseguenza conversioni e vendite.

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L’importanza degli small data per le piccole medie imprese

Come può crescere una piccola azienda utilizzando i dati? Raccogliendo e analizzando small data: ecco alcuni esempi di metodi e tecniche efficaci.

I dati per le aziende possono fare la differenza in termini di crescita del business e creazione di nuove opportunità. Questo vale non solo per le grandi multinazionali ma anche per le piccole e medie imprese. Conoscere quali dati utilizzare, come leggerli e come costruire sulla base di queste informazioni delle strategie efficaci è fondamentale per avere un buon ritorno sull’investimento.

Ecco quali sono gli approcci per utilizzare gli small data in maniera vincente.

Il caso di Mailchimp: un aiuto alle imprese con i big data

Mailchimp è noto per offrire soluzioni di email marketing anche alle piccole imprese, ma forse non tutti sanno che la piattaforma è anche un importante attore nel mondo dei big data. Sul back-end di Mailchimp, infatti, ci sono petabyte di dati dei suoi clienti, resi anonimi ma comunque disponibili per essere analizzati.

La piattaforma usa il proprio modello di apprendimento automatico basato sui big data di modo da dare alle piccole imprese un parametro di confronto. Queste ultime, infatti, possono paragonare le proprie prestazioni con le medie compilate dalla base dei dati dei clienti di Mailchimp. In questo modo è possibile individuare delle aree di miglioramento che possono essere utili per incrementare le vendite online. In pratica Mailchimp sta cercando di offrire alle piccole e medie imprese i vantaggi del machine learning basato sui big data, unendo gli small data che queste aziende hanno a disposizione.

Il caso di Proof Analytics: quando i dati diventano un GPS aziendale

Un altro approccio strategico ai dati viene da Proof Analytics. Il metodo è quello di attingere al flusso di dati in tempo reale, di modo da avere una maggiore attendibilità dei risultati e rendere i piccoli dati simili a un GPS. In questo modo è possibile apportare delle modifiche e risolvere eventuali problemi in real time, prendendo in tempo reale delle strade alternative che possono rappresentare la giusta via per le piccole imprese.

Il caso di HubSpot: l’importanza degli small data per buoni contenuti

Lavorare con gli small data dovrebbe essere abbastanza familiare per le aziende: i piccoli dati sono infatti sempre presenti, anche se non si sta usando una piattaforma o un servizio per la loro analisi. Secondo Scott Brinker, VP Platform Ecosystem di HubSpot i dati riguardano meno l’algoritmo, quando piuttosto la qualità di un contenuto. Con i dati è infatti possibile riuscire a prevedere quale potrebbe essere il messaggio migliore per produrre una risposta efficace nei clienti.

I maketer dovrebbero utilizzare un modello per l’analisi di small data piuttosto che un algoritmo di big data, di modo da avere un’idea precisa di chi sia il cliente. Un esempio in questo senso viene dal NPS, ovvero il Net Promoter Score. Si tratta di un raccoglitore di feedback che provengono dai pop-up di sondaggi in cui viene chiesto ai clienti di valutare un servizio o un prodotto su una scala da 1 a 10. Un metodo questo che può fornire small data, che però possono fare la differenza per il business di una piccola impresa.

Un’altra tecnica è l’A/B test, che prevede la creazione di due differenti offerte per vedere quale delle due ottiene la reazione migliore da parte del cliente. In questo modo è possibile ottimizzare la conversione partendo da una base di piccoli dati, e non di big data.

Small data o big data?

Uno dei rischi principali legati ai big data è che soffochino loro stessi per via dell’enorme mole di informazioni che raggruppano al loro interno. Tendenzialmente è molto più facile infatti avere a disposizione dei piccoli dati e non dei big data, soprattutto se si tratta di aziende piccole o medie.

