Riccardo Ciccioli – Entusiasta Project + Operation manager consultant con oltre 7 anni di esperienza, classe 1989.
“Predictive marketing”, in italiano marketing predittivo , è un termine relativamente nuovo per un concetto che esiste da decenni e che oggi indica il giusto mix di intelligenza artificiale, analisi dati e machine learning che può aiutarti ad anticipare il comportamento dei clienti e ottimizzare le tue campagne di marketing.
Non servono la sfera di cristallo e neanche un budget milionario: per migliorare tattiche e strategie di marketing l’utilizzo dell’analisi predittiva si dimostra decisamente molto efficace.
Punti chiave dell’articolo:
Concetto, nascita ed evoluzione del predictive marketing . Cos’è il predictive marketing? Quando nasce e come evolve storicamente? Ti forniremo alcuni dati utili a contestualizzare il concetto, prima di approfondire tipologie e funzionamentoConoscere il marketing predittivo: tipologie e casi d’uso . Qualche esempio per conoscere i principali casi d’uso e gli ambiti d’applicazione dell’analisi predittiva, analizzando pro e contro in relazione a contesto e targetImplementare strategie d’analisi predittiva: funzionamento e caratteristiche . Integrare il marketing predittivo nella tua strategia aziendale può rivelarsi un procedimento complesso. Ti forniremo linee guida strategiche e suggerimenti per semplificarti il compito
Non stiamo parlando di fantascienza, ma di procedure che, grazie alla sinergia di nuove tecnologie, intelligenza artificiale e machine learning, hanno acquisito centralità sempre maggiore nei processi di marketing.
Le aziende che sfruttano il marketing predittivo dichiarano entrate maggiori a fronte di budget di spesa invariati. Al di là del ritorno economico, il predictive marketing non funziona solo come strumento avanzato di definizione del target, ma ha la capacità di predire con largo anticipo i trend di settore.
Se non l’hai ancora fatto, impara come trarre vantaggio dall’analisi predittiva: anticipare i cambiamenti del mercato è fondamentale per non farsi travolgere dalla trasformazione digitale e restare competitivi.
Fino a non molto tempo fa l’approccio predittivo al marketing era appannaggio di colossi come Amazon, in grado di investire cifre importanti per l’implementazione di tecnologie e servizi innovativi.
Le cose sono cambiate: potenti soluzioni di analytics basate su cloud si sono fatte largo sul mercato, offrendo una ghiotta occasione di rivincita alle PMI (piccole e medie imprese). Start-up e realtà meno strutturate possono oggi trarre vantaggio dal marketing predittivo.
Machine learning e intelligenza artificiale sono premesse fondamentali dell’analisi predittiva : gli strumenti che ne consentono l’adozione e ne garantiscono l’efficacia. Basta con interminabili aggiornamenti software e costose implementazioni hardware: l’accesso a dati di qualità è ormai alla portata di tutti.
Eppure molti sono diffidenti. Invece di approfittare di questo processo di democratizzazione per adottare tecnologie avanzate di analisi, mantengono posizioni arretrate. Non vedono le potenzialità e l’inestimabile valore di marketing dell’analisi predittiva.
Gli unici ad aver realmente abbracciato il cambiamento sono i nativi digitali o le imprese dalla forte digital culture . Molte organizzazioni sembrano non voler ancora riconoscere che il futuro del marketing sarà predittivo.
Oggi rispondere non basta più, i cambiamenti vanno guidati. Non è più possibile stare sulla difensiva rincorrendo l’innovazione con timidi aggiustamenti, risposte frammentarie e occasionali. È necessario agire giocando d’anticipo.
In questo articolo vedremo nel dettaglio quali sono i benefici e le principali strategie di predictive marketing.
Il data-driven marketing è una strategia che si basa sull’utilizzo dei dati dei clienti per migliorare l’operatività aziendale e offrire un prodotto sempre più personalizzato
Cos’è il marketing predittivo
Definire il marketing predittivo non è semplice. Iniziamo col dire che non coincide con il lead scoring , quel processo con cui un’azienda classifica i lead sulla base di fattori demografici e comportamentali e individua i profili col maggior potenziale di acquisto.
Se una classificazione di questo tipo fa risparmiare tempo e denaro (perché segmenta il target sulla base di una stima di valore) il marketing predittivo è qualcosa di più complesso e articolato. È un approccio che integra in un’unica strategia qualsiasi stima attendibile che sia utile al conseguimento del successo aziendale (comportamento d’acquisto del target, ricerca storica sui clienti, cronologia acquisti, canali digitali preferiti etc.).
