Nell’era moderna della trasformazione digitale, dell’interconnessione e delle informazioni che corrono velocissime sul web, le aziende si trovano sempre più spesso di fronte ad alcuni “paradossi”.
Da una parte hanno accesso ad una vera miniera d’oro di informazioni, relative ad ogni aspetto della vita dei consumatori; dall’altra la mole enorme delle stesse rende difficile analizzarle, gestirle ed utilizzarle correttamente.
Inoltre si corre il rischio di focalizzarsi solo sui Big Data, tralasciando gli Small Data, utilissimi indicatori per le PMI (ma anche per le grandi aziende).
La sfida per le aziende è proprio quella di trovare il metodo migliore per ottenere informazioni di valore, che servano davvero a raggiungere i propri obbiettivi di business.
In sostanza le imprese devono riuscire sia ad organizzare i Big Data a loro disposizione sia a raccogliere ed estrapolare Small Data da sfruttare in maniera integrata.
BIG DATA VS SMALL DATA
I Big Data sono la materia prima che permette ad ogni azienda di ottenere il maggior numero di informazioni sui propri clienti acquisiti e potenziali.
Attraverso l’analisi di questi dati è possibile creare segmenti di mercato, fare previsioni per il lancio di prodotti/servizi, identificare le buyer personas, creare funnel di vendita e mettere a punto campagne di marketing e di comunicazione efficaci.
In sostanza i Big Data sono il carburante che avvia tutte le strategie aziendali.
Le caratteristiche dei Big Data sono riassumibili nelle 5 “V”:
- Volume ossia grandi quantità di dati.
- Velocità che è ciò che è richiesto per raccogliere e processare grandi quantità di dati.
- Varietà vista la molteplice origine e forma dei dati.
- Veridicità ossia se i dati siano credibili o fake.
- Variabilità che deriva dalla complessità e numero dei modelli che possiamo estrapolare dai dati.
Qualsiasi azienda, anche la più piccola, può essere Data Driven perché tutte le imprese producono ed hanno accesso ad una quantità di dati incredibile che, se ben organizzati e gestiti, hanno grandissime potenzialità.
Ovviamente, viste le premesse fatte, quando parliamo di Big Data parliamo anche di Marketing Automation.
L’uso di software, creati per processare molte informazioni, può snellire moltissimo il processo di analisi dei Big Data e può fornirci degli strumenti utilissimi per la nostra azienda.
MARK: IL BIG DATA MANAGEMENT
Il Big Data Management è una realtà abbastanza consolidata soprattutto nel mondo delle grandi realtà aziendali.
Per questo le piccole imprese pensano che questi strumenti non siano adatti ad i loro business, ma non è così.
Sin dalla nascita Up2lab si è impegnata per dare alle piccole aziende gli strumenti delle grandi multinazionali.
Per questo stiamo sviluppando una piattaforma che attraverso algoritmi qualitativi permette di ricavare indicazioni strategiche fondamentali anche da piccole quantità di dati.
Con Mark tutti i dati generati dai clienti e leads dell’azienda vengono trasformati istantaneamente in precise indicazioni qualitative sulle strategie da adottare o modificare per far crescere la propria azienda.
Negli ultimi anni gli esperti di marketing hanno capito che la quantità non può fare a meno della qualità del dato.
Per questo motivo si parla sempre più spesso di analisi degli Small Data.
COSA SONO GLI SMALL DATA E COME SI RACCOLGONO?
Secondo la definizione dell’ideatore di questa “filosofia”, Martin Lindstrom, gli Small Data sono dati individuali ed unici che possiamo ottenere osservando le azioni quotidiane che ognuno di noi fa.
In maniera più o meno consapevole infatti, tutto quello che facciamo riflette un’emozione, un desiderio o un bisogno.
Per questo motivo, l’analisi dei modelli di comportamento, l’individuazione dei processi decisionali e degli schemi di pensiero possono darci informazioni fondamentali per guidare le nostre scelte di business.
Secondo Lindstrom gli Small Data sono una fonte qualitativamente insostituibile di quelle informazioni che spesso i consumatori non possono o vogliono condividere con i brand.
La raccolta di Small Data perciò diventa cruciale per individuare elementi che, sommati assieme, ci aiuteranno a formulare ipotesi su atteggiamenti ed abitudini dei consumatori.
Sulla base di queste si potranno poi creare strategie di marketing, di comunicazione, fare rebranding o lanciare un nuovo prodotto/servizio sul mercato.
DOVE SI RACCOLGONO GLI SMALL DATA?
Una volta capito cosa sono, ci dobbiamo chiedere dove poter reperire queste informazioni così cruciali per la nostra azienda.
Il modo migliore per raccogliere quanti più dati possibile è muoverci sia offline che online.
Offline possiamo organizzare delle interviste, dei focus group coinvolgendo i nostri clienti; non c’è modo migliore di studiare i loro comportamenti che osservarli nel loro “habitat naturale e quotidiano”.
Online possiamo analizzare i profili social dei nostri utenti focalizzandoci non solo su aspetti tecnici (quali siti e pagine visitano, per quanto tempo, etc) ma anche su quelli più personali, ad esempio sfruttando la sentiment analysis.
Gli esperti di Small Data valutano una serie di dettagli che sembrano insignificanti ma che invece danno informazioni importanti riguardo il mondo interiore del nostro utente.
Sarà fondamentale anche individuare gli indizi di insoddisfazione, stress o squilibrio nella vita quotidiana.
Questo ci metterà nella posizione di cogliere un bisogno del consumatore ed intercettarlo nel modo e nel momento migliore.
Come ha affermato Lindstrom stesso “Gli Small Data sono piccoli indizi che svelano grandi trend”.
VANTAGGI PER LE PMI
L’osservazione degli Small Data è fondamentale per correggere gli errori che inevitabilmente anche i software più potenti commettono analizzando grandi quantità di dati.
Niente come l’esperienza e la capacità umana infatti è in grado di cogliere piccoli indizi e segnali e interpretarli per definire azioni future.
L’impersonalità dei Big Data viene perciò corretta dagli Small Data, piccoli dati strutturati che ci forniscono informazioni dettagliate sui nostri consumatori.
La forza degli Small Data è la capacità di fare la differenza in un’ottica previsionale di medio/lungo termine e di integrarsi con i Big Data.
Big Data e Small Data sono perciò complementari e rappresentano due facce della stessa medaglia.
I primi sono l’analisi quantitativa, che fornisce il quadro complessivo e che ci aiuta a ridurre le possibilità di errore nelle nostre scelte di business.
I secondi invece rappresentano l’analisi qualitativa, basata su dettagli univoci, che può aiutarci a correggere le nostre strategie e guidarci in un’ottica di lungo corso.
