Cosa sono i dati analitici di marketing?

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L’analisi di marketing fa riferimento ai dati analitici su prestazioni e comportamenti di cui i marketer hanno bisogno per migliorare il percorso del cliente nel suo complesso attraverso approfondimenti sui clienti e sui prodotti. Questi approfondimenti ti aiutano a promuovere la fidelizzazione, aumentare le entrate, migliorare le relazioni e rendere le attività di marketing più efficaci.

L’analisi di marketing ti consente di passare più rapidamente dall’approfondimento all’azione. Non ti ritrovi a fissare un pannello di controllo e a chiederti cosa fare, ma puoi adattare rapidamente la tua strategia in base a quello che ti dicono i dati. 

• Vuoi aumentare il valore medio dell’ordine? I dati analitici di marketing ti mostrano le tendenze di acquisto di cui puoi servirti per progettare pacchetti di prodotti (bundle).
• Hai notato un aumento dei costi di acquisizione? Puoi adeguare immediatamente la spesa o i contenuti concentrandoti sui canali, le campagne e i clienti migliori. 

Avere un quadro completo di clienti e prodotti ti consente di cercare e sfruttare costantemente nuove opportunità di crescita.

Lo stato del mercato odierno: abbondanza di dati, carenza di approfondimenti

Le aziende B2C di oggi devono fare i conti con una realtà complessa: raccolgono una quantità di dati dei clienti senza precedenti, ma faticano a trasformarli in approfondimenti fruibili. 

È probabile che la tua azienda generi enormi quantità di dati sui prodotti e i clienti. Ogni visita al sito web, apertura delle e-mail, interazione sui social media e offerta di acquisto offre informazioni preziose, ma in mancanza degli strumenti analitici adeguati questi dati comportamentali non vengono sfruttati a dovere per promuovere la crescita.

E questo è un problema. Secondo il report di Klaviyo sul futuro del marketing B2C, nel 2025 il 74% dei consumatori si aspetta esperienze più personalizzate e il 66% desidera essere valorizzato e compreso dai brand. 

Inoltre, quando è stato chiesto quali tipi di esperienze di acquisto personalizzate li fanno sentire più valorizzati, i consumatori di tutti i settori hanno messo al primo posto gli sconti iperpersonalizzati, che superano quindi altri fattori come i consigli degli amici, le opzioni di personalizzazione dei prodotti e i programmi fedeltà per gli acquisti ripetuti.

I brand che non riescono a offrire esperienze personalizzate rischiano di perdere clienti a favore di competitor in grado di comprenderne meglio le preferenze. I dati analitici di marketing sanano questa lacuna trasformando i dati grezzi in approfondimenti significativi in grado di orientare strategie incentrate sui clienti.

4 vantaggi fondamentali di andare oltre i report sulle prestazioni

Dati analitici efficaci permettono di ottenere approfondimenti preziosi che hanno un impatto diretto sui profitti e sulle relazioni con i clienti. Ecco 4 modi fondamentali con cui possono offrire un valore concreto alle aziende:

1. Crescita delle conversioni in qualsiasi percorso di acquisto

Scopri cosa spinge i clienti a effettuare un acquisto e cosa invece li fa desistere. I dati analitici di marketing ti permettono di tracciare i percorsi completi dei clienti nei vari canali, dalla prima interazione agli acquisti ripetuti.

Puoi analizzare le prestazioni in base al pubblico, alla stagione o alla campagna per capire cosa funziona e dove ottimizzare. Che il tuo obiettivo sia analizzare i tassi di conversione del funnel o confrontare i percorsi tra segmenti ad alto valore, i dati analitici indicano chiaramente la strada da seguire.

2. Automazione della fidelizzazione dei clienti e della prevenzione del churn (tasso di abbandono)

I dati analitici di marketing ti aiutano a individuare i clienti a rischio di abbandono e a rilevare i momenti in cui hanno maggiori probabilità di tornare.