Dall’altra parte però un grande set di dati produce dei risultati analitici e praticamente oggettivi che è altamente improbabile che vengano influenzati da valori anomali. I campioni di dati di piccole dimensioni, al contrario, sono vulnerabili invece di fronte a questi valori. Il rischio è di arrivare quindi a delle conclusioni fuorvianti che possono avere un’influenza eccessiva sui risultati e sulle strategie aziendali.

Le piccole aziende devono quindi essere in grado di trovare un equilibrio fra l’impiego di big data e small data, per riuscire a mettere in atto strategie di successo per il proprio business.

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Cos’è la data intelligence e perché è così importante?

I dati possono essere un potente predittore delle prestazioni future e molte aziende stanno perdendo questi indicatori guardando ai dati e alla data intelligence come una finestra sul passato.

Tuttavia, con più opzioni di analisi dei dati in tempo reale e la natura dinamica del marketing digitale, i dati forniscono molto di più che informazioni sul passato.

I dati e la marketing intelligence che ne derivano possono essere una bussola che ti aiuta ad andare avanti nella giusta direzione.

Data intelligence strategica: i dati come una bussola

I dati sono stati pubblicizzati come una sorta di cura miracolosa del marketing, tanto da essere nominati a volte come “il nuovo petrolio”.

Queste valutazioni non sono sbagliate. Ma raccogliere dati non è la stessa cosa che estrarne intelligenza e applicarla alle tue strategie di data driven marketing.

I dati, pur preziosi, spesso hanno comunque generato in molte aziende dubbi su:

  • come utilizzare i dati raccolti
  • come identificare le intuizioni dai dati
  • avere fiducia nelle conclusioni tratte dai dati
  • inaccessibilità di dati in contenitori che risiedono in molti diversi strumenti di analisi e in tools di business intelligence (nessuna singola fonte di verità, che porta alla mancanza di fiducia di cui sopra)
  • non disporre del tipo o della quantità di dati giusti per rispondere a domande aziendali o prendere decisioni

È un problema comune: i dati vengono raccolti in modo casuale nella speranza che un giorno indeterminato nel futuro possano essere estratti per approfondimenti sul passato.

Ma questo non è rappresentativo di ciò che offre la data intelligence e sicuramente non riflette la promessa della data intelligence strategica.

La parola chiave è “strategico”. Per sfruttare appieno le possibilità fornite dai dati, è innanzitutto necessaria una data strategy coerente che definisca gli obiettivi aziendali e le domande a cui è necessario rispondere.

Quindi dovresti identificare il tipo, la quantità e la qualità dei dati necessari per raggiungere questi obiettivi.

La strategia e il tuo approccio alla data intelligence saranno sostenuti da un elemento importante: pensa attentamente ai dati di cui hai bisogno e alle fonti da cui li otterrai.

Se si è chiari e precisi nella selezione della strategia e dell’origine dati, si ottiene un quadro più completo e approfondito delle prestazioni passate, ma ancora più importante, si acquisisce una visione preziosa del futuro e del percorso da intraprendere per arrivarci.

Cos’è la data intelligence?

Prima di pensare alle origini dati e al modo in cui alimentano l’intelligence dei dati, è giunto il momento di definire cosa intendiamo per “data intelligence”.

La data intelligence è un buon esempio di termine con più definizioni sovrapposte.

Alcune informazioni sull’intelligenza artificiale dei dati come risultato dell’applicazione di soluzioni di intelligenza artificiale e apprendimento automatico a enormi set di dati per l’analisi.

Altre definizioni, più ampie, suggeriscono che la data intelligence stia semplicemente sfruttando la capacità di comprendere e utilizzare i dati in modo reale.

Vediamo la data intelligence come una combinazione di queste definizioni: non è solo guidata dalla tecnologia e non si tratta solo di acquisire una comprensione dei dati. E’ una via di mezzo.

La data intelligence deriva dal processo di estrazione e interpretazione del significato dai dati e dall’applicazione di tale significato ad azioni che possono rispondere a domande aziendali, aiutare a prendere decisioni aziendali e, in ultima analisi, contribuire al valore aziendale.

