Digital marketing: quali sono le sfide per il 2023?

Nel marketing digitale l’innovazione e l’adattamento sono senza dubbio due driver imprescindibili. Soprattutto di fronte alle “scosse sismiche” che hanno sconvolto il settore in questi ultimi anni: una sorta di rivoluzione permanente guidata dai progressi della tecnologia e dal cambiamento dei comportamenti dei consumatori che ha creato oltre a opportunità prima impensabili anche nuove categorie di problemi. In questo articolo esploreremo le principali sfide del digital marketing che stanno influenzando il modo in cui le aziende si connettono con il loro pubblico di destinazione. Dalle ambiguità dell’intelligenza artificiale che deve misurarsi con la questione – forse irrisolvibile – della qualità dei dati alla conferma dell’importanza della personalizzazione nella costruzione delle esperienze dei clienti alla tutela della privacy in un contesto di sempre maggior rischio, in questo 2023 e nel futuro prossimo le sfide al digital marketing richiederanno soluzioni innovative e approcci strategici.

Sfide digital marketing: tre aree chiave

In particolare sono tre le aree di interesse su cui si stanno concentrando le attenzioni degli addetti ai lavori: l’engagement, l’ottimizzazione dei budget, l’intelligenza artificiale. In questo articolo individueremo le sfide più importanti che i professionisti del digital marketing si troveranno e si trovano attualmente ad affrontare e proveremo a dare qualche indicazione sugli strumenti e le tecniche che possono essere impiegati per superare queste sfide.

Engagement: l’importanza dell’analisi dei dati

Il coinvolgimento è una assoluta priorità e una sfida a cui i marketers di imprese di qualsiasi settore e dimensione non possono sottrarsi. Lo stesso concetto di engagement continua a evolversi man mano che le preferenze e i comportamenti dei consumatori cambiano.

L’abbondanza di contenuti e l’enorme quantità di annunci promozionali stanno rendono ancora più difficile catturare e mantenere l’attenzione di consumatori ormai diventati estremamente abili nel destreggiarsi tra canali differenti (che usano e abbandonano in continuazione, a seconda della tempestività e completezza delle risposte che in essi riescono a trovare). Per affrontare le sfide di digital marketing che ostacolano la generazione di valore, i professionisti del settore devono adottare un approccio omnicanale, diversificare le proprie strategie su più piattaforme e offrire allo stesso tempo un messaggio di marca coerente e significativo.

Se raggiungere e coinvolgere il pubblico diventa ogni giorno più complesso, allo stesso tempo, con l’ascesa dei social media, dell’influencer marketing e di una comunicazione digitale sempre più presente e articolata si aprono nuove opportunità di incontro e di dialogo con gli utenti. Per esempio: la collaborazione con influencer e micro influencer può amplificare la capacità di penetrazione presso pubblici differenti e, allo stesso tempo, promuovere connessioni più autentiche con il pubblico di destinazione. Strumenti interattivi quali mini siti, app e video offrono ai consumatori opportunità di empowerment prima impossibili.

Personalizzazione e customer experience: l’utilizzo etico dei dati

Secondo ogni previsione, a migliorare i livelli di engagement nell’immediato futuro sarà soprattutto l’utilizzo di dati, che consentirà di comprendere più approfonditamente le preferenze dei diversi audience e di creare per ciascuno di loro contenuti mirati e rilevanti.

L’analisi dei dati dei clienti può generare un immenso valore di business: secondo il McKinsey Global Institute le organizzazioni che adottano un approccio data-driven hanno 23 volte in più di probabilità di acquisire clienti, 6 volte in più di probabilità di fidelizzarli e 19 volte in più di probabilità di aumentare la propria redditività.

