Le ricerche degli analisti segnalano anno su anno un incremento significativo della spesa nell’ambito degli analytics per il marketing. Per esempio, una recente ricerca Gartner, The Annual Cmo Spend Survey, pubblicata nel cuore dell’estate, ha evidenziato come proprio in questa area siano concentrati gli investimenti previsti tra il 2020 ed il 2021 con il 73% dei Chief Marketing Officer intervistati (su un campione di circa 430 Cmo di aziende, americane ed europee con un fatturato complessivo tra i 500 milioni e i 20 miliardi di dollari) propensi ad incrementare gli sforzi di spesa a fronte dei tagli effettuati nell’anno in corso da circa il 44% del campione, e con il 10% di essi che prevede un ulteriore taglio del budget di circa il 15%.
La proiezione di un effetto solo nel “breve termine” della pandemia in questo senso probabilmente già in questi giorni è destinata a mutare, ma la pubblicazione più recente della survey Marketing Data and Analytics 2020 sembra conservare parte dell’ottimismo estivo e, pur su un campione ancora di circa 400 intervistati, e con una maggiore prevalenza nel campione di aziende europee (circa il 51%), documenta che il 44% degli intervistati prevede un incremento delle dimensioni dei team focalizzati sulla marketing analytics e l’85% di essi che le decisioni del marketing si baseranno molto di più sugli analytics. Tutto bene quindi? Non proprio.
Analytics, scarso impatto sulle decisioni di marketing
Nel comparto non mancano le criticità perché, al momento attuale, nonostante l’attenzione per gli analytics ed i relativi investimenti, oltre la metà del campione non è affatto impressionata positivamente dai risultati. E solo il 54% delle decisioni di marketing si basa alla fine su quanto indicato dagli analytics.
La ricerca di Gartner volta a comprendere come gli analytics per il marketing servano a supportare effettivamente poi le strategie di crescita fotografa quindi una situazione per alcuni aspetti schizofrenica. Da una parte si investe in questa direzione, ci si affida, investendovi, agli analytics, dall’altra essi non sembrano restituire i benefici attesi con il risultato che le decisioni vengono prese solo in parte sulla scorta dei risultati.
Con una specifica importante, evidenziata da Lizzy Foo Kune senior director analyst di Gartner: “Sebbene i Cmo comprendano l’importanza di applicare gli analytics a tutta l’organizzazione di marketing, molti faticano a quantificare la relazione tra le informazioni raccolte e il risultato economico della loro azienda. Con quasi la metà degli intervistati nel sondaggio che afferma di non essere in grado di misurare il Roi“. Un dato per certi aspetti sconcertante.
Andando più in profondità, gli esperti di marketing lamentano una scarsa qualità dei dati, la difficoltà nell’interpretare le evidenze, e quindi di conseguenza la possibilità di ottenere indicazioni chiare per l’azione, per questo preferiscono non fare affidamento poi sugli analytics per prendere le decisioni strategiche. In ultimo, ma non per questo meno importante, i Cmo indicano che spesso i risultati sembrano addirittura in conflitto con le linee di azione previste.
Crescere nella capacità di utilizzo dei dati
Su questi punti sarebbe importante una serie di riflessioni. Da una parte infatti è vero che pulizia del dato, la sua coerenza, e risultati basati su algoritmi di analisi non “allenati” su criticità come quelle attuali, mai occorse prima, possano influire. A questo si deve aggiungere che le piattaforme per gli analytics non sono sempre in grado di offrire un’evidenza in grado di suggerire un’azione di business senza l’effettiva interpretazione dell’esperto che invece si affida spesso a questi sistemi proprio per giustificare al management le sue decisioni come conseguenza logica del dato esposto.
In ultimo, accade ancora che i Cmo in alcuni casi si aspettano dagli analytics semplicemente la conferma desiderata alla loro linea di azione ed utilizzano i dati per mostrare il valore del proprio programma, non accettando invece il “contraddittorio” del dato, come sfidante.
Dall’analisi è facile convergere su un ulteriore punto di riflessione che riguarda le effettive competenze e la capacità di cambiare approccio di fronte alle opportunità offerte dai sistemi di analisi basati su AI. Per esempio, la ricerca evidenzia anche come solo il 23% degli intervistati ha dato priorità allo sviluppo delle competenze al riguardo. Ed in un periodo in cui sarebbe più necessario investire in questa direzione invece non sia questa la priorità. E’ comprensibile in una fase di emergenza, ma di fatto lo si è fatto poco, proprio quando invece lo si sarebbe potuto mettere in agenda.
Gli ambiti che contribuiscono in modo maggiore a marcare l’insoddisfazione dei Cmo sono proprio la data science e l’analisi delle campagne, ed allo stesso tempo sono quelle in cui i responsabili di marketing tendono in questa fase ad investire meno. Si punta sull’analisi dei dati Web e mobile, moltissimo sull’analisi della customer experience e del feedback dei clienti, probabilmente anche perché sono aree in cui il confronto con il dato, sulla base dell’esperienza diretta del Cmo, è di più facile lettura.
Se da una parte si sono ridotti gli sforzi nello sviluppo delle competenze, dall’altra si dedica più tempo alla gestione, normalizzazione e integrazione dei dati, e poi alla generazione di report e dashboard. Come è facile intuire si tratta di sforzi che non vanno nella giusta direzione, perché si tratta di attività che nel prossimo futuro i sistemi di automazione indirizzeranno meglio e più velocemente di quanto non possano fare i dipendenti. Già oggi il 43% dei Cmo che hanno risposto alla survey segnala soddisfazione almeno parziale, per quanto riguarda la reportistica offerta dalle dashboard automatizzate che nel tempo beneficerà però dell’allenamento dei sistemi di machine learning e dell’AI.
Secondo Gartner, entro il 2025 il 50% delle attività dei data scientist sarà automatizzato, attenuando in parte la carenza di personale preparato, ed allo stesso tempo la disponibilità di Customer Data Platform in grado di automatizzare la raccolta e l’uniformità dei dati dei clienti faciliterà l’analisi sul “customer”, non a caso quasi l’80% delle aziende intervistate prevede di sfruttare una piattaforma di questo tipo da qui ai prossimi tre anni.
Resta aperto un tema importante: i brand che perseguono complesse strategie omnicanale otterranno dagli analytics indicazioni molto più fruttuose investendo nella capacità di tradurre grandi volumi di dati, anche eterogenei, in informazioni fruibili. Il ruolo dei Cmo cui spetterà comunque l’atto decisionale e la valutazione delle informazioni, per quanto consumabili, non è a rischio.
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