Marketing Intelligence: cos’è e come utilizzarla per il tuo business

In uno scenario digitale sempre più competitivo, la capacità di trovare nuovi clienti e di interagire con loro in modo efficace risulta cruciale per la crescita delle imprese.

Questo è particolarmente vero nel marketing B2B, dove i clienti sono spesso altamente specializzati e difficili da raggiungere.

In questo contesto, la marketing intelligence può fare la differenza nella capacità di trovare lead in target profilati e nel modo in cui raggiungerli e coinvolgerli. In questo articolo esploreremo il concetto di marketing intelligence e come poter utilizzare l’AI per ottimizzare i propri risultati di business.

Cos’è la marketing intelligence

La marketing intelligence è un insieme di tecnologie e metodologie che permettono alle aziende di raccogliere e analizzare dati relativi al mercato e ai consumatori, al fine di supportare le decisioni strategiche di marketing. Dunque la marketing intelligence si occupa di raccogliere informazioni sulle tendenze del mercato, le esigenze dei clienti, le strategie dei concorrenti e qualsiasi altro fattore rilevante per il successo dell’attività di marketing.

Risulta quindi di fondamentale rilevanza perché consente alle imprese di prendere decisioni informate sulla base di dati reali, piuttosto che di supposizioni o intuizioni. In questo modo, le aziende possono plasmare le proprie strategie di marketing sulla base dei dati raccolti, in modo da soddisfare le esigenze dei clienti e rimanere competitivi sul mercato.

Differenza tra business intelligence e marketing intelligence

Spesso la business intelligence e la marketing intelligence vengono confusi tra loro o sovrapposti: in effetti sono due termini strettamente correlati, ma che presentano delle forti differenze tra loro.

La business intelligence (BI) si riferisce all’utilizzo di tecniche e strumenti per raccogliere, analizzare e presentare dati aziendali in modo da supportare la presa di decisioni aziendali sulla base dei dati. La BI aiuta infatti a raccogliere dati da varie fonti (dati di vendita, dati finanziari, dati di inventario, etc.), e li presenta in modo comprensibile per tutta l’azienda, senza distinzioni tra reparti.

La marketing intelligence (MI) si concentra invece sulle informazioni di mercato e sulle informazioni dei clienti, nonché sulla concorrenza. La MI viene dunque utilizzata per ottenere una migliore comprensione dei clienti e del mercato in cui opera l’azienda.

In sintesi, mentre la BI si concentra sull’analisi dei dati aziendali per supportare la presa di decisioni aziendali informate, la MI si concentra sulle informazioni di mercato e sulle informazioni dei clienti per supportare la presa di decisioni di marketing informate. In generale, la BI è un sottoinsieme della MI in quanto fornisce informazioni su alcuni aspetti dell’attività di marketing, ma la MI è molto più ampia in termini di dati di mercato e di informazioni sui clienti.

Digital marketing intelligence

La marketing intelligence gioca quindi un ruolo fondamentale all’interno del digital marketing, poiché aiuta a comprendere meglio il comportamento dei clienti e le tendenze del mercato.

In particolare, la marketing intelligence nel digital marketing consente di:

1. Comprendere il comportamento dei clienti: attraverso la raccolta e l’analisi dei dati di comportamento dei clienti sui canali digitali, come il sito web e i social media, è possibile ottenere informazioni sulle loro preferenze, i loro bisogni e le loro esigenze.
2. Identificare le tendenze del mercato: l’analisi dei dati di mercato e delle tendenze permette di comprendere le dinamiche del mercato, come i cambiamenti nei gusti dei consumatori, le nuove tecnologie emergenti e le strategie dei concorrenti.
3. Identificare i punti di forza e di debolezza della propria strategia di marketing: l’analisi dei dati di marketing permette di capire quali strategie stanno funzionando e quali no, consentendo di apportare eventuali modifiche o correzioni.
4. Ottimizzare le campagne di marketing: attraverso l’utilizzo di strumenti di analisi avanzati, come il machine learning e l’intelligenza artificiale, è possibile identificare modelli e tendenze che potrebbero essere altrimenti difficili da individuare manualmente, permettendo di ottimizzare le campagne di marketing per migliorare l’efficacia e il ROI.

