La storia dell'intelligenza artificiale L'idea di macchine o automi che imitano l'intelligenza umana esiste da millenni. Tuttavia, l'IA come la conosciamo oggi ha avuto origine molto più recentemente, nel 20° secolo. Nel 1950, il matematico britannico Alan Turing propose quello che è ora conosciuto come il Test di Turing - un esperimento progettato per vedere se una macchina poteva convincere un essere umano di essere un altro essere umano. Questo concetto ha gettato le basi per gran parte della ricerca sull'IA che sarebbe seguita. Nel 1956, la conferenza di Dartmouth ha segnato la nascita ufficiale dell'intelligenza artificiale come campo di ricerca. Fu lì che il termine intelligenza artificiale fu coniato da John McCarthy. Negli anni '60 e '70, l'IA godette di un periodo di grande entusiasmo e finanziamenti, soprattutto nel settore della comprensione del linguaggio naturale e della risoluzione di problemi. Tuttavia, le difficoltà incontrate nel trasformare la teoria in pratica hanno portato a un periodo noto come l'inverno dell'IA, in cui il finanziamento e l'interesse si sono raffreddati. Negli anni '80, con l'avvento dei sistemi esperti, l'IA ha conosciuto un breve periodo di rinascita. Questi sistemi erano programmi che simulavano le competenze di un esperto umano in un particolare campo. Ma è stato con l'avvento di Internet e il boom dei big data negli anni 2000 che l'IA ha iniziato a fiorire veramente. L'apprendimento automatico, una sottodisciplina dell'IA, ha sfruttato l'enorme quantità di dati disponibili per migliorare la precisione e l'efficacia delle macchine nell'apprendimento. Infine, nel decennio 2010, il deep learning, una tecnica che utilizza reti neurali artificiali con molteplici livelli, ha portato a importanti progressi nel riconoscimento vocale, nella visione artificiale e in altre aree. Oggi, l'IA è parte integrante delle nostre vite, anche se potrebbe non sembrare evidente. È nei nostri telefoni, nelle nostre auto, e ci aiuta a navigare nel mondo online. Ciò che il futuro riserva per l'IA è aperto alla discussione, ma una cosa è certa: l'IA continuerà a giocare un ruolo importante nel plasmare il nostro futuro. Cos'è l'IA e i suoi fondamenti Prima di tutto, cos'è l'Intelligenza Artificiale, o IA? In termini semplici, l'IA si riferisce alla simulazione di processi cognitivi umani da parte di macchine, in particolare sistemi informatici. Questi processi includono l'apprendimento, il ragionamento, l'autocorrezione, la percezione visiva e il riconoscimento del linguaggio naturale. Un componente chiave dell'IA è l'apprendimento automatico. Questa è una sottocategoria di IA che consente alle macchine di migliorare le loro prestazioni senza essere esplicitamente programmate. Invece, le macchine apprendono e si adattano attraverso l'esperienza, proprio come gli esseri umani. Gli algoritmi di apprendimento automatico utilizzano i dati per creare modelli che possono fare previsioni o prendere decisioni senza essere esplicitamente programmati per svolgere il compito. Il deep learning è un sottoinsieme dell'apprendimento automatico. Il deep learning utilizza reti neurali artificiali con molti strati - da qui il termine deep. Questi modelli sono ispirati al funzionamento del cervello umano e cercano di replicare la sua capacità di apprendere dai dati grezzi. Questo approccio ha portato a progressi significativi in aree come il riconoscimento vocale e di immagini. Gli algoritmi sono alla base di tutto questo. Un algoritmo non è altro che un insieme di regole o istruzioni che una macchina segue per risolvere un problema o completare un compito. Gli algoritmi di apprendimento automatico, ad esempio, potrebbero includere istruzioni per pesare l'importanza di diversi input, oppure regole su come modificare questi pesi alla luce di nuovi dati. Le tecniche di apprendimento automatico e deep learning si basano su una varietà di algoritmi. Ad esempio, la regressione lineare e logistica, gli alberi decisionali, il clustering k-means, le macchine a vettori di supporto e le reti neurali sono solo alcuni dei tipi di algoritmi che possono essere utilizzati. In conclusione, l'apprendimento automatico, il deep learning e gli algoritmi sono fondamentali per l'intelligenza artificiale. Questi strumenti permettono alle macchine di apprendere dall'esperienza, di adattarsi e di migliorare le proprie prestazioni, e di eseguire compiti che un tempo erano riservati esclusivamente agli esseri umani. Non vedo l'ora di vedere cosa ci riserva il futuro di questo campo emozionante. L'apprendimento automatico nell'IA: come funziona ed alcuni esempi L'apprendimento automatico, o machine learning, è una branca dell'intelligenza artificiale che si concentra sulla creazione e sull'utilizzo di modelli che possono imparare dai dati. L'obiettivo è permettere ai computer di imparare automaticamente senza essere esplicitamente programmati. Il modo in cui funziona l'apprendimento automatico può variare a seconda del tipo specifico di apprendimento automatico utilizzato. In generale, tuttavia, il processo coinvolge la fornitura di un insieme di dati a un algoritmo di apprendimento automatico. Questo algoritmo è poi utilizzato per creare un modello che può fare previsioni o prendere decisioni. Per esempio, supponiamo di avere un insieme di dati su un gruppo di case, inclusi attributi come la dimensione della casa, il numero di stanze, l'anno di costruzione, e il prezzo di vendita. Potremmo utilizzare un algoritmo di apprendimento automatico per creare un modello che può prevedere il prezzo di vendita di una casa in base alle sue caratteristiche. Questo modello può poi essere utilizzato per prevedere il prezzo di vendita di case che non sono nell'insieme di dati originale. Un altro esempio potrebbe essere l'utilizzo di un algoritmo di apprendimento automatico per analizzare il testo delle recensioni dei prodotti e classificarle come positive o negative. In questo caso, l'obiettivo dell'algoritmo è di imparare quali parole o frasi sono indicative di una recensione positiva o negativa. Gli algoritmi di apprendimento automatico sono ampiamente utilizzati in una varietà di applicazioni, tra cui il riconoscimento dell'immagine, il riconoscimento vocale, le raccomandazioni dei prodotti, e molti altri. L'obiettivo è sempre quello di permettere ai computer di imparare dai dati in modo da poter fare previsioni o prendere decisioni in modo più efficace. Tipi di apprendimento automatico Nello scorso paragrafo abbiamo parlato di apprendimento automatico. Non è un concetto unico ma ne esistono di più tipi: Apprendimento Supervisionato: Questo è il tipo più comune di apprendimento automatico. Nell'apprendimento supervisionato, forniamo all'algoritmo un insieme di dati di addestramento che include le risposte corrette, o etichette. Ad esempio, se stiamo addestrando