Abbiamo visto cosa sono stati dati e la loro importanza per ottimizzare un business aziendale.

Però abbiamo anche detto che all'interno di un'azienda spesso questi dati sono chiusi in silos, non sono gestibili l'uno con l'altro.

É per questo che non basta più pensare a un museo in plancia fu il fatto di raccogliere i dati digitali, perché se ci pensate bene nel dato digitale è un sacco di informazioni relative a quello che fanno i nostri utenti e clienti che portarli dentro ai nostri dati.

La prima parte è importantissimo, ma devo poter ad esempio unire quei dati con i dati del CRM, ma ad esempio i dati transazionali devo poter riunire con i dati di business relativo a quanto pagato quei prodotti.

Ma come sono categorizzati internamente? Capite che pensare a questi due mondi separati ha poco senso perché si arricchiscono l'uno con l'altro? Quindi diventa importante non solo sapere come misurare cosa, capire quali sono gli appalti importanti del digitale, ma anche come unire quel mondo digitale con tutto il resto del mondo aziendale e quindi poter avere una ricchezza del lato di prima parte immensa per poter migliorare le analisi che vogliamo fare.

Ma non solo anche per rendere quel dato di prima parte azionabile e quindi usarlo per creare dei modelli di analisi.

Quindi ad altra strage deve fare questo e si parte sempre dallo stesso dello stesso lavoro.

Gli obiettivi di business.

Perché comunque, come per le misure di Planck, anche alla tua Stace deve partire dagli obiettivi di business.

Quali sono gli obiettivi di business? Gli obiettivi di business a questo punto sono quelli che abbiamo visto in misura Kaplan.

Quindi quello che noi vogliamo controllare le vogliamo arrivare con L'azienda, ma in questo caso dobbiamo anche pensare a qual è l'obiettivo che vogliamo raggiungere coi dati che abbiamo raccolto.

Quindi dobbiamo dobbiamo pensare quando faccio un'altra strategy anche quali sono le applicazioni? Perché vogliamo quei dati in modo tale da pensare bene a quali dati vogliamo raggiungerli.

Quindi, come vedete, la strategia è sempre la stessa obiettivi di business marketing goals, perché spesso la parte di attivare i dati relativi al marketing.

A quel punto posso collezionare, analizzare e attivare quei dati.

Facciamo un esempio pratico iniziamo a pensare che io voglio calcolarne il cassone lifetime valore dei miei utenti.

Quindi devo iniziare ad unire il fatto che i dati del CRM con il dato del di quello che l'utente ha acquistato e quindi anche con quello dei dati del prodotto interno.

Quindi sto già unendo tre silos diversi dato digitale dato del crm e dato di business relativo al prodotto con evidente acquistato perché il cassone l'arte in valore prendiamo l'algoritmo più utilizzato che l'algoritmo per fm radio frequency no sbagliato recensiti frequenze monetizzare shawn scusate, la r mi è andata storta, quindi recensita l'algoritmo più utilizzato cosa vuol dire che io devo calcolare? La recensisce quindi quando è stata l'ultima volta che ho visto quel utente la frequenza.

Quindi date tutte le volte che l'ho visto quanto spesso l'ho visto su le mie proprietà e beh alla fine monetarie facile quanti soldi mi dà? Come faccio a calcolare queste cose? Quindi iniziamo con la rai sensi l'ha recensita posso andare a pensare in due modi o il fatto che l'utente ha semplicemente fatto un acquisto lo so, semplicemente è un po' riduttivo.

Però passate melo oppure lo posso anche andare a vedere il fatto che l'utente si è presentato all'interno delle mie proprietà, quindi possiamo avere l'utente che ha acquistato l'utente, solo che è arrivato su un sito internet secondo me in questo caso, invece di pensare a un sito web, la parte più facile per capire come utilizzare tutti i dati e pensare a un videogioco.

Ok, nel nostro videogioco abbiamo anche la parte di acquistare dei prodotti.

Però l'ha recensito non è solo quando l'utente acquistato e ogni volta che l'utente gioca, poi abbiamo la frequency, quindi quante volte ha giocato e quante volte è stato online? E poi abbiamo il monetari in quanti prodotti ci acquistato? Ma dobbiamo anche sapere quanto ci hanno generato quei prodotti e quale costo, cioè dietro a quel prodotto per poter calcolare il valore reale.

Qui abbiamo già descritto cosa dobbiamo unire, quindi che vuol dire che la nostra data stracci? Dobbiamo pensare a come unire diversi elementi.

Iniziamo a pensare di come unire l'elemento di navigazione al dato del CRM, ha spiegato.

È semplicissimo.

Devo inserire all'interno dei miei dati di navigazione.

Quindi i dati di Google Analytics, per esempio un identificativo univoco del CRM che mi permetta di unire le informazioni di questi due mondi.

Semplice da fare.

Difficile a volte ottenerlo.

Perché se siamo una piccola azienda, probabilmente videogioco CMS del mio sito web, hanno tutte le informazioni piu' l'azienda diventa grande e più le informazioni sono contenute in strumenti diversi.