Analizzare il comportamento passato e previsto ti consente di programmare e personalizzare le comunicazioni per mantenere i clienti coinvolti. I flussi attivati e i modelli predittivi permettono di inviare il messaggio giusto nel momento più indicato in tutta semplicità, aumentando la fedeltà e il valore del ciclo di vita del cliente (CLV) senza ulteriori sforzi.

3. Aumento delle vendite con prodotti e pacchetti (bundle) suggeriti

Gli approfondimenti sui prodotti e sugli acquisti favoriscono vendite più intelligenti. Con i dati analitici puoi individuare gli articoli più performanti e i pacchetti (bundle) con le conversioni più alte, offrendo consigli sui prodotti in base al comportamento di ciascun cliente.

Gli strumenti predittivi evidenziano ciò che i clienti hanno maggiori probabilità di scegliere in vista del prossimo acquisto, consentendoti di personalizzare i messaggi di upselling e vendita incrociata in modo da aumentare gli acquisti ripetuti e il valore medio dell’ordine.

4. Passaggio agevole dall’approfondimento all’azione

I dati analitici di marketing sono più potenti che mai quando offrono spunti concreti, aiutandoti a trasformare rapidamente gli approfondimenti in campagne.

Devi essere in grado di segmentare i clienti, avviare flussi mirati o adattare la tua strategia in modo semplice sfruttando consigli e modelli integrati, tutto nella stessa piattaforma dei tuoi strumenti di marketing, operando in tempo reale senza esportare i dati o passare da un sistema all’altro.

Metriche essenziali da monitorare per l’analisi di marketing

Analizzare le prestazioni e i dati analitici di marketing senza sapere quali siano le metriche più importanti è come andare al supermercato senza lista della spesa: ti ritroverai con il carrello pieno di cose di cui non hai bisogno e ti mancheranno comunque gli ingredienti per la cena.

Per risolvere il problema, esaminiamo le metriche essenziali da tenere in considerazione.

Metriche di acquisizione: trovare i clienti

Queste metriche indicano se stai attirando l’attenzione di nuove persone:

• I tassi di conversione dei moduli indicano il livello di efficacia della strategia di acquisizione dei contatti. Se i tassi sono troppo bassi significa che il modulo è troppo lungo, l’offerta non è allettante o attiri i visitatori sbagliati.
• Le fonti di traffico mostrano la provenienza dei visitatori. Vai oltre la superficie (canali organici, a pagamento, social, e-mail) per individuare le campagne o i contenuti specifici che generano traffico di qualità.
• Il coinvolgimento della serie di benvenuto misura le modalità di interazione dei nuovi iscritti con l’onboarding. Spesso questo coinvolgimento iniziale prevede il valore del cliente a lungo termine.
• Il tasso di conversione da iscritto a cliente rileva quanti iscritti alle e-mail o agli SMS sono poi diventati clienti paganti. Questa metrica differenzia la crescita dell’elenco dall’impatto effettivo sul business.

Metriche di coinvolgimento e comportamento: comprendere le azioni delle persone

Una volta che le persone entrano nel tuo ecosistema, queste metriche ti aiutano a capire cosa stanno facendo:

• Il comportamento sul sito e le tendenze di coinvolgimento mostrano come le persone si muovono nelle tue proprietà digitali. Individua i percorsi più comuni, i punti in cui i visitatori trascorrono più tempo e, soprattutto, dove abbandonano il sito.
• I punti di abbandono dei clienti individuano esattamente dove i potenziali clienti interrompono il percorso. Questi punti di attrito offrono alcune delle più grandi opportunità di miglioramento.
• I tassi di coinvolgimento di e-mail, SMS e messaggi su app mobili mostrano la risonanza dei contenuti andando oltre le aperture e i clic. Traccia aperture, clic e ordini da e-mail, SMS e messaggi su app mobili. 
• Il coinvolgimento delle campagne mostra quali specifici messaggi incentivano l’azione. Confronta le metriche di diversi tipi di campagne per perfezionare il tuo approccio.
• L’efficacia della personalizzazione misura i benefici generati dai contenuti dinamici. Confronta le prestazioni dei blocchi personalizzati rispetto ai contenuti statici utilizzando i test A/B per quantificare il ROI della personalizzazione.

