Il 100% delle persone che beve acqua muore.

Questa è un'analisi assolutamente inconfutabile perché effettivamente tutte le persone muoiono e tutte le persone bevono acqua. Tuttavia metterle in correlazione ci fa cadere in errore nel trarre conclusioni. Nel mondo del marketing funziona allo stesso modo.

📊 Quando parliamo di growth hacking, non è possibile non tirare in ballo i dati. Sì, ma QUALI dati? Ci sono moltissimi strumenti che permettono di analizzare dati e quindi i comportamenti dei nostri utenti, (Mix Panel, Google Analytics, Tableau, Microsoft BI ecc..) e sembra che ci restituiscano un quadro chiarissimo su come reimpostare le nostre strategie di marketing. ⭕

Quindi tutti i dati sono importanti?

Riuscire a fare una cernita dei dati che riceviamo è una delle discriminanti principali fra una buona strategia data driven di marketing e di growth hacking, e una cattiva, ed è spesso complicato fare queste analisi.

Proprio l'altro giorno mi trovavo a discutere con dei colleghi su quale potesse essere la migliore piattaforma su cui lanciare un nuovo business, quindi senza una base di utenti con cui testare.

Siccome questa iniziale è la fase delle ipotesi, viene condiviso un grafico prodotto da We Are Social e Hootsuite insieme, che restituisce una fotografia generale su come l'Italia e il mondo utilizzano internet, le varie piattaforme di messaggistica e i vari social.

Le piattaforme social più usate - Report Digital 2020 We Are Social

È uno strumento molto utile e molto ben fatto però attenzione: attenzione perché se noi ci troviamo nella fase embrionale di dover ipotizzare dove si trova il nostro pubblico, avere informazioni come il fatto che su 60 milioni di persone, l'ottanta per cento delle persone in Italia utilizza youtube, è un dato relativo.

Sapere che Snapchat è usato dal 16%, mentre TikTok soltanto dall'11%, sono dati generali ma che non possono essere assoluti nel definire una strategia.

Perché sto dicendo questo?

Perché quando dobbiamo individuare qual è la strategia migliore, quindi le piattaforme su cui andare a intercettare il pubblico che convertirà di più, bisogna innanzitutto partire da un'analisi della nostra nicchia.

Quando avere un pubblico troppo ampio è un problema.

Come ho detto in più di un articolo, con nicchia, intendo il delimitare il proprio pubblico in ottica di sviluppo verticale. Questo approccio è diverso da quello orizzontale e quindi generalista, perchè questo mira a raggiungere il più alto numero di persone possibile con la strategia di marketing e di prodotto, mentre l'altro, quello verticale, mira ad una sola nicchia molto segmentata nel mercato. Questa strategia avrà come vantaggio quello di avere meno concorrenza, di essere specializzati in un settore e in definitiva, avere un maggiore numero di conversioni.

Quindi per puntare ad un aumento del fatturato apprezzabile, dobbiamo concentrarci innanzitutto su una nicchia precisa, e per far ciò, avere dei dati così generali, e addirittura nazionali basati sul solo utilizzo di una piattaforma è talmente dispersivo che rischia di essere controproducente.

Un altro esempio che mi sento di fare è quello di un cliente che era stato da noi qualche tempo fa. Prima faccio una premessa: ci tengo a condividere le esperienze che viviamo come _blank perché sono quelle che avendo vissuto in prima persona ho toccato con mano risultati ed effetti e credo che possono essere utili per altri.

Un prospect passato in ufficio un paio di mesi fa: un e-commerce che ha funzionato, a suo dire "molto bene" grazie a un massiccio utilizzo dei social. Siccome non avrebbero potuto più dedicarsi a questi ultimi in prima persona, cercavano qualcuno a cui affidarli.

Hard Data/Soft Data

Gli hard data, senza entrare nei tecnicismi della data science, sono semplicemente anche i numeri a cui chiunque sia su un social, può accedere. E in questo caso, presentavano questo quadro: circa 60k follower, ed engagement sui 2k/3k nel periodo "d'oro" a suo dire, dove gli ordini per l'e-commerce erano più di 100 al mese. Molti numeri, e ordini in grado di garantire un'ottima resa dell'e-commerce.

✒ Ma facciamo due calcoli: 100 ordini/mese su una platea di 60k lead. Significa un tasso di conversione dello 0,0016%. Non serve un genio per capire che in effetti c'è una mega falla nel funnel dei pirati (AAARRR - awareness, acquisition, activation, retention, revenue, referral) di questo e-commerce!