E’ importante che il tuo approccio alla data intelligence riconosca e includa il fattore chiave che abbiamo evidenziato sopra: la strategia dei dati e la determinazione di ciò di cui i tuoi dati hanno bisogno e fonti.

La data intelligence proviene dal giusto mix di dati giusti e la giusta tecnologia che fornisce insight fruibili.

Come convivono business intelligence e analytics?

Sebbene la business intelligence (BI) sia spesso utilizzata in modo intercambiabile con termini come analisi dei dati, non sono esattamente la stessa cosa.

Storicamente la BI è stata il dominio delle informazioni storiche, come il reporting o l’analisi del prodotto, e viene utilizzata per cercare di migliorare le prestazioni per il futuro.

Ma anche la business intelligence fa parte della famiglia di data intelligence; la BI dovrebbe essere sfruttata come parte dell’intero quadro di data intellignence.

I sistemi o il software di business intelligence, per estensione, svolgono un ruolo nella parte “tecnologica” dell’equazione della data intelligence.

Una volta che hai deciso di quali dati hai bisogno, devi pensare a come e da dove raccoglierli, come li memorizzerai, li sposterai da un posto all’altro, li renderai accessibili, li visualizzerai, ecc.

Sistemi diversi di BI eseguono alcune o tutte queste funzioni, il che può creare confusione.

Per sceglierei i sistemi di business intelligence è necessario chiarire e risolvere i dubbi delle aziende sull’implementazione del valore dei dati, i contenitori di dati e la mancanza di trasparenza, poiché gli strumenti giusti possono aiutare a superare alcune sfide di data intelligence.

Quale sistema fornirà ciò di cui hai bisogno?

Un BI professionista o un consulente di dati sarà in grado di guidare la selezione del sistema di BI come parte della costruzione della gestione e della strategia dei dati.

Perché la data intelligence è così importante?

Senza la data intelligence, stai navigando nell’oscurità, facendo supposizioni sulle prestazioni di marketing, sui comportamenti dei clienti o sui risultati delle campagne.

Nella migliore delle ipotesi, stai solo sfiorando la superficie di ciò che è possibile fare con i dati: stai guardando una finestra informata sui dati del tuo passato, che non è priva di valore, ma non è la “profondità” che stai cercando con la data intelligence.

La data intelligence dovrebbe essere come una bussola, o meglio ancora, una sorta di GPS che ti fornisce informazioni in tempo reale sul percorso migliore per raggiungere la destinazione definita.

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Come utilizzare i dati dell’e-commerce per una migliore user experience

L’utilizzo dell’analisi dei dati per informare tutto, dalla data strategy al marketing e ai piani di crescita, è fondamentale.

Per le società di e-commerce, i dati di clienti, visitatori e transazioni esistono in abbondanza.

Sfruttare questi dati per la loro massima comprensione contribuisce alla creazione, al miglioramento delle strategie di marketing e allo sviluppo della comprensione dei clienti e del cosiddetto “customer journey”.

Spesso esiste il problema che l’esperienza dell’utente (UX), e il design in particolare, non siano strettamente intrecciati con i dati.

È così: il design è fondamentale per l’esperienza dell’utente e non è indipendente dai dati.

Cosa c’entra il design con l’esperienza dell’utente?

Il design dovrebbe essere parte integrante della tua data strategy, sia per capire come si comporta il tuo progetto e come rispondono gli utenti, sia per valutare cosa succede quando modifichi gli elementi di design.

Gli elementi più visibili e interattivi del tuo sito possono e devono svolgere un ruolo chiave nel modo in cui comprendi il comportamento degli utenti e il processo decisionale.

Un certo numero di chief data officer aziendali consiglia di applicare il design thinking allo sviluppo della data strategy, creando essenzialmente un processo ciclico: i dati, compresi quelli comportamentali e le azioni dei consumatori, guidano la data strategy, che evolve continuamente man mano che vengono generati più dati.