Metriche relative alle entrate: misurare l’impatto

Queste metriche collegano direttamente il marketing al denaro:

• Le entrate per destinatario misurano quanto denaro genera ogni messaggio, aiutandoti a confrontare l’efficacia delle campagne a prescindere dalle differenze nelle dimensioni degli elenchi.
• Il valore del ciclo di vita del cliente (CLV) stima le entrate totali generate dalla relazione con un cliente. Per ottenere approfondimenti più dettagliati, effettua la segmentazione in base alla fonte di acquisizione, al primo prodotto acquistato o alla coorte di clienti.
• I tassi di acquisto ripetuto mostrano il volto concreto della fedeltà dei clienti. Traccia il tempo trascorso tra un acquisto e l’altro per ottimizzare le tempistiche delle campagne di fidelizzazione.
• Il valore medio dell’ordine aiuta a comprendere il comportamento di acquisto. Controllane le variazioni in base alle tattiche di marketing, alle promozioni e ai consigli sui prodotti.

Indicatori predittivi: guardare al futuro

I dati analitici più sofisticati ti aiutano a gettare uno sguardo al futuro:

• I punteggi di probabilità di acquisto o il numero previsto di ordini classificano i clienti in base alla probabilità che effettuino un acquisto a breve. Sfrutta questi valori per incentrare le iniziative di marketing su persone già propense all’acquisto.
• Gli indicatori del rischio di churn segnalano i clienti che mostrano potenziali segnali di abbandono. Intervenire il prima possibile su questi clienti può far migliorare notevolmente la fidelizzazione.
• Le previsioni sul prossimo acquisto anticipano i desideri dei clienti prima ancora che i clienti stessi ne siano consapevoli. Sfrutta queste indicazioni per le campagne di upselling e di vendita incrociata.
• La migrazione dei segmenti di clienti monitora come i clienti si spostano da un segmento all’altro nel corso del tempo. Individua eventuali modelli comportamentali, ad esempio quando gli acquirenti occasionali diventano clienti VIP o quando i clienti attivi iniziano a perdere interesse.
• Il CLV previsto ti aiuta a investire adeguatamente nelle relazioni con i clienti fin dall’inizio, consentendoti di personalizzare la spesa di acquisizione e le esperienze iniziali dei clienti.

Concentrarti su queste metriche, anziché focalizzarti su numeri di vanità in apparenza di grande impatto ma che non influenzano le decisioni, ti darà maggiori probabilità di creare un framework analitico del marketing realmente orientato alla crescita. 

6 sfide comuni nell’implementazione dell’analisi di marketing

Anche con le migliori intenzioni, implementare l’analisi di marketing può sembrare come costruire un castello di carte in mezzo a una tempesta: appena pensi di aver trovato l’equilibrio, qualcosa cambia. 

Ecco le 6 sfide più comuni che incontrerai e il loro impatto sulle entrate:

1. Dati frammentati e in silo

Probabilmente al momento i tuoi dati di marketing sono sparsi su una decina di piattaforme diverse. 

I dati relativi al coinvolgimento delle e-mail si trovano nella piattaforma per la gestione delle e-mail, quelli che riguardano il comportamento sul sito web sono in Google Analytics e le metriche social sono suddivise in 4 piattaforme diverse. E il CRM? È qui che il team di vendita tiene i dati dei clienti, che possono coincidere (oppure no) con quelli del marketing.

La frammentazione non è solo frustrante, ma impedisce anche di creare un quadro completo dei clienti. Magari pensi di aver creato l’esperienza perfetta in base al comportamento con le e-mail, ma in realtà ti perdi il fatto che lo stesso cliente sta cercando di risolvere un problema con il team di assistenza.

Il problema diventa ancora più serio man mano che aumentano i canali di marketing. Ogni nuova piattaforma crea un’altra isola di dati che dev’essere collegata a tutto il resto. Senza una vista unificata del cliente, le iniziative di personalizzazione perdono efficacia e le prestazioni delle campagne ne risentono.