In sintesi, la marketing intelligence nel digital marketing aiuta le aziende a prendere decisioni informate sulla propria strategia di marketing, migliorare l’efficacia delle campagne di marketing e ottenere una maggiore comprensione del proprio pubblico di riferimento. Ed è questo il motivo per cui si parla di digital marketing intelligence.

Strumenti e tecniche per raccogliere dati

Esistono numerose tecniche e strumenti che possono essere utilizzati per raccogliere dati sul comportamento dei clienti online, tra cui:

• Analisi del sito web: utilizzando strumenti come Google Analytics, è possibile raccogliere dati sul traffico del sito web, sui visitatori, sulle pagine visitate e sulle attività svolte sul sito.
• Social media monitoring: utilizzando strumenti come Hootsuite, è possibile monitorare i social media per raccogliere informazioni sui clienti, sui loro comportamenti e sulle loro opinioni sulla tua attività.
• Monitoraggio della reputazione online: utilizzando strumenti come Brandwatch, è possibile monitorare la reputazione online della tua attività, raccogliendo informazioni sui feedback dei clienti e sui commenti sui social media e sui siti di recensioni.
• Test A/B: utilizzando strumenti come Optimizely, puoi testare diverse versioni di un’attività di marketing digitale (come una pagina di destinazione o una email) per vedere quale funziona meglio.
• Survey online: utilizzando strumenti come SurveyMonkey, è possibile condurre sondaggi online per raccogliere dati sui clienti e sul loro comportamento.

Una volta raccolti, questi dati possono essere analizzati per trovare modelli e tendenze e identificare le aree in cui la tua attività potrebbe migliorare. Ad esempio, potresti scoprire che molti dei tuoi clienti visitano il tuo sito web da dispositivi mobili e che la tua pagina di destinazione non è ottimizzata per dispositivi mobili. Utilizzando queste informazioni, puoi apportare modifiche alla tua pagina di destinazione per renderla più facile da navigare sui dispositivi mobili e migliorare l’esperienza dei tuoi clienti.

Inoltre, la digital marketing intelligence può aiutare a valutare l’efficacia delle attività di marketing digitale. Ad esempio, utilizzando strumenti come Google Analytics per monitorare le conversioni su un sito web, è possibile individuare quali campagne di marketing stanno generando il maggior numero di conversioni e quali no,  spingendo così a concentrare le energia solo nelle attività che producono effettivamente dei risultati.

Analisi competitiva

L’analisi competitiva è una componente essenziale della marketing intelligence, che consiste nell’acquisizione, gestione e analisi di informazioni sul mercato e sui concorrenti per sostenere la pianificazione strategica. L’obiettivo dell’analisi competitiva è quello di raccogliere e analizzare informazioni sulla concorrenza, comprese le loro strategie, le loro forze e debolezze, i loro punti di forza e le loro opportunità di mercato.

Senza un’analisi accurata della concorrenza, le aziende possono infatti perdere opportunità di mercato, sottovalutare le minacce e commettere errori strategici costosi.

Dopo aver identificato i propri competitor è necessario raccogliere informazioni sui loro prodotti e servizi, prezzi, canali di distribuzione, forza lavoro, marketing e posizionamento sul mercato, per poi iniziare a identificare le varie minacce e opportunità e rafforzare quindi la propria strategia.

Lead generation e marketing intelligence

La raccolta di dati è la chiave per identificare i potenziali clienti. Di seguito analizzeremo alcune tecniche e metodologie per trovare contatti profilati per ogni azienda.

