Il data-driven nel marketing B2B

1. Il data-driven nel
marketing B2B

2. Ciao!
2

3. 3

4. 4

5. 5

6. 6

7. 7

8. 8
Le machine
saranno più
intelligenti degli
uomini

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

11. 11

12. 12

13. 13

14. 14

15. 15

16. Big Data?
16

17. Big Data?
Smart data 17

18. Il termine
Intelligenza
artificiale è
fuorviante,
l’intelligenza è
nella progettazione
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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

20. Il marketing è
cambiato?
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21. #1 Markets are conversations
21

22. 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.

23. 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

24. 2 fattori hanno
influenzato questa
trasformazione
 Teconologia
 Dati
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25.  Data Storage
 Computing Power
 Collaboration
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26. 26

27. 27

28. Let's talk
about data
28

29. 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.
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30. Durante le trasformazioni crescono le complessità e le difficoltà
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31. 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

32. 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.

33. Titolo della slide
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34. 34

35. 35
Fonte: Adweek Mind the B2B Data Gap: ABM, Martech and Programmatic Ottobre 2018

36. 36
Fonte: Adweek Mind the B2B Data Gap: ABM, Martech and Programmatic Ottobre 2018

37. In cosa consiste l’Account
Based Marketing?
Semplicemente nell’integrazione tra dati, analisi e
collaborazione tra sales e marketing.
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38. L’imbuto

39. L’imbuto

40. Fonte: Adweek Mind the B2B Data Gap: ABM, Martech and Programmatic Ottobre 2018

41. Il sales funnel è morto…W il sales funnel

42. 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

43. 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

45. Perché diventare una
organizzazione data driven?
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46. Perché diventare una
organizzazione data driven?
Semplicemente perché non se ne
può più fare a meno
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47. 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.
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48. 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
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49. 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
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50. 50
Gli ostacoli

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52. La strada per
diventare una
organizzazion
e data driven
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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

53. Qual è la
forma di una
organizzazion
e data driven
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Basic Information Management
Leadership
committment
Employees
committment
Organizzazione
Data as core asset
Commercial offerings
Employees and customer
engagement
New Business models

54. 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
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55. 3 dimensions of business analytics

56. From hindsight to foresight

57. From hindsight to foresight

58. From hindsight to foresight

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60. CI SONO DOMANDE?
fablazzar@gmail.com
www.linkedin.com/in/flazzarini/
www.aism.org
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Grazie