In un’era in cui i consumatori si aspettano esperienze sempre più su misura, la personalizzazione e la customer experience rimangono stabilmente ai primi posti nelle agende dei digital marketers. Tuttavia, ottenere una personalizzazione efficace su larga scala non è assolutamente una questione banale. Gli esperti di marketing devono affrontare l’accesso e l’utilizzo etico dei dati di prima parte e devono comportarsi in conformità con le normative sulla privacy (per esempio devono rispettare il famigerato GDPR, il Regolamento generale sulla protezione dei dati). Bilanciare la necessità di personalizzazione con le preoccupazioni sulla tutela delle informazioni dei consumatori è un compito delicato che richiede trasparenza e un solido quadro di governance dei dati.

Per affrontare questa sfida, i professionisti del marketing devono investire su iniziative progettate per rafforzare il legame di fiducia con i propri clienti, comunicando chiaramente come verranno utilizzati i loro dati e implementando solide misure di sicurezza. Sfruttare il consenso del cliente e fornire un valore tangibile attraverso esperienze personalizzate contribuisce senza dubbio a stabilire relazioni reciprocamente vantaggiose. In questo contesto i dati di prima parte rappresentano probabilmente la risorsa più promettente.

Che cosa sono i dati di prima parte?

I dati di prima parte (dati proprietari o first-party data) sono i dati che una organizzazione ha raccolto dal suo target di riferimento: informazioni provenienti da CRM o ricavati direttamente dalle interazioni sui diversi touchpoint come per esempio siti web, social media, newsletter ed e-mail marketing, record di transazioni, telefonate.

Poiché i dati di prima parte sono sostanzialmente dati grezzi, è possibile scegliere le modalità per la loro raccolta, archiviazione, gestione e protezione. Controllando tutti questi parametri diventa più semplice garantirne l’accuratezza e l’integrità. I dati di prima parte sono di esclusiva proprietà dell’organizzazione che li raccoglie e offrono per questo un grande vantaggio competitivo.

Sono inoltre più pertinenti e accurati dei dati di terze parti poiché sono stati forniti volontariamente da potenziali clienti e da clienti esistenti. I first-party data, infine, sono conformi alle nuove normative sulla privacy che stanno rendendo estremamente complicata e rischiosa l’acquisizione di dati di terze parti.

Ecco perché diffondere una cultura del dato a tutti i livelli è ormai indispensabile

Anche se sempre più organizzazioni assumono approcci basati sui dati – dall’integrazione di sistemi predittivi all’automazione guidata dall’intelligenza artificiale – ancora troppo raramente il cambiamento coinvolge l’intera organizzazione, con il risultato di una produttività più bassa di quella prevista e di inefficienze difficili da eliminare perché, per esempio, sono causate da silos informativi. In altre parole: spesso le criticità aziendali vengono ancora prese in carico attraverso approcci tradizionali e per questo motivo richiedono mesi o anni per essere risolte.

Nell’immediato futuro – secondo Accenture entro il 2025 – le organizzazioni saranno in grado di automatizzare le attività quotidiane di base e i processi decisionali di routine. I dipendenti potranno concentrarsi su processi più tipicamente “umani”, come l’innovazione, la collaborazione e la comunicazione. Appare chiaro, quindi, che solo diffondendo a tutti i livelli e in modo capillare una cultura basata sui dati sarà possibile creare esperienze realmente differenziate sia per dipendenti sia, soprattutto, per i clienti.

Fotografare le tendenze in corso per prevedere comportamenti futuri

Il marketing data-driven ha a disposizione soluzioni e metodologie che consentono di monitorare l’intero percorso del cliente in tempo reale. I big data permettono di “fotografare” le tendenze in corso, prevedere i comportamenti futuri e, sulla base di questi, creare esperienze personalizzate. Una volta raccolti, i dati vengono analizzati per identificare modelli e abitudini di acquisto e di consumo. Grazie alle nuove tecnologie è possibile estrarre dal flusso informativo, spesso caotico, gli approfondimenti utili a indirizzare le decisioni di marketing.

Un ottimo modo per semplificare questo processo è utilizzare piattaforme di analisi avanzate, che connettono dati di prima, seconda e terza parte e rendono i risultati accessibili e fruibili a tutte le persone che partecipano al progetto. Algoritmi di machine learning e applicazioni di intelligenza artificiale vengono attualmente utilizzati per automatizzare l’analisi dei dati e ottenere insight utili con maggiore facilità.

