Big data e content marketing: come creare una strategia di valore

Come impostare un processo di analisi e misurazione per ottimizzare la strategia di content marketing generando insight profilati dai big data

Person using a futuristic head up display (HUD) interface screen with data and key performance indicators (KPI) for business intelligence (BI) analytics, concept about financial dashboard, technology and virtual reality (VR)

Crescono gli investimenti in content marketing e conseguentemente le necessità da parte dei brand di generare valore di business a più ampio respiro, non limitandosi a visibilità e posizionamento. Per questa ragione, la pianificazione strategica non può più fare a meno di una precisa metodologia di analisi in grado di generare insight profilati dai big data.

La sfida


La consapevolezza di definire strategie di data-driven content marketing, in linea alle aspettative degli utenti e in grado di suggerire aggiustamenti in itinere, è fuori discussione.
Tuttavia, persistono ancora difficoltà nel creare framework integrati di misurazione per riuscire ad avere una panoramica più completa possibile.

La crescente competitività del mercato, oltre che la sempre più complessa gestione della customer experience, richiede un superamento dell'analisi esclusivamente incentrata sulle proprie piattaforme. Al contrario, bisogna far dialogare dati e indicatori provenienti da più fonti:
-analytics dei canali proprietari (sito e social in testa)
-menzioni e conversazioni online (audience a target e già clienti)
-benchmark sul mercato
-metriche di acquisizione e retention (customer lifetime value, churn rate, media del costo per lead e del ciclo di vendita, etc.)
-profilazione offline grazie ai sistemi di CRM.

Soltanto in questo modo si potranno selezionare gli asset di content marketing più appropriati per muovere gli utenti lungo tutto il funnel di conversione. Inoltre, si potrà segmentare il workflow di produzione e distribuzione sulla base dei i diversi momenti di contatto e interazione.

Come fare?


Dopo aver definito a monte obiettivi e posizionamento, bisogna selezionare i KPIs più adeguati legati alle 3 fasi chiave del processo di conversione. Il fine ultimo è la definizione di una strategia che sappia attrarre visitatori, transformarli in prospect, convertirli in clienti e fidelizzarli.

TOP of the funnel


In questa fase, il tracciamento deve includere le metriche che fanno riferimento a notorietà e reputazione. La tua reportistica deve coprire i seguenti indicatori:
sentiment analysis - volumi, medie e trend del sentiment associato a brand, prodotti servizi, assistenza, etc. Inoltre, puoi andare ancora di più in profondità isolando i canali più rilevanti e le aree geografiche più attive
traffico al sito - segmentato per fonti di traffico. Non dimenticare di inserire un'analisi sui backlink generati dai tuoi contenuti e partnership
community ed engagement - dati sulla base fan e le interzioni. Anche in questo caso, è bene valutare evoluzioni temporali e canali di maggior impatto
net promoter score - per calcolarlo bisogna chiedere ai clienti quanto sarebbero disposti a raccomandare l’azienda e/o il servizio in una scala da 1 a 10. Inoltre, permette di classificare gli utenti e di identificare più facilmente i potenziali ambassador
network di diffusione - analisi su media, magazine e influencer che generano la maggiore copertura.

Puoi trovare un esempio di misurazione nell’analisi di benchmark dedicata ai top brand di birra. Qui trovi il report completo.

Come utilizzare questi dati?


Oltre agli interventi più evidenti, come il fine tuning del target e la selezione dei formati più efficaci, questi dati ti permettono di mettere in campo ulteriori miglioramenti. Ecco alcuni esempi:
-ottimizza il budget intercettando e coinvolgendo i micro-influencer di maggior peso per le audience di riferimento
-affina le azioni di Digital PR individuando tendenze e trending topic per offrire i contenuti di maggior interesse per le redazioni e i loro lettori
-perfeziona il posizionamento raggiungendo nicchie e canali non presidiate dai competitor e (conseguentemente) con minori barriere all'ingresso
-rafforza l'immagine creando guide e tutorial per dare risposta alle principali domande e criticità emerse dall'analisi del sentiment e dai tuoi benchmark.

