Perché l'avanzamento della maturità dei dati libererà il tuo potenziale digitale

Non si può negare che i marchi che sfruttano e investono in capacità con i dati saranno quelli che massimizzeranno il loro pieno potenziale di entrate. Ma mentre gli esperti di marketing di oggi hanno una grande quantità di dati a portata di mano, sapere quali dati utilizzare e come utilizzarli sono due delle sfide più grandi in assoluto.

In questo articolo, condividiamo un quadro strategico per aiutare le aziende a identificare dove si trovano nel loro percorso di maturità dei dati, nonché come migliorare le loro capacità e alfabetizzazione dei dati per guidare l'innovazione e la crescita.

La digitalizzazione dell'economia ha portato a un'esplosione nella creazione di dati. Negli ultimi dieci anni, il mondo è passato dalla creazione di 6,2 zettabyte nel 2012 a circa 97 zettabyte nel 2022.

L'opportunità di un aumento così drammatico dei dati non è persa per i dirigenti aziendali di tutti i settori, molti dei quali si sono affrettati a utilizzare i dati per analizzare il più possibile i propri clienti. La spesa per le soluzioni di analisi dei big data è destinata a raggiungere i 215,7 miliardi di dollari quest'anno in tutto il mondo.

Tuttavia, l'uso dei dati tra le aziende è un'esperienza incoerente. Alcune aziende hanno investito saggiamente nello sviluppo della maturità dei dati.

Con poco preavviso, possono ruotare in modo flessibile per massimizzare le opportunità di guadagno in un ambiente economico imprevedibile. Altri sperimentano un ciclo di rendimenti decrescenti mentre tentano di replicare i precedenti successi con risultati contrastanti.

Maturità dei dati nel marketing

Gli esperti di marketing che sono esperti nello sfruttare dati avanzati e tecniche analitiche per raggiungere obiettivi critici sono comprensibilmente molto richiesti.

A differenza dei professionisti del marketing nelle aziende con una bassa maturità dei dati, i professionisti del marketing con maturità e alfabetizzazione dei dati avanzate sanno come trasformare i dati in risorse aziendali critiche. Ne governano l'applicazione e l'impatto sugli obiettivi di business, utilizzando i dati per ottenere vantaggi competitivi significativi.

Ma cosa intendiamo esattamente per maturità dei dati? In questo articolo, discutiamo la nostra definizione di maturità dei dati, condividiamo alcuni degli apprendimenti che abbiamo sperimentato e delineiamo un semplice framework che i marketer possono utilizzare per confrontare il proprio livello di maturità dei dati.

Che cos'è la maturità dei dati?

La maturità dei dati si riferisce all'evoluzione delle capacità di dati di un'azienda. Anche se a prima vista può sembrare controverso, forse implicando che le aziende meno sviluppate siano in qualche modo "immature", in pratica non è così.

Il termine maturità dei dati ha un significato contestuale molto specifico. L'enfasi è sullo sviluppo, con la consapevolezza che ogni impresa parte da un luogo diverso e richiede azioni specifiche per progredire.

Perché la maturità dei dati è importante?

Comprendere la maturità dei dati della tua organizzazione è importante per cinque ragioni significative. Un apprezzamento della maturità dei dati può aiutare i professionisti del marketing a:

• Allineare: capire quali problemi e sfide l'azienda in generale sta cercando di risolvere e adattare le strategie per supportare gli obiettivi.
• Apprezzare: analizzare in modo spassionato ciò che l'azienda è in grado di fare oggi e dove è necessario apportare miglioramenti per guidare un migliore processo decisionale sui dati.
• Valuta: confronta i livelli di alfabetizzazione dei dati, applicando risorse di formazione e miglioramento delle competenze per garantire l'introduzione di un ambiente di apprendimento aperto per supportare il pensiero innovativo.
• Anticipa: attendo con impazienza le entusiasmanti capacità di analisi avanzate man mano che le capacità dei dati dell'azienda maturano.
• Calibra: ottimizza la tecnologia e l'infrastruttura non solo per estrarre il massimo valore in questo momento, ma anche per pianificare accuratamente le risorse di cui potrebbero aver bisogno in futuro.

