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title: "Oltre l’intuito: decisioni data-driven e il successo nel B2B | Mediaus"
description: "Prescindere dai dati non è più concepibile: scopri come fare dell'approccio data-driven la chiave del tuo successo in ambito B2B!"
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Nel panorama digitale odierno, prescindere dai dati non è più concepibile.  
Scusate la schiettezza, ma è inutile girarci intorno.

Il mondo digitale ha spalancato con forza l’accesso ai dati e alle informazioni ai fini di marketing.  
Fino a ieri, quando digitalmente si poteva tracciare davvero tutto, ci sono delle aziende che ne hanno saputo fare la propria fortuna. Oggi la consapevolezza dell’importanza dei dati è arrivata fino alla politica, che si sa, arriva sempre per ultima, e con la nuova normativa l’epoca d’oro dei dati - intesa come un accesso limitless a qualsiasi informazione - è finita.

Ma non per questo è diminuita l’importanza del dato, dell’informazione.  
Data-driven decision, la chiamano gli anglofoni, ossia prendere decisioni basate sui dati.

 

- Cosa significa oggi prendere decisioni basate sui dati?
- Marketing data-driven: cosa tracciare, come e per quale intento
- Tracking Plan: un piano di tracciament
- Relatività dell’attribuzione
- Big Data e analisi predittiva: il futuro del marketing B2B
- Il vantaggio competitivo

## Cosa significa oggi prendere decisioni basate sui dati?

Essenzialmente potremmo rispondere a questa domanda in tre modi:

- significa sapere cosa stai tracciando, come e per quale intento
- significa leggere i dati e attribuire ad ogni strumento il suo valore
- significa andare oltre il dato, vedere la realtà che ci sta dietro

Detto questo, vediamo nel dettaglio in cosa consiste lavorare con un approccio data-driven.

## Cosa significa oggi prendere decisioni basate sui dati?

Come si diceva in premessa, digitalmente è tutto tracciabile, tanto che il rischio è perdersi nel labirinto. Tracciare tutto "perché si può" è una strada percorribile, ma occorre avere ben chiaro un po’ di elementi, primo tra tutti cosa effettivamente si sta tracciando anche e soprattutto in termini tecnici. Un esempio pratico: la conversione sul sito web.![Oltre intuito1](https://www.mediaus.it/hs-fs/hubfs/Oltre%20intuito1.jpg?width=735&height=274&name=Oltre%20intuito1.jpg)

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Non entriamo nel dettaglio delle diverse tipologie di tracciamento che si possono fare nelle varie piattaforme digitali da Meta a Google Analytics o alla Search Console, ma ci limitiamo solo a dare per assodato che ognuna di esse sarà inclusa in una precisa strategia di comunicazione che assolva a diversi obiettivi di marketing. Lo precisiamo perché proprio sulla base di quella strategia sarà impostato il tracking plan. 

## Tracking Plan: un piano di tracciamento

Questo approccio si traduce in un documento comunemente conosciuto come tracking plan: un documento in cui, per ogni canale, si definisce come e perché si sta tracciando una informazione.

Questo documento è particolarmente utile sia perché restituisce uno spaccato preciso dello stato di tracciamento, in modo complessivo e panoramico, sia perché costituisce uno storico delle attività di tracciamento e permette una condivisione dell’informazione tra le diverse risorse coinvolte o interessate al tracciamento di dati.

## Relatività dell’attribuzione

Questo approccio, il sapere cosa e perché, si applica a tutti i canali digitali.  
Il tracciamento sul sito web tramite Google Analytics 4 ha una funzione diversa rispetto a quella di Hotjar, così come i dati raccolti dal Google ADS saranno diversi da quelli di META. Questo non solo per la natura differente delle varie piattaforme, ma anche per la natura stessa del tracciamento: per quanto si possa essere precisi e meticolosi nel setup dei sistemi di tracking, non avremo mai lo stesso dato in piattaforme diverse. Le conversioni su GA4 non coincideranno mai con quelle di Google ADS: per quanto sia frustrante, questo è un dato di fatto, perché ogni piattaforma segue un diverso metodo di attribuzione.