L’analisi predittiva nasce quasi un secolo fa. Da allora, nel corso dei decenni, matematici e computer hanno calcolato successi e fallimenti negli ambiti più disparati: sanitario, militare, meteorologico etc. Ma è solo all’inizio degli anni ’90, grazie alla diffusione di strumenti di data analytics a misura d’azienda, che colossi come eBay e Amazon hanno iniziato a sfruttare i dati per prevedere il comportamento dei clienti.
Con l’arrivo dei big data , una decina d’anni dopo, l’analisi predittiva ha iniziato ad informare qualunque strategia di marketing. L’affermarsi di machine learning e intelligenza artificiale ne ha recentemente accelerato l’adozione in maniera esponenziale.
Il marketing predittivo è ovunque attorno a noi; si tratta adesso di sfruttarlo per raggiungere i nostri obiettivi.
Predictive marketing: evoluzione e obiettivi
Il marketing predittivo è uno strumento potente ma piuttosto complesso, che utilizza algoritmi sofisticati e tecniche di data-mining in costante evoluzione .
Il concetto alla base del marketing predittivo esiste da anni. Nella sua forma primitiva indicava la segmentazione del target in base a previsioni di comportamento: caratteristiche comuni che lasciavano supporre un certo allineamento nei comportamenti d’acquisto.
Col tempo, gli esperti di marketing hanno iniziato a utilizzare tecniche più sofisticate , come la profilazione clienti basata sul ciclo di vita (alla base del lifecycle marketing), e hanno cominciato a prevedere bisogni e desideri dei clienti prima che i clienti stessi ne fossero consapevoli.
La rapida evoluzione di tecnologia e intelligenza artificiale ha mutato ulteriormente il panorama, sganciando le analisi predittive dalla semplice segmentazione del pubblico e applicandole alla maggior parte delle aree di marketing.
L’analisi predittiva è oggi utilizzata soprattutto per identificare, tramite l’utilizzo di dati storici, pattern comportamentali ricorrenti nei gruppi target. Il valore del marketing predittivo risiede proprio nella sua capacità di scavare nel passato per poter anticipare il futuro.
“Il valore del marketing predittivo risiede nella sua capacità di scavare nel passato per poter anticipare il futuro.”
Analisi predittiva: esempi e tipologie
Vediamo alcuni dei principali casi d’uso del predictive marketing soffermandoci su cinque esempi.
1. Suggerimento di prodotti e servizi
Hai mai fatto una ricerca per un prodotto o un servizio per poi ritrovare quello stesso prodotto o servizio in un box promozionale sul feed di uno dei tuoi social media, nella tua casella di posta elettronica o nel banner di un sito web? Se sì, non sei il solo.
Gli algoritmi degli eCommerce raccolgono regolarmente dati sui tuoi interessi in base a quello che hai visualizzato o acquistato da loro. Hanno uno scopo preciso: prevedere quali prodotti e servizi è più probabile che acquisterai e strutturare di conseguenza offerte e campagne adv.
Un esempio? La scorsa settimana Francesco ha acquistato un paio di occhiali rossi con montatura rettangolare dall’eCommerce di un noto brand. Non è il primo acquisto che fa su questo sito. Qualche mese fa ha acquistato un paio di occhiali da sole blu con montatura tonda.
Ieri è entrato su Facebook e, scorrendo distrattamente il feed, ha notato alcuni annunci di occhiali molto simili per forma e stile a quelli già acquistati. Se Francesco avesse bisogno di un nuovo paio di occhiali probabilmente gli annunci centrerebbero l’obiettivo.
Francesco li cliccherebbe e, ipotesi non remota, procederebbe con l’acquisto. La morale?
Anziché proporre un singolo prodotto all’intero target, il marketing predittivo personalizza l’offerta, abbinando specifici prodotti e servizi a clienti potenzialmente interessati.
2. Punteggio e valore dei clienti
Il marketing predittivo è famelico: non si fermerà dopo aver ottenuto un contatto, un cliente o un lead. La sua missione va ben oltre.
Promuovere il brand senza aver segmentato i nuovi contatti è una perdita di tempo. Hanno tutti uguale valore? Sono tutti realmente intenzionati ad acquistare un prodotto o a lasciare informazioni di contatto?