Come accennato in precedenza, alcune organizzazioni sono riuscite a trovare l'equilibrio e ad accelerare le proprie capacità molto prima della concorrenza. Diamo un'occhiata ad alcuni dei migliori esempi di come la maturità dei dati avanzata abbia posizionato alcune aziende a testa e spalle rispetto alle altre.

Monzo

Fondata nel 2015, Monzo ha dato priorità alla collaborazione interna in misura impressionante. La banca sfidante ha optato per una struttura in cui non sono presenti internamente i tradizionali team di BI (Business Intelligence). Al contrario, i data scientist possono condurre autonomamente i flussi di lavoro analitici end-to-end.

Monzo incoraggia i team a sviluppare modelli di dati a vantaggio dell'azienda nel suo insieme. Nonostante un mercato fintech ferocemente competitivo, Monzo continua a consolidare la sua reputazione di forza di mercato nel retail banking. Nel 2020, Monzo è stata valutata 4,5 miliardi di dollari (USD) ed è la terza neobanca più preziosa d'Europa.

Asos

Il settore della vendita al dettaglio ha lottato negli ultimi due decenni, da quando il primato di Amazon ha ribaltato la tradizionale vendita al dettaglio nelle strade principali.

ASOS è uno dei marchi di moda che ha invertito con successo la tendenza. Il gigante della moda veloce attribuisce gran parte del suo successo alla sua strategia sui dati, in particolare testando ipotesi in miniatura per dimostrarne il valore prima di aumentare.

L'azienda ha condotto studi sull'impatto del marchio insieme a esperimenti geografici in tutti i mercati. Ha utilizzato le informazioni raccolte per determinare la sua strategia nel 2020, quando la pandemia ha iniziato a mordere. Nel 2021, il marchio valeva 1,3 miliardi di dollari (USD), aumentando il suo valore in un momento senza precedenti per l'economia globale.

Netflix

Gli algoritmi di raccomandazione di Netflix generano contenuti suggeriti, consigliando i titoli agli spettatori in modo dinamico. Ognuno ha una categoria diversa (di solito un genere o un tema), con il titolo che è più probabile che corrisponda all'interesse di un utente al primo posto.

I consigli vengono generati e ordinati automaticamente in base a una serie di fattori, tra cui la cronologia delle visualizzazioni, la durata della visualizzazione dei titoli, il dispositivo attualmente in uso e altro ancora. L'azienda acquisisce i dati su quali suggerimenti sono stati ignorati dall'utente e su quali titoli è passato lo spettatore.

Gli algoritmi di raccomandazione all'avanguardia aiutano ad aumentare la quantità di tempo che gli utenti trascorrono nelle loro applicazioni. Nell'economia dell'attenzione, Netflix continua a dominare dove i suoi concorrenti lottano regolarmente, godendo del 34% di tutti i minuti di streaming negli Stati Uniti, rispetto all'8% di Amazon Prime e solo al 4% di Disney Plus.

Babilonia

Babylon ha abbracciato la trasparenza con grande efficacia. Piuttosto che mantenere le sue scoperte totalmente riservate dietro le porte chiuse dell'azienda, Babylon si offre di condividere ciò che la piattaforma sa dei suoi utenti.

L'azienda afferma che il suo obiettivo è rimanere all'avanguardia, fornendo risorse di dati ai clienti nel tentativo di fidelizzare la sua base di utenti.

Gli esempi sopra rappresentano alcuni degli usi migliori della maturità dei dati avanzata. Ma è importante tenere a mente che le organizzazioni non appaiono dal nulla con una maturità avanzata dei dati. Ci sono passaggi che puoi fare per progredire.

A ventisei anni, il nostro lavoro con esperti di marketing e CMO ci ha portato a sviluppare il framework LEAP: una semplice curva di maturità dei dati con tre fasi e fasi.

Per comprendere il framework LEAP, è importante innanzitutto apprezzare il ruolo fondamentale delle strutture interne nella definizione della maturità dei dati.

