Nell’era dei Big Data, del Marketing Data Driven e della sinergia tra touchpoint fisici e digitali, il tema relativo alla gestione delle informazioni e della data integration riveste un ruolo sempre più cruciale.
Stando ai dati resi noti dall’Osservatorio Big Data del Politecnico di Milano, nel 2021, il 78% delle grandi aziende italiane ha adottato strategie di data integration, ma, di queste, solo il 18% ha saputo cogliere a pieno il frutto di queste strategie, mostrandosi competenti e proattive, non solo nel proteggere e nel mantenere integri tali dati, ma anche nel saperne sfruttare a pieno il patrimonio informativo.
È, infatti, proprio su questo ultimo aspetto che si gioca la partita della digital transformation e della valorizzazione della customer experience, che ne costituisce uno dei pilastri fondanti.
Ma, come abbiamo visto dai dati, non è sempre semplice: l’integrazione e la gestione di dati eterogenei, provenienti da più sorgenti, è una sfida quotidiana: richiede professionisti preparati, soluzioni tecnologiche all’altezza ed un management pronto al cambiamento.
Data Integration: la chiave di volta per un marketing omnichannel
Con il termine “data integration” si è soliti fare riferimento al processo di unione ed integrazione di dati provenienti da più sorgenti.
Esso può prevedere diverse fasi che spaziano dalla raccolta dati, alla loro normalizzazione e mappatura fino all’elaborazione mediante sistemi complessi che hanno come obiettivo quello di rendere tali dati facilmente comprensibili a chi vi accede.
Il vantaggio principale di una strategia di data integration risiede, così, nella possibilità di costruire una visione del cliente a 360°, completa, univoca ed aggiornata, la base di partenza per efficaci strategie di marketing orientate alla personalizzazione della customer experience in ottica omnichannel.
Informazioni provenienti da più sorgenti, ma quali dati nello specifico?
Solitamente, quando si parla di data integration, si è soliti fare riferimento a cinque diverse tipologie di dati:
- dati machine to machine: essi comprendono i dati che si generano a seguito dell’interazione tra dispositivi elettronici;
- dati people to machine: si tratta di dati che si generano dall’interazione tra persone e dispositivi elettronici (ne sono un esempio i dati che riguardano gli acquisti on-line);
- dati people to people: si tratta di informazioni che si generano dall’interazione tra persone e pertanto riguardano canali più specifici come social, blog, forum;
- public admin data: essi comprendono dati presenti all’interno di database pubblici e pertanto disponibili senza alcune restrizione;
- enterprise data: sono quelli presenti nei database e nei data warehouse aziendali.
Migliorare i processi decisionali, elaborare strategie volte a rafforzare il proprio vantaggio competitivo: i dati, se ben sfruttati ed analizzati, rappresentano oggi una vera e propria miniera d’oro per le aziende ma occorre adottare il giusto mindset.
Data lake e data warehouse: dal modello silos all’integrazione
Se un tempo ogni reparto e funzione aziendale raccoglieva dati all’interno di repository distinti difficilmente collegabili tra loro, oggi tale approccio sembra ormai superate e molte aziende hanno mostrato segni di apertura verso modelli che permettano l’integrazione dei dati in ambienti unici.
Nell’ambito della data integration, solitamente, si fa riferimento a due modelli di storage ed approcci ben distinti che tuttavia possono facilmente coesistere.
Analizziamoli nel dettaglio.
- Data warehouse: si tratta di sistemi di archiviazione per grandi quantità di dati provenienti da più sorgenti. Qui i dati vengono strutturati e normalizzati al fine di renderli disponibili per le diverse funzioni aziendali mediante database relazionali che consentono query e ricerche piuttosto articolate. I dati, tuttavia, in questo caso, non vengono aggiornati in tempo reale.
- Data lake: in questo secondo caso i dati vengono raccolti e conservati, almeno in una prima fase, nel loro formato originale. I data lake permettono, proprio in virtù del fatto che conservano i dati nel formato originale, di raccoglierne in grandi quantità.
E se il focus fosse concentrato sul cliente e sul suo customer journey?
Data integration e Customer Data Platform: la centralità dell’utente
Affrontando il tema dalla data integration non potevano non fare riferimento alla Customer Data Platform.
In numerosi precedenti articoli, ne abbiamo approfondito caratteristiche e peculiarità anche in confronto ad altre soluzioni offerte dall’universo martech; in ambito data integration,
una customer data platform, sicuramente, rappresenta una delle soluzioni tecnologiche più performanti per raccogliere e normalizzare dati relativi a clienti ed utenti, provenienti da più sorgenti.
Raccolta e normalizzazione dei dati in un unico repository, ma non solo: la ricchezza rappresentata dai dati sugli utenti può, in questo caso, essere sfruttata al massimo, grazie alla possibilità di mettere in campo efficaci attività di profilazione e segmentazione della propria audience e, conseguentemente, attività di personalizzazione della customer experience online ed offline.
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