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Perché il Content Marketing ha bisogno della Data Science

Data Science: perché serve

“Senza i dati, sei soltanto un’altra persona con un’opinione”.

Così affermava Edwards Deming, sottolineando l’importanza di usare i dati in risoluzione di problemi aziendali reali. Il vero focus, infatti, non è quanto avanzate siano le tecniche analitiche impiegate, bensì il valore che possono portare al business.

Per questo, quando parliamo di Data Science, non dobbiamo confonderla con i suoi strumenti: è per prima cosa un metodo scientifico e in quanto tale il suo compito è dare una descrizione verosimile e con carattere predittivo e prescrittivo della realtà e delle leggi che la regolano.

A partire da queste premesse, i dati vanno interpretati in base a ciò che significano per l’organizzazione coinvolta: solo in questo modo potranno guidare in modo informato il processo decisionale.

La storia della Data Science

Ma come è nata la Data Science? Forse avete già sentito parlare di “data mining”. È quella parola che indica la capacità di estrarre (to mine) informazioni utili dai dati.

Nel 2001 esce un articolo sull’International Statistics Review a firma di William S. Cleveland, professore di Statistica alla Purdue University: sua è la geniale intuizione di combinare la pratica della “data mining” alla computer science. La statistica si avvale d’ora in poi di un’incredibile potenza di calcolo.

Ma il punto di non ritorno coincide con l’ascesa del web 2.0: con gli utenti che hanno la possibilità di interagire e pubblicare contenuti online, la quantità di “impronte” digitali cresce in maniera esponenziale. Sono i cosiddetti Big Data: basta pensare che dall’alba dell’umanità fino al 2003 sono stati prodotti 5 exabyte, adesso se ne produce la stessa quantità ogni due giorni.

Continua a leggere per scoprire di più sul ruolo dei dati nel content marketing, oppure vai direttamente alla nostra checklist sull’audience targeting per iniziare a mettere in atto le più avanzate tecniche di social media analysis.

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Le competenze del Data Scientist

La necessità di saper ricavare insights da queste grandi moli di dati fa emergere nuove figure professionali che applicano la Data Science: sono i Data Scientist.

Qualcuno l’ha definita la professione più sexy del XXI secolo, vediamo intanto quali sono le skills necessarie. Drew Convay, data scientist americano, ha realizzato un diagramma di Venn sulla Data Science: a intersecarsi sono tre diverse aree di competenze. Ma tutto questo non può prescindere da una curiosità adattiva perché parliamo di un ambito che si muove a velocità evolutive molto alte.

In base alla prevalenza o meno di ciascuna di queste competenze, Alessandro Giaume, autore di “Data Scientist. Tra competitività e innovazione” ha tracciato quattro profili di Data Scientist:

Data Business People

Hanno maggior capacità e interesse per lo sviluppo e la gestione del business, possiedono responsabilità manageriali ma hanno anche la conoscenza tecnica necessaria per orientare i progetti di Data Science (prevalenza Substantive Expertise)

Data Creative

Godono di autonomia totale sull’intero processo di sviluppo di una funzione di analisi, realizzano strumenti ad hoc e metodologie proprietarie per il problem solving, hanno una conoscenza profonda degli strumenti open source e degli open data (prevalenza Hacking skills)

Data Developer

Si focalizza sull’estrazione e sulla gestione del dato in particolare in ambiente Big Data, ha forte competenze nella progettazione e nello sviluppo di sistemi di Machine Learning (forte presenza di Hacking skills, ma buona anche di Math&Stats)

Data Researcher

È il profilo più completo, riesce a comprendere fenomeni complessi e articolati e studia i percorsi cognitivi che caratterizzano clienti e prospect. Applica rigorosamente il metodo scientifico e ha una forte attitudine all’azione che coinvolga gli utilizzatori finali dato che ha una visione olistica dei processi (prevalenza di Math&Stats skills ma molto elevate anche le altre due).

L’applicazione della Data Science deve commisurarsi alla data-drivenness di ogni azienda: con questo termine si indica la capacità che misura quanto la cultura del dato sia entrata in quell’organizzazione. Maggiore sarà la data-drivenness, maggiori saranno le competenze richieste al Data Scientist.

Perché applicarla al Marketing?

La maggior parte dei marketers si limita a un approccio descrittivo ai dati (Analitycs, Business Intelligence etc.), c’è una percentuale che ne applica uno predittivo (individua, tramite metriche, i trends e fa previsioni) ma pochissimi vanno oltre.