Gran parte di questi dati riguarderà le interazioni dell’utente con gli elementi di design visivo e il content marketing, come la user interface (UI), le pagine di destinazione, i moduli e i menu a discesa e quanto siano attraenti, facili da usare, intuitivi e utili questi elementi.

Senza dati, come saprai cosa funziona meglio e come puoi migliorare in modo efficace l’esperienza dell’utente?

Creare un percorso guidato dai dati è la strada per ragionare “customer first“, nel marketing, nella progettazione / sviluppo del prodotto, nello sviluppo dei contenuti, nel targeting, ecc. – e mettere al primo posto il cliente o il potenziale cliente è ciò che si intende come user experience.

Cos’è il data driven design?

Il data driven design è costituito da dati e progettazione che si uniscono insieme, tanto è che si può parlare di data driven UX.

In che modo i dati forniscono valore, cosa possono dirci che migliorerà l’esperienza degli utenti e il motivo per cui compiono determinate operazioni?

Un approccio diverso alla progettazione dell’esperienza utente si discosta dal flusso della UX tradizionale, che è in gran parte statico e spesso basato su osservazioni e ipotesi.

Il data driven UX infatti incorpora elementi dinamici e adattivi per attivare i dati nelle implementazioni del mondo reale.

Come possono i dati confluire in prodotti “user centered” ed in esperienze “human centered”?

Il design non riguarda solo l’aspetto delle cose e quanto sono attraenti. Con il progresso della tecnologia, il design coinvolge diversi dispositivi, tipi di schermo, dimensioni e risoluzioni e deve coinvolgere attivamente gli utenti. Ma il design è fondamentalmente una prerogativa umana: a cosa rispondono le persone?

Per essere in grado di generare coinvolgimento e interattività, il design deve essere informato da dati effettivi sull’utilizzo e impiegare dati di usabilità per targetizzare gli utenti, che possono solo migliorare l’esperienza e sollecitare conversioni e acquisti.

In sintesi:
Sviluppo delle “personas”: utilizzare i dati per segmentare meglio il pubblico e scoprire chi ha già visitato il tuo sito o chi ha utilizzato il tuo prodotto? Chi sono i tuoi destinatari e i loro attributi? Chi è l’utente ideale?

Comprensione del comportamento: in che modo gli utenti interagiscono? Quali attività stanno completando sul tuo sito rispetto a quello che vuoi che facciano? Come vuoi che si impegnino? Quanto tempo viene dedicato al coinvolgimento?

User interface e flusso del “customer journey”: il design (aspetto grafico) può essere molto importante qui; l’interfaccia utente influenza i passaggi che un utente compie nel suo viaggio.

I dati possono aiutarti a capire dove gli utenti stanno intraprendendo azioni, dove stanno abbandonando il processo, quanto tempo trascorrono su schermi diversi in un processo, ad esempio in un percorso di acquisto. Forse il checkout non è intuitivo, forse le opzioni di spedizione e i costi non sono trasparenti o il design non intuitivo del viaggio nel suo insieme può influenzare il comportamento di un cliente.

Aspettative / intenti dell’utente: in che modo il design rivela l’intento dell’utente? Al contrario, come possono i dati informare e aiutare ad anticipare le aspettative degli utenti?

Come puoi integrare i dati nella progettazione per ottenere una UX basata sui dati?

Pensiamo agli esempi di progettazione basata sui dati, ovvero ai modi in cui i dati possono essere utilizzati per differenziare e creare esperienze utente uniche.

Attingere ai contenuti adattivi

In un’epoca di contenuti ed esperienze sempre più personalizzati, il contenuto adattivo è al centro di questo tipo di sforzi e può aggiungere un enorme valore alle iniziative di content marketing.

Il contenuto adattivo alimenta direttamente esperienze utente migliori poiché mira a fornire contenuti pertinenti e mirati agli utenti al livello più individuale possibile, come se fosse fatto su misura solo per il destinatario.