Non perdere tempo con lead poco o per niente qualificati. Oggi esistono molti strumenti per generare predictive lead scoring , che analizzano cioè i singoli profili assegnando un punteggio a ciascuno di loro. Su quali conviene concentrarsi? Quali porteranno i maggiori benefici per l’azienda?
Se disponi di un ampio database di contatti devi attribuire a ciascuno un determinato livello di interesse e fidelizzazione per capire a chi dare priorità. In un mercato saturo come quello attuale, focalizzarsi sui lead più promettenti consente di risparmiare tempo e denaro e di ottimizzare le risorse a disposizione.
3. Suggerimenti automatizzati sui social media
I social media sono una sorta di quinto continente, affiorato in superficie grazie all’invincibile spinta della trasformazione digitale. Su queste piattaforme è possibile incrociare il target dove e quando serve.
Non è un segreto che i social media utilizzino l’analisi predittiva: raccolgono un’infinità di dati e informazioni con cui definiscono le proprie strategie.
Prevedere le giuste tempistiche di pubblicazione sui social media Incontrare il pubblico al momento giusto, quando è più recettivo, è fondamentale per un marketing che aspira a una interazione in tempo reale. Ridurre il successo alle sole tempistiche di posting può rivelarsi un errore grossolano. Esistono strumenti basati su machine learning e intelligenza artificiale che suggeriscono sia il quando, sia il come.
Un esempio. Hai un dubbio sul colore da scegliere per l’immagine di un post? Esistono strumenti di analisi “storica” capaci di prevedere quale tra le diverse opzioni attirerà di più un dato segmento di pubblico.
I social media non devono per forza contare su terzi per fornire analisi e stime attendibili. All’interno delle stesse piattaforme si trovano oggi strumenti piuttosto avanzati.
Nel 2018 su alcune celebri testate giornalistiche comparse la notizia dell’esistenza di una fantomatica funzione di analisi predittiva di Facebook che avrebbe analizzato il comportamento degli utenti (interessi, like etc.) e avrebbe usato le informazioni così ottenute per pilotare gli annunci verso i bersagli scelti. Anziché rivolgersi a un pubblico generalista, gli annunci avrebbero puntato i clienti potenzialmente più “sensibili”.
La notizia dello strumento “segreto” di Zuckerberg, noto come loyalty prediction , fu ripresa e rilanciata da molte importanti riviste
Facebook rispose che non faceva altro che abbinare annunci e utenti in base alle stime di successo. Disse inoltre che nessun dato personale dei clienti veniva condiviso con le aziende.
Facebook diventava così un intermediario attivo tra azienda e utenti, sfruttando strategie di predictive marketing per portare, o riportare, i clienti al brand.
Dopo il doveroso coming out di Facebook, è stato Twitter ad ammettere di far uso di analisi predittiva per promuovere serie TV, film e altri annunci di servizi d’intrattenimento.
Oltre al targeting predittivo degli annunci, canali di social media come Facebook e Pinterest utilizzano l’analisi predittiva per condurre A/B Testing . L’idea è semplice: un brand realizza e pubblica due o più varianti di un annuncio. Gli algoritmi individuano la variante più cliccata da un certo segmento, prevedendone il tasso di conversione. Da quel momento il social media si muove in maniera “intelligente”, promuovendo i diversi annunci in misura diversa sulla base delle stime ottenute.
Il 2022 sarà un anno ricco di novità dal punto di vista della comunicazione sui social network, sia per quanto riguarda i contenuti preferiti dal pubblico, sia per le funzionalità delle piattaforme in continua evoluzione.
4. Strumenti per prevenire l’abbandono dei clienti
Mentre alcune aziende danno priorità all’acquisizione di nuovi clienti, altre preferiscono focalizzarsi su quelli già acquisiti tramite strategie di fidelizzazione e re-engagement .
Alcune aziende hanno implementato analisi predittive capaci di identificare tempestivamente i clienti in procinto di abbandonare il brand.
Pensa a Sprint, numero tre della telefonia su lunga distanza degli Stati Uniti. Nel 2014, in risposta a un abbandono massivo, ha attuato strategie di analisi predittiva per stabilire quali clienti avevano le maggiori probabilità di cambiare operatore.