Come si può ovviare?   
Si definisce il proprio metodo di attribuzione. Come detto, diamo per assodato che ogni piattaforma sia inserita all’interno di una strategia di marketing ben definita, per cui ogni canale ha un suo scopo preciso e concorre al raggiungimento di obiettivi definiti a priori. Detto ciò, la lettura dei dati non può essere una lettura del dato assoluto, ma deve essere pesato e confrontato tra le diverse fonti.   
L’obiettivo fondamentale dell’analisi dei dati è determinare l’efficacia di ogni canale e di conseguenza, il ROI, ovvero il ritorno sull’investimento. Quindi i bellissimi report con +80% di “Mi Piace” su Facebook, il +40% di Follower su Instagram, o il 50% di traffico da ricerca organica, presi così come numero assoluto e decontestualizzato, sono solo fini a se stessi.

Molto più utile invece analizzare se e come ha funzionato il canale Facebook/Instagram e la ricerca organica. Il social network potrebbe essere stato inserito all’interno della strategia di comunicazione per coinvolgere la domanda latente, pertanto: lo sta facendo? Il messaggio proposto funziona o crea ambiguità?  Il target intercettato è corretto? Se sì, è sufficiente o va allargato? Se no, si può intercettare o non è presente sul canale?

![immagini-questions](https://www.mediaus.it/hs-fs/hubfs/immagini-questions.jpg?width=1200&height=801&name=immagini-questions.jpg)Insomma tutta una serie di considerazioni e valutazioni volte ad estrapolare tutte le informazioni intrinseche nel dato che ci permettano di comprenderlo a fondo, osservandolo da ogni direzione e da ogni punto di vista per capire, in definitiva se quel canale - e di conseguenza la strategia - ha funzionato o necessita di correzioni.

## Big Data e analisi predittiva: il futuro del marketing B2B

Negli ultimi decenni, la quantità e la varietà di dati disponibili sono aumentate esponenzialmente. Questo è stato possibile grazie alla digitalizzazione, al cloud computing che ha reso scalabili le infrastrutture di archiviazione, e all’intelligenza artificiale.

La crescita esponenziale dei dati, nota anche come big data, presenta sia sfide che opportunità per i marketer B2B. Gli strumenti di analisi dei dati avanzati possono aiutare a sfruttare il potere dei big data per ottenere informazioni ancora più approfondite e prendere decisioni definibili come predittive.

L’analisi predittiva sfrutta i dati storici e gli l’AI per prevedere l’andamento dei dati. Esempi di applicazione dell’analisi predittiva possono essere:

- ottimizzazione delle attività di marketing
- previsione della domanda
- identificazione di lead qualificate
- potenziale rischio di abbandono
- analizzare il comportamento dei concorrenti

## Il vantaggio competitivo

Le aziende che sanno tracciare, analizzare e comprendere i dati, hanno semplicemente maggiore consapevolezza di tutto il panorama aziendale: conoscono il passato, cosa ha funzionato e cosa no; conoscono il presente, dove stanno andando e perché hanno preso quella direzione; infine, hanno una percezione di quello che potrebbe essere il futuro.

L'analisi e l’analisi predittiva sono uno strumento potente per prendere decisioni informate e strategiche. Grazie all'evoluzione della raccolta dei dati e allo sviluppo di algoritmi sempre più sofisticati, le sue potenzialità sono in continua crescita. Le aziende che sapranno sfruttare al meglio questa tecnologia avranno un vantaggio competitivo significativo, perché la consapevolezza è il vantaggio. Sapere è il vantaggio. 

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# Oltre l’intuito: decisioni data-driven e il successo nel B2B

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