La marketing intelligence può infatti supportare nella:

1. Identificazione delle fonti di dati: social media, siti web, elenchi di posta elettronica, eventi di settore, gruppi di interesse e così via;
2. Ricerca di informazioni sui clienti: analizzando i dati dei clienti esistenti al fine di trovare nuovi clienti con caratteristiche simili;
3. Utilizzo di strumenti di analisi dei dati: al fine di identificare, ad esempio, le persone o le aziende che stanno parlando dei tuoi prodotti o servizi;
4. Identificazione dei contatti per settore: segmentando i contatti in base al settore o all’industria desiderata;
5. Utilizzo di tecniche di data mining: al fine di estrarre informazioni utili dai dati disponibili sui clienti esistenti, sui siti web, sui social media e così via;
6. Utilizzo di strumenti di automazione del marketing: ad esempio attraverso strumenti di lead scoring per assegnare un punteggio ai potenziali clienti in base alle loro attività online, alle loro interazioni con la tua azienda e così via.

Utilizzando la marketing intelligence è possibile dunque identificare le fonti di dati giuste, cercare informazioni sui clienti, utilizzare strumenti di analisi dei dati, identificare i contatti per settore, utilizzare tecniche di data mining e utilizzare strumenti di automazione del marketing per trovare i contatti profilati per la alimentare la lead generation delle diverse tipologie di business.

Intelligenza Artificiale e marketing intelligence

L’intelligenza artificiale sta rivoluzionando molti aspetti della vita moderna e il marketing intelligence non fa eccezione. L’utilizzo di tecnologie come l’apprendimento automatico, l’analisi del linguaggio naturale e l’elaborazione dei dati in tempo reale può aiutare le aziende ad analizzare grandi quantità di dati in modo più rapido ed efficiente, ottenendo insight che altrimenti sarebbero stati impossibili da ottenere.

Ad esempio, l’Intelligenza Artificiale può analizzare i dati dei clienti e fornire raccomandazioni personalizzate basate sui loro interessi e comportamenti di acquisto, in modo da permettere alle aziende di offrire prodotti e servizi più pertinenti ai loro clienti, aumentando la fedeltà e la soddisfazione del cliente. Ed ancora può anche individuare nuove opportunità di mercato, stimolando la creazione nuovi prodotti e servizi che soddisfano le esigenze dei clienti in real time.

Le potenzialità per il futuro sono dunque immense, ma è opportuno valutare attentamente i costi e i benefici dell’utilizzo di tecnologie di intelligenza artificiale e pianificare la loro implementazione in modo strategico, tenendo sempre presente l’etica e la necessità di integrazione con l’intervento umano.

Una delle principali preoccupazioni è infatti la privacy dei dati dei clienti. Con l’aumento delle informazioni personali che vengono raccolte e analizzate dalle aziende, è importante garantire che i dati dei clienti siano protetti e utilizzati solo in modo etico.

Inoltre, l’Intelligenza Artificiale deve essere utilizzata in modo equo ed equilibrato, senza discriminare alcun gruppo di clienti sulla base di età, genere, razza o altre caratteristiche: gli algoritmi possono infatti perpetuare i pregiudizi esistenti e creare discriminazioni involontarie.

È fondamentale dunque un’attenta attenzione alla progettazione dell’AI e alla sua supervisione costante da parte degli esperti di marketing e dei responsabili della privacy.

Sfide future e possibilità

Per prepararsi alle sfide future della marketing intelligence, le aziende devono investire nella tecnologia e nelle competenze necessarie per raccogliere, gestire e analizzare i dati in modo efficace. Questo potrebbe richiedere l’assunzione di nuovi professionisti del marketing e della tecnologia, nonché la formazione del personale esistente per sviluppare tutte le competenze necessarie.

Inoltre, le aziende devono prestare attenzione alle normative sulla privacy dei dati e alle normative in materia di protezione dei dati, in modo da evitare potenziali problemi legali e mantenere la fiducia dei consumatori. La trasparenza e la responsabilità sono importanti per costruire una relazione e creare una cultura aziendale in cui la privacy dei dati è una priorità.

In Laya diamo grande importanza alla trasparenza e all’utilizzo etico dei nostri sistemi di Intelligenza Artificiale proprietaria.

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