Ha così potuto pianificare strategie di re-engagement (principalmente promozioni e offerte speciali) grazie alle quali scongiurare il rischio di abbandono. Ecco i risultati a 90 giorni:
-10% abbandono clienti
+800% di modifica del piano tariffario
Sfatiamo un mito: non c’è bisogno di strumenti predittivi costosi o complessi per svolgere analisi efficaci.
Per prevenire l’abbandono dei clienti, puoi ad esempio monitorare i dati di coinvolgimento delle campagne email. Questo ti permette di individuare i contatti con bassi tassi di apertura e lettura email e di agire di conseguenza.
5. Predictive SEO: un territorio per molti versi inesplorato
Sappiamo tutti quanto è importante comparire tra i primi risultati della SERP del browser
La predictive SEO(Search Engine Optimization) permette di centrare entrambi questi obiettivi sfruttando l’analisi del traffico e del ranking di ricerca per determinare la salute di una pagina web.
Se un tuo post perde posizioni nella SERP di Google è meglio che tu lo sappia con un certo anticipo, di modo da poter aggiornare il contenuto per aumentarne la SEO. Oggi esistono strumenti in grado di avvisarti in tempo, indicandoti i contenuti a rischio.
Come funziona il marketing predittivo
Il marketing predittivo si basa su attività di data analytics che processano set di dati interni o esterni all’azienda. I dati storici dei clienti sono utilizzati per formulare ipotesi più accurate sul loro comportamento futuro attraverso la creazione di pattern (modelli) predittivi.
I dati analizzati riguardano principalmente cronologia e potere d’acquisto, demografica e abitudini di navigazione, ma in generale vengono passate al setaccio tutte quelle informazioni che rendono possibile elaborare stime sul customer journey. Il marketing predittivo deve anticipare il cliente sul percorso, delineando in tempo reale una sorta di customer journey map ideale.
Per farlo sfrutta tre tipi di modelli :
Modelli cluster . Con cluster si intende un insieme di utenti con caratteristiche omogenee, raggruppati in base a determinati parametri. I modelli cluster sono utili a segmentare clienti e prospect in base a set di caratteristiche personali, bisogni, desideri, comportamenti d’acquisto e livello di coinvolgimento con il brandModelli di propensione . Valutano le probabilità che uno specifico cliente completi un’azione come, ad esempio, l’acquisto di un prodotto o la sottoscrizione di un’offerta e stimano le probabilità d’abbandono e di disimpegnoModelli di raccomandazione . Analizzano la storia d’acquisto di un cliente per stimare le opportunità di vendita e per formulare proposte su contenuti, prodotti, servizi e offerte pertinenti
Per ottenere i massimi risultati possibili dalla tua analisi predittiva devi integrare questi tre modelli tra loro . Avrai così la possibilità di conoscere al meglio i tuoi clienti e di individuare trend emergenti e opportunità “sommerse”.
Plasmare prodotti e servizi in base alle reali esigenze e necessità del target, farà decollare le vendite e stabilirà un rapporto solido e capace di resistere nel tempo.
L’importanza del contesto nell’analisi predittiva
Il marketing contestuale
Il marketing contestuale (contextual marketing) punta a fornire contenuti estremamente personalizzati proponendo messaggi e annunci che possano essere percepiti come rilevanti per il singolo cliente. Questo tipo di approccio ha l’ambizione di raggiungere il target in tempo reale adeguandosi al contesto di destinazione.
Un sondaggio Salesforce ha messo in luce che il 64% dei clienti si aspetta oggi un’interazione col brand in tempo reale
Integrare i dati contestuali con l’analisi predittiva significa conoscere più approfonditamente il contesto in cui i clienti vivono e si muovono, ricomprendendo ogni abitudine e aspetto del loro quotidiano.
Operare un’analisi di marketing contestuale per mezzo di osservazioni comportamentali dirette consente alle organizzazioni di sfruttare l’ambiente del pubblico di riferimento per prevedere e modellare soluzioni vincenti.
Analisi predittiva e contextual marketing mirano entrambi alla costruzione di un rapporto in tempo reale col cliente : il primo costruendo modelli sulla base di stime, il secondo recuperando dal contesto il materiale per la costruzione delle stime stesse.
Pro e contro dell’analisi predittiva nel marketing
Il marketing predittivo presenta vantaggi e limiti. Cominciamo dall’analisi dei vantaggi.
