Informatica per la comunicazione digitale - Appunti

Appunti di informatica per la comunicazione digitale

Piattaforme insight

Le insight platform (piattaforme di conoscenza) stanno emergendo attraverso l’aggiunta di nuovi strumenti per sviluppare, testare, ed effettuare misure e monitoraggio da un'unica suite. Applicato al marketing, insight è quell’intuizione, quell’osservazione che permette di vedere la situazione appunto dall’interno, dalla prospettiva del cliente. In altre parole, significa mettersi nei panni dell’utente per capire i pensieri e i comportamenti, il perché di determinate azioni. E da qui andare oltre, cercando di intuire i bisogni e le necessità che l’hanno spinto a comportarsi in quella maniera. Riuscire a cogliere un insight significa capire cosa il cliente cerca. Questo porta, di conseguenza, a capire come offrire quel prodotto o servizio nel modo più accattivante e convincente. Gli insight costituiscono, di fatto, una fonte costante di idee per migliorare la propria strategia di comunicazione e marketing.

Quali sono le piattaforme insight?

(Google Analytics, Ads, Data Studio, Optimize, Search Console)

Competenze necessarie

Competenze tecnologiche, competenze di connessione e competenze business oriented.

Alcuni ambiti applicativi possono essere:

• Web analytics
• Google Analytics
• People Analytics
• Portfolio analytics
• Security analytics
• Software analytics

Big Data

Il termine "big data" si riferisce a dati informatici troppo grandi, veloci, complessi, difficili o impossibili da elaborare con i metodi tradizionali. Questi set di dati sono così voluminosi che il software di elaborazione dati tradizionale non è in grado di gestirli. Il concetto di big data ha acquisito una maggiorazione solo all'inizio degli anni 2000, quando Laney ha articolato l'attuale definizione di big data come "le tre V": il Volume: dove la quantità di dati è importante, la Velocità: la velocità è la velocità con cui i dati vengono ricevuti e probabilmente su cui si agisce, e la Varietà: la varietà si riferisce ai molti tipi di dati disponibili come per esempio testi, audio, e video.

Vantaggi dei Big Data

I Big Data ti consentono di ottenere risposte più complete perché hai più informazioni. Risposte più complete significano più fiducia nei dati, che a sua volta suppone un approccio completamente diverso per affrontare i problemi.

Big Data Analysis

Big Data Analysis è il processo spesso complesso di esame dei big data per scoprire informazioni, come modelli nascosti, correlazioni, tendenze di mercato e preferenze dei clienti, che possono aiutare le organizzazioni a prendere decisioni aziendali informate.

Perché l'analisi dei big data è importante?

I vantaggi possono includere un marketing più efficace, nuove opportunità di guadagno, personalizzazione dei clienti e una migliore efficienza operativa. Con una strategia efficace, questi vantaggi possono fornire vantaggi competitivi rispetto ai rivali.

Come funziona l'analisi dei big data?

4 fasi del processo di preparazione dei dati:

• I professionisti dei dati raccolgono dati da una varietà di fonti diverse. Spesso si tratta di un mix di dati semi-strutturati e non strutturati.
• I dati vengono elaborati. Dopo che i dati sono stati raccolti e archiviati, i professionisti dei dati devono organizzare, configurare e partizionare correttamente i dati per le query analitiche.
• I dati vengono ripuliti per la qualità. I professionisti dei dati cancellano i dati utilizzando strumenti di scripting o software aziendale. Cercano eventuali errori o incongruenze, e organizzano e riordinano i dati.
• I dati raccolti, trattati e puliti vengono analizzati con un software di analisi.

Vantaggi dell'analisi dei big data

• Analisi veloce di grandi quantità di dati provenienti da diverse fonti, in molti formati e tipi diversi.
• Decisioni rapide e vincenti per strategie efficaci.
• Risparmi sui costi.
• Strategie di gestione del rischio migliorate e meglio informate.

Data Science

La data science è lo studio dei dati per estrarre informazioni dettagliate per il business. È un approccio multidisciplinare che combina principi e pratiche nei campi di matematica, statistica, intelligenza artificiale e ingegneria informatica per analizzare grandi quantità di dati. La data science è importante perché combina strumenti, metodi e tecnologia per dare un significato ai dati.

