di Jesko Perrey, Dennis Spillecke e Andris Umblijs<\/p>\n
Al giorno d\u2019oggi, la canzone giusta per conquistare il mercato potrebbe essere qualcosa di peggio che la celebre \u201cUnder Pressure\u201d dei Queen. Il mercato \u00e8 sotto pressione in quanto deve mostrare dei risultati, tagliare i costi e guidare la crescita, e i venditori dovrebbero accettarlo di buon grado. Questa \u00e8 la ragione per cui il marketing ha la grande opportunit\u00e0 di guidare la crescita oltre il mercato e dimostrare il proprio valore a dirigenti e amministratori. A nostro avviso, grazie al marketing si ha la possibilit\u00e0 di incrementare il tasso di ROI (MROI, Massimo Ritorno sugli Investimenti) del 15 – 20%. Questa percentuale farebbe girare la testa a molti dirigenti.<\/p>\n
Ma, in che modo? L\u2019esplosione dei dati personali e le tecniche di analisi disponibili oggigiorno hanno reso il marketing una scienza ancor pi\u00f9 esatta.<\/p>\n
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Questa immensa fonte di dati creata dalla rivoluzione digitale, tuttavia, ha sollevato un grosso problema per i venditori: il fatto che i dati e le tecniche analitiche siano disponibili, non significa che essi offrano uno spettro completo dei fenomeni. Questo \u00e8 ci\u00f2 di cui parlava Albert Einstein quando affermava: \u201cNon tutto ci\u00f2 che pu\u00f2 essere contato, conta\u201d.<\/p>\n
Lacune<\/b><\/p>\n
Le scelte dei consumatori sono influenzate anche da numerosi stimoli al di fuori del mondo digitale (per esempio spot pubblicitari). Questo d\u00e0 come risultato una serie di problemi, non ultimi tra questi, la errata attribuzione di causa-effetto dovuta alla tendenza a valutare ci\u00f2 che si pu\u00f2 facilmente valutare, per esempio far credito anche quando non \u00e8 necessario.<\/p>\n
Una compagnia energetica, per esempio, ha osservato che la propria perdita di clienti era strettamente correlata alla percentuale di ricerche su Google di un fornitore di energia. Cos\u00ec, \u00e8 stato creato un modello econometrico riguardante la perdita di clienti e proprio il sistema di ricerca si \u00e8 rivelato responsabile nel 65% dei casi. In seguito, tuttavia, una profonda analisi ha mostrato che la decisione di cambiare il fornitore di energia era dovuta ai prezzi dell\u2019azienda stessa e dei competitori, alla pubblicit\u00e0 e alla posizione della compagnia all\u2019interno dei social media, TV, stampa e altri mass media. Dal momento che tutti questi elementi aggiuntivi ed esplicatori erano compresi nel modello, risultava evidente che la ricerca non era la vera causa della perdita, poich\u00e9 i clienti avevano gi\u00e0 preso la loro decisione al momento della ricerca.<\/p>\n
Pi\u00f9 di recente, abbiamo assistito alle lamentele di molte compagnie riguardo alla capacit\u00e0 degli strumenti analitici di fornire un set di risposte efficaci a qualsiasi domanda nel campo del marketing. A nostro avviso, \u00e8 difficile confermare queste lamentele nel mondo reale. La soluzione pi\u00f9 efficace consiste nel possedere la giusta combinazione di strumenti e capacit\u00e0 e, allo stesso tempo, sapere ci\u00f2 che essi sono e non sono in grado di fare.<\/p>\n
Superare l\u2019idea di \u201cscadenza a breve termine\u201d<\/b><\/p>\n
Una delle questioni pi\u00f9 importanti che i venditori debbono prendere in considerazione \u00e8 la tendenza a ricorrere alla scadenza a breve termine, che la maggior parte delle analisi implica. In realt\u00e0, molte delle attivit\u00e0 di marketing hanno sia un impatto immediato che uno pi\u00f9 duraturo sulla vendita. L\u2019impatto immediato \u00e8 responsabile, in media, del 10-30% della vendita totale, mentre l\u2019impatto a lungo termine (chiamato anche \u201cimpatto base\u201d o impatto di costruzione del brand) ha un effetto di 1-3 volte maggiore rispetto a quello immediato. Tuttavia, un approccio analitico basato su un\u2019ampia fonte di dati come, ad esempio, il modello di attribuzione econometrico e digitale, pu\u00f2 mettere in luce solo l\u2019impatto immediato sul mercato. Questo significa, in pratica, che la maggior parte dei dati offre ai venditori un quadro dell\u2019impatto immediato e li spinge di conseguenza a compiere scelte dello stesso tipo, che sono dannose per le vendite con impatto a lungo termine.<\/p>\n