I benefici del predictive marketing sono trasversali
Il marketing predittivo incide principalmente su crescita e vendite , ma non fa solo questo. Essere in grado di prevedere i marketing trend su canali diversi può influenzare molti aspetti del processo. Ecco allora come le analisi predittive possono influenzare le strategie aziendali sui differenti canali di marketing.
Movimenta il sito web
Il tuo sito web è statico e poco interattivo? Lo vorresti più personalizzato e dinamico? Sfrutta le opportunità offerte dalle applicazioni di intelligenza artificiale per potenziare le funzionalità di conversione.
Modifica il sito in modo che i clic del cliente amplino il bacino dati e usa questi dati grezzi per consigliare il cliente in tempo reale e aumentare le conversioni. L’impiego di questa tecnologia produce un incremento medio del tasso di conversione del 22,66%.
Personalizza le email
Le campagne email La personalizzazione dell’email aumenta il tasso di conversione e coinvolgimento e incrementa di 6 volte le transazioni rispetto alla messaggistica non personalizzata.
Rende la SEO più agile ed efficace
Poche attività di digital marketing necessitano di tante attenzioni come la SEO
Una SEO d’impianto tradizionale, reattiva più che attiva, non fa oggi molta strada. Lavorare sui dati è d’obbligo, ma trovare il modo di non farli invecchiare prima di utilizzarli lo è ancora di più.
Se non si svecchia l’operatività, recuperare il ritardo diventa impossibile. Hai presente il paradosso di Achille e la tartaruga? Il rischio è che i dati, così come la tartaruga, siano sempre un passo avanti a te.
Una SEO realmente predittiva è agile e flessibile, è capace di anticipare le tendenze e individuare per tempo i problem i
Altri vantaggi del predictive marketing
Il predictive marketing consente di:
Prendere decisioni più ponderate sull’implementazione di nuove tecnologie , efficientando l’utilizzo del budget di marketingPrevedere con maggior precisione le esigenze dei clienti , migliorando i tassi di fidelizzazione. Grazie a questi dati puoi indirizzare messaggi pertinenti, fare offerte specifiche in linea con cronologia d’acquisto e interessi, valutare opportunità di cross-selling e up- selling Migliorare il servizio clienti grazie a un’analisi più agile delle esigenze del clienteCreare per i clienti un’esperienza più personalizzata e fidelizzante Conoscere lo stato d’animo dei clienti grazie ad analisi dei social media (e usare queste informazioni per anticiparne le mosse)Migliorate le capacità di targeting qualificando meglio il pubblico e dando priorità ai lead di maggior valore
I contro: costi, imprevisti e dati
Abbiamo visto che il marketing predittivo può risultare uno strumento decisivo per giustificare l’utilizzo di nuove tattiche e strategie di marketing. Prima di utilizzarlo, ci sono delle considerazioni da fare e alcune cose da tenere a mente.
Una cosa deve essere chiara: il marketing predittivo non ha sempre ragione. È necessaria un po’ di prudenza, specie se parliamo di investimenti importanti.
Ecco allora alcune cose da appuntarsi per non correre rischi eccessivi:
Considera l’imprevisto . Pur fornendo statistiche quasi sempre affidabili, il predictive marketing non è onnisciente. Il nostro settore si rivolge a persone, e le persone hanno dei margini di imprevedibilità talvolta piuttosto elevati. Se una stima ci suggerisce che una strategia di marketing funziona il 99% delle volte, non ci sta dicendo che funzionerà sempre e comunque. Il nostro consiglio? Affidati alle stime, ma tieni in considerazione l’imprevisto e nel cassetto qualche piano BConsidera il costo . Ci sono strumenti e servizi di marketing predittivo convenienti e accessibili a tutti, altri che invece richiedono l’analisi di grandi quantità di dati e possono risultare piuttosto costosi. Le aziende più piccole dovrebbero orientarsi verso i primi, scalabili ed economici. In un secondo momento avranno poi la possibilità di valutare se e come implementare strumenti più avanzati ma più costosiConsidera i dati in tuo possesso . Se crei da zero la tua strategia di marketing predittivo, potresti dover disporre di un set di dati proprietario. Tra l’altro, raccogliere e organizzare i dati di modo che risultino “leggibili” per un software o algoritmo di marketing predittivo è un lavoro lungo e può essere necessario affidarsi a team appositamente formati
Adv Media Lab e Ayros: insieme per diffondere nuove conoscenze e (buone) idee nell’attuale mondo aziendale
Integrato, agile e automatizzato: l’ecosistema perfetto
Incorporare l’analisi predittiva nelle proprie strategie di marketing significa rinnovare metodo e tecnologia. Ed è necessario essere sicuri della presenza di alcune caratteristiche quando si desidera implementare un sistema di questo tipo.
