Antica Innoveria es una Data-Driven Marketing Agency especializada en marketing automation. La agencia necesitaba:
Dinova colaboró con Antica Innoveria para desarrollar un modelo de análisis y marketing automation basado en Google Cloud Platform, que permitió:
Para ofrecer servicios cada vez mejores, Antica Innoveria necesitaba integrar en su trabajo una plataforma que le permitiera unificar los datos procedentes de diferentes fuentes con el fin de ayudar a sus clientes a aprovechar al máximo los datos online y offline y mejorar las actividades de marketing.
La necesidad, en concreto, surgió cuando la empresa tuvo que encontrar una solución para las demandas de muchos clientes del sector retail, como Giardineria, una cadena de tiendas dedicadas al mundo de la jardinería. La necesidad era unificar los datos procedentes de la tienda física y los del comercio electrónico. Los datos online y offline estaban, por tanto, desconectados y, además, no se utilizaban de forma óptima.
A partir de esta necesidad, Antica Innoveria construyó junto con Dinova un modelo de análisis que parte de la unificación de datos procedentes de diversas fuentes para automatizar posteriormente las actividades de marketing y fidelizar a los consumidores.
Con el apoyo de Dinova, Antica Innoveria adoptó un modelo de tres fases basado en Google Cloud Platform y SALESManago. Este último desempeña la función de ejecución de las automatizaciones, mientras que la Data Platform de Google Cloud permitió la construcción del data lake y habilitó procesamientos altamente sofisticados.
El modelo diseñado por Antica Innoveria se compone de tres fases:
Google Cloud Platform desempeña un papel fundamental especialmente en la primera fase, es decir, la de recogida y unificación de los datos procedentes de diferentes fuentes. En particular, Google BigQuery, incluido en la Platform, permite integrar todos los datos necesarios para el análisis, enviarlos a las bases de datos del cliente y a SALESManago, actuando como punto centralizado para el data lake.
Solo cuando los datos han sido incorporados se ejecuta el procesamiento. En la segunda fase del modelo, Dataprep y Dataflow permiten, de forma visual, realizar clasificaciones, es decir, la segmentación de los usuarios. Algunos clientes, por ejemplo, visitan la tienda o el sitio web con mucha frecuencia, comprando y gastando poco, mientras que otros compran de forma ocasional pero adquieren una gran cantidad de productos. En esta fase tiene lugar la creación de mensajes personalizados, con el objetivo de aumentar la frecuencia de compra o el retorno de los visitantes al sitio de e-commerce. Personalizar la comunicación, teniendo en cuenta estos diferentes segmentos de clientes, es fundamental y solo es posible gracias a una excelente plataforma de gestión y análisis de datos.
La tercera fase es la automatización de las actividades de marketing (mensajes, promociones, descuentos) dirigidas a los distintos segmentos para crear brand fidelity, por ejemplo, los clientes habituales que compran regularmente y para quienes la comunicación se centra principalmente en mostrar productos en primicia o en incentivarles a dejar una reseña después de cada compra. En el caso de clientes que no han comprado en 6 meses, se envía automáticamente un mensaje que los invita a acudir a la tienda o al sitio web para aprovechar descuentos y promociones con el fin de mejorar la retención.
Estas actividades se facilitan y automatizan gracias a Data Studio, la herramienta que permite crear paneles visuales según las necesidades de clasificación cualitativa de los datos recopilados, y a la plataforma de marketing automation integrada, que permite actualizar de manera dinámica todas las segmentaciones.
Un modelo avanzado para transformar los datos en valor para el negocio
Gracias a la colaboración con Dinova y al uso de Google Cloud Platform, Antica Innoveria ha desarrollado un modelo innovador y escalable, capaz de centralizar y unificar los datos procedentes de cada punto de contacto, generar segmentaciones dinámicas de los usuarios para personalizar la experiencia del cliente y automatizar las acciones de marketing, mejorando la retention y la brand fidelity.
El modelo permitió a los clientes de la empresa aprovechar al máximo los datos online y offline, optimizando las actividades de marketing y aumentando la rentabilidad. Dinova se confirmó como un socio estratégico gracias a su capacidad para integrar soluciones avanzadas, transformando la complejidad de los datos en acciones concretas y medibles.
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