Small Data. Per una strategia data-driven più precisa

Small data

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Non esistono solo i big data, ma si parla anche di strategia basata su small data, diversi ma preziosissimi per il tuo marketing. Sì, esistono davvero, e probabilmente sono una delle fonti più utili che potreste aggiungere al vostro toolkit di strategia di marketing.

Vi diremo cosa sono, perché sono utili per le strategie di marketing e perché formano una bella coppia con l’AI Marketing!

Small data: i fratelli minori dei big data?

Abbiamo tutti familiarità con i Big Data. È una parola che è diventata comune nell’ultimo decennio e a volte ha ancora un’atmosfera misteriosa e super tecnologica.

Oggi, la maggior parte delle strategie di marketing è guidata dai dati. Ciò significa che i marketer e gli esperti di comunicazione non seguono più il loro istinto per lanciare un nuovo prodotto o servizio. Per fortuna, hanno iniziato a capire quanto fossero e siano ancora fondamentali i dati, e hanno deciso di inserirli nel quadro.

I dati sono fondamentali per creare strategie che guardino al futuro. Gli esperti devono raccoglierli e analizzarli per ottenere risultati significativi, ma devono imparare che non sono tutti uguali. 

Gli small data sono una delle categorie più importanti e qui li conosceremo un po’ meglio.

Cosa sono gli small data?

No, non sono i fratellini dei big data. Sono altrettanto importanti, ma in modo diverso. 

In una strategia data-driven, i big data sono cruciali: sono una sorta di gigantesco agglomerato di dati indistinti, da quelli demografici a quelli di vendita, da cui i marketer estrarranno le informazioni di cui hanno bisogno per progettare la prossima campagna. 

Uno dei loro principali pregi è l’ampiezza, che è anche uno dei difetti. In una quantità così vasta di dati, può essere difficile estrarre solo quelli rilevanti per il  marketing.

Naturalmente, se hai bisogno di sapere di più sui vostri clienti, puoi sempre contare su Ghostwriter AI e la nostra Analisi di Mercato guidata dai dati

È qui che gli small data arrivano in soccorso. Nonostante il nome, non sono meno importante dei loro “fratelli maggiori”, hanno solo una funzione diversa.

Se i secondi danno il quadro generale, i primi ne restituiscono uno più dettagliato.

Martin Lindstrom è il più famoso teorico sul tema.

In un’intervista per il [email protected] show della Wharton Business Radio, ha detto che “I Big Data trovano correlazioni, gli Small Data invece trovano la causalità, il perché”.

Leggere i dati che raccogliete da una nuova prospettiva può essere la svolta. Può portarvi a pensare in modo diverso e ad avere una visione nuova della vostra target audience, brand e persino del vostro prodotto. I marketer raccolgono gli small data dall’esperienza quotidiana delle persone. Questo li rende più personali, affidabili e più utili per il marketing e le campagne pubblicitarie. Parleremo di questo aspetto fra poco.

Qual è la relazione con i big data?

Anche se i due tipi di dati sono diversi, ciò non implica che non possano lavorare insieme per un progetto più grande. È quello che fanno i marketer più innovativi per creare strategie migliori!

Se i big data lavorano sul lato quantitativo, gli small data lo fanno su quello qualitativo. Il che già ci dice perché i due sono complementari e combinarli può portare a risultati meravigliosi. L’analisi quantitativa è responsabile del quadro generale, mentre con gli small data possiamo scavare più a fondo e acquisire un punto di vista più personale e vicino al cliente. I marketer li raccolgono con metodi più personali, come le interviste, spesso individuali.

Gli small data sono “dati che gli esseri umani possono osservare ed elaborare con osservazione diretta. Le informazioni su qualsiasi individuo in un gruppo [lo] sono”. Insieme, i due possono lavorare per generare informazioni più accurate e complete. 

Small data, AI e strategie data-driven 

Ora che conosciamo la differenza tra small e big data e la loro importanza, è ora di capire come applicarli a una strategia di marketing di successo.

Siete pronti a imparare come potenziare il vostro content plan grazie ai dati?

Come e perchè usare gli small data in una strategia data-driven 

Abbiamo spesso detto quanto i dati siano cruciali nelle strategie di marketing del 2021, ma i marketer devono anche capire come usarli correttamente dopo averli raccolti.