Descriptive Analytics (Analisi Descrittiva)

La descriptive analytics analizza i dati per descrivere processi. Generalmente risponde alle domande del tipo: “Cosa è successo?” e “Cosa sta succedendo?”, ed è considerata la forma di Business Intelligence più semplice. La descriptive analytics usa varie forme di analisi statistica per identificare quanto alcuni parametri chiave (Key Performance Indicators-KPI) cambino nel tempo e quindi individuare le tendenze storiche e in atto. L’analisi descrittiva è quella per esempio delle dashboard dei social media, degli accessi ai siti, nonché della profilazione degli utenti nel marketing. I dati grezzi vengono suddivisi in categorie ed elaborati per identificare un modello, le sue anomalie e migliorare la pianificazione delle azioni rispetto alla tendenza considerata nel tempo. La visualizzazione avviene spesso sotto forma di grafici a barre, a torta o tabelle.

Predictive Analytics

L'analisi predittiva consiste nell'utilizzare dati, algoritmi statistici e tecniche di machine learning per individuare la probabilità di risultati futuri basandosi sui dati storici. L'obiettivo è andare oltre la comprensione di cosa è successo per arrivare a una migliore valutazione di quello che accadrà in futuro. Il beneficio più immediato si riscontra nella predizione applicata a processi operativi, il cui effetto è misurabile molto rapidamente.

Perché l’analisi predittiva è importante?

• Rilevamento delle frodi
• Ottimizzazione delle campagne di marketing
• Miglioramento delle operazioni
• Riduzione dei rischi

Data visualization e Data analytics

La visualizzazione dei dati è la rappresentazione grafica di informazioni e dati in un formato pittorico o grafico. L'analisi dei dati è il processo di analisi dei set di dati al fine di prendere decisioni sulle informazioni in loro possesso, sempre più con software e sistemi specializzati. Sebbene la visualizzazione dei dati e l'analisi dei dati siano campi diversi, le persone che lavorano in queste discipline spesso lavorano insieme. Gli esperti di analisi dei dati si concentrano sulla tecnologia. Questi professionisti di computer e programmazione sanno come gestire e interpretare grandi set di dati per una serie di scopi diversi.

Visual analytics

L'analisi visiva è l'uso di strumenti e processi sofisticati per analizzare i set di dati utilizzando rappresentazioni visive dei dati. La visualizzazione dei dati in grafici, diagrammi e mappe aiuta gli utenti a identificare i modelli e quindi a sviluppare informazioni utili. Queste informazioni aiutano le organizzazioni a prendere decisioni migliori e basate sui dati.

Come applicare i Big Data al Marketing

Possiamo vedere in cosa esattamente i Big Data possono essere utilizzati nel Digital marketing:

• Usare le parole chiave giuste è essenziale quando impostiamo una campagna su Google Ads o sui social network, quando scriviamo una pagina di un blog o un articolo.
• Definire i nostri target di consumatori. Ogni giorno vengono offerti agli utenti di Internet milioni di annunci display (banner pubblicitari con immagini, testi, gif o video). Le campagne definite Display possono essere effettuate o attraverso l’affiliate marketing oppure attraverso l’utilizzo del Programatic Advertising. In quest’ultimo caso campagne pubblicitarie possono essere indirizzate soltanto ai clienti che hanno maggiori probabilità di essere interessati a quell’articolo/servizio proposto nel Banner.
• Migliorare la navigabilità del nostro sito. Ad esempio, Google Analytics permette di capire come le persone arrivino sul nostro sito, quante e quali pagine visitino e da quale pagina la navigazione sia abbandonata.
• Attuare strategie di Retargeting. I Big Data permettono di raccogliere le informazioni che riguardano i visitatori del nostro sito, permettono di conoscere quali prodotti sono di suo maggiore interesse e magari se l’utente era in procinto di concludere una transazione ma non ha portato a termine l’acquisto. In questo caso entra in gioco il Retargeting detto anche Il Remarketing ossia una tecnologia basata sui cookie, che utilizza un semplice codice Javascript anonimo per “seguire” il pubblico. Quando i visitatori tracciati da questo cookie navigano sul web, il cookie permette al tuo fornitore di remarketing di pubblicare annunci solo a questi determinati acquirenti che sono stati sul nostro sito e non hanno completato l’acquisto.
• Migliorare il contenuto del sito web
• Monitorare campagne online
• Realizzare campagne marketing automatiche
• Scegliere i giusti canali di marketing

