Data science come può migliorare le performance pubblicitarie

Ecco come e perché.

Il settore del marketing, in questi ultimi anni, è sempre più influenzato dall’utilizzo di nuove tecnologie utili al miglioramento delle performance e delle comunicazioni destinate al proprio pubblico di destinazione. Tra queste troviamo sicuramente l’intelligenza artificiale e, più nello specifico, la data science.

Questa tendenza è tutt’altro che sorprendente, soprattutto se consideriamo le quantità di dati che vengono generate dagli utenti ogni minuto di ogni giorno, accelerando anche la crescita dell’Internet of Things (IoT).

Qualsiasi cosa sul web e i social media, dai tweet ai Mi piace, passando per i clic e le ricerche sui motori di ricerca, genera informazioni e consente alle aziende una raccolta di dati che non ha precedenti.

Internet ha un ruolo sempre più centrale nella vita quotidiana di ognuno di noi e, come di consueto dalla notte dei tempi, dai nuovi trend si generano nuove opportunità.

I marketer, ad esempio, possono utilizzare dati e informazioni per riconoscere nuove tendenze, attirare nuovi clienti, fidelizzare quelli già esistenti e molto altro. In definitiva, con un approccio data-driven al marketing oggi è possibile raggiungere obiettivi che fino a non molto tempo fa erano impensabili, creando campagne di comunicazione molto più mirate e basate su informazioni specifiche, senza più basarsi su semplici sensazioni.

A proposito di data science, da uno studio condotto da Andrew McAfee e da Erik Brynjolfsson, per conto del MIT e di Harvard Business Review, è emerso che:

Le aziende che utilizzano un approccio basato sui dati sono, in media, il 5% più produttive e il 6% più redditizie rispetto ai propri concorrenti.

Numeri sicuramente interessanti se pensiamo al contesto storico attuale.

Che cos’è la data science

Prima di comprendere in che modo la data science può essere utile al miglioramento delle performance delle campagne PPC, analizziamone la definizione.

La data science è quella disciplina che combina più settori, tra cui statistica, scienza, intelligenza artificiale e analisi, per dare un significato accessibile a dati e informazioni.

Coloro che si occupano di data science sono i cosiddetti data scientist: professionisti con un’ampia gamma di competenze utili al fine di analizzare concretamente i dati raccolti dal Web, dagli smartphone, dai clienti e da altre fonti per ricavare insight utili ad un business.

Fondamentale in una strategia data-driven è la preparazione dei dati per l’analisi, inclusa la pulizia, l’aggregazione e la manipolazione, al fine di eseguire analisi avanzate.

La data science per il miglioramento delle performance pubblicitarie

Come già anticipato, la scienza dei dati può essere definita come l’arte di scoprire nuove tendenze grazie ad un’analisi accurata delle informazioni.

In realtà è molto più complesso di così, ma se ci concentriamo sul mondo del Pay-per-Clic sappiamo per certo quanto le metriche, quindi i dati, siano fondamentali.

Tra i KPI che un marketer respira ogni giorno troviamo:

  • percentuali di conversione,
  • costo per clic,
  • costo per acquisizione,
  • entrate per clic,
  • ritorno sulla spesa pubblicitaria.

Ma nella data science bisogna anche analizzare da dove hanno origine tutti questi risultati, partendo dai clic sugli annunci che a loro volta forniscono una grande quantità di informazioni come, ad esempio, la posizione, dispositivo utilizzato dagli utenti e quando (inteso come ora e giorno della settimana) in cui le persone sono più propense a cliccare.

A questo poi andiamo aggiungere altri dati dell’utente, come età, genere, cronologia degli acquisti e molto altro.

Di fatto, se pensiamo a Google ADS abbiamo un numero pressoché infinito di variabili per ognuna delle parole chiave che andiamo ad utilizzare negli annunci e questo solleva un’ulteriore domanda:

Come analizzare e agire su questa moltitudine di informazioni?

