Nel marketing – e ancora di più nel web marketing – si parla tanto di strategia, creatività, risultati, strumenti, canali, prospettive, desiderata e chi più ne ha più ne metta. Spesso si fa più attenzione a uno qualsiasi di questi aspetti, dimenticando una parte fondamentale: i dati. Ogni strategia, che sia più o meno creativa, deve reggersi sui dati, soprattutto in un contesto storico come quello attuale. In questo scenario la strategia diventa efficace se è guidata dai dati (data driven) e soprattutto se accompagnata da un’efficace piano di misurazione.
Per approfondire meglio l’argomento ho scelto di fare due chiacchiere con Federica Brancale, una delle migliori esperte italiane, Data Strategist Consultant & Design Thinking Facilitator che ha collaborato su progetti nazionali e internazionali come Unicef, Cartasì, Leica e L’Oréal.
Partiamo dalle basi: qual è stato il tuo percorso? Come sei diventata un’esperta di misurazione e dati?
Per assurdo nasco come creativa, la vita poi mi ha portato a ricercare una sicurezza e i numeri sono dei grandi alleati in questo. Così sono partita dalle ricerche di mercato sia offline che online, poi sono passata alla digital analytics, performance analytics e infine la CRO che per me rappresenta la scienza della conversione.
“Il piano di misurazione ti salverà”. Ci racconti in maniera sintetica cos’è un piano di misurazione e soprattutto a cosa serve in un progetto performance oriented?
Un piano di misurazione è un documento che trasforma le domande di business in indicatori di performance, definendo che priorità hanno, dove si trovano e come si raccolgono e conservano i dati. Questo è necessario per creare un business orientato all’obiettivo perché così è definito e monitorato.
Il passaggio da Universal a GA4 rivoluzionerà l’accesso ai dati: entrando in piattaforma l’impatto iniziale è proprio quello di non trovare più i risultati a cui eravamo abituati poco tempo fa. Quali sono i passaggi indispensabili, da un punto di vista strategico, per affrontare bene questo cambiamento?
Bisognerebbe smettere di pensare ai tool e di cominciare a pensare a come funzionano i tool di tutto il mondo dell’analitica. Una piattaforma ti fa vedere dei template che decide lui, cosa che sconsiglio in quanto ogni business ha i suoi obiettivi e come può un template essere valido al 100%? Quindi un tool di analitica funziona sempre nello stesso modo: ha delle metriche, delle dimensioni a cui si possono applicare filtri e/o segmenti. Fine. Il miglior modo per usare Google Analytics 4 per me è quello di attaccarsi al Database orginario e agganciarci uno o più strumenti di dashboard in modo da dialogare con lui solo con gli elementi prima citati. Se si fa questo, sapremo usare tutti gli strumenti di analitica al mondo.
Aprendo una piattaforma di web analysis è possibile avere accesso davvero a una pletora ampia di numeri. Non tutti, però, sono sempre di valore per un progetto web. Quali sono i criteri principali che ci permettono di capire se un dato ci serve o meno?
Gli obiettivi e i risultati chiave che vogliamo ottenere. Se faccio un restyling di un sito web mi chiedo perché lo sto facendo? Cosa voglio che produca? Rispondo alla mia domanda e poi trasformo la risposta in metriche e dimensioni. Questa è la differenza tra una KPI e una vanity metrics.
Strategia data driven: quali sono le fasi principali di un processo di data strategy? Quali attori di un progetto digital di solito dovrebbero partecipare a questo processo?
Le fasi sono 4+1:
- Data Strategy: creazione measurement plan
- Data Capturing: collezionamento del dato
- Data Reporting: creazione report/dashboard
- Data Analysis: analisi di ottimizzazione
- Data Actionability: dati per l’automation
Brand e dati: ci sono dei dati che misurano la potenza di un brand? Quali utilizzi maggiormente nella tua esperienza?
Nel mondo perfetto tutto è misurabile! 😉 Quindi si assolutamente a:
- Buzz
- Sentiment
- Volume brand Keyword
- Engagement rate
- Followers e Lead
Report: la visualizzazione di un dato è centrale per agevolarne la lettura e le decisioni conseguenti. Quali sono gli aspetti cruciali per una data visualization di qualità?
- La rilevanza con l’obiettivo
- Il contesto
- I colori
- Gli spazi e le forme
- La segmentazione
- Il linguaggio parlante
Ultima domanda (non posso proprio non fartela): il ruolo di un/una data strategist… come mai, secondo la tua esperienza, è complesso trovare figure al femminile come la tua?
Credo che la mente femminile sia molto creativa, empatica e sensibile, mentre quella maschile tendenzialmente logico/analitica. Penso però che questa tendenza sia stereotipata e fortunatamente sta scomparendo: queste caratteristiche non sono di un genere solo e infatti stanno aumentando sempre di più le donne che assumono questo ruolo. Dobbiamo solo sperimentare di più e non temere nessun tipo di confronto.
Registrazione del Talk
Abbiamo approfondito i temi della strategia data driven e piano di misurazione durante un talk con Alessandra Maggio (Business Associate), Angelo Valenza (CEO) e la super ospite Federica Brancale. Riguarda la registrazione del talk!