Partendo da questo presupposto, i venditori dovrebbero sostituire i loro modelli Big Data con un\u2019analisi dell\u2019effetto azionario a lungo termine del marchio responsabile del rimanente 70-90% delle vendite. Senza un investimento continuo sul marchio, la percentuale dell\u2019impatto base si erode nel tempo e origina un effetto contrario alle vendite future.<\/p>\n
Per comprendere gli effetti a lungo termine, le aziende devono per prima cosa fissare una linea di riferimento per la stima del potenziale declino nelle vendite a lungo termine nel caso in cui tutte le attivit\u00e0 di marketing fossero bloccate. Un buon inizio \u00e8 rivedere gli investimenti di marketing e i risultati del marchio di diverse multinazionali all\u2019interno di una regione, dal momento che questo dato fornisce un utile prospetto di dati precisi riguardanti l\u2019impatto della \u201cperdita del marchio\u201d (es.: la percentuale della perdita derivante dalle vendite a lungo termine). Questa stima deve poi essere testata e adeguata sistematicamente a partire dalla situazione della societ\u00e0, sfruttando l\u2019esperienza e il giudizio del marketing e dei manager delle vendite, cos\u00ec come altri dati interni (per esempio, le indagini sui clienti).<\/p>\n
Queste stime possono quindi aiutare a determinare il Valore Attuale Netto (NPV) degli effetti a lungo termine del marketing in termini di vendite future. Questo NPV consente ai venditori di capire meglio le implicazioni a lungo termine del marketing, oltre all’impatto a breve termine, attraverso dei Big Data, e fornisce un aiuto nel caso servano compromessi per decisioni riguardanti le spese. Anche se questa non \u00e8 una scienza perfetta, \u00e8 forse meglio essere “pi\u00f9 o meno giusti” piuttosto che “completamente sbagliati”.<\/p>\n
Un marchio di consumo alimentare \u00e8 quasi caduto in questa trappola: ha lanciato una campagna pubblicitaria utilizzando Facebook, concorsi, blog sponsorizzati, incentivi di photo-sharing, condividendo perfino applicazioni di shopping list. Un approccio di questo tipo, che offre risultati di vendita simili a quelli generati dal marketing pi\u00f9 tradizionale (che comprende un\u2019intensa campagna pubblicitaria televisiva e di stampa), ha reso la met\u00e0 del suo costo normale.<\/p>\n
Visto il successo travolgente di questo tentativo, il marchio ha spostato le ingenti spese della campagna pubblicitaria televisiva e di stampa ai canali media digitali e sociali. Nonostante gli effetti a lungo termine fossero stati inclusi nei calcoli, la percentuale dell\u2019impatto del digitale risultava dimezzata perch\u00e9 la maggior parte delle attivit\u00e0 digitali (ricerca, visualizzazione, ecc.) ha generalmente un impatto a breve termine e contribuisce scarsamente alla costruzione del marchio e della fedelt\u00e0 dei consumatori. Significativi tagli alla spesa pubblicitaria legata alla TV, come suggerito dai modelli econometrici tradizionali, avrebbero ridotto il valore attuale netto dell’utile del marchio.<\/p>\n
L\u2019analisi di marketing \u00e8 ben lungi dall’essere un approccio concreto. In realt\u00e0 \u00e8 un insieme di approcci e tecniche che, se applicato sistematicamente ad uno specifico insieme di problemi, fornisce spunti utili per fare degli investimenti redditizi nel marketing. L’ultima ondata di dati, combinati con i modelli giusti, pu\u00f2 risultare la carta vincente, ma i venditori pi\u00f9 scaltri continueranno comunque a spendere gran parte del loro tempo alla ricerca delle lacune nei loro dati.<\/p>\n