I dati, se sottoposti grazie all’Intelligenza Artificiale a un approccio diagnostico e semantico (vanno ricostruiti il contesto e il suo significato), possono guidarci nel processo di creazione della conoscenza e perfino identificare autonomamente le aree di intervento, finendo a suggerirci prescrizioni (cosa è meglio fare).

Questo rigore data-driven nelle prese di decisione assicura ai responsabili delle campagne di Marketing di affermare con certezza cosa può funzionare e sappiamo bene che le prove certe – con numeri alla mano – fanno sciogliere il cuore anche ai manager più ostinati. Quello che veramente interessa è il ROI (Return-on-investment).

Non vedi l’ora di migliorare la tua content strategy grazie a un solido approccio data-driven? Richiedici una consulenza gratuita:

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Cos’è la Content Intelligence?

Questi insights possono aiutare a guidare i marketers attraverso il processo creativo stesso. Sappiamo che questa è l’epoca in cui ogni cliente è segmento a sé stante, per cui dobbiamo lavorare nell’ottica di fornire loro una comunicazione personalizzata, che sappia dare una risposta a uno specifico bisogno o esigenza.

Per questo la Content Intelligence è l’ideale, è una strategia che riesce a ricavare dati sugli interessi degli utenti dall’approccio che manifestano nei confronti dei contenuti pubblicati dal marchio. In pratica, la sua capacità di misurare le prestazioni dei contenuti coincide con la comprensione di come un determinato messaggio sta influenzando (e quindi convertendo) il destinatario.

Ma come funziona? Le tecnologie che applicano la Content Intelligence (ne è esempio THRON, DAM Saas italiano) osservano questi due passaggi:

Applicazione dell’AI sui contenuti aziendali

Funzionalità di Machine Learning come lo speech-to-text, l’image recognition, semantic analysis, se applicate agli asset dell’organizzazione, possono comprenderli e categorizzarli autonomamente con metadati che li descrivono nei loro argomenti.

Operazione di matching: tag argomenti = customer interests

Quando un utente li guarda, gli algoritmi AI associano queste etichette al suo profilo: è come avere un rilevatore di impronte digitali che ti dice in tempo reale cosa interessa a una determinata persona in quel preciso momento.

I vantaggi di adottare una strategia data-driven come la Content Intelligence

Elimina i silos di dati

Con la razionalizzazione operata dall’AI si arriva a disporre di un unico hub in cui ogni contenuto è etichettato con tag e può essere recuperato facilmente tramite stringhe di ricerca.

È aggiornato in tempo reale

I dati sugli utenti devono essere più aggiornati possibile: unire i dati raccolti “in diretta” dalla Content Intelligence ad altri strumenti di gestione dati come il CRM offre una panoramica davvero completa sul percorso di visualizzazione dell’utente e permette di segmentarlo in maniera mirata e dinamica

Conoscenza delle scelte editoriali più performanti

È possibile conoscere, dall’analisi delle prestazioni dei contenuti, quali sono gli argomenti, i formati, i canali etc. preferiti dall’audience: con questo dataset il processo creativo viene guidato e si possono automatizzare le iniziative di Marketing, lasciando che sia il sistema da solo a proporre la risorsa più pertinente. Per questo ultimo passaggio, un tool di media intelligence come KPI6 si rivela un alleato formidabile, in quanto capace di fornire informazioni incredibilmente dettagliate su di un pubblico e, in particolar modo, su cosa ama fare o leggere.

In azienda

Non tutte le aziende possono però, per esigenze economiche e organizzative, ricorrere a un team di specialisti in Data Science e di sviluppatori e programmatori per piattaforme Big Data, risorse molto rare e costose sul mercato dato che richiedono una formazione professionale specifica.

Ci sono tuttavia delle piattaforme Saas (Software-as-service) che consentono di accedere direttamente ai frutti delle elaborazioni operate dall’AI senza dover ricorre al supporto di specialisti e questo pagando un canone mensile/annuale senza doversi sobbarcare i costi di sviluppo e mantenimento di infrastrutture IT fisiche.

Applicare la Data Science consente di sapere in modo scientifico quello che può guidare il ROI aziendale, a partire dalla comunicazione del brand, per cui è un’occasione di business da non perdere.

Se vuoi scoprire di più su come essere sicuro del contenuto nelle tue campagne marketing, KPI6 è pronto ad aiutarti. Scarica la nostra checklist sull’audience targeting, o contatta il nostro team per parlare di come gli strumenti di KPI6 possono migliorare il modo in cui raggiungi i tuoi clienti.

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