sentiment-analysis.png

Middle of the funnel


La seconda fase prevede un monitoraggio sui principali KPIs legati a lead generation, prospecting e conversione. Alcune metriche che le tue dashboard di misurazione devono prendere in considerazione:
share of voice - volumi e trend delle menzioni legate a lanci di prodotti, contest, nuove strategie di pricing o distributive
comportamenti d'acquisto - usa i tag di classificazione per individuare scelte, preferenze di consumo e/o problematiche legate all'acquisto
costo e valore per lead - seleziona un arco temporale e riporta i costi relativi all’investimento, come tempo speso e costo orario delle risorse coinvolte, costi di produzione, prezzo dei tool/software e ammontare relativo alla distribuzione (ad esempio adv). Metti in relazione questi dati con i risultati ottenuti, quali la percentuale e il totale di lead trasformati in clienti, il numero e il valore complessivo delle nuove vendite, l’entrata media per vendita/cliente
ciclo di vendita - quanto tempo un contatto impiega a trasformarsi in cliente
conversion rate e valore medio degli ordini - valuta canali e leve di content marketing più profittevoli.

Come utilizzare questi dati?


Anche in questo caso, la strategia di content marketing deve tenere in considerazione l'esperienza complessiva del consumatore, in negozio quanto online, per gli aggiustamenti in itinere. Alcuni consigli:
-ridisegna e differenzia value proposition, messaggi, tone of voice e asset in base ai feedback raccolti sulle diverse piattaforme
-seleziona i contenuti che accorciano il ciclo di vendita e generano il maggior profitto
-effettua A/B test profilati basati sulle conversazioni degli utenti più rilevanti
-crea nuovi asset di content marketing per rispondere alle principali casistiche che frenano le conversioni.

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Bottom of the funnel


Adesso è arrivato il momento di puntare a fidelizzare i clienti, oltre che generare upselling e advocacy. I dati più rilevanti per la tua analisi:
retention rate - percentuale dei clienti attivi
customer lifetime value - previsione sui profitti attesi dalla relazione in base ai comportamenti d'acquisto
churn rate - la percentuale di clienti che smettono di acquistare o disdicono un servizio
cluster - segmentazione dei clienti in base alle tipologia d'acquisto e alle ricerche online su servizi e beni complementari
top contributor - mappatura sugli utenti più attivi (menzioni a tema e capacità di networking) nel generare segnalazioni e raccomandazioni
feedback score: analisi e benchmark del sentiment associato alle opinioni degli utenti sui social in merito al customer care
customer satisfaction score: questo punteggio si basa su un sondaggio e viene calcolato chiedendo all’utente, dopo che una problematica è stata risolta, di valutare il servizio in una scala da 1 a 5.

Come utilizzare questi dati?


Questa tipologia di analisi permette una precisa mappatura degli utenti chiave, da utilizzare per strutturare programmi di loyalty e advocacy:
-identifica le scelte d’acquisto (precedenti acquisti e desiderata online) per generare nuove occasioni di contatto tramite l’offerta di servizi aggiuntivi e complementari
-segmenta il livello di profittabilità e coinvolgimento online per realizzare offerte dedicate, eventi esclusivi, community selettive di supporto o esperienze personalizzate. Non dimenticare di integrare le leve UGC degli ambassador nei tuoi piani editoriali
-analizza i flussi di nurturing del cliente associati al maggior churn rate per ripensare leve di content marketing e strategie di gestione del contatto
-realizza questionari di soddisfazione altamente profilati basati sull’analisi delle conversazioni online
-coordina il lavoro del team customer care con le attività di community management, impostando flussi di informazione e comunicazione basati su regole condivise quali crescita del volume delle richieste, attività dei diversi canali, trend (medie ed evoluzioni temporali) di tematiche e criticità.

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Infine, due punti importanti da tenere a mente quando imposti il tuo framework di misurazione:
1. metriche e indicatori chiave possono variare sensibilmente a seconda del settore, attività dei competitor e fluttuazioni del mercato
2. i report di analisi vanno sempre personalizzati a seconda dei diversi dipartimenti aziendali e decision maker.
Se hai voglia di approfondire il tema dell’analisi e della reportistica, clicca qui per leggere l’articolo dedicato.

Autore: Federico Oliveri
Digital Marketing Manager Italia - Digimind
Website Digimind
Twitter Federico Oliveri
LinkedIn Federico Oliveri

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