Esempi di utilizzo dei Big Data nelle strategie di marketing

In ambito Digital Marketing, l’uso dei Big Data è essenziale nella costruzione dei cosiddetti metodi di raccomandazione. Netflix e Amazon utilizzano costantemente i big data per fare proposte di acquisto sulla base più pertinenti agli interessi di un determinato cliente. Netflix svolge un lavoro eccezionale fornendo ai visitatori consigli personalizzati in base ai film e ai programmi che hanno guardato. Amazon utilizza tutti i dati provenienti dalla navigazione di quell’utente, dai suoi precedenti acquisti, dai prodotti valutati o ricercati per poi suggerire i prodotti più adatti a quel determinato cliente, quelli che solleticano la sua curiosità e lo spingono a comprare. Appartenenti ai Big Data sono gli algoritmi che riescono a predire se una shopper donna è incinta, tracciando le sue ricerche sul Web e gli oggetti acquisiti in precedenza. Una volta individuato il particolare stato, a quella stessa utente si offrono offerte speciali e coupon su prodotti inerenti al proprio stato.

Il Data Driven Marketing

È una modalità di lavoro che sfrutta le potenzialità derivate dell’utilizzo dei dati relativi all’audience, raccolti grazie alle più moderne tecnologie di elaborazione delle informazioni, al fine di comprendere i bisogni dei clienti, analizzarne le esigenze ed offrire loro esperienze altamente personalizzate. Il Data Driven Marketing è una vera e propria strategia da mettere in campo per elaborare piani d’azione ottimizzati e su misura per il proprio pubblico e impostare un piano di marketing mirato.

I Digital Analytics

Sono tool o piattaforme utilizzati per analizzare i dati provenienti dai diversi canali, come siti web, social network o applicazioni, che generalmente si utilizzano per monitorare e attuare delle attività di marketing online. Infatti, queste informazioni permettono all’azienda di capire come si comportano i clienti, cosa fanno o non fanno sul sito/app/social, quali sono gli elementi che preferiscono e quelli che non gli piacciono, e di apportare delle modifiche di conseguenza. Le digital analytics sono utili per poter individuare i punti di forza e di debolezza, intervenendo per migliorare le performance del sito (o App), in base agli obiettivi prefissati, ad esempio:

• Vendere prodotti
• Raccogliere adesioni per un’iniziativa che si svolge offline
• Portare un servizio a conoscenza del pubblico
• Migliorare l’awareness e la reputation di un brand
• Riorganizzare processi aziendali

Il Digital Marketing

Fa riferimento a tutte quelle attività di promozione di un brand e di commercializzazione di prodotti e servizi attraverso uno o più canali digitali. Integrare il Digital Marketing ti permetterà di raggiungere un target mirato e potrai interagire con questo nel momento di sua massima ricezione, indipendentemente dall’area geografica in cui ti trovi. Potrai tracciare e monitorare le azioni dei tuoi utenti in tempo reale così da migliorare e ottimizzare le tue strategie di marketing giorno per giorno. In particolar modo è possibile:

• Studia il pubblico, ciò che desidera e ciò di cui necessita
• Definisci la tua value proposition
• Stabilisci gli obiettivi da raggiungere e definisci le priorità aziendali
• Traccia i dati seminati dai tuoi utenti ed impegnati a generare contatti qualificati e profilati per poter rispondere al meglio alle loro esigenze
• Usa gli strumenti più adatti alle tue esigenze

Che cos'è un hit in Google Analytics?

Un'interazione che comporta l'invio di dati ad Analytics. I tipi di hit comuni includono hit di monitoraggio della pagina, hit di monitoraggio degli eventi e hit di e-commerce. Ogni volta che il codice di monitoraggio viene attivato dal comportamento di un utente (ad esempio, l'utente carica una pagina su un sito Web o una schermata in un'app mobile), Analytics registra tale attività.

Profilo di link

Il profilo di link è un indicatore che dimostra al motore di ricerca la qualità o il carattere dei link esterni che puntano a una pagina o a un sito web. Qualsiasi brand con una presenza su Internet sa quanto sia importante il posizionamento sui motori di ricerca. Pertanto, se vuoi apparire nei primi risultati, devi ottenere collegamenti di qualità. Questa è una parte essenziale di qualsiasi strategia che mira a raggiungere una buona posizione sui motori di ricerca. Assicurati che il link che intendi utilizzare sia correlato all’argomento che stai trattando sul tuo sito.