Dove si perdono tutti quei lead? Perché converte solo una percentuale così bassa? Cosa impedisce al lead, una volta entrato in contatto col brand di concludere l'acquisto? Gli hard data, insomma sono dati quantitativi. I Soft invece, qualitativi, e non sono sempre facili e intuitivi da desumere, come ad esempio il Sentiment dei commenti. Queste sono le domande che attraverso un'ulteriore analisi delle altre fasi del funnel, e la pianificazione di test dovranno produrre una risposta che ci permetta di convertire.

L'analisi viene fatta raccogliendo dati che ci danno delle indicazioni su come procedere. Per un Growth Hacking fatto bene è necessaria una cospicua base di dati quantitativi, ma senza tralasciare i dati qualitativi. Perché la fase di analisi sia efficiente non possiamo limitarci a raccogliere qualunque dato ci sia possibile, ma dobbiamo imparare a scremarli e correlarli fra loro. Questa sicuramente è la fase più complessa del processo, e un Growth Team che possa contare in uno o più Data Scientist è sicuramente avvantaggiato.

L'obiettivo più importante non dovrebbe mai essere solo quello di fare bei numeri coi social, ma bensì aumentare il fatturato. In questo quadro, la prima fase del funnel, l'awareness, andava sicuramente bene, e anche l'activation visto che interagivano; dov'è dunque il collo di bottiglia?

Il funnel è sostanzialmente un imbuto, dove la maggior parte del pubblico entra, ma l'uscita è più stretta perché si mira a segmentare e scremare la comunicazione concentrandosi su quelli che sono i clienti paganti, veramente interessati.

Non deve interessare acquisire lead su lead se poi questi stessi non convertono, perché significa investire energie e denaro in un'audience fuori target.

È infinitamente più importante concentrarsi sui lead già presenti all'interno del mio funnel, e fare in modo di condurli fino alla fine, quindi alla revenue e al referral.

Questo è un chiaro esempio dei rischi di un'analisi dei dati non messa ben in relazione al resto, ovvero un Costo per Contatto altissimo.

I numeri vanno sempre rapportati ad un'analisi qualitativa. Altro elemento fondamentale, ad esempio, è l'analisi del sentiment verso un brand, perché è la metrica che ci fa capire se la nostra strategia ci sta guidando nella direzione giusta rispetto a quelli che sono i bisogni e le aspettative del pubblico a cui ci rivolgiamo, e per analizzarlo non bastano i dati quantitativi da soli.

I concorrenti sono la nostra migliore risorsa gratuita quando iniziamo.

Altri dati qualitativi molto importanti sono le recensioni. Un mio consiglio per attingere a dati qualitativi durante l'avvio di un nuovo business è andare a prenderli dai competitor, anche nel caso di un business molto originale, le recensioni di un competitor simile su ciò che funziona e cosa no, e su cosa potrebbe essere migliorato sono sempre un'immensa e preziosa risorsa.

Tornando al discorso di quel nuovo business che doveva partire, sicuramente una metrica nazionale su quale social viene più utilizzato non può essere utile.

Capiamo innanzitutto dov'è la nicchia, poi formuliamo un'ipotesi. Il consiglio, da Growth Hacker, che non posso esimermi dal dare è quello di testare. Mi rendo conto che i test vanno anche proporzionati in base al budget, per cui magari non testarli tutti insieme, ma programmate nel tempo di averne 2-3 piattaforme principali, e poi fare dei test ping d'esplorazione all'interno di altre piattaforme e capire se abbiamo un ritorno da quel canale.

Bisogna tenere conto anche di un altro importante criterio: se investiamo un milione di euro per il nostro business e lo facciamo vedere ovunque dando un'enorme copertura con sponsorizzate, retargeting, stampa pubblicitaria ovunque, tv, radio e giornali per una settimana noi esporremo tantissimo quel prodotto, facendolo vedere a un'enorme quantità di persone, ma in un tempo ristretto, quell'investimento avrà avuto un ritorno, in termini di fatturato, molto povero.

Quantità vs Qualità

Quello che premia nella comunicazione sono la continuità e la costanza.

La qualità è soggettiva. Nel senso, noi possiamo ritenere che un contenuto sia qualità o meno in rispetto ai nostri bisogni alle nostre aspettative e al nostro background, mentre la quantità è un dato oggettivo, per cui se uno diventa una presenza fissa nell'immaginario e nella quotidianità della nostra audience, sicuramente avremo più possibilità di fare presa su quel consumatore.

Per cui è più utile, piuttosto che fare delle strategie elaborate su misura del media, [cosa eccellente dove sostenibile], fare dei veloci riadattamenti di uno stesso contenuto e testare più piattaforme, vedere quale effettivamente ci restituisce in termini di engagement e soprattutto di conversioni, il miglior risultato, e su quella investire di più.