Gli small data sono così importanti perché aiutano a capire il target in modo unico. Danno una prospettiva che i big data, a causa della loro natura, non possono avere. Sono una delle fonti più importanti per una piccola impresa perché avvicinano i marketer ai clienti. 

Perché dovresti preoccuparti di raccoglierli? Vediamo un paio di idee.

  • Sono ovunque. Per raccoglierli, basta aprire il tuo database, CRM o la tua pagina su Facebook. La gente li lascia dietro di sé quasi ogni volta che si connette a Internet. Non sono esattamente un segreto dell’FBI.
  • Puoi usarli subito. Gli esseri umani possono interpretarli facilmente. Questo significa che c’è un intervallo più breve tra il momento in cui li si raccoglie e quello in cui li si può utilizzare.
  • Il focus è sul target. Non c’è confusione con gli small data; corrispondono perfettamente al pensiero dei consumatori. Avrai una visione migliore di ciò che la gente pensa, il che porta a strategie più mirate.

AI Marketing e Small Data

Più si raccolgono small data, più si conosce il proprio mercato target. Questa conoscenza porta a risultati chiari e potenti – la personalizzazione al suo massimo. Il vantaggio principale è che non è necessario rimuovere il rumore di fondo – ogni singola parola è rilevante per le strategie. 

Il vero problema sta nel vantaggio stesso: il rumore. Abbiamo detto che non è necessario pulirlo, certo, ma è necessario riconoscere il valore fuso con tutto il resto.
Estrarre, categorizzare, trovare il valore.

Ed è qui che l’AI viene in aiuto.

Gli algoritmi di intelligenza artificiale estraggono insight dagli small data che altrimenti sarebbero difficili o impossibili da trovare, per esempio, informazioni sulle abitudini delle persone, la loro personalità, persino le loro motivazioni. 
Se si alimenta l’AI con questo tipo di dati, si avrà meno volume – il che significa risultati più significativi in meno tempo. 

Inoltre, consideriamo che 9 aziende su 10 non hanno abbastanza dati. Non hanno raccolto correttamente le informazioni nel corso del tempo, o non hanno gestito nel modo giusto l’autorizzazione all’uso dei dati dai propri utenti. O, ancora, il loro business è così tradizionale che le informazioni sulle persone sono nascoste sotto chili di carte impolverate.
Molti dei casi d’uso di successo dell’AI-marketing provengono dagli small data. Ne sono un bell’esempio le analisi dei competitor.

Come applicare gli small data alle strategie di marketing: alcuni esempi

Ora sappiamo quanto siano fondamentali questi dati, che in fondo non sono così “piccoli” e che l’AI può valorizzarli in un modo mai visto prima.

Tutto questo è sorprendente, ma lo sappiamo: non vedi l’ora di avere degli esempi!

Qui ne trovi due per capire meglio il loro potenziale.

La strategia small data di Lego

Il caso Lego è uno degli esempi che Lindstrom fa nella stessa intervista che abbiamo citato prima. La storia inizia nel 2002, quando il famoso brand stava quasi andando in bancarotta.
All’inizio la compagnia aveva deciso di affidarsi solo ai big data, ed è ciò che l’ha quasi distrutta. Così, è passata agli small data, ed è stata la scelta più intelligente che potesse fare.

In pratica, sono andati casa per casa a fare domande a giovani ragazzi e ragazze. In questo modo, si sono resi conto di quanto fosse enorme la quantità di insight che potevano raccogliere parlando con le persone e facendo loro delle domande – insomma, gli small data nella loro forma migliore.

Luxury footwear

Con gli small data e l’AI, i brand possono ottenere una personalizzazione quasi travolgente. Sai quale campo ha un disperato bisogno di piccoli dati e AI? Le calzature.

La personalizzazione è una delle chiavi principali delle calzature di lusso. I brand che creano scarpe personalizzate hanno bisogno di piccoli dati come l’aria, perché “Utilizzando gli small data, si può passare da un’analisi basata sulla media a un processo decisionale immediato, dal multicast all’individualizzazione, dalla generalizzazione alla personalizzazione”.

Conclusioni sulla strategia di small data

Se hai bisogno di personalizzazione, hai bisogno di small data. Sono i tuoi migliori amici per capire il tuo target, personalizzare la tua offerta e guardare più da vicino il tuo mercato. Se li abbini alla potenza e alla velocità dell’intelligenza artificiale, non c’è più nulla che possa fermarti!

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