Nel corso di questa serie, abbiamo analizzato i principi fondamentali della Unified Marketing Measurement (UMM) e la sua rilevanza per i marketer nell’attuale contesto (Parte 1). Abbiamo poi approfondito il ruolo dell’intelligenza artificiale (IA) e il potenziale trasformativo offerto dalla generative AI (GenAI) (Parte 2). Infine, abbiamo visto come l’integrazione dei dati sintetici possa migliorare la realizzabilità e l’efficacia dei progetti (Parte 3).
Alla luce di queste opportunità, della disponibilità tecnologica e della complessità delle competenze richieste, emerge una domanda chiave: meglio adottare una soluzione UMM preconfezionata o svilupparne una su misura?
Modelli UMM preconfezionati vs. personalizzati
I principali vendor di marketing propongono modelli preimpostati, con input dati minimi, basati su statistiche di mercato e dashboard intuitive.
Queste soluzioni permettono un deployment rapido, insight immediati e costi prevedibili. Tuttavia, spesso non offrono trasparenza sul funzionamento del modello, non ne garantiscono la proprietà e lasciano poco spazio alla personalizzazione.
Al contrario, sviluppare un modello personalizzato consente di calibrarlo sulle specificità del brand, integrando dati proprietari, contesto di mercato ed esperienze reali.
Un modello su misura è flessibile e adattabile nel tempo, in grado di evolversi con il business e reagire a cambiamenti del mercato. Tiene conto degli impatti differenziati tra brand dello stesso settore e valorizza elementi realmente rilevanti per l’azienda.
Come progettare un modello UMM personalizzato
Costruire un sistema UMM efficace per affrontare le sfide omnichannel richiede strumenti specifici e competenze trasversali.
Dati di qualità: è essenziale disporre di dati dettagliati su spesa e vendite, preferibilmente con granularità giornaliera o settimanale. I dati sintetici possono estendere e arricchire queste serie, mantenendo l’anonimato e integrando la conoscenza del dominio aziendale.
Competenze interdisciplinari: per utilizzare modelli open-source servono skill in programmazione, statistica, matematica ed econometria.
Team integrato: i data scientist sono cruciali per costruire, validare e migliorare il modello. Il team marketing contribuisce condividendo esperienze operative e conoscenza del contesto.
Capacità di agire: il valore del modello sta nella sua applicazione. Bisogna essere pronti a modificare i budget, ridefinire le priorità dei canali e adattare le strategie in base alle raccomandazioni del modello.
Se l’azienda non dispone internamente delle risorse necessarie, l’outsourcing di alcune competenze è una strada percorribile. È però fondamentale formare il team interno affinché sappia gestire il modello in autonomia e riconoscere quando coinvolgere supporto esterno.
Integrare il modello nella vita aziendale
Una volta costruito, il modello UMM va adottato nei processi aziendali quotidiani:
- Integrazione: collegare il modello UMM ai sistemi e tecnologie già presenti in azienda.
- Implementazione: introdurre il modello nel workflow con un proof of concept, per poi estenderlo a mercati, prodotti, segmenti e canali.
- Ownership: coinvolgere tutti gli stakeholder, dal CMO all’IT, per costruire credibilità e fiducia nei risultati del modello.
- Cultura aziendale: promuovere un approccio fondato su decisioni misurabili, apprendimento continuo e uso dei dati.
- Azione: assicurarsi che il team sia pronto ad agire concretamente sulle raccomandazioni del modello.
- Miglioramento continuo: incentivare un processo di ottimizzazione e revisione costante del modello, basato sui feedback e sui risultati ottenuti.
La soluzione BitBang
Una soluzione bootstrap può fare la differenza nella fase iniziale di sviluppo, unendo:
- algoritmi open-source,
- esperienza di marketing e conoscenza del dominio,
- Generative AI,
- dati sintetici,
- expertise di settore.
BitBang propone un modello UMM agnostico rispetto al tech stack, adattabile a qualsiasi architettura e accompagnato da formazione e sessioni operative. L’obiettivo? Rendere l’azienda autonoma nella gestione del proprio modello, coinvolgendo in modo attivo tutti gli attori chiave: dai CMO agli analisti, fino ai team IT.