un algoritmo per riconoscere le immagini di gatti, gli daremo un insieme di immagini che sono state etichettate come gatto o non gatto. L'algoritmo quindi impara da questi dati di addestramento, cercando di generalizzare da questi esempi in modo da poter fare previsioni accurate su nuovi dati che non ha mai visto prima. Apprendimento Non Supervisionato: A differenza dell'apprendimento supervisionato, nell'apprendimento non supervisionato non forniamo all'algoritmo le risposte corrette o etichette. Invece, l'obiettivo è per l'algoritmo di trovare strutture o pattern nei dati. Un esempio comune di apprendimento non supervisionato è l'analisi di cluster, in cui l'obiettivo è raggruppare i dati in cluster di elementi simili. Ad esempio, potremmo avere un insieme di articoli di notizie e vogliamo raggrupparli in categorie basate sui loro contenuti, ma non abbiamo un insieme di categorie predefinite. Apprendimento per Rinforzo: Questo tipo di apprendimento automatico è un po' diverso dagli altri due. Nell'apprendimento per rinforzo, abbiamo un agente (l'algoritmo) che interagisce con un ambiente e l'obiettivo è per l'agente di imparare come compiere determinate azioni che massimizzano una ricompensa. L'agente fa ciò attraverso un processo di prova ed errore: esegue un'azione, vede quale effetto ha (ad esempio, se aumenta o diminuisce la ricompensa), e usa queste informazioni per aggiornare la sua strategia. Un esempio comune di apprendimento per rinforzo è un algoritmo che impara a giocare a un gioco come gli scacchi o il Go. Ognuno di questi tipi di apprendimento automatico ha i suoi punti di forza e di debolezza, e la scelta del tipo da utilizzare dipenderà molto dal problema specifico che si sta cercando di risolvere. Deep Learning: cos'è, come funziona, ed esempi Il deep learning è una sottocategoria di apprendimento automatico, che a sua volta è una sottocategoria di intelligenza artificiale. Il deep learning si basa su reti neurali artificiali con diverse (deep) layer, da cui prende il nome. Queste reti neurali cercano di simulare il funzionamento del cervello umano—apprendendo da grandi quantità di dati. Mentre una rete neurale con una singola layer può ancora fare un buon lavoro a risolvere problemi semplici, le reti neurali deep sono molto più potenti per risolvere problemi complessi. Il modo in cui funziona il deep learning è che ogni nodo di una layer prende in ingresso valori dai nodi nella layer precedente, li moltiplica per dei pesi, applica una funzione (chiamata funzione di attivazione) e poi passa il risultato ai nodi nella layer successiva. Inizialmente, i pesi sono impostati in modo casuale, ma vengono poi aggiustati via via che la rete impara dai dati. Prendiamo un esempio concreto. Supponiamo di avere una grande quantità di immagini di gatti e cani, e vogliamo costruire un modello di deep learning che può distinguere tra gatti e cani. Inizieremo con un insieme di immagini etichettate (ad esempio, alcune immagini sono etichettate come gatto e altre come cane). Queste immagini sarebbero l'input per la nostra rete neurale. Durante il processo di apprendimento, la rete neurale cercherebbe di adattare i pesi in modo tale che l'output della rete sia corretto il più possibile (ad esempio, quando un'immagine di un gatto viene data in input, la rete dovrebbe produrre l'output gatto). Questo processo di aggiustamento dei pesi viene fatto attraverso un processo chiamato backpropagation e utilizzando un algoritmo di ottimizzazione come la discesa del gradiente. Dopo un sufficiente addestramento, la rete neurale dovrebbe essere in grado di distinguere correttamente tra gatti e cani, anche per immagini che non ha mai visto prima. Questo è un esempio di come funziona il deep learning. Il deep learning è ampiamente utilizzato in una varietà di applicazioni, tra cui il riconoscimento vocale (come nei dispositivi Alexa di Amazon), la traduzione automatica (come nel traduttore di Google), il riconoscimento facciale (come nelle funzioni di sblocco del viso sui telefoni cellulari) e molte altre. Le reti neurali: cosa sono e come alimentano il deep learning Le reti neurali sono un modello computazionale ispirato al modo in cui il cervello umano funziona. Sono costituite da unità di calcolo chiamate neuroni o nodi, che sono organizzati in layer. Ogni neurone riceve input da altri neuroni, esegue un calcolo semplice su questi input e invia l'output ad altri neuroni. Ogni connessione tra neuroni ha un peso associato, che determina l'importanza di quel particolare input. Durante l'apprendimento, questi pesi vengono regolati in modo da migliorare la performance del modello. Le reti neurali possono avere diversi layer di neuroni, che si dividono in: Layer di input: Questi neuroni ricevono l'input dall'esterno (ad esempio, i pixel di un'immagine). Layer nascosti: Questi neuroni ricevono input da altri neuroni e inviano output ad altri neuroni. Una rete può avere molti layer nascosti, e quando lo fa, la chiamiamo una rete neurale profonda o deep neural network. Layer di output: Questi neuroni producono l'output finale del modello (ad esempio, la classificazione dell'immagine). Per comprendere come le reti neurali alimentano il deep learning, possiamo considerare un esempio di riconoscimento delle immagini. Supponiamo di avere una rete neurale progettata per riconoscere immagini di gatti. Gli input sarebbero i pixel delle immagini. Questi sarebbero inseriti nel layer di input della rete neurale. Questi input vengono quindi passati attraverso i layer nascosti della rete. Ogni layer potrebbe essere progettato per rilevare caratteristiche specifiche. Ad esempio, i primi layer potrebbero rilevare linee o colori, mentre i layer successivi potrebbero rilevare forme o strutture più complesse, come gli occhi o le orecchie di un gatto. Infine, il layer di output prende tutte le caratteristiche rilevate dai layer nascosti e decide se l'immagine rappresenta un gatto o no. Quando la rete viene addestrata, viene presentata con molte immagini di gatti e non gatti. Utilizza questi esempi per regolare i pesi delle sue connessioni, in modo da diventare sempre migliore nel riconoscere i gatti. Questo è un esempio di come le reti neurali alimentano il deep learning. Per illustrare una rete neurale, potremmo disegnare una serie di cerchi (i neuroni) organizzati in colonne (i layer). Le frecce tra i cerchi rappresentano le connessioni tra i neuroni, con i pesi associati. Ogni freccia entra in un cerchio da un lato e esce dall'altro, indicando il flusso di informazioni dalla rete di input, attraverso i layer nascosti, alla rete di output. Algoritmi: cosa sono, come sono utilizzati nell'IA, apprendimento automatico e deep learning ed alcuni esempi Un algoritmo, nel contesto più generale, è un insieme di istruzioni step-by-step per risolvere un problema