Maturità dei dati nelle strutture interne: un'introduzione alla curva di maturità dei dati di salto

Le strutture interne sono intrecciate con il livello di maturità dei dati, in quanto possono erigere barriere invisibili o consentire la collaborazione interaziendale a vari livelli. Sulla base del nostro lavoro in tutti i settori di attività, abbiamo suddiviso le strutture interne in tre categorie in relazione alla maturità dei dati.

1. Silenziato

Le aziende all'inizio del loro percorso di maturità dei dati avranno probabilmente strutture interne che operano in modo indipendente. Il marketing, in particolare, esisterà probabilmente come una funzione separata dal resto dell'attività. Una mancanza di integrazione lascia i reparti che lavorano in silos. Gli approfondimenti non sono così ampiamente condivisi o accessibili tra i team.

Di conseguenza, i KPI e gli obiettivi sono di natura piuttosto basilare e generica poiché i team possono lavorare solo con ciò a cui hanno accesso o su cui controllano. Le prestazioni di marketing si baseranno principalmente su KPI come la conversione in loco, magari canale per canale.

Non è possibile per il marketing attribuire le conversioni alle vendite offline dei clienti, poiché tali dati non sono prontamente disponibili per loro e si trovano con i team di vendita. Allo stesso modo, il team di vendita potrebbe non avere visibilità su quali campagne di marketing hanno generato lead di qualità.

Gli obiettivi sono in genere focalizzati sul riempimento della canalizzazione, le attività sono reattive e c'è un'elevata attenzione all'efficienza in termini di costi sopra ogni altra considerazione.

Stato: limitato, isolato e reattivo, focalizzato sull'efficienza dei costi e sulle conversioni.

2. Sincronizzato

I team sincronizzati lavorano insieme tra i reparti e le funzioni per raggiungere obiettivi aziendali condivisi e comuni. Le piattaforme in uso sono state integrate per la rapida diffusione degli apprendimenti condivisi. La governance dei dati è stabilita e regolarmente rivista, con standard etici e di conformità incorporati nell'utilizzo dei dati in tutta l'azienda.

I team sincronizzati sono più proattivi, più organizzati tra i reparti e valorizzano la produttività e la collaborazione. I dati stanno iniziando ad essere applicati e apprezzati come asset aziendali.

Stato: Organizzato e sincronizzato, con la produttività come priorità principale. L'accessibilità a livello aziendale per le informazioni dettagliate sui dati è apprezzata e rispettata.

3. Intelligente

In questa fase più avanzata di maturità dei dati, i team sono altamente integrati e l'uso di dati coerenti e di qualità è profondamente integrato in tutti i reparti. La sperimentazione rapida, i miglioramenti continui e la co-creazione sono rapidi e l'intelligenza viene condivisa regolarmente tra i team.

I data team, in particolare, sono altamente qualificati, in grado di costruire e implementare modelli di machine learning utili che vengono utilizzati per generare insight più accurati, risolvendo problemi di business pertinenti.

Le campagne di marketing sono implementate in modo etico e intelligente. Le piattaforme sono unificate e le prestazioni sono comprese da più punti di contatto nel percorso del consumatore.

Nella fase più avanzata della maturità dei dati, la velocità e l'innovazione sono apprezzate.

Stato: ottimizzato per il massimo vantaggio competitivo e customer intelligence.

3 Esempi di capacità con diversi livelli di maturità dei dati

Il framework LEAP è un modo utile per comprendere le capacità delle aziende in ogni fase strutturale della maturità dei dati. Ogni passaggio è incentrato sul passaggio al livello successivo di maturità dei dati e su ciò che i professionisti del marketing devono fare per supportare i loro team a progredire.

Fase 1: apprendimento e abilitazione

Nella prima fase della maturità dei dati, i professionisti del marketing dovrebbero aspettarsi di guidare:

• Analisi di base e formazione sull'alfabetizzazione dei dati
• Utilizzo diffuso di strumenti di analisi fondamentali come Google Analytics
• Tracciamento accurato dei KPI di base, come le conversioni
• Standard di accuratezza e conformità dei dati.