NSM & OMTM

Abbiamo visto quindi che i dati devono essere scremati e comparati. È importante dunque avere ben chiaro quali sono quelli davvero importanti per il tuo business. Nel Growth Hacking sono due le metriche a cui si dà il peso principale: la prima è la North Star Metric.

Che cos'è questa metrica? Semplicemente è la metrica di riferimento di un business, perché è la metrica in grado di catturare al meglio il valore del proprio prodotto o servizio per il proprio pubblico.

Faccio degli esempi che di sicuro avrai sentito molto spesso: Per AirBnB la NSM è il numero di notti prenotate, quindi non quanti follower, per esempio, ma il numero di notti prenotate.

Perché stella polare? Perché è proprio la metrica verso cui si deve puntare, quella metrica che deve portare risultati. Se quella metrica aumenta, vuol dire che il business sta andando bene, e nel caso di AirBnB, chiaramente sono le notti prenotate. Per Facebook, sono gli utenti attivi giornalieri perché dire che 4 milioni di persone sono su facebook non significa niente, se queste persone hanno fatto l'account poi se lo sono dimenticato.

Invece per Quora, è il numero di domande a cui l'utente risponde. Whatsapp, invece il numero di messaggi inviati per utente. Come vediamo, la north star metric è sostanzialmente il parametro di riferimento per validare la buona andata, il trend, la crescita, la scalabilità, di un business ed è importante per ciascun business individuare subito quale deve essere la propria north star metric.

Un altro parametro è la One Metric That Matters, in italiano sarebbe "l'unica metrica che conta".

L'unica metrica che conta e la metrica stella polare molto spesso vengono considerate anche come sinonimi. Nel metodo di _blank le differenziamo semplicemente perché mentre la NSM è universale, la OMTM è contingente rispetto al collo di bottiglia che stiamo analizzando. Abbiamo visto prima nel funnel, quando qualcosa si interrompe, quindi magari ho una grande awareness, una grande acquisition, ma non arrivano alla revenue è importante individuare in quale fase qualcosa è andato storto e ha fatto bloccare il processo di vendita, e quindi la OMTM è importante perchè va individuato un parametro che ci permette di valutare se le nostre strategie per sbloccare questo collo di bottiglia stanno avendo risultati o meno, e il mio business ha ricominciato a scalare.

Sia nel marketing che nel growth hacking i dati sono fondamentali, noi come payoff della nostra agenzia abbiamo "data driven, human made", proprio perchè sono alla base di qualsiasi cosa. I dati parlano, e il growth hacker - come come disse Matteo Aliotta in una sua speech, deve essere agnostico: non deve partire dal preconcetto "questa cosa non funziona".

Si prova. I dati risponderanno.

Però il passaggio immediatamente successivo è capire cosa fare con questi dati, per questo la figura del data scientist è così importante. È determinante saper comparare i dati, metterli in relazione tra loro, individuare quali sono utili in quel momento, sapere da dove tirarli fuori, e come metterli in relazione tra loro.

Una delle tecniche per metterli in relazione fra loro è attraverso attraverso un'equazione. [ ne ho parlato nel mio articolo [product market fit] Questa è un'equazione che varia per ciascun business e può variare veramente tanto. Per dare un'idea ho deciso di riportare l'equazione che si trova nel libro di Sean Ellis, la “fundamental growth equation”, tenendo presente che questo è soltanto uno degli esempi possibili. In questo esempio si parte da "traffico del sito" per "tasso di conversione", quindi "traffico del sito" per "tasso di conversione email" per "conversione al cliente pagante" più "abbonamenti mantenuti" e "abbonamenti risorti" ( ovvero gli abbonamenti di utenti che fino a ora non si erano attivati e che tornano ad attivarsi magari per una strategia di marketing o per magari per ragioni indipendenti) uguale "crescita ricavi iscritti".

Questo è un argomento molto vasto , perciò ti invito a scrivermi, a commentare, se vuoi saperne di più sui dati, se vuoi avere qualche dritta sui tool più affidabili nel reperimento di dati.

Spero che condividendo quelle che sono le esperienze che viviamo con _blank, sia riuscita a dare un'infarinatura generale che possa essere stata di aiuto.

Alla prossima!

PS: se vi interessano le analisi correlative "spurie", vi consiglio questo sito 👉 Spurious Correlations 😁

Noemi Taccarelli
Author: Noemi Taccarelli
È cofounder e Growth Marketer di _blank. Il growth hacking è stata la convergenza perfetta della sua multipotenzialità. Curiosità impudente, amore per le parole e i dati, studio costante, viaggi e antropologia sono il setting di base.
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