o per raggiungere un obiettivo specifico. Nell'ambito dell'informatica e della programmazione, un algoritmo può essere visto come una sequenza di operazioni che può essere implementata in un programma per ottenere un risultato particolare. In termini di intelligenza artificiale, apprendimento automatico e deep learning, gli algoritmi giocano un ruolo fondamentale. Gli algoritmi in questi campi sono spesso responsabili per l'apprendimento da dati, per fare previsioni, o per prendere decisioni basate su input. Nell'apprendimento automatico, ad esempio, un algoritmo molto comune è la regressione lineare. Questo algoritmo cerca di trovare una linea (o in dimensioni superiori, un iperpiano) che meglio si adatta ai dati. Questa linea può quindi essere utilizzata per fare previsioni su nuovi dati. Un altro algoritmo di apprendimento automatico popolare è l'albero decisionale, che costruisce una sorta di flusso di decisioni basato su domande sui dati di input. Nel deep learning, uno degli algoritmi più comuni è la backpropagation. Questo algoritmo è utilizzato per addestrare le reti neurali, regolando i pesi delle connessioni tra i neuroni in modo che la rete diventi sempre migliore nel fare previsioni corrette. Per fare un esempio pratico, supponiamo di voler costruire un sistema di riconoscimento delle immagini. Potremmo utilizzare un algoritmo di deep learning chiamato rete neurale convoluzionale (o CNN). Questo algoritmo utilizza un tipo speciale di layer neurale chiamato layer convoluzionale, che è particolarmente buono nel rilevare pattern locali all'interno delle immagini. La rete neurale apprenderebbe quindi a riconoscere le immagini attraverso un processo iterativo di addestramento e regolazione dei pesi della rete, utilizzando l'algoritmo di backpropagation. In generale, gli algoritmi sono gli operai della IA, dell'apprendimento automatico e del deep learning, eseguendo le operazioni chiave che permettono a questi sistemi di apprendere dai dati e di fare previsioni o decisioni intelligenti. Le tendenze emergenti nell'IA e le possibili implicazioni future Già dal settembre 2021, diverse tendenze emergenti si stavano plasmando il campo dell'IA, dell'apprendimento automatico e del deep learning. Ecco alcune delle più importanti: Elaborazione del linguaggio naturale (NLP): La capacità delle macchine di comprendere, rispondere e generare linguaggio umano sta migliorando in modo significativo. Gli algoritmi di apprendimento automatico come GPT-3 di OpenAI possono generare testi di qualità sorprendente e stanno trovando applicazioni in traduzione, scrittura assistita, assistenti virtuali e molto altro. Intelligenza artificiale federata: Questa è un'approccio all'apprendimento automatico dove il modello viene addestrato su diversi dispositivi distribuiti o server, consentendo di imparare dai dati senza mai inviarli a un server centrale. Ciò risolve alcune questioni relative alla privacy e alla sicurezza dei dati. AI spiegabile: Mentre le tecniche di IA diventano sempre più sofisticate, diventa anche più difficile capire come stanno effettivamente facendo le previsioni. L'AI spiegabile si concentra sulla creazione di sistemi che possono fornire spiegazioni comprensibili e trasparenti per le loro decisioni. Apprendimento per rinforzo: Questa tecnica di apprendimento automatico, che coinvolge agenti che imparano da premi e punizioni, sta diventando sempre più potente. È stata usata per addestrare sistemi che hanno superato gli esseri umani in una serie di giochi complessi, come Go e poker. AI e salute: Ci sono molte applicazioni promettenti dell'AI nel campo della salute, dalla previsione delle malattie alla personalizzazione delle cure. Ad esempio, gli algoritmi di apprendimento automatico possono essere utilizzati per analizzare le immagini mediche e rilevare anomalie. Auto autonomi: L'IA è al centro dello sviluppo di veicoli autonomi. Utilizzando tecniche di deep learning, le auto possono vedere e interpretare l'ambiente circostante, permettendo loro di navigare in modo sicuro. Nel futuro, possiamo aspettarci che queste tendenze continuino a evolversi e che emergano nuove. La ricerca nell'IA, nell'apprendimento automatico e nel deep learning è molto attiva, con nuovi sviluppi e scoperte che emergono regolarmente, tanto che Hubspot recentemente ha annunciato l'arrivo di Chatspot, IA che consente di aumentare la qualità dei dati all'interno del CRM. L'IA ha il potenziale di trasformare molti aspetti della nostra società, dall'assistenza sanitaria all'educazione, al commercio, all'arte e oltre. Le applicazioni dell'apprendimento automatico e deep learning nei settori del commercio elettronico, logistica e pagamenti online L'IA, l'apprendimento automatico e il deep learning hanno una vasta gamma di applicazioni nei progetti ecommerce, della logistica e dei pagamenti online. Ecco alcuni esempi: Raccomandazioni personalizzate: Una delle applicazioni più comuni dell'apprendimento automatico nel commercio elettronico è nei sistemi di raccomandazione. Questi sistemi analizzano il comportamento passato dell'utente, come gli acquisti o gli articoli visualizzati, per suggerire prodotti che potrebbero essere di interesse. Questi sistemi possono utilizzare una varietà di tecniche, tra cui il filtraggio collaborativo, il clustering e il deep learning. Descrizioni e testi: Una delle applicazioni dell'intelligenza artificiale ci è data da Shopify, che grazie a Shopify Magic è in grado di generare descrizione dei prodotti venduti online in base a degli input forniti dall'utente. Questo rappresenta sicuramente un aiuto per le persone poco creative che possono prendere così spunto dalla descrizione generata in automatico o mantenere direttamente la descrizione generata dall'IA. Gestione delle scorte: L'apprendimento automatico può aiutare a prevedere la domanda di prodotti, permettendo ai rivenditori di gestire in modo più efficace le loro scorte. Ad esempio, potrebbe analizzare le tendenze storiche, gli eventi stagionali e altri fattori per prevedere la quantità di un particolare articolo che sarà venduta in un determinato periodo. Prevenzione delle frodi: Nel contesto dei pagamenti online, l'apprendimento automatico può essere utilizzato per rilevare transazioni sospette o anomale. Analizzando i modelli di comportamento passati, un algoritmo di apprendimento automatico può identificare transazioni che si discostano da questi modelli e segnalarle come potenziali frodi. Chatbot e assistenti virtuali: Molti siti di e-commerce utilizzano chatbot basati su IA per rispondere alle domande dei clienti, fornire suggerimenti di prodotti e aiutare con il processo di checkout. Questi bot utilizzano tecniche di elaborazione del linguaggio naturale (NLP) per comprendere le domande degli utenti e generare risposte utili. Ottimizzazione della logistica: L'IA può essere utilizzata per migliorare l'efficienza dei processi logistici, come la pianificazione delle rotte per la consegna. Ad esempio, potrebbe considerare fattori come il traffico, le condizioni meteorologiche e la disponibilità dei conducenti per determinare il percorso più rapido o più economico. Analisi delle recensioni dei clienti: Gli algoritmi di apprendimento automatico possono analizzare le recensioni dei clienti per identificare tendenze o problemi comuni. Ad esempio, potrebbe identificare parole chiave o frasi che vengono utilizzate frequentemente nelle recensioni negative, permettendo al rivenditore di indirizzare questi problemi. Questi sono solo alcuni esempi di come l'IA, l'apprendimento automatico e il deep learning vengono applicati nel settore del commercio online, della logistica e dei pagamenti. L'evoluzione continua di queste tecnologie offre molte opportunità per migliorare ulteriormente l'efficienza e la personalizzazione in questi settori. Esempi di come l'IA viene utilizzata tutti i giorni Forse l'esempio più noto di IA nelle nostre vite quotidiane è l'assistente virtuale. Se avete mai chiesto a Siri di fare una ricerca su internet, o chiesto ad Alexa di riprodurre la vostra canzone preferita, allora avete interagito con l'IA. Questi assistenti utilizzano una combinazione di riconoscimento vocale, comprensione del linguaggio naturale e sintesi vocale per comprendere e rispondere alle vostre domande. Ma l'IA non si limita a Siri e Alexa. Se avete mai ricevuto raccomandazioni personalizzate su Netflix o Amazon, allora avete sperimentato l'IA. Questi servizi utilizzano algoritmi di apprendimento automatico per analizzare i vostri comportamenti di acquisto o di visione e prevedere cosa potrebbe piacervi in futuro. L'IA è anche al lavoro quando usate i social media. Quando Facebook riconosce i vostri amici nelle foto che caricate e vi suggerisce di taggarli, o quando Instagram vi suggerisce persone da seguire basandosi su chi già seguite e su quali post vi piacciono, è grazie all'IA. Inoltre, l'IA sta trasformando il settore dei trasporti. Se avete mai usato un'app di navigazione come Google Maps per trovare il percorso più veloce, avete beneficiato dell'IA. E le auto a guida autonoma, che stanno diventando sempre più comuni, si basano pesantemente sull'IA per interpretare l'ambiente circostante e prendere decisioni di guida sicure. L'IA è anche utilizzata in settori come: sanità, per aiutare a diagnosticare malattie e suggerire trattamenti; finanza, per rilevare le frodi con le carte di credito; energia, per ottimizzare la produzione e il consumo di energia. Conclusioni In conclusione, l'IA è ormai parte integrante della nostra vita quotidiana, rendendo i servizi più comodi, efficienti e personalizzati. E con l'avanzare della tecnologia, possiamo aspettarci che l'IA diventi ancora più presente nelle nostre vite. Durante il nostro articolo abbiamo parlato anche di Hubspot e Chatspot. Pertanto per concludere ti consigliamo questo nostro ebook gratuito su Hubspot.
Le aziende sono sedute su una miniera d’oro, ma non sempre se ne accorgono. Qual è questa miniera d’oro? I dati che vengono raccolti ogni giorno. Questi dati possono indicare l’andamento delle vendite, del traffico sul proprio e-commerce o le abitudini e le preferenze dei clienti. Ebbene questi dati, se utilizzati e sfruttati in modo corretto, si trasformano in preziosissime informazioni che consentono di tracciare le strategie future più adeguate per migliorare il proprio business, ottimizzando il lavoro in sinergia dei vari team e offrendo ai clienti una customer experience sempre più personalizzata e cucita su misura per loro. Partendo da questo presupposto Hubspot, una piattaforma in continua evoluzione per adattarsi e assecondare le nuove tendenze del mercato, ha lanciato un nuovo hub dedicato a chi ha conoscenze profonde di linguaggi di programmazione: Operations Hub. Questo nuovo hub va ad affiancarsi ad altri strumenti molto efficaci come Hubspot Service, Marketing, Sales e CMS, con l’obiettivo di creare una strategia operativa che tenga conto di tutti i dati raccolti. Nei seguenti paragrafi analizziamo meglio come funziona Hubspot Operations Hub e quali sono le sue peculiari funzionalità. Cos’è Hubspot Operations Hub? Hubspot Operations Hub è un pacchetto di Hubspot finalizzato a gestire in modo armonico e lineare tutte le operazioni usando un’unica piattaforma fruibile principalmente dal team developer. Questo consente la messa a disposizione di un ecosistema di dati connessi e collegati tra di loro, riducendo in modo notevole lo sforzo delle risorse umane e rendendo i processi più efficienti e scalabili. Nell’hub sono disponibili integrazioni delle app ottimizzate, strumenti che consentono di sincronizzare e formattare i dati e i processi in tempi rapidi e rendere ogni operazione molto più flessibile. Le aziende, grazie a questo strumento che si integra perfettamente con gli altri hub presenti nella piattaforma, hanno una visione “a volo d’uccello” sul loro business, vista la possibilità di monitorare tutte le interazioni dei clienti e avere a disposizione una serie di dati puliti, all'interno di Hubspot CRM, e perfettamente connessi tra di loro per garantire agli utenti un’esperienza d’acquisto efficace e soddisfacente. I dati sconnessi o gli errori manuali diventano quindi un vecchio ricordo e i vari team, potendo svolgere rapidamente le operazioni più lunghe e noiose, hanno la possibilità di dedicarsi maggiormente al vero core business dell’azienda e si sentono anche più motivati e gratificati. I vantaggi di Hubspot Operation Hub Sempre più aziende usano Hubspot per il marketing e proprio per questo motivo il nuovo hub è pensato, nonostante sia usabile principalmente da chi ha una conoscenza avanzata di linguaggi di programmazione, per soddisfare le esigenze dei vari reparti aziendali: dal marketing alle vendite al servizio clienti ecc... L’integrazione dei dati snellisce tutte le operazioni e le rende molto più fluide, evitando perdite di tempo che rallentano la crescita aziendale o la trasmissione di informazioni e aumentano la frustrazione dei dipendenti, costretti a svolgere azioni noiose, ripetitive e poco motivanti. Hubspot Operation Hub propone una serie di vantaggi per più reparti aziendali, analizziamo quelli più tangibili: canale di comunicazione diretto e “privilegiato” per i clienti che possono comunicare e interfacciarsi con una persona in grado di risolvere in breve tempo la loro problematica o rispondere in modo pertinente alle loro domande. Viene notevolmente migliorata la customer experience del cliente e di conseguenza la fidelizzazione risulta un processo quasi naturale; massima sinergia tra i team di lavoro, che possono aggiornarsi costantemente su un’unica piattaforma sui dati di cui hanno bisogno senza invii di email o comunicazioni dirette agli altri reparti che si trasformano in uno spreco inutile di risorse e di energie; l’azienda ha una visione completa dell’andamento del business, senza dover ricorrere a report continui che, pur essendo importanti, non possono essere svolti quotidianamente. Con questo strumento i vertici aziendali possono tenere traccia di tutte le chat e le conversazioni che i dipendenti hanno con i clienti, avendo sott’occhio le informazioni necessarie che possono rivelarsi preziosissime per impostare le strategie sul breve, medio e lungo periodo. Le funzionalità di Hubspot Operations Hub Hubspot Operations Hub, come abbiamo accennato, consente di monitorare il sito creato per capire subito come e dove intervenire per migliorare le prestazioni. Diamo quindi uno sguardo alle nuove funzionalità dell’hub che, in sinergia con quelle già presenti, consentono alle aziende di creare un progetto vincente e di tastare continuamente il polso della tua azienda: Data Sync. É uno degli strumenti più interessanti, pensato e progettato per sincronizzare i dati e capace di collegare Hubspot, in modo unidirezionale o bidirezionale, con qualsiasi altro software o app già in uso nell’azienda. Tutte le informazioni e i dati, indipendentemente dal canale da dove provengono, convergono nella piattaforma CRM in modo automatico e senza la necessità di intervento umano; Data Quality Automation. Questo strumento consente di correggere in modo automatizzato le informazioni provenienti da altre fonti, dando la certezza di avere a disposizione un database pulito, completo e continuamente aggiornato; Programmable Automation. L’automazione è resa ancor più personalizzabile secondo le esigenze delle aziende grazie ad Operation Hub. Il tutto è possibile grazie a Node.js che consente di andare a creare delle automazioni direttamente a codice, con la possibilità di creare ad esempio un webhook, andando quindi oltre a quanto già previsto in Hubspot tramite l'inserimento di javascript personalizzati. Automazione dei processi con Hubspot Operations Hub L’automazione dei processi, da quelli più semplici a quelli più complessi, è resa possibile da Hubspot Operations Hub che all’occorrenza mette a disposizione flussi di lavoro o sequenze o l'estrema personalizzazione degli stessi. Tale automatizzazione rende il lavoro molto più snello e veloce a tutti i team: da quello del marketing a quello delle vendite fino a quello che si occupa dell’assistenza clienti. Analizziamo nei seguenti paragrafi come i vari reparti possono sfruttare gli strumenti messi a disposizione da questo hub. Ottimizzazione delle operazioni di marketing, vendite e assistenza clienti I team di marketing possono sfruttare le funzionalità di Hubspot Operations Hub, ad esempio, per automatizzare le e-mail, e per aumentarne l'efficacia. Infatti prima di iniziare una campagna di email marketing si possono utilizzare i workflow con delle applicazioni integrate, ad esempio per controllare la correttezza delle email della lista, riuscendo quindi a diminuirne il bounce rate. Anche in fase di segmentazione Hubspot Operation Hub porta vantaggi anche a chi fa marketing perché permette di avere un grande quantitativo di dati per poter segmentare e fare previsioni in base ai dati acquisiti, con una loro pulizia tramite intelligenza artificiale. Lo stesso discorso si può fare per il team di vendita, che deve mantenere viva la relazione con i clienti. Con questo hub è possibile inserire i contatti nelle sequenze, così da capire come e quando inviare email in modo pertinente e al momento giusto senza il rischio che finiscano nello spam. Così facendo è anche più facile intercettare i lead quando sono maggiormente “caldi” e rendere più facile la loro conversione in clienti. I vantaggi sono piuttosto evidenti anche per il team di assistenza clienti, che ha a disposizione in ogni momento i dati relativi ai clienti. Il team di customer service, anche tramite workflow personalizzati, può rispondere in modo immediato alle richieste dei clienti e, potendo accedere rapidamente ai loro dati, comprendono subito quale può essere la loro problematica o semplicemente quali sono le loro abitudini e preferenze d’acquisto per fornire un servizio su misura. Miglioramento dell'efficienza e dell'esperienza utente I vantaggi sono evidenti per l’azienda e più nello specifico per tutti i team coinvolti nei vari processi, ma ne traggono grande beneficio anche i clienti. Migliorare l’esperienza cliente del resto è uno degli obiettivi delle aziende, poiché questa metrica ha assunto un ruolo fondamentale in ogni mercato che può determinare il successo o l’insuccesso delle varie attività. Concentriamoci quindi proprio sui flussi di lavoro e sulla loro automazione per garantire una customer experience di grande valore. Creazione di flussi di lavoro automatizzati per una customer experience superiore Hubspot Operations Hub usa i workflow per creare flussi di lavoro automatizzati, basandosi sui comportamenti e sulle abitudini dei clienti. L’automazione dei processi da un lato snellisce il lavoro di tutti i team, in particolare quelli dedicati alla customer experience, e dall’altro lato migliora l’esperienza dei clienti sempre più esigenti. La piattaforma infatti incamera e registra le interazioni degli utenti e, in automatico, intraprende le azioni più pertinenti tenendo conto dei dati raccolti. Il team può quindi offrire risposte personalizzate ma anche automatizzare i processi di vendita “nutrendo” i lead e aumentando la possibilità che possano concludere un acquisto. Conclusioni Hubspot è ormai un prezioso alleato al quale le aziende non riescono più a fare a meno anche grazie alla sua versatilità. Si può infatti usare Hubspot per la data integration dei dati di un e-commerce o per l'automazione dei processi interni dell’azienda. Inoltre è una piattaforma in costante evoluzione che propone soluzioni e strumenti innovativi per fornire risposte concrete alle esigenze delle attività che mutano e cambiano sempre più velocemente in un mercato così tecnologico. Hubspot è uno strumento imprescindibile per tutte le aziende che puntano ad essere sofisticate e tecnologiche e, per saperne di più sulle sue caratteristiche e funzionalità, ti invitiamo a leggere il contenuto a fine articolo che puoi scaricare gratuitamente.
Ne hai sentito parlare spesso, ma non sai cos’è il prospect marketing nel B2B o chi sia il prospect client? La terminologia digital a volte può confondere le idee, ma in realtà il concetto è molto più semplice di quanto si pensi. Il prospect marketing riguarda tutte quelle attività di marketing il cui scopo è quello di trasformare i prospect client - cliente in target - in lead, ovvero contatti profilati. Il concetto alla base di queste definizioni è che esiste un funnel in cui i clienti entrano quando conoscono l’azienda. Vi sono infatti 3 fasi che determinano il loro coinvolgimento nel processo di acquisto: awareness - consideration - decision. Nella prima fase si crea consapevolezza nel cliente rispetto a servizi e prodotti dell’azienda. Possiamo infatti parlare di prospect client - clienti che potenzialmente potrebbero essere interessati. Nella seconda fase possiamo già parlare di lead, quindi un contatto che ha avuto modo di conoscere l’azienda, i suoi servizi e prodotti. È appunto una fase di considerazione e valutazione in cui il lead decide se diventare cliente, quindi di procedere all’acquisto. Questo terzo step è appunto quello di decision. Questo è il percorso attraverso cui passa il prospect, prima di diventare cliente. Volendo però fare un passo indietro, è importante definire la differenza c’è tra pospect b2b e lead? Scopriamolo nel prossimo paragrafo. Che differenza c’è tra un prospect B2B e un lead B2B Nell’incipit di questo articolo abbiamo spiegato come il prospect diventa lead. È importante conoscere la differenza tra queste due figure in un processo di trasformazione da lead a cliente, specialmente se si opera nel settore del B2B. È sulla base di questa distinzione che devono infatti essere costruite le strategie di marketing nel business to business. Il prospect B2B è una persona in target con l’azienda, ma con cui non è ancora stata creata una connessione diretta. Infatti, il prospect marketing si basa proprio sul concetto di intercettare il target giusto per i prodotti e servizi dell’azienda. Il lead è un cliente potenziale, non più generico, che conosce l’azienda e i suoi prodotti e servizi. L’interesse che il lead nutre per l’azienda, infatti, è ciò che lo ha spinto a lasciare i suoi dati di contatto, magari a seguito di alcune azioni come: scaricare un ebook; scaricare un whitepaper; lasciare la propria mail per ottenere uno sconto. A queste si possono aggiungere tante altre azioni che portano i lead a entrare consapevolmente in contatto con un’azienda e che possono contribuire a trasformarlo in un cliente B2B. A questo proposito, in base ai dati che vengono raccolti dal CRM, è possibile personalizzare l’offerta per il reparto sales, che deve saper rispondere a delle domande specifiche. Approfondiamo nel prossimo paragrafo. Come fare prospecting nel B2B Il reparto sales è rappresentato dai commerciali, definiti come inbound sales quando seguono i principi dell'inbound marketing, quindi coloro che intrattengono rapporti con il cliente potenziale per proporgli soluzioni aziendali specifiche. Il reparto sales sa bene che per fare prospecting nel B2B, quindi andare alla ricerca di aziende potenzialmente interessate a ciò che propone, è necessario seguire un piano che può essere composto da una alcune strategie fondamentali: fare ricerca in merito alle esigenze del prospect B2B. Di cosa ha bisogno, perché potrebbe rivolgersi a te? Cosa gli offri? L'obiettivo di chi fa prospect marketing è offrire un prodotto o servizio di cui il B2B ha bisogno; avere la pazienza di organizzare chiamate a freddo ben strutturate. Sebbene le chiamate a freddo siano considerate, probabilmente, il metodo più frustrante che ci sia per interagire con il cliente, in realtà funzionano ancora e anche molto bene. Bisogna avere la pazienza di farle, ovviamente personalizzando la comunicazione; essere presente sui social di riferimento, come ad esempio Linkedin, per un'azienda, oggi è fondamentale per conoscere il target. Ma è importante però finalizzare bene la propria presenza sul social, per esempio partecipando a gruppi di discussioni e forum verticali sul business aziendale; imparare a conoscere e capire il profilo del tuo target ideale. Qual è l'archetipo dell'azienda ideale a cui vuoi riferirti? Quali sono i suoi bisogni, i suoi interessi, il suo budget e la sua posizione di mercato? Queste informazioni sono fondamentali per fare prospect marketing; conoscere la buyer personas. Una volta compreso il cliente ideale che vuoi raggiungere, quindi l'azienda che potrebbe andare bene per te, è necessario fare ricerche approfondite sulle buyer persona, quindi sulla persona - appartenente all'azienda - con cui entrerai in contatto (attenzione, questa figura non sempre corrisponde a chi prende le decisioni); imparare a personalizzare l'approccio con azienda e contatto, ergo nelle comunicazioni è sempre importantissimo non utilizzare uno stile informale e freddo. Devi sapere se la persona a cui scrivi è una donna o un uomo e utilizza tutti i dati che hai in tuo possesso per rendere il messaggio unico; rendere utili i contenuti che condividi con il tuo prospect B2B. Per esempio se invii delle mail al direttore creativo di un'azienda riguardo un tool che potrebbe essere utile al suo lavoro operativo, includi nel messaggio approfondimenti - blog post per esempio - in merito al funzionamento o ai vantaggi del tool. Impara a sfruttare tutto ciò che puoi usare a tuo vantaggio. Come valutare un prospect b2b Il reparto sales ha il compito di conoscere bene il suo prospect b2b, prima ancora di presentargli un’eventuale offerta. Ci sono 5 domande a cui il reparto sales deve avere risposte, prima di interagire con il cliente, ovvero: chi ha il ruolo decisionale in azienda in merito a investimenti in nuovi strumenti, prodotti o servizi utili per aumentare la produttività; qual è la scala di priorità dell’azienda in merito a nuovi investimenti in prodotti o servizi; qual è il budget prefissato per le nuove azioni di marketing; qual è l’investimento che l’azienda si aspetta di fare per nuovi prodotti e/o servizi; in quanto tempo l’azienda si aspetta di raggiungere un risultato, in base alle previsioni del business plan. Il reparto sales deve avere piena consapevolezza del prospect, conoscerne punti di debolezza e forza, dubbi e titubanze. A volte per esempio può capitare che la linea di azione dell’azienda non collimi con le esigenze di business. In quel caso è poco opportuno investire del tempo a creare strategie di follow up. In questo panorama, iniziare un progetto CRM può aiutare molto nella gestione dei contatti, delle aziende e nella costruzione di una strategia di marketing. Vediamo nel prossimo paragrafo come Hubspot può aiutare nella gestione del prospect b2b. Come Hubspot può aiutare la gestione del prospect b2b Un progetto CRM può darti una grande mano nella gestione del prospect, in special modo nella fase di raccolta dati. Un CRM come Hubspot per esempio, ti aiuta a profilare i lead, in modo che tu possa costruire una strategia di marketing ad hoc per loro. Per fare prospect marketing b2b, è opportuno seguire un processo in cui tramite il CRM: identifichi il cliente ideale - (Attenzione che il cliente ideale non è quello desiderato o quello che ci piace, ma colui che meglio risponde alle aspettative in merito al prodotto o servizio che abbiamo creato); raccogli quanti più dati possibili per creare profili adatti alle attività di prospect marketing; utilizzi i dati raccolti per guidare le attività di prospezione. Una volta raccolti i dati più importanti è possibile costruire un’attività di prospezione, quindi rivolta all’acquisizione del lead. Come? Utilizzando l’inbound marketing portando quindi il cliente dall’azienda per richiedere informazioni, come per esempio: content marketing - creazione di contenuti per blog, social e campagne di advertising; social media marketing - utilizzo dei social media per il prospect marketing; mail nurturing e follow up - attività di mailing e follow up per nutrire i propri lead. A queste attività bisogna poi aggiungere l’abilità di richiedere referenze in merito al prodotto o servizio, aumentandone così la possibilità di conversione per i nuovi prospect. Conclusioni Un’agenzia Hubspot può aiutarti a gestire il tuo progetto CRM per aumentare le conversioni, ma è sempre importante tenere presente che è solo tramite una fase di sperimentazione che si generano nuove idee e quindi possibili nuovi contatti. In alternativa puoi sempre considerare di scaricare le nostre risorse gratuite. In particolar modo quella in basso mira a dare un'introduzione generale su come fare inbound marketing nel mercato B2B, fondamentale per attirare e chiudere nuovi clienti in quella tipologia di mercato.
Hubspot è senz'ombra di dubbio una delle piattaforme all-in-one migliori per chi ha un'azienda, o sta per aprirne una, e vuole migliorare le sue performance. Esso infatti comprende sia una parte dedicata al marketing, sia una dedicata al sales, sia una dedicata al service. Nel corso di questo articolo andremo ad esaminare i prezzi dei pacchetti che rendono Hubspot la piattaforma perfetta per fare inbound marketing e non solo. Come valutare i costi di Hubspot Il costo di Hubspot è una delle tante cose che vengono sottovalutate dalle aziende quando pianificano il budget da destinare alle piattaforme di marketing. Il prezzo di Hubspot infatti non va considerato come una parte a sé stante ma va valutato tenendo conto di ciò che può dare ad un'impresa la piattaforma. Abbiamo visto moltissime funzionalità che, se usate con una logica alle spalle, possono fare la differenza all'interno delle aziende. Pertanto quando si decide di investire in un asset aziendale come Hubspot ciò che consigliamo è quello di non guardare solamente il prezzo ma di valutare il ROI e i vantaggi non monetari che queste piattaforme portano con loro. Hubspot, come pricing, divide i suoi prodotti in: un pacchetto gratuito, singoli pacchetti con 3 livelli di pricing, un pacchetto di strumenti unico con 3 livelli di pricing, pacchetti personalizzabili a seconda delle esigenze delle imprese (bundle). Inoltre ci sono altre due elementi da considerare: il pricing varia a seconda si decida di pagare in un'unica soluzione il costo annuale o dilazionare il pagamento; Spesso Hubspot inserisce promozioni per nuove aziende che adottano la piattaforma; il pricing di Hubspot è varia spesso quindi la cosa migliore quando si valuta il prezzo della piattaforma è controllare sempre la sezione pricing direttamente sul sito di Hubspot. Quanto costa Hubspot con il pacchetto CRM Suite? Il CRM suite è il pacchetto completo di Hubspot che comprende sia funzionalità del marketing, sales, CMS, service e operation in base al piano scelto. Piano gratuito: 0 €/mese; Piano Starter all inclusive: da 45 €/mese; Piano Professional all inclusive: da 1.580 €/mese; Piano Enterprise all inclusive: da 4.967 €/mese; Il pacchetto gratuito Iniziamo a trattare in maniera vera e propria pacchetto per pacchetto. Hubspot offre per prima di cosa un pacchetto che molte piattaforme non danno ai propri clienti, che è quello con delle funzionalità gratuite. Hubspot lo fa per due ragioni: far provare le funzionalità base della piattaforma a chi ha poca dimestichezza, far capire all'azienda se Hubspot può essere effettivamente utile per le strategie aziendali ed evitare acquisti sbagliato; In quanto gratuito non ci si deve attendere grandi cose, funzionamento ottimale e grandi possibilità di manovra. Però questo pacchetto include tra le funzionalità più importanti: Strumenti di marketing: form, email marketing, ad management, Landing pages; Strumenti per i commerciali: live chat, email di gruppo, preventivi personalizzabili; Strumenti per la parte service: ticketing, live chat, inbox e schedulazione di email; Per la parte CMS: editor drag-and-drop, ottimizzazione per dispositivi mobili, blog, website pages; Nel caso fossi interessato a capire il suo funzionamento ti lasciamo la nostra risorsa gratuita sulle funzionalità gratuite della piattaforma. Dopo aver analizzato il prezzo di Hubspot, prima nella sua versione gratuita e poi nella sua versione completa, andiamo ora ad analizzare i costi dei singoli pacchetti. Prezzo Hubspot Marketing Hub Il marketing Hub di Hubspot è il pacchetto più famoso ed è dedicato a tutte le aziende che hanno bisogno esclusivamente della parte marketing, ad esempio per fare lead generation, email marketing o altre strategie di questo genere. Tutto questo da un'unica piattaforma, con la quale puoi integrare più touchpoint e metterli insieme per offrire un'offerta ancor più personalizzata. Con il marketing Hub inoltre puoi misurare tutto quello che crei, avendo così tutto ciò che è necessario per generare lead e cercare di convertirli in clienti finali. Quanto costa il Marketing Hub di Hubspot? Piano gratuito: 0 €/mese; Piano Starter: a partire da 45 €/mese* con 1.000 contatti marketing; Piano Professional: a partire da 792 €/mese* con 2.000 contatti marketing; Piano Enterprise: a partire da 3.392 €/mese* con 10.000 contatti marketing; *NB: il prezzo può variare a seconda dei contatti marketing desiderati all'interno del piano. Contatti marketing = contatti della piattaforma che posso utilizzare con gli strumenti di Hubspot come email, annunci ecc... Differiscono dai contatti di non marketing che sono contatti presenti in Hubspot con i quali però non si prevede di fare azioni di marketing e che non influenzano in alcun modo il costo dell'abbonamento alla piattaforma. Quali sono le funzionalità comprese nel prezzo del Marketing Hub? Piano gratuito: 1 Blog (funzionalità limitate con brand Hubspot presente); Email (funzionalità limitate); Form con 1 mail automatizzata e brand Hubspot presente nell'interfaccia del form; Landing page (con funzionalità limitate); 10 custom properties; 5 liste attive e 1000 liste statiche; Piano Starter: piano gratuito potenziato, email marketing, landing page, live chat, form; Piano Professional: piano Starter potenziato, marketing automation, report custom, reportistica per le campagne, teams, gestione dei canali social; Piano Enterprise: piano Professional potenziato, modelli di attribuzione per touchpoint, eventi comportamentali custom, custom object; Il prezzo di Hubspot Sales Hub Sales Hub è un pacchetto di Hubspot destinato ai commerciali delle aziende per riuscire meglio a tenere traccia di tutte le interazioni avvenute con il cliente o potenziale cliente, riuscendo a capire inoltre quali siano le sue reali necessità e offrire al giusto cliente il prodotto giusto, al tempo giusto: vera sfida dell'inbound marketing. Infatti il commerciale inbound viene anche definito come inbound sales. Per questo motivo tutta la parte Sales si integra perfettamente anche con il Marketing Hub e che come prezzo, Hubspot rende più conveniente l'acquisto, nel caso del piano Starter, del pacchetto CRM Suite piuttosto che un singolo pacchetto. Quanto costa il Sales Hub di Hubspot? Piano gratuito: 0 €/mese; Piano Starter: a partire da 45 €/mese* con 2 paid user; Piano Professional: a partire da 441 €/mese* con 5 paid user; Piano Enterprise: a partire da 1.180 €/mese* con 10 paid user; *NB: il prezzo può variare a seconda dei paid user desiderati all'interno del piano. Quali sono le funzionalità comprese nel prezzo del Sales Hub? Piano gratuito: 5 document; 5 template di email; 1 meeting link brandizzato Hubspot; 1 pipeline di vendita; possibilità di schedulare email; 200 notifiche mensili via email; Piano Starter: piano gratuito potenziato, Organizzazione delle conversazioni all'interno del team; Automazioni semplici; Task ripetitive e code di task; Chiamate SDK; Piano Professional: piano Starter potenziato, Strumenti ABM e automazioni, Playbook; Firma elettronica; Previsioni; Libreria prodotti; Sequenze; Piano Enterprise: piano Professional potenziato, Previsioni basate sul lead scoring, Intelligenza artificiale a servizio di strumenti conversazionali, custom object; Permessi avanzati; Il prezzo di Hubspot Service Hub Service Hub è un pacchetto di Hubspot dedicato all'assistenza clienti. Con queste funzionalità puoi gestire tutti i ticket di assistenza aperti dai clienti, avendo inoltre lo storico delle iterazioni anche grazie alla perfetta integrazione con il CRM. Inoltre puoi sempre misurare il grado di soddisfazione dei tuoi clienti grazie a feedback e recensioni in tempo reale che portano alla tua azienda indicazioni utili su come migliorare la customer experience. L'equazione nella logica Hubspot infatti deve essere: cliente insoddisfatto = feedback = miglioramento soddisfazione = cliente fidelizzato Quanto costa il Service hub di Hubspot? Piano gratuito: 0 €/mese; Piano Starter: a partire da 45 €/mese* con 2 paid user; Piano Professional: a partire da 441 €/mese* con 5 paid user; Piano Enterprise: a partire da 1.180 €/mese* con 10 paid user; *NB: il prezzo può variare a seconda dei paid user desiderati all'interno del piano. Quali sono le funzionalità comprese nel prezzo del Service Hub? Piano gratuito: Live chat brandizzata Hubspot; Inbox condivisa; Conversazioni automatiche con limitazioni; 5 documents; Schedulazione dei meeting brandizzati Hubspot; 5 template email; 1 pipeline per i ticket; Email one-to-one brandizzate Hubspot; Segmentazioni attraverso 5 liste attive e 1000 statiche; Piano Starter: piano gratuito potenziato, Organizzazione delle conversazioni all'interno del team; Automazioni semplici riguardanti i ticket; Live chat (senza brand Hubspot); Schedulazione dei meeting (senza brand Hubspot); Piano Professional piano Starter potenziato, Strumenti per i feedback dei clienti, Playbook; Portale clienti; Analisi del servizio; Piano Enterprise: piano Professional potenziato, Accessi singoli; Intelligenza artificiale applicata alla messaggistica; Oggetti custom; Gestione delle notifiche amministratori; Il prezzo di Hubspot CMS Hubspot CMS è un pacchetto pensato per la realizzazione di siti web, landing page e di tutta la parte contenutistica necessaria per le strategie di inbound marketing. Hubspot CMS si contraddistingue per la sua semplicità nell'uso, che consente di accedere facilmente alle funzionalità per la creazione di contenuti anche a chi non è in possesso di conoscenze di linguaggi di programmazione. Oltretutto, essendo una piattaforma all-in-one, Hubspot consente la perfetta integrazione tra CRM e CMS, con il grande vantaggio di poter usare gli smart content per riuscire a mostrare ad ogni utente un contenuto in linea con i suoi interessi. Ma quanto costa il CMS di Hubspot? Piano gratuito: 0 €/mese; Piano Starter: a partire da 23 €/mese; Piano Professional: a partire da 360 €/mese; Piano Enterprise: a partire da 1.180 €/mese; Quali sono le funzionalità comprese nel prezzo del CMS? Piano gratuito: 25 website page (brandizzate Hubspot e con la favicon non customizzabile); Menu avanzato solamente per le website page e i post del blog; 1 sottodominio, 1 ccTLD e 1 dominio root; 1 blog brandizzato Hubspot; Editor drag and drop; 2.000 email inviabili mensilmente; Live chat brandizzata Hubspot; Website page multilingua fino ad un massimo di 3 lingue supportate da Hubspot (Non applicabili alle landing page); Form e landing page con funzionalità limitate; Certificato SSL standard; Piano Starter: piano gratuito potenziato e rimozione del brand Hubspot; Editor drag-and-drop potenziato; Sviluppo siti internet locali; Premium Hosting; Possibilità di accedere al marketplace e scaricare app e asset; Temi per siti internet scaricabili dal marketplace; Piano Professional piano Starter potenziato; A/B test; Smart content; Personalizzazioni dinamiche; Ottimizzazioni e raccomandazioni SEO; Possibilità di redigere report custom; Piano Enterprise: piano Professional potenziato; Test adattivi; Oggetti custom; Membership; App custom; Domini root aggiuntivi; Il prezzo di Hubspot Operation Hub Hubspot Operation Hub l'ultimo pacchetto realizzato in casa Hubspot e ha tutte le funzionalità necessarie per sincronizzare, pulire ed aumentare la qualità del dato dei clienti. Questo tipo di pacchetto inoltre consente di automatizzare le azioni routinarie basandosi sui dati presenti all'interno della piattaforma. Operation Hub è pensata per tutte le aziende che hanno necessità di data integration tra piattaforme perché consente di avere dati sempre puliti e sincronizzati tra una piattaforma e l'altra, con la possibilità di settare altre proprietà, come ad esempio settare il contatto come Sales Qualified Lead se è sincronizzato da una determinata piattaforma. Inoltre consente di agire a codice sui workflow per renderli totalmente su misura di cliente. Quanto costa Hubspot Operation Hub? Piano gratuito: 0 €/mese; Piano Starter: a partire da 45 €/mese; Piano Professional: a partire da 711 €/mese; Piano Enterprise: a partire da 1.960 €/mese; Quali sono le funzionalità comprese nel prezzo di Hubspot Operation Hub? Piano gratuito: Marketplace con applicazione integrate; Ticketing; Reportistica