Introduzione ai database marketing
23.9.2020

Come costruire un Database marketing? Potremmo partire da alcune fonti quali:
- Coupon;
- Numeri verdi;
- Liste compilate; sono commercializzate da società esterne (dalle più generiche come l'elenco telefonico, alle più specifiche, in cui troveremo non solo un profilo socio-demografico, ma comportamentale);
- Questionari;
- Dati interni dell'azienda
- Internet
-Telemarketing


Perché è importante?
Il panorama concorrenziale è sempre più aggressivo in ogni settore e sono sempre maggiori le opportunità di comunicazione ed interazione multicanale con la clientela (fonia, carta, web…)
Le attività di marketing relazionale e one-to-one sono sempre più strategiche per conquistare e fidelizzare il Cliente e purtroppo iI sistemi di data warehousing aziendali spesso non prevedono la gestione di tutti dati necessari e rilevanti per le attività di CRM e di comunicazione interattiva
Le strutture, le risorse, il know how disponibili in azienda spesso non consentono di sviluppare internamente un sistema di gestione ed utilizzo dei dati ad hoc.


Attraverso le attività di Database Marketing è possibile effettuare un approfondito studio dei target e sviluppare analisi di data mining (definizione dei profili dei Clienti, dei prospects, segmentazione del data base ed estrazione dei targets)
Questa gestione prevede una precedente qualificazione anagrafica (correzione e standardizzazione automatica degli indirizzi, individuazione dei nominativi doppi e costruzione dei nuclei familiari). Le attività di DBM si poggiano sull’utilizzo di architetture SW realizzate ad hoc o con instal pack di marca.


Le analisi di DBM sono molto utili per sviluppare:


1. Servizi rivolti all’acquisizione di prospect e alla conversione al primo acquisto
2. Servizi di fidelizzazione e gestione della relazione con i Clienti già acquisiti


Il data model deve basarsi su una logica di database storico, ovvero tenere traccia di tutte le movimentazioni, consentendo in ogni momento di ricostruire i dati “grezzi”; nessun dato è mai sovrascritto
Per ogni set di dati in input vengono memorizzate la data di caricamento sul database, la data in cui i dati sono stati generati e la macro-tipologia di input: feedback (reazione attiva del Cliente/prospect); lista (dato acquisito da terzi o da sistemi gestionali); reso (ritorno postale, e-mail non a buon fine)
Vanno gestiti input con anagrafica + informativi o input base codice personale + informativi; sono eventualmente gestiti anche codici esterni al database, come link ad altre basi dati.
Il processo di matching e di gestione delle variazioni anagrafiche generano il ricalcolo del codice persona/famiglia aggregano i dati e consentono la storicizzazione.


Attraverso la realizzazione di tabelle e creando così una relazione fra di esse si può, ad esempio, strutturare un database come il seguente:


- Dati anagrafici, di recapito (postale, telefonico, fax, e-mail) e relativi alla data protection
- Dati socio-demografici (sesso, data di nascita, titolo di studio, professione, stato civile, composizione del nucleo familiare …)
- Dati identificativi delle attività veicolate (azioni) e dei feedback ricevuti (reazioni) per ogni cliente/prospect
- Dati descrittivi delle attività (brand/prodotto, tipologia azione, mezzi, date di uscita e scadenza, tipologia dei possibili feedback …)
- Dati relativi a consumi e abitudini di acquisto desunti dalle dichiarazioni del consumatore (questionari) o dal tipo di azioni cui ha reagito
- Ove disponibili, dati puntuali relativi al comportamento di acquisto ed alla fruizione di beni/servizi ricavati da sistemi gestionali
- Dati relativi alla rete distributiva (anagrafica e contatti, matrici territoriali)


Attraverso le analisi di database management è altresì possibile sviluppare una predisposizione di basi dati a fini statistici, calcolo di indicatori di stato e di informazioni “virtuali” generate da aggregazione e analisi di dati reali e definire di punteggi (“score”) e cluster per la segmentazione dei Clienti secondo criteri di ricettività/fedeltà/propensione. Non ultimo predisporre dei report multidimensionali statici e di tabelle pivot per l’analisi interattiva dei dati.


Analisi di geomarketing.
Attraverso il geomarketing è possibile valorizzare la dimensione spaziale di numerosi dati, continuativamente prodotti da varie fonti informative, interne ed esterne (es: client database e informazioni sulla concorrenza). Con le analisi socio-territoriale moderne e basata su nuovi format di profilazione della popolazione, e l’identificazione di cluster specifici si può avere una completa valorizzazione del territorio e che permette di avere utili indicazioni qualitative e su come è distribuito il target in oggetto.


Funzionalità del geomarketing:
- geocodifica file e attribuzione punto sul territorio
- studio e analisi dei dati a livello aggregato e puntuale delle singole informazioni
- creazione aree isocrone e isodistanti. Definizione insiemi di archi stradali, calcolo distanze e tempi di percorrenza
- analisi sociale delle aree e definizione scoring
- definizione e sovrapposizioni aree PV (network allocation)