Come quantificare il ROI del Marketing Analytics

14/09/17 11.33 / Di Gennaro Polito

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Il concetto di Marketing Analytics sta diventando un business sempre più importante.

Le aziende stanno investendo attualmente circa il 7% del proprio budget in strumenti di analytics con un aumento fino all’11% nei prossimi 3 anni, secondo un’indagine condotta da CMO Survey.

Da un report di VentureBeat, inoltre, è emerso che durante quest’anno è stato investito più di 1 miliardo di dollari in startup che operano nel settore dei data analytics, mentre contestualmente è raddoppiato il numero di aziende tech legate al marketing.

Nonostante l’interesse e i budget investiti, c’è ancora poca consapevolezza circa l’impatto di tali strumenti in termini di business:

  • Qual è il contributo delle attività di marketing analytics sui profitti o sul ROI?
  • Quanto efficacemente le aziende stanno gestendo tali attività?

Mentre è prevedibile l’impatto positivo delle attività di marketing analytics, la vera sfida resta quantificare tale impatto, così da permettere alle aziende di prendere decisioni circa gli investimenti e l’utilizzo di strumenti di analytics.

Da uno studio condotto dalla Harvard Business Review è stata individuata una correlazione tra l’utilizzo di strumenti di marketing analytics e l’incremento in termini di ROI e profitti per le aziende: i risultati di tale studio hanno dimostrato che un cambiamento di un’unità nell’utilizzo degli strumenti (ad esempio l’applicazione in una nuova area) incrementa i profitti dello 0,39%.

Questo significa che triplicando gli sforzi nell’applicazione degli strumenti di marketing analytics all’interno dell’organizzazione può migliorare i profitti di un punto percentuale.

Tale impatto è stato riscontrato in diversi contesti, confrontando aziende la cui offerta prevede prodotti piuttosto che servizi, così come aziende operanti in settori B2B rispetto a B2C, e i risultati sono gli stessi.

Analizzando, invece, le aree in cui le aziende usano maggiormente gli strumenti di marketing analytics per prendere migliori decisioni di investimento, notiamo che l’acquisizione di nuovi clienti è l’area principale, con circa il 37% di utilizzo degli strumenti, ed è l’unica area in cui si registra un tasso di utilizzo superiore a un terzo.

Tale dato deve farci riflettere, in quanto, sebbene l’importanza e l’impatto che tali strumenti possono avere in termini di business è notevole, il loro utilizzo è sorprendentemente limitato.

 

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Fonte: Harvard Business Review

 

Quali sono, quindi, le principali difficoltà incontrate dalle aziende nell’utilizzo di tali strumenti?

 Possiamo evidenziarne tre che incidono maggiormente sul tasso di adozione da parte delle aziende. 

  1. Una prima difficoltà è rappresentata dalla carenza di competenze all’interno dei team aziendali nell’utilizzo degli strumenti di marketing analytics, soprattutto nei processi di trasformazione degli insight tratti dal comportamento dei clienti in informazioni da condividere internamente nell’organizzazione al fine di migliorare le performance.
    Le aziende di maggior successo sono quelle che riescono a rendere gli insight actionable oltre che generarli: per riuscire in questo processo è necessario lavorare a stretto contatto con i decision maker all’interno dell’organizzazione (la C-Suite o i manager con responsabilità dirette sulle attività) per identificare quali insight siano prioritari.

  2. Altra difficoltà individuata riguarda la capacità di comunicare in modo efficace le informazioni tra le funzioni di business e i reparti di analyst: questo porta a incomprensioni e spreco di effort. Una prima soluzione può essere l’assunzione di risorse che fungano da traduttori di analytics per colmare il gap attuale.
    Tali risorse devono avere competenze in almeno due aree funzionali così che possano comunicare in modo efficace con le persone impegnate in tali aree: i consulenti in business analytics, ad esempio, svolgono proprio questo ruolo di collegamento tra i professionisti dell’analisi dei dati e i decision maker.

  3. La terza difficoltà è relativa alla mancanza di focus nel momento in cui un’azienda decide di adottare un approccio data-driven nei confronti delle attività di marketing: la situazione più comune vede le aziende coinvolgere nell’analisi tutte le attività possibili, il che si traduce in una definizione non efficiente dei risultati attesi dalle attività di marketing analytics e in un’applicazione molto limitata delle lezioni apprese all’interno dell’organizzazione.
    In realtà, si dovrebbe adottare un approccio incrementale, partendo con il monitoraggio di 1-2 nuove attività inizialmente. I criteri per stabilire la priorità delle attività da monitorare sono rappresentati da:

    1. impatto finanziario e livello di investimenti necessari;
    2. tempo richiesto per lo sviluppo e l’implementazione dei cambiamenti necessari;
    3. integrazione con la strategia aziendale;
    4. impatto sulla percezione dei clienti;
    5. valutazione dei rischi;
    6. capacità interne e potenziali ostacoli.

Creare una heatmap delle competenze interne all’organizzazione relative alle attività di marketing e confrontarle con quelle di aziende leader nel proprio settore di riferimento può aiutare a determinare la priorità delle attività.

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Conclusioni

È necessario un cambio di approccio che renda le aziende consapevoli del fatto che il focus non deve essere posto solo sui singoli strumenti e sul loro utilizzo, ma deve abbracciare l’intera organizzazione, interessando processi, persone, e soprattutto la strategia aziendale.

Mappare i processi aziendali mediante il Conceptual Business Model e conoscere la Information Action Value Chain sono la base per definire il contesto in cui operare, così come collegare gli obiettivi di business all’infrastruttura per il monitoraggio dei dati mediante il Piano di Misurazione dei dati è l’attività richiesta per trasformare le informazioni raccolte in insight di valore e actionable per l’azienda. 

Topics: Digital analytics

Gennaro Polito

Scritto da Gennaro Polito

Laureato in Ingegneria Gestionale con una tesi sul ruolo del crowdfunding come modalità di validazione di mercato e supporto alle startup, e spinto da una forte passione per l’innovazione e i modelli di business digitali, è Project Manager di Guanxi e supporta i clienti ad affrontare il percorso di Digital Transformation.

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