Quindi, ad esempio, se siamo su una grande azienda, come potrebbe essere l'oreal, l'intero, treno Nestlé, eccetera, eccetera.

Naturalmente le informazioni del cliente non sono solo contenute all'interno del sito internet del CMS del sito internet, ma avranno un software dedicato con CRM che potrebbe essere senso.

Potrebbe essere sap, potrebbe essere Oracle, eccetera eccetera.

Vuol dire che abbiamo un identificativo univoco dentro un'altra piattaforma.

Quello identificativo univoco deve essere portato a livello digitale per poter unire i due mondi.

Questa semplice operazione, in teoria magari poi tecnicamente non è così semplice.

Mi ha unito due mondi, mi permette di utilizzarli in maniera precisa e quindi usare non più il fatto solo che l'utente ha fatto un acquisto, ma anche andare a mettere dentro tutte quelle informazioni che io ho raccolto contro il crm.

Quindi nei dati di navigazione possono essere avere il sesso.

Posso avere dove l'utente vive veramente.

Quindi la sua localizzazione non solo fatta con la pipi', ma anche in base a come i dati che mi ha dato posso avere come io ho classificato quell'utente, quindi in base a quello che ha acquistato, oppure in base alla fidelity card che gli ho dato è già unito due mondi.

Poi ho bisogno di unire l'informazione di costo dei prodotti con quello che lui ha acquistato online, in modo tale da avere anche nel caso, quello che lui ha acquistato offline.

Cosa vuol dire? Che io devo avere un identificativo univoco in tutti i mondi digitale database del prodotto che normalmente in gergo viene chiamata arp e infine tutto quello che è lo store.

Se voi riuscite a fare questo significa potete raccogliere completamente la storia dell'utente.

Sapete che L'utente è stato online, che ha acquistato dei prodotti, ma che poi anche del costato altri prodotti o magari gli steste anche offline? Avete la storia completa di quell'utente.

Da lì possiamo andare a creare la storia dettagliata di quello che l'utente può fare.

E questo è solo un semplice business class, quello del cassone l'afta in valle che mi ha permesso di unire tre mondi.

Prova a pensare ha ottenuto questa unione di voler calcolare quali sono gli utenti che probabilmente acquisteranno da noi.

Cosa vuol dire che vado ad allenare un modello che riconosce da utenti nuovi, autentiche.

Son venuti poche volte sul mio sito se saranno più vicini o meno ad acquistare.

Per farlo devo poter allenare un modello che prende i dati degli utenti che hanno acquistato.

Gli analizza quindi un modello di mascellone e poi prende un nuovo utente da quello che ho imparato capisce se quell'utente vicino o meno, quindi mi dà un valore statistico all'acquisto e devo poter poter sincronizzare quel dato con le piattaforme del part-time per andare per esempio in remarketing riportare quel l'utente che ha un'altra probabilità di acquistare sul mio sito.

Quindi vuol dire che posso investire più soldi.

Non ha in mente un cpc più alto per riportarlo da me.

Rispetto invece all'utente che è una qualità più bassa di acquistare.

Vedete che a questo punto dire che devo aggiungere un nuovo dato nello strumento come posso sincronizzare con gli strumenti dal bertasio in questi modi oggi che abbiamo ancora gli appalti, cookie vorrà dire salvare un più appalti cookie all'interno dei dati quando spariranno? Non sappiamo ancora quale sarà la il risultato finale, ma sappiamo che ad esempio già oggi io posso andare a fare quello che viene chiamato in gergo un customer match, quindi carico le mail degli utenti codificate all'interno di piattaforme come Google, Facebook e queste piattaforme cercheranno quella mail nei loro utenti e se la trovano mi daranno disponibile un'audience basata sui dati personali, le mail dei miei clienti e potro' andare a fare remarketing su quegli utenti.

Ma non solo quelle piattaforme in base a quelle o se mi fanno anche dei duca like me vanno a cercare utenti diversi che hanno comportamenti simili ai miei utenti.

Come vedete, questo mi ha permesso di unire già un altro mondo, tutto partendo dai miei spalti dati e pensando a come punire i puntini, questa data strategy Fise soggetti marketing o l's o anche altri tipi.

Gli obiettivi pensiamo un publisher.

Un elemento più importante per un publisher era quello di sapere cosa consigliare di leggere in seguito quando è arrivato su un articolo.

Un utente per tenere tenta il più tempo possibile sul sito per guadagnare dalla stasi oppure per spingerlo a comprare un abbonamento.

Questo è un altro modello di andare a utilizzare.

Come vedete, le possibilità sono tantissime e diverse, ma tutto parte dalla data strategy perché voi potete pensare ai business class più belli per sfruttare i dati, ma se poi non avete i dati, dovete iniziare da capo, quindi partite dai business gli atti dei vostri goal che volete raggiungere, Che siano marketing o di altra mani natura Vi consiglio di partire quelli marketing perché sono più semplici e fatto questo, iniziate a pensare a come collezionare i dati, a comunicare i dati dei diversi mondi a vantaggio della vostra azienda.