Per elaborare delle strategie di marketing vincenti bisogna raccogliere dati che raccontino tutto quello che è utile sapere rispetto al nostro pubblico. Infatti, grazie ai dati che raccogliamo, è possibile suddividere le persone in sottogruppi con cui è più facile dialogare attraverso strategie di marketing costruite ad hoc.
Dividere in categorie il pubblico, segmentandolo in sottogruppi omogenei detti cluster, è possibile grazie alla cluster analysis.
“L’analisi dei cluster è un metodo statistico per l’elaborazione dei dati. Funziona organizzando gli elementi in gruppi, o cluster, in base a quanto si dimostrano strettamente associati.”
Si tratta di una tecnica statistica utilizzata, per esempio, in ambito medico per raggruppare tipologie omogenee di pazienti a cui somministrare una certa cura o trattamento in base al loro quadro clinico, alla loro età o in base ad altre variabili.
E lo stesso avviene, in un certo senso, anche per quanto riguarda il marketing: viene “somministrato” una certo contenuto o messaggio a seconda di variabili specifiche di una determinata fetta di pubblico che il cluster ci aiuta ad evidenziare.
Individuare i cluster significa conoscere il proprio pubblico, suddividerlo in modo efficace in base a variabili comuni, e creare strategie di marketing ancora più precise, pensate appositamente per arrivare ad ogni singolo target individuato dalla cluster analysis.
Come fare clustering: le cinque fasi principali
Il clustering è un metodo di analisi dei dati che consiste nel raggruppare un insieme di soggetti in cluster, in modo che i soggetti all’interno di ogni cluster siano simili tra loro e diversi rispetto ai soggetti appartenenti a cluster differenti. Più bravi saremo a creare cluster omogenei al loro interno ed eterogenei tra loro, più efficaci saranno le strategie di marketing che andremo ad ideare.
La procedura di clustering comprende principalmente cinque fasi:
- Raccolta dei dati: il primo passo è raccogliere i dati più utili e rilevanti per i nostri obiettivi. Questi dati possono includere informazioni demografiche, comportamentali, transazionali e psicografiche.
- Preprocessing dei dati: i dati raccolti devono essere processati a livello statistico e lavorati in modo tale da renderli più facilmente “maneggiabili”.
Il processing comprende anche un calcolo probabilistico e percentuale che consente di stabilire, ad esempio, quanto spesso la popolazione presa in esame compie un determinato acquisto.
- Scelta dell’algoritmo di clustering: esistono diversi algoritmi di clustering, tra cui il K-means, l’Hierarchical Clustering, il DBSCA, il K-Medoids e molti altri. La scelta dell’algoritmo dipende dalla natura dei dati e dagli obiettivi dell’analisi che stiamo effettuando.
- Applicazione dell’algoritmo: l’algoritmo scelto viene applicato ai dati per identificare i cluster, ovvero per segmentare il pubblico. Questo processo può essere eseguito utilizzando software statistici o strumenti di machine learning.
- Valutazione dei cluster: una volta identificati i cluster, è importante valutare la qualità della segmentazione. Ciò può essere fatto utilizzando tecniche di valutazione che servono per verificare l’omogeneità del cluster e quindi la sua effettiva utilità in ottica del cluster marketing.
Analisi dei cluster: come automatizzare i processi nel database
La segmentazione aiuta a prevedere il comportamento dei consumatori e cambiando l’algoritmo di clustering è possibile creare sempre diverse segmentazioni in base ai nuovi scopi che emergeranno nel tempo.
In poche parole, possiamo suddividere il nostro pubblico in cluster all’infinito, semplicemente cambiando la domanda di partenza.
Da questo punto di vista può sembrare complesso e non possiamo negare che richieda una capacità tecnica non indifferente. Tuttavia, negli ultimi anni, sono state sviluppate soluzioni capaci di venire in nostro soccorso.
Automazione
L’introduzione del machine learning ha rivoluzionato e semplificato la cluster analysis diminuendo significativamente il rischio di errore e consentendo l’individuazione anche di più cluster nello stesso momento. Questo è possibile perché il machine learning va ad automatizzare ogni fase del processo di clustering.
I passaggi per automatizzare il clustering con il machine learning includono:
- Importazione dei dati: i dati dei consumatori vengono importati nel sistema utilizzando strumenti di gestione del database.
- Preprocessing automatico: le tecniche di machine learning possono essere utilizzate per automatizzare il preprocessing dei dati, come l’imputazione dei valori mancanti e la normalizzazione. Un po’ come se i dati venissero “predigeriti” dal sistema per renderli più facili da gestire nelle fasi successive.
- Applicazione degli algoritmi di clustering: in base agli algoritmi di clustering applicati, che restano comunque a discrezione di chi sta effettuando l’indagine, si entra nel cuore della segmentazione.
- Valutazione automatica dei cluster: gli strumenti di machine learning verificano automaticamente la validità del cluster e la sua omogeneità interna, permettendo una rapida analisi della qualità della segmentazione.
- Integrazione con il database: terminata la segmentazione, le informazioni raccolte vengono integrate direttamente nel database aziendale, consentendo un aggiornamento automatico dei cluster man mano che si raccolgono nuovi dati.
In poche parole, automatizzare il clustering permette di ottenere una maggiore attendibilità dei risultati, facendoli dialogare in modo più semplice con il CRM, e di effettuare più cluster analysis in un breve arco di tempo, cambiando ogni volta l’algoritmo in base alla finalità della segmentazione.
L’importanza dei cluster per personalizzare le strategie di marketing
Ora che abbiamo visto in cosa consiste la cluster analysis e come effettuarla in modo automatizzato con il cluster analysis machine learning, scopriamo perché queste informazioni possono esserci utili e quali sono i reali vantaggi del cluster marketing.
Personalizzazione del marketing
Uno dei principali vantaggi del cluster marketing è la possibilità di personalizzare le campagne di marketing in base alle caratteristiche specifiche di ciascun cluster.
Ad esempio, un’azienda può sviluppare messaggi promozionali differenti in base alle abitudini di acquisto della sottocategoria di pubblico, massimizzando così l’efficacia della strategia.
Miglioramento della customer experience
Conoscendo le preferenze e i comportamenti dei diversi segmenti di clientela, le aziende possono adattare i loro servizi e prodotti per meglio rispondere alle aspettative dei clienti, aumentando così la soddisfazione e la fidelizzazione dei consumatori.
Ottimizzazione delle risorse
Identificando i cluster di consumatori più redditizi, le aziende possono concentrare i loro sforzi di marketing su questi sottogruppi.
Per esempio: scoprire che un determinato prodotto viene acquistato maggiormente da giovani di sesso maschile di età compresa tra i 18 e i 24 anni, consente all’azienda di concentrare l’investimento di marketing su di loro con contenuti dedicati, aumentando il ritorno sull’investimento.
In conclusione, possiamo dire che il cluster marketing rappresenti un ottimo modo per soddisfare le esigenze dei clienti.
Utilizzando tecniche avanzate di cluster analysis e sfruttando le potenzialità del machine learning, le aziende possono sfruttare al massimo i dati raccolti per creare strategie di marketing ad hoc, disegnate attorno alle esigenze di ogni singolo cluster.
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