Il contenuto essenzialmente adattivo offre un’esperienza unica a ciascun utente. Niente più “spray-and-pray” ad alto volume, marketing e contenuti generici e statici. Invece, puoi utilizzare i punti dati dalle azioni intraprese da un utente per creare un’immagine dei loro bisogni, desideri, personalità (ad esempio, dallo sviluppo di personaggi più generici a visualizzazioni più granulari del singolo cliente) e adattarti di conseguenza.

Quali tipi di adattamenti? Ad esempio, puoi adattare l’interfaccia utente, le immagini e i contenuti che gli utenti ricevono in base alle loro attività e attributi in corso, come persona (chi è?), dispositivo (quale dispositivo, quale sistema operativo?) e contesto (quale posizione, intento ?).

Ciò può portare a tutti i tipi di adattamenti dei contenuti, inclusa la sostituzione dinamica del testo, immagini più pertinenti, informazioni basate sulla posizione e altri cambiamenti basati su dati comportamentali o basati sui cookie. I contenuti adattivi possono includere vari esempi, che vanno dalle informazioni meteorologiche locali in banner, pubblicità in lingua locale / basata sulla posizione, istruzioni specifiche o testo su misura per il tipo di dispositivo utilizzato e altre informazioni contestuali reattive e coinvolgenti sui canali.

Tutti questi sforzi si combinano per aumentare le conversioni in modo esponenziale (da 3 a 10 volte di più) e creare un’esperienza utente coinvolgente e appiccicosa.

Attingere all’hacking della crescita dell’e-commerce

Il Growth Hacking è esattamente quello che sembra: i tuoi sforzi di marketing, indipendentemente da cosa siano, dovrebbero innanzitutto essere concentrati su come raggiungere la crescita, ad es. nuovi contatti, registrazioni, iscritti, conversioni, clienti, ecc.

È possibile introdurre una serie di tattiche di crescita in una strategia di crescita dell’e-commerce per guidare queste metriche fondamentali, eccone alcune:

  • Creare home page o landing page mirate e / o personalizzate
  • Evidenziare esperienze dei clienti, testimonianze e recensioni pertinenti
  • Eseguire A/B test delle pagine del sito, inclusi i vari titoli, testi, immagini, utilizzo di video, lunghezza di testo o video, ecc.
  • Utilizzare pop-up per iscriversi a determinate attività o all’uscita da una pagina / sito
  • Suggerimenti di cross-sell e up-sell in base ai dati di acquisto
  • Retargeting degli annunci e monitoraggio delle prestazioni
  • Campagne stagionali o limitate nel tempo su misura per l’utente
  • Aggiungere un popup di chat / conversazione dal vivo per interagire con gli utenti
  • Pensare costantemente e attivamente agli elementi visivi: fai risaltare visibilmente pulsanti e offerte
  • Concentrarsi sulla fornitura di prestazioni elevate, anche se gli utenti non se ne accorgeranno a meno che le prestazioni non stiano andando bene. Ad esempio, i tempi di caricamento della pagina, che influenzano quanto gli utenti permangono nella pagina, interagiscono con la pagina, convertono. Allo stesso modo l’ottimizzazione delle pagine per una navigazione fluida contribuirà in maniera efficace all’aumento delle prestazioni complessive e dell’esperienza utente.

Fornire un’esperienza utente progressivamente migliore

La complessità dell’esperienza utente non è da sottovalutare.

I consumatori si aspettano sempre di più e si aspettano di compiere esperienze di navigazione personalizzate.

La progettazione deriva dai dati e dalle intuizioni dell’esperienza utente e si evolve costantemente per offrire un’esperienza utente in continuo miglioramento.

L’utilizzo dei dati del tuo e-commerce per creare una migliore UX richiede un’efficace analisi di dati per approfondire i comportamenti e le interazioni degli utenti, il nostro team è a tua disposizione per fornirti, oltre la consulenza, anche le strategie e le tattiche migliori per avere successo.

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