2. Problemi di qualità dei dati

La scarsa qualità dei dati si manifesta in molti modi: metodi di raccolta incoerenti, registri duplicati e informazioni mancanti. 

Immaginiamo che la tua piattaforma di e-commerce tracci gli importi degli acquisti, compresi i costi di spedizione, e che invece la tua piattaforma di marketing via e-mail registri solo il valore del prodotto senza la spedizione. Ti ritrovi così ad avere dati contrastanti sulle entrate e calcolare il vero ROI diventa impossibile.

La posta in gioco è ancora più alta se aggiungi anche l’IA e l’analisi predittiva. L’IA dipende dal machine learning: ciò significa che ha bisogno di set di dati olistici e accurati per fornire i consigli giusti. 

Il concetto è semplice: fornire dati di scarsa qualità significa ottenere previsioni poco accurate. Non è solo una questione tecnica, ma un problema che si ripercuote direttamente sulle decisioni dell’azienda e sulle esperienze dei clienti.

3. Complessità tecnica

Per implementare sistemi di dati analitici solidi servono conoscenze specializzate che molti team di marketing interni non possiedono. L’apprendimento è lungo e complesso e, se non si fanno le cose bene fin dall’inizio, il debito tecnico si accumula rapidamente.

Considera cosa c’è in gioco: devi comprendere l’architettura dei dati, le integrazioni API, l’implementazione del tracciamento e spesso anche la creazione di codice personalizzato. 

La maggior parte dei team deve rivolgersi a sviluppatori (tutt’altro che economici) per predisporre un’infrastruttura adeguata per i dati analitici. Senza dimenticare la manutenzione regolare e la risoluzione dei problemi, perché i malfunzionamenti dei sistemi e dei processi sono inevitabili.

Altrettanto complesso è trovare analisti competenti che comprendano sia le questioni tecniche che le ricadute in termini di marketing. Questi profili altamente specializzati hanno salari elevati e sono molto richiesti. Anche se riuscissi a trovarli e ad assumerli, dovresti comunque offrire al tuo team esistente la formazione necessaria per comprendere meglio i dati e sfruttare concretamente gli approfondimenti.

La cosa più difficile è forse trovare un equilibrio tra semplicità e complessità. Se il sistema è troppo semplice, si rischia di perdere approfondimenti preziosi. Se è troppo complesso, nessuno lo usa perché diventa troppo difficile da capire.

4. Difficoltà di attribuzione

Hai mai provato a capire esattamente quale punto di contatto nel marketing ha convinto un cliente a effettuare un acquisto? È la sfida dell’attribuzione, uno dei grattacapi più persistenti del marketing.

I tradizionali modelli di attribuzione all’ultimo clic assegnano tutto il merito all’ultimo punto di contatto prima dell’acquisto. In casi del genere potresti vedere che le conversioni dipendono dalla tua campagna e-mail, ignorando però che all’inizio i clienti ti hanno scoperto tramite una ricerca a pagamento e sono stati accompagnati per settimane dai tuoi contenuti social prima che arrivasse quell’e-mail.

L’attribuzione multi-touch tenta di risolvere il problema assegnando il merito a tutti i punti di contatto, ma presenta comunque delle complessità. Quanto peso va attribuito a ciascuna interazione? Il punto di contatto iniziale è più importante di quelli intermedi? L’ultimo dovrebbe essere considerato più decisivo?

Senza un’attribuzione accurata rischi di investire nei canali sbagliati e di sottovalutare le campagne che in realtà stanno generando consapevolezza e interesse nelle fasi iniziali del percorso del cliente.

5. Ostacoli all’integrazione

La maggior parte delle aziende non parte da zero, ma cerca di collegare sistemi legacy con piattaforme moderne per i dati analitici. Si creano così difficoltà di integrazione capaci di far fallire anche le iniziative analitiche più promettenti.

