Come altri settori tradizionali del business anche il Marketing è toccato dall’ondata di nuove tecnologie che stanno trasformando tutte le attività nelle aziende. Si parla di Fintech in ambito finanziario, Proptech per l’immobiliare e Contech per il mondo della comunicazione, e ora è il momento del MarTech, cioè l’utilizzo dei nuovi ritrovati dell’intelligenza artificiale, dell’IoT, del 5G e delle nuove tecnologie di geo-localizzazione per il Marketing.
Ci sono, anche in Italia, degli eventi specializzati in alcuni dei quali abbiamo dato il nostro contributo, come per AIXA 2019 (https://www.bimag.it/speciale-aixa/intelligenza-artificiale-aixa-chessa-data_456071/) che verrà replicato a novembre di quest’anno.
Tra i temi più caldi c’è sicuramente la parte di geo-localizzazione dei servizi, con la possibilità di tracciare i comportamenti dei consumatori in prossimità dei punti vendita, ma anche andando più a grana fine, con dei sensori di prossimità nei punti vendita, cogliendo dinamiche puntuali d’interazione con la disposizione delle merci sugli scaffali, di ‘customer journey’ fisico all’interno del negozio, fino all’interazione finale in cassa per l’eventuale transazione finale.
Le possibilità di ottimizzazione delle esperienze di feedback per l’esercente e il brand sono illimitate, infatti come sempre accade il problema diventa da un lato: avere la competenza di saper raccogliere i dati giusti e dall’altro: saperli utilmente analizzare.
Rimane comunque tutta la parte di marketing legata all’online, allo studio dei pattern di navigazione sul sito e di studio delle community on line per trarre spunto ad istruire campagne pubblicitarie e targettizzare al meglio l’uscita di un nuovo prodotto.
Mi piace citare in questo ambito un progetto molto interessante che abbiamo sviluppato assieme a un partner consulenziale per un’azienda farmaceutica che doveva lanciare un nuovo integratore alimentare. È un caso molto concreto e istruttivo di come partendo dai dati, quelli giusti, e dagli opportuni paradigmi di interpretazione degli stessi, si possa raggiungere una profonda conoscenza del mercato, non viziata da ‘idee preconcette’ del marketing tradizionale.
Il primo punto come sempre è stato (ed è sempre): quali sono i dati di partenza e dove prenderli?
Nel caso del lancio di un nuovo prodotto è immediato pesare di indagare un possibile pubblico di riferimento, il famoso ‘target’ in linguaggio pubblicitario. Il punto è che per un nuovo prodotto, per il quale comunque è stato fatto uno studio preventivo, non è sempre chiaro quale possa essere il riscontro nel mondo reale e un modo abbastanza diretto per raggiungerlo, ai tempi del Digital Marketing e dei Social Network, è quello di raccogliere dati online.
Nel caso di specie ci siamo riferiti a una grossa community di test di consumatori (qualche centinaio di migliaia di utenti), una sorta di microcosmo di utenti parallelo ai Social Network generalisti che tutti conosciamo, che sono guidati da delle logiche di ‘reward’ che sono in grado di rendere i partecipanti più attivi e interessati del normale.
[Questa della creazione e gestione di community aziendali è una tendenza in rapido sviluppo e in Italia abbiamo il bellissimo esempio nella startup Dscovr (https://www.dscovr.io/) con la quale abbiamo sviluppato il progetto che vi sto descrivendo].
Per ottenere dati di qualità piuttosto che osservare il comportamento spontaneo, come accadrebbe nei Social tradizionali, è opportuno preparare dei questionari mirati che stimolino la community a pronunciarsi sulle tematiche direttamente connesse col prodotto e che abbiano a che fare con gli stili di vita, le abitudini legate alla salute e in generale alla propensione all’acquisto di questo genere di prodotti. Una volta raccolti i questionari utilizziamo il paradigma relazionale delle Reti Complesse, che in passato abbiamo applicato in tanti ambiti diversi (incluso il caso recete in HR qui illustrato: https://www.linkalab.it/blog/come-i-dati-possono-rivoluzionare-il-mondo-hr/).
In questo modo emergono in maniera naturale gruppi di utenti che per un qualche tipo di somiglianza, che va al di là dei profili demografici standard, si aggregano in ‘comunità’ che si candidano a essere la segmentazione del target ideale per una potenziale campagna (si veda figura di seguito).
I cluster che emergono da questa analisi di Rete sono composti da due parti. Ci sono nomi di persone (per motivi di riservatezza solo la prima lettera del cognome) e poi associata una nuvola molto eterogenea di termini che caratterizzano quel gruppo di persone.
Al di là dell’identità degli utenti della community, quello che conta è che abbiamo scoperto, per questo caso specifico, un certo numero di aggregazioni di utenti, che chiamiamo community, sono accomunate da termini, preferenze, interessi e potenziale propensione all’acquisto del prodotto che vogliamo lanciare.
Se vogliamo è un ottimo modo di definire il concetto di ‘personas’, una sorta di candidato ideale, con un profilo ben definito e riconoscibile.
Il passo finale è relativamente immediato.
Se riusciamo a caratterizzare e poi a individuare in maniera chiara queste ‘emerging personas’ abbiamo uno strumento di marketing potentissimo per direzionare i nostri messaggi pubblicitari e in generale la comunicazione, ottimizzando di molto tutto il processo di orchestrazione e allocazione del budget per la nostra campagna.