Come possiamo facilmente intuire mettendo insieme le osservazioni che abbiamo fatto fin qui, la conoscenza del proprio target, che le aziende guadagnano grazie ad attività di analisi dei dati, influisce largamente sull’engagement: profili biografici più accurati e descrizioni dettagliate dell’effettivo paesaggio emotivo del consumatore (desideri, bisogni, preferenze, in un’unica parola: il sentiment) costituiscono la premessa necessaria per sviluppare iniziative personalizzate e proposte più rilevanti.

Ottimizzazione del budget: investire sul digital marketing è sempre una buona idea

Ridirezionare i budget (anche riducendoli) e raggiungere comunque gli obiettivi fissati è sicuramente una delle sfide di digital marketing che continuerà a impegnare le aziende per i prossimi anni. Le incertezze economiche e le dinamiche mutevoli del mercato possono spingere le organizzazioni verso misure che servono a ottenere un maggior risparmio, per esempio attraverso il taglio delle spese per le attività di marketing. In un momento in cui le priorità dei consumatori sono orientate verso quelli che definiamo bisogni primari (cibo e utilities tra tutti), è comprensibile che le aziende vogliano ridurre i costi. Si tratta, tuttavia, di una strategia a breve termine che potrebbe rivelarsi controproducente.

In realtà, le aziende che continuano a investire nelle loro strategie di marketing avrebbero maggiori probabilità di migliorare la redditività a lungo termine, almeno secondo la tesi sostenuta dal prestigioso Harvard Business Review. L’articolo, pubblicato qualche anno fa ma ancora decisamente attuale, suggerisce di puntare comunque, in momenti di incertezza e di crisi, sulle tattiche di marketing, in particolare su quelle che offrono un punto di osservazione privilegiato sui criteri utilizzati dai clienti per rivalutare le priorità, ridistribuire i loro budget, cambiare brand, ridefinire, rispetto alle specifiche contingenze, il valore e quindi l’utilità di intere categorie di prodotti.

Anche in questo caso, il modo più efficace per affrontare la sfida di ottimizzare il budget è sfruttare l’analisi dei dati, che permette di valutare oggettivamente i risultati delle campagne e le prestazioni dei singoli canali di marketing. Investire in tecnologie di marketing e strumenti di automazione, inoltre, può semplificare i processi e ridurre lo sforzo manuale, portando a una maggiore efficienza operativa. L’adozione di un approccio test-and-learn, insieme a un focus sul ROI, permetterà ai professionisti del marketing di identificare le iniziative più promettenti e, di conseguenza, di riallocare in maniera più efficiente le risorse a disposizione.

Ultimi aggiornamenti sul fronte AI

Ormai da qualche anno l’intelligenza artificiale (AI) fornisce alle aziende informazioni di qualità, automatizza i processi e consente una personalizzazione avanzata. Tuttavia, il ritmo rapidissimo con cui si susseguono i progressi dell’AI ha dato luogo a una serie di sfide per il digital marketing: come rimanere aggiornati sugli ultimi sviluppi dell’intelligenza artificiale? Come integrare efficacemente l’IA nelle strategie?

La risposta a queste domande sta nel trovare il giusto equilibrio tra creatività umana e automazione guidata dall’intelligenza artificiale.

Il giusto equilibrio tra creatività e automazione: servono le giuste competenze

I professionisti del marketing dovrebbero impiegare gli strumenti di intelligenza artificiale per aumentare le loro capacità piuttosto che sostituirle, per esempio utilizzando applicazioni di intelligenza artificiale per l’analisi dei dati, la modellazione predittiva, i chatbot per il servizio clienti e le raccomandazioni personalizzate. Ancora una volta, si tratta di un cambiamento prima di tutto culturale: per sfruttare appieno il potenziale dell’intelligenza artificiale i team di digital marketing dovranno essere formati e dotati delle competenze necessarie non solo a comprenderne il funzionamento ma a integrare i sistemi di IA nelle loro attività quotidiane, in modo da sfruttarne le possibilità tecniche per potenziare qualità creative tipicamente umane.