Le limitazioni delle API impediscono di scambiare liberamente tutti i dati tra le piattaforme. I problemi di compatibilità nascono quando si cerca di collegare sistemi basati su tecnologie o strutture dati diverse. I protocolli di sicurezza possono bloccare del tutto determinate integrazioni.

Le integrazioni native (cioè sviluppate direttamente tra le piattaforme) sono sempre preferibili a quelle personalizzate, perché sono più affidabili e richiedono meno manutenzione, ma non sono sempre disponibili per i sistemi che usi.

Questi ostacoli tecnici costringono spesso ad adattare la tua strategia analitica o a ricorrere a costosi lavori di sviluppo personalizzato che comunque potrebbero non garantire un flusso di dati davvero fluido e utile per ottenere approfondimenti accurati.

6. Trasformazione degli approfondimenti in azioni concrete

Probabilmente la difficoltà più frustrante è questa: generare approfondimenti brillanti da cui non derivano mai cambiamenti concreti nell’approccio al marketing.

Molte organizzazioni faticano a superare l’ostacolo finale: hanno montagne di dati e analisi sofisticate, ma non riescono a trasformare efficacemente questi approfondimenti in iniziative di marketing. 

Ad esempio, potresti avere una grande quantità di dati sui clienti, come lo storico acquisti, il comportamento di navigazione e le informazioni demografiche. 

Tuttavia, se l’infrastruttura aziendale, i processi o gli strumenti non riescono a far emergere questi approfondimenti in modo significativo, rischi di perdere opportunità per sfruttare quei dati a favore della crescita (come creare promozioni personalizzate oppure offrire consigli proattivi sui prodotti).

Piattaforme moderne per l’analisi di marketing per aziende B2C

Dalle sfide che abbiamo descritto potresti pensare che implementare l’analisi di marketing sia un compito piuttosto impegnativo, e non avresti tutti i torti. 

Allora, come superare questi ostacoli e iniziare a trasformare i dati in approfondimenti fruibili? La risposta è nella scelta della giusta piattaforma per i dati analitici.

Purtroppo, la maggior parte delle piattaforme per i dati analitici non è stata progettata pensando alle aziende B2C, ma per un pubblico generico. In altre parole, non rispondono alle esigenze di nessuna tipologia di azienda.

Una piattaforma progettata appositamente per il B2C garantisce risultati notevolmente migliori, perché comprende le difficoltà e i percorsi specifici del cliente.

Per scegliere la giusta piattaforma per l’analisi di marketing, privilegia queste funzionalità:

• L’elaborazione dei dati in tempo reale ti consente di reagire al comportamento dei clienti nel momento in cui si verifica, non giorni dopo, quando l’opportunità ormai è perduta.
• Il tracciamento e l’attribuzione omnicanale collegano i vari punti di contatto per aiutarti a capire come le attività via e-mail, SMS, web e social lavorano insieme.
• Il machine learning e gli approfondimenti basati sull’IA evidenziano le tendenze che sfuggirebbero all’occhio umano e automatizzano le attività analitiche più pesanti.
• La reportistica e i pannelli di controllo visivi rendono i dati complessi accessibili a tutti i membri del tuo team, non solo ai data scientist.
• I consigli concreti e supportati dai dati collegano gli approfondimenti e l’esecuzione, così non ti ritrovi a chiederti cosa devi fare.

La buona notizia? Klaviyo, l’unico CRM pensato per il B2C, è progettato sulla base di queste funzionalità. 

Klaviyo combina dati unificati su clienti e prodotti con funzionalità di reportistica native che rendono l’implementazione molto più semplice. Il risultato? Cicli di ottimizzazione più veloci, esperienze più personalizzate per i clienti e, in definitiva, tassi di conversione ed entrate più elevati. 

Con Klaviyo, i marketer B2C possono accedere a tutti i dati analitici sui clienti e sui prodotti in un unico posto, ottenere approfondimenti su ogni aspetto (dalle prestazioni delle campagne al valore del ciclo di vita fino alle tendenze di prodotto) e agire subito sulla base di queste informazioni sfruttando strumenti integrati come la segmentazione, i benchmark e i flussi automatizzati.