I Big Data e le data skills, sono trend topic molto discussi dalle aziende, che hanno già da tempo ben chiaro come i dati rappresentino l’elemento chiave attraverso cui costruire un proprio vantaggio competitivo. D’altra parte i software per l’acquisizione dei dati sono sempre più sofisticati e permettono uno sviluppo di contenuti personalizzati e in linea con la crescente esigenza di miglioramento della customer experience.
I contenuti, che un tempo erano principalmente affidati agli editori, oggi sono parte di una strategia aziendale che si approccia al cliente con “un valore” di autorità e reputazione.
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Cosa c’entra tutto questo con il Social Media Marketing?
Tutto! Sono finiti infatti i giorni d’oro in cui si poteva dare sui social media libera espressione di creatività senza indugi e poi magari un’occhiata agli insight per ripostare il contenuto più ingaggiante o riproporlo in forme diverse! Oggi siamo letteralmente sommersi dai Big Data: gli algoritmi nei News Feed sono diventati più avari e le aziende sono maggiormente focalizzate sul ROI. Ciò che si richiede al Social Media Manager sono data skills, non solo per dare evidenza del risultato ottenuto, ma anche come punto di partenza per analisi, interpretazione e rielaborazione dei dati.
Un recente studio di Richard J. Vaughan all’Università di St.Francis ha dimostrato che il 39% dei Job posting, nelle principali città del Marketing statunitensi (Los Angeles, New York, Atlanta, Chicago, Dallas, San Francisco), richiede la magica formula“Big Data Analytics Skills”. Interessante anche come il termine Big Data abbia addirittura superato il semplice Data (35%) nelle richieste di lavoro.
Inoltre un report molto accurato di McKinsey (con annesse definizioni sui Big Data) gà nel 2011 aveva previsto che negli Stati Uniti nel 2018 ci sarebbe stata una carenza di risorse con “Deep Analytical Skills” tra le 140.000 e le 190.000 unità.
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Scopriamo, quindi, in dettaglio le 3 data skills richieste al Social Media Manager per “rimanere in carreggiata”.
1. Utilizzo dei Big Data per segmentare l’audience e personalizzare il contenuto
Saper
segmentare la propria audience attraverso i Big Data in modo dinamico e secondo i
criteri definiti dal business (es. età, posizione geografica), aumenterà il coinvolgimento dell’utente e di conseguenza una sua possibile azione e conversione. I clienti oggi già si aspettano un contenuto mirato al loro contesto, esigenze e messaggi one-to-one forniti al momento giusto e nel luogo più appropriato.
Da dove iniziare?
Karin Timpone, Global Marketing Officer della catena di Hotel
Marriott nel video
The Journey to Truly Personalized Marketing, parla di esempi reali di segmentazione efficace utilizzata sui social media per guidare obiettivi di business, di raccolta dati e monitoraggio in tempo reale sui social media.
Particolare attenzione viene rivolta alla segmentazione comportamentale e agli annunci dinamici di
Facebook.
2. Utilizzo dei Big Data per identificare i micro-momenti
Saper intercettare i
micro-momenti in cui il customer mostra segnali di interesse di acquisto è fondamentale per aumentare i profitti.
Nei metodi tradizionali si utilizza il
lead scoring, ossia vengono monitorati i percorsi di navigazione, le email aperte e lette, i form compilati e ogni contatto avvenuto con il possibile cliente, al quale viene assegnato un punteggio di interesse che si aggiorna con successivi comportamenti. Il lead scoring è relativo alle interazioni più recenti con un lead, ma attraverso un utilizzo accurato dei dati si possono catturare in anticipo i segnali di interesse dell’utente e indirizzare i messaggi in modo efficace e tempestivo.
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I segnali di interesse di acquisto possono essere catturati ad esempio da
query nei motori di ricerca, interazioni con app,
engagement sui social media.
Le campagne social con una migliore
performance, ad esempio, sono quelle che riescono a combinare il messaggio alla fase corretta del customer journey. In questa direzione, usare
il Pixel di Facebook aiuterà a
costruire il funnel di vendita.
Oppure un potenziale customer ha visitato più volte la pagina relativa al prezzo negli ultimi mesi, ma non ha ancora convertito? Offri uno sconto a breve termine. Fruisce dei tuoi video “how-to” ma non vuole far parte della newsletter? Offri una forma premium gratuita.
Tutto ciò è possibile solo sapendo interpretare i
segnali d’interesse di acquisto.
3. Saper creare una strategia data-driven
Sapere come implementare una
strategia basata sui dati ti aiuterà a distinguerti tra i Social Media Manager. Buttarsi senza paracadute nell’era dei Big Data potrebbe rivelarsi infatti davvero mortale. Non c’è da meravigliarsi che il
51% dei marketing influencer dichiara che baserà più decisioni sui dati e considera il marketing guidato dai dati fondamentale per raggiungere gli obiettivi.
Usare i Big Data ti permetterà di rispondere al
cosa, dove, quando e come impostare i canali digitali. Ovviamente sempre per massimizzare l’interazione con l’audience, guidare customer experience e progettare crescenti
funnel multicanale.