L’analisi predittiva deve essere:
Basata su modelli . La tecnologia non basta, servono strumenti capaci di gestire organizzazione e analisi dati sfruttando modelli specifici che consentano previsioni accurate e attendibiliIntegrabile . È fondamentale scegliere modelli, software e strumenti in grado di integrare marketing e altre aree aziendali (vendita e assistenza, ad esempio)Semplice da utilizzare . Lato software, dai priorità alla semplicità d’uso. Software complessi non solo rallentano la messa a regime di strategie di analisi predittiva, ma rendono le operazioni più lunghe e poco agiliFlessibile . Molto probabilmente non troverai software pronti all’uso. Non cercare quello che calza a pennello, ma privilegia quello che offre le maggiori possibilità di personalizzazione. In questo modo potrai plasmarlo sui reali e sempre mutevoli bisogni aziendaliAutomazione . Cerca soluzioni che raccolgano, organizzino e condividano i dati in modo automatizzato. Questo ti farà risparmiare tempo e denaro, consentendo ai team di concentrarsi su attività prioritarie
Affida le previsioni di marketing a esperti di settore
Il predictive marketing può dimostrarsi cruciale sia per uscire dalle sabbie mobili della stagnazione aziendale – i dati e le previsioni che si possono ottenere analizzando i dati rappresentano qualcosa di solido a cui appigliarsi – sia se navighi in buone acque.
È chiaro che si tratta di processi complessi e onerosi che investono diversi aspetti e aree di marketing e spesso l’analisi predittiva è complicata dalla mancanza di figure dalle competenze trasversali.
In questo caso valutare l’idea di affidarsi a professionisti esterni non è segno di debolezza, ma di consapevolezza. Il digital marketing è sempre più complesso e articolato: la trasformazione digitale lo modifica a una velocità tale che quel che ieri era nuovo oggi è vecchio. Non sono questi i tempi per fare tutto da soli.
Adv Media Lab è un’agenzia di digital e inbound marketing specializzata nella pianificazione di strategie di predictive marketing. Da quasi vent’anni sulla scena, vanta una squadra di 40 professionisti che fanno della formazione costante e del perfezionamento continuo la loro priorità.
Le oltre 200 aziende con cui abbiamo lavorato conoscono bene la nostra professionalità. Sanno che l’unica cosa che conta, per noi, è il successo del cliente. Rivolgersi ad esperti massimizza i risultati e minimizza i tempi. Affidandoti ad Adv Media Lab ti riservi la possibilità di consegnare la tua azienda ad un futuro di successo.
Per capire come raggiungere i tuoi obiettivi, contattaci per una consulenza gratuita.
Data-driven marketing 2022
Il data-driven marketing è una strategia che si basa sull’utilizzo dei dati dei clienti per migliorare l’operatività aziendale e offrire un prodotto sempre più utilizzato.
Un futuro sempre più a fuoco
La parola chiave di questo articolo è futuro. Il futuro che deve guidare i tuoi sforzi di marketing è il futuro dei dati. Un futuro sempre più leggibile e guidato dalla innovazione tecnologica digitale.
Il futuro è un tetris di dati, un puzzle che si assembla poco per volta, man mano che il castello di informazioni si eleva dominando un panorama di possibili strategie e linee d’azione.
Abbiamo visto cos’è il predictive marketing e dimostrato i motivi della sua importanza. Manca solo una cosa: la volontà di portare la mentalità dell’azienda a un livello successivo. Quel passo devi farlo tu.
L’azienda è un grande organismo le cui parti devono agire sinergicamente in funzione del successo. Questo significa che i team devono poter contare su strumenti affidabili e condivisi per allinearsi e devono essere incoraggiati a sviluppare una mentalità vincente e future-oriented.
Con l’evoluzione della tecnologia, il marketing predittivo è sempre più centrale. Prevedendo bisogni e desideri dei clienti si possono creare prodotti e servizi su misura , favorire vendite e conversioni e stabilire relazioni a lungo termine.
Come abbiamo visto, metodologie d’analisi predittiva esistono da tempo. Siamo convinti che oggi sia arrivato il momento di agire, nel segno della rivoluzione digitale.