Ecco, è proprio qui che entra in gioco la scienza dei dati applicata al PPC.

Scienza dei dati e SEM: l’accoppiata vincente

Un approccio al marketing basato sulla data science può avvenire sia attraverso una piattaforma di terze parti, come ad esempio CRM particolarmente evoluti, sia con strumenti interni proprietari.

Ecco tutti i vantaggi del marketing data science.

Miglior targetizzazione degli annunci

Ogni clic su un annuncio nella rete di ricerca PPC contiene una vasta gamma di informazioni utili: da quelli demografici a quelli comportamentali.

Attraverso la data science, i marketer hanno la possibilità di analizzare queste informazioni per meglio identificare la composizione della propria audience, quindi indirizzare loro dei messaggi personalizzati e su misura.

Raggiungere il pubblico giusto, con il messaggio giusto e al momento giusto è fondamentale per qualsiasi campagna di advertising di successo.

Analisi predittiva

Ogni utente lascia dietro di sé delle piccole impronte tutte le volte che effettua delle attività online. Queste bricioline vengono raccolte dai big player dell’advertising online, come Google o Meta, creando dei segmenti di pubblico accomunati da desideri, bisogni e interessi a cui poi le aziende possono proporre i propri annunci attraverso la targetizzazione.

L’analisi predittiva, che comprende l’utilizzo della scienza dei dati e di algoritmi statistici per la traduzione delle informazioni, consente alle aziende di segmentare autonomamente il comportamento della propria audience, permettendo così ai marketer di prevedere la probabilità di una conversione per l’acquisto di un prodotto, la compilazione di un form online e così via dicendo.

Applicare la data science all’analisi predittiva consente quindi di creare offerte verticalizzate, eliminando tutta quella parte di investimento (in termini di tempo e denaro) basata su mere supposizioni e che, tendenzialmente, viene “sprecata” poiché porta ad un ROAS molto basso.

Nuove parole chiave per gli annunci

Uno dei tanti rami della data science è l’elaborazione del linguaggio naturale, noto con l’acronimo NLP. Per le campagne a pagamento sui motori di ricerca, primo su tutti Google, l’NPL è utilizzato come strumento di espansione delle parole chiave in base alle ricerche degli utenti che hanno tutte il medesimo scopo di ricerca. Attraverso questa tecnologia, per un professionista è possibile:

  • sfruttare la tecnologia per analizzare le query di ricerca,
  • rilevare le parole chiave associate a quelle principali,
  • ottenere parole chiave sematicamente simili.

Questo consente di migliorare i propri annunci, presentando aree di crescita non ancora esplorate del tutto.

Massima efficienza

Ogni parola chiave in una campagna PPC ha un valore di offerta unico, il quale a sua volta genera il massimo ritorno sulla spesa pubblicitaria al costo più basso possibile. Questo dato è noto come CPC ideale.

La scienza dei dati ha reso possibile il calcolo di questo valore, portando ad un’efficienza che fino a non molto tempo fa era impossibile da raggiungere con le offerte manuali.

In conclusione

Con l’introduzione della data science applicata al PPC, i marketer hanno la possibilità di acquisire maggiori conoscenze sul funzionamento e la complessità delle campagne di advertising.

Grazie alla tecnologia, le aziende dell’era digitale possono ora raggiungere livelli di prestazione che una volta si potevano solo sognare e, poiché queste tecnologie continueranno a diffondersi diventando più accessibili, nel tempo cambieranno le strategie di gestione aziendale, portando a nuove sfide e a una maggior personalizzazione delle comunicazioni.

Ad oggi la situazione è molto chiara. Le tendenze nel mondo della data science dimostrano che nel prossimo futuro questo approccio sarà sempre più presente nel mondo del PPC, portando così le aziende che sanno sfruttarne le potenzialità ad aumentare notevolmente il ROI pubblicitario.

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