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Big data e Marketing (Open data (pricini + importanti (Analisi e…
Big data e Marketing
Open data
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Dati non elaborati, ma originali
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pricini + importanti
Analisi e simulazioni: qualitativi, aggiornati e strutturati
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Digital trasformation
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Ha generato il digital marketing, con i seguenti vantaggi
Multicanalità (social, blog, tv, smartphone...)
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Aumenta relazione e ascolto con il cliente, rapporto bidirezionale
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è un processo composto da 5 fasi di evoluzione, in cui ogni area dell'azienda può essere in una fase diversa
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Digital marketing: insieme di strumenti digitali per campagne integrate, targhettizzate e misurabili per crare interazione nel tempo su esigenze consumatore
Fisso obiettivo, strategie e tattiche con persone adeguate e budget necessario
Big Data
Enorme masse di dati con necessità di capacità e strumenti per essere analizzati e sfruttati per idee/comportamenti
I dati sono strutturati, complesi da sfruttare
Vanno presi come asset aziendale: come management, pool di auto.... perchè aiutano a prendere decisioni (quasi) oggettivi
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Analytics vs Big Data
BD: Non strutturati, ma enormi. A: strutturati ma piccoli
BD: flusso costante di dati, sfruttabili con ML. A:Statici, sfruttabili per ipotesi
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Linked open data
Dati liberi connessi per massimizzare la loro funzionalità., creando un contesto. (open data diventano linked quando collegati ad altri opendata)
:star: dati disponibili, ma non facilmente elaborabili (es: immagini, word, pdf)
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Online data
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Keywords
Short tale: poche parole, tanta conc, tante ricerche
Long tale: tante parole, poca conc poche ricerche
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Creare una relazione con il cliente: proporre il servizio come soluzione alla sua esigenza (devo scoprire le sue esigenze!)
Google Ads: possibilità di apparire per determinate keywords - messaggio controllato ma poco tempo x conquistare. Sfruttare la ricerca attiva per proporre offerte e stimolare CTA
Marketing
Mobile marketing
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Cerco lead (contatti interessati), trasformo in prospect (molto interessati) e poi in clienti... infine upsell
SMS, utili perchè ormai inutilizzati, quindi unexpected
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Le creatività devono essere fatte per smartphone, non solo declinate
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Copre tutto il processo di acquisto, dal supporto pre vendita, la transazione e il post vendita
Legame fortissimo tra brand e cliente, personale grazie allo strumento
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Proximity marketing
Sfrutta il mobile marketing per raggiungere le persone in una location specifico (territoriale), unendo fisico e digitale (integrazione)
Permette profilazione dettagliata e offerte esclusive (es beacon per offerte, ma anche CRM con ultimi acquisti per suggerire prodotti simili in-store) distruggendo i vecchi metodi come sondaggi cartacei
Evoluzione del volantino con le offerte (il ProxMark non è il volantino digitale, ma un nuovo modo di pensare)
Cross device
Il cliente usa più device nella sua customer journey (per accorgemene devo fare user center e non device center)
Studio user center permette di non falsare ROI, kpi e ottimizzare il funnel
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Le app non devono essere usate per consultare il sito, ma svilupparla appositamente
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Digital Signage
Alta attrattività (cattura attenzione), basso costo di distribuzione, altamente personalizzabile, modificabile, aumenta vendite e prezzo medio scontrino, programmabile negli orari...
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Calcolabile il KPI vedendo aumento di vendite su prodotto su digitalsign e ROI (tasso di ritorno dell'investimento)
Può essere usata sia per comunicazione diretta (es. azienda/attesa bus) che per pubblicità (noleggio spazio nel centro commerciale)
CMS invia a server la playlist (programma) con le clip (contenuto) che gestisce i player (mibox) per i monitor
Può ottenere bigdata (n persone, sesso, età, stato d'animo, reazioni a prodotti, convertion rate, giorni di maggior acquisti...) tramite telecamera e sonsori biometrici
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integrare DSignage e sensori biometrici permette capire KPI, cosa mostrare e fare A/B test
Beacon
Piccoli dispositivi con Bluetoot low energy in grado di capire la posizione del dispositivo connesso (smartphone)t
Permette di raccogliere tanti dati KPI: n entrate, passaggi posizioni, ma anche interessi, nome persona (carta fedeltà e social)...
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Può essere utile anche per i musei per mostrare contenuti inerenti alle opere e aumentare interesse e informazioni e ottengo bigdata
CLM
Settore molto ampio che analizza il ciclo di vita di un utente, dall'interessamento all'acquisto. Unisce Marketing e Vendita. Serve integrare al massimo. Tutti i settori devono interagire
Fasi
- Utente arriva sul sito: sito con corretta gestione dei cookie e
tramite URL personalizzato per ogni campagna
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- Contatto diventa cliente: è possibile analizzare ROI, ROAS & KPI
Superato il funnel con il 4.0: il marketing ha più forme, spesso circolari, in cui vengono coinvolti tanti aspetti diversi
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RFID
Radio Frequency identification: usata per ricevere senza fili, potenziabile da bluethooth low energy per inviare dati
Può essere integrato con il Digital signage (es: sollevo prodotto, non lo copro... RFID se ne accorge e DG mostra prodotto per invogliare l'acqusito!)
Big Data
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Big Data Busines maturity index, 5 fasi
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Business Insight: uso di predizioni su dati non strutturati da inserire nel business per migliorare guadagni
Business optimization: uso BD per ottimizzare alcuni settori aziendali particolarmente importanti (es: prezzi in base a sentiment analisis, scorte, interessi degli utenti... Oppure logistica in base a avvenimenti del periodo, predizioni ecc)
Data monetization: vendita dati, creazione prodotto basati sui dati, (come smart tv per vendere app utili) trasformare relazioni con il cliente con UX in grado di fare upselling e cross selling utili
Trasformazione del business, mercato e clienti grazie a BD (grazie ai dati percepisco nuovi bisogni), mettendo utente al centro
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GDPR
Pericoli
Rischio Privacy, imbarazzo e perdita lavoro
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De-identificazione
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Data shard: divisione dati in pezzetti, ma spesso si può risalire
GDPR ha preso legge italiana. I dati devono essere trattati lecitamente e solo per lo scopo per i quali sono stati raccolti
Regole imposte
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Diritto all'oblio: ogni utente deve poter cancellare un dato, salvo motivi più importanti
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Utente e aziende traggono più vantaggi che danni da BD, quindi tutto si tiene in equilibrio
Uso dei big data
Discovery: per ricercare elementi utili. Risultato finale deve essere un idea (prodotto, servizio...)
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