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Smau Bologna|R2B 2019 Fabio Lazzarini (AISM)

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Il data-driven nel marketing B2B

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Smau Bologna|R2B 2019 Fabio Lazzarini (AISM)

  1. 1. Il data-driven nel marketing B2B
  2. 2. Ciao! 2
  3. 3. 3
  4. 4. 4
  5. 5. 5
  6. 6. 6
  7. 7. 7
  8. 8. 8 Le machine saranno più intelligenti degli uomini
  9. 9. 9 “We generalize from performance to competence and grossly overestimate the capabilities of machines —  those of today and of the next few decades.” MIT computer scientist Rodney Brooks
  10. 10. 10
  11. 11. 11
  12. 12. 12
  13. 13. 13
  14. 14. 14
  15. 15. 15
  16. 16. Big Data? 16
  17. 17. Big Data? Smart data 17
  18. 18. Il termine Intelligenza artificiale è fuorviante, l’intelligenza è nella progettazione 18 Mito Realtà Bacchetta magica Insieme di algoritmi e modelli spesso applicati simultaneamente È importante solo la capacità computazionale I dati e le assunzioni che si fanno sui dati determinano i risultati AI produce sempre il miglior risultato Anche i modelli più sofisticati falliscono se le assunzioni sono sbagliate. Con il rischio di propagare distorsioni non più controllabili Computer al posto delle persone AI produce risultati solo se ci sono persone alle spalle
  19. 19. Il marketing è cambiato? 20
  20. 20. #1 Markets are conversations 21
  21. 21. 1. I mercati sono conversazioni. 2. I mercati sono fatti di esseri umani, non di segmenti demografici. 3. Le conversazioni tra esseri umani suonano umane. E si svolgono con voce umana. 4. Sia che fornisca informazioni, opinioni, scenari, argomenti contro o divertenti digressioni, la voce umana è sostanzialmente aperta, naturale, non artificiosa. 5. Le persone si riconoscono l’un l’altra come tali dal suono di questa voce.
  22. 22. Marketing 1.0 • Transactions • Press Releases • Direct Mail • Collateral • Seminars • Websites • Companies generated content Marketing 2.0 • Interactions • Blog posts • E-Mail • Video • Webinars • Social Media • User generated content PULLPUSH
  23. 23. 2 fattori hanno influenzato questa trasformazione  Teconologia  Dati 24
  24. 24.  Data Storage  Computing Power  Collaboration 25
  25. 25. 26
  26. 26. 27
  27. 27. Let's talk about data 28
  28. 28. La digital transformation ha rivoluzionato gli approcci di marketing tradizionali e ha aggiunto maggiori livelli di accuratezza, targeting, analisi e misurabilità per creare esperienze personalizzate e efficaci. 29
  29. 29. Durante le trasformazioni crescono le complessità e le difficoltà 30
  30. 30. Stiamo affrontando un diluvio di dati e siamo sfidati a trasformare tutto ciò che ora sappiamo sui loro clienti e prospect in "actionable knowledge". Ma è un lavoro complicato  Accuratezza  Silos  Privacy
  31. 31. 32  Per i marketer B2B, i dati sono diventati una componente critica di costruire un vantaggio competitivo nel mercato.  È sempre stato così  Ma le informazioni che risiedono nei CRM e sono gestite e analizzate dalle piattaforme martech possono evidenziare nuovi bisogni e desideri dei clienti e dei potenziali clienti.  Questo può aiutare a guidare esperienze personalizzate che sono essenziali nel coinvolgimento dei clienti.
  32. 32. Titolo della slide 33
  33. 33. 34
  34. 34. 35 Fonte: Adweek Mind the B2B Data Gap: ABM, Martech and Programmatic Ottobre 2018
  35. 35. 36 Fonte: Adweek Mind the B2B Data Gap: ABM, Martech and Programmatic Ottobre 2018
  36. 36. In cosa consiste l’Account Based Marketing? Semplicemente nell’integrazione tra dati, analisi e collaborazione tra sales e marketing. 37
  37. 37. L’imbuto
  38. 38. L’imbuto
  39. 39. Fonte: Adweek Mind the B2B Data Gap: ABM, Martech and Programmatic Ottobre 2018
  40. 40. Il sales funnel è morto…W il sales funnel
  41. 41. Il nuovo sales funnel  Non è una questione di gravità  I prospect possono contattare i nostri commerciali in ogni punto del buyer journey indipendentemente dallo stato  Il buyer journey non è un percorso lineare
  42. 42. Perché ora è il momento giusto? Le aziende sono sempre di più focalizzate sul ritorno degli investimenti di marketing C’è l’opportunità di un maggiore allineamento tra sales e marketing Le tecnologie per supportare strategie di ABM sono mature
  43. 43. Perché diventare una organizzazione data driven? 45
  44. 44. Perché diventare una organizzazione data driven? Semplicemente perché non se ne può più fare a meno 46
  45. 45. The Data Age  I dati sono prodotti su una scala infinitamente superiore alla nostra capacità di elaborali.  I business leaders necessitano di processi robusti e affidabili di data analytics per poter alimentare i propri processi decisionali non solo per ridurre i costi ma per poter crescere. 47
  46. 46. The age of analytics “…businesses no longer have to go on gut instinct; they can use data and analytics to make faster decisions and more accurate forecasts supported by a mountain of evidence.” Report McKinsey Global Institute December 2016 48
  47. 47. Usare gli analytics per diventare più intelligenti  Migliorare la performance  Attraverso l’analisi dei dati è possibile ottimizzare i processi  Essere «prevedibili»  I dati alimentano i processi decisionali sul futuro  Aumentare la profittabilità  Il miglioramento continuo e una migliore capacità previsionale consentono di superare la concorrenza e migliorare i processi di innovazione 49
  48. 48. 50 Gli ostacoli
  49. 49. 51
  50. 50. La strada per diventare una organizzazion e data driven 52 1. Cambiare mindset 2. Scegliere un punto di partenza 3. Definire un obbiettivo 4. Scegliere un problema di business che dia la possibilità di un successo a breve 5. Definire le priorità
  51. 51. Qual è la forma di una organizzazion e data driven 53 Basic Information Management Leadership committment Employees committment Organizzazione Data as core asset Commercial offerings Employees and customer engagement New Business models
  52. 52. I marketer B2B hanno chiaro il ruolo che i dati svolgono nelle loro strategie di marketing, ma hanno ancora bisogno di superare molti degli ostacoli trasformare i dati in azioni di marketing 54
  53. 53. 3 dimensions of business analytics
  54. 54. From hindsight to foresight
  55. 55. From hindsight to foresight
  56. 56. From hindsight to foresight
  57. 57. 59
  58. 58. CI SONO DOMANDE? fablazzar@gmail.com www.linkedin.com/in/flazzarini/ www.aism.org 60 Grazie

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