Fase 2: applicare

Nella fase successiva della maturità dei dati, gli esperti di marketing dovrebbero aspettarsi di aver implementato:

• Modelli di attribuzione basata sui dati per acquisire maggiore importanza
• Analisi lato server, con dashboard self-service interni per informazioni dettagliate accessibili
• Attività di marketing che incorporano l'ottimizzazione della conversione, con miglioramento delle prestazioni e personalizzazione nel mix
• Punteggio delle intenzioni, modellazione RFM e analisi LTV per una comprensione più approfondita delle effettive coorti di clienti.

Fase 3: prevedere

Infine, nella fase più avanzata della maturità dei dati, le aziende dovrebbero aspettarsi di essere in grado di applicare con sicurezza l'analisi predittiva dalle risorse di dati per alimentare:

• Integrazione offline e online unificata
• Visualizzazione cliente singolo e corrispondenza sfocata
• Abilitato al cloud, streaming di dati sugli eventi e disponibilità in tempo reale
• Infrastruttura pronta per i big data
• Abilitazione dell'automazione
• Pattern mining e analisi del sentiment.

A questo punto, un'azienda dovrebbe essere pronta per il ML con programmi di test e apprendimento sempre attivi. I team di marketing possono sfruttare rapidamente la chiarezza da modelli di attribuzione basata sui dati continuamente ottimizzati.

Anticipano le esigenze e i punti deboli dei clienti attraverso l'uso di metodi come la modellazione della propensione, suscitando un maggiore coinvolgimento da parte degli utenti attivi con i sistemi di raccomandazione in atto.

La rottura di una struttura a silos dipende da uno sforzo coordinato tra le parti interessate. Quindi, come possono i professionisti del marketing assemblare i team giusti per promuovere la maturità dei dati?

Come formare il team giusto per promuovere la maturità dei dati

La maturità dei dati si applica all'intera azienda. È uno sforzo a livello di organizzazione che va oltre le priorità di un team di vendita o marketing.

Pertanto, è importante riunire vari influencer interni per identificare in che modo le modifiche alla strategia dei dati possono aiutare tutti a raggiungere gli stessi obiettivi. La composizione delle parti interessate è unica per ogni azienda, quindi dipenderà dalle priorità della tua singola attività.

Può essere difficile per i team interni uscire dal pensiero consolidato, quindi considera la possibilità di lavorare con un partner esterno per stabilire un terreno neutrale. Una terza parte qualificata può aiutare a scoprire gli ostacoli reciproci che possono unificare i team dietro un progetto di avanzamento della maturità dei dati.

Se tutti sono d'accordo su un approccio, con un'influenza mediatrice che faccia da contrappeso, è più probabile che il progetto venga adottato prontamente.

Aggiornamento della maturità dei dati per prevedere il futuro

Migliorare la maturità dei dati è un passaggio essenziale nella trasformazione delle funzioni di marketing. Con un quadro chiaro in atto, obiettivi precisi che sono allineati a obiettivi aziendali più ampi e l'adesione degli stakeholder in tutte le funzioni, i professionisti del marketing possono fornire risultati più coerenti.

Col tempo, gli esperti di marketing possono aiutare le loro organizzazioni a trarre vantaggio dalle risorse di dati aziendali e dalla maturità dei dati avanzata per competere con le aziende pionieristiche.

Tuttavia, il successo dipenderà dallo sviluppo del coordinamento tra i dipartimenti in modi impegnativi. Le parti esterne possono aiutare a facilitare le discussioni interdipartimentali, ma gli esperti di marketing devono guidare l'incarico per far avanzare la maturità dei loro dati e liberare tutto il potenziale del marketing digitale.

Migliora la maturità dei tuoi dati per rendere la tua azienda a prova di futuro

ventisei è una società di consulenza esperta con una vasta esperienza nella gestione degli stakeholder per aiutare i marketer a massimizzare il loro potenziale. Collaboriamo con i professionisti del marketing per sviluppare la loro maturità dei dati e far progredire le loro capacità con l'analisi.

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