Sfruttare l’intelligenza artificiale nel marketing richiede una conoscenza specialistica: i CMO e in generale i decisori aziendali devono essere disposti a investire in programmi di apprendimento continuo, per far acquisire ai digital marketers skills aggiornate. Non solo: dovranno anche garantire che le iniziative di intelligenza artificiale siano perfettamente allineate con gli obiettivi generali.

Garantire la privacy con procedure affidabili e condivise

In un’epoca in cui i consumatori sono sempre più preoccupati di come vengono gestiti i loro dati, una delle principali sfide riguarda, una volta di più, la privacy. Il marketing, attraverso l’automazione di attività ripetitive, l’analisi di grandi volumi di dati e la costruzione di esperienze personalizzate su larga scala accumula un patrimonio di conoscenza ricchissimo, di cui fanno parte anche grandi quantità di informazioni sensibili. Le aziende non possono sottrarsi a una responsabilità che oltre a essere normata per legge è anche alla base di qualsiasi relazione di fiducia: man mano che gli strumenti basati sull’intelligenza artificiale registrano le interazioni lungo i percorsi di acquisto dei consumatori, devono garantire la costruzione di procedure affidabili e condivise a garanzia della privacy del cliente e dell’uso responsabile dei dati.

Qualità dei dati: una sfida che non può essere vinta?

Un’altra delle sfide per il digital marketing ha a che vedere con la qualità dei dati. Se il più grande ostacolo all’implementazione e all’adozione dell’intelligenza artificiale e dell’apprendimento automatico è, di fatto, la scarsa qualità dei dati, possiamo capire perché le organizzazioni impieghino enormi risorse per garantire la qualità dei loro dati.

Il punto è che la qualità dei dati può sempre essere compromessa, in una varietà incontrollabile di situazioni: gli utenti possono inserire dati in modo scorretto, un’impostazione di sistema potrebbe assegnare a determinate azioni un codice errato o un errore di battitura potrebbe finire in uno script sviluppato per facilitare la trasformazione dei dati. La realtà è che il problema della qualità dei dati non sarà mai “risolto”, indipendentemente dal budget stanziato per correggere fallimenti di sistema o dalla volontà di intervenire in modo definitivo. In un ambiente aziendale in continua in evoluzione, nuove criticità relative alla qualità dei dati possono presentarsi in qualsiasi momento e provenire da fonti imprecisate.

Tuttavia, i marketers possono usare l’intelligenza artificiale per opporsi alla contaminazione dei dati, per esempio attingendo da nuove fonti; formando team dedicati alla ricerca e all’implementazione di approcci avanzati per il controllo della qualità; adottando funzionalità di monitoraggio e selezione aggiornate, testate e affidabili; dedicando più tempo all’osservazione delle prestazioni di quei modelli di intelligenza artificiale che sono in grado di individuare schemi relativi a classificazioni scorrette ed errori, mettendo a punto gli algoritmi per gestire meglio le situazioni problematiche che via via emergeranno.

Creare engagement, ottimizzare il budget, sfruttare le potenzialità dell’intelligenza artificiale, sempre nel rispetto della privacy e garantendo la tutela dei dati personali dei clienti. Per ciascuna di queste aree chiave abbiamo individuato le sfide di digital marketing con cui i professionisti del settore si misureranno nei prossimi mesi. Per affrontare gli ostacoli che abbiamo descritto, i digital marketers dovranno adattare alle loro specifiche esigenze aziendali tecnologie e metodi. Dovranno cioè padroneggiare le soluzioni messe a disposizione dal MarTech. Tra queste l’interactive experience di Doxee offre degli eccezionali strumenti grazie ai quali aumentare l’efficienza e la produttività dei processi e migliorare l’esperienza del cliente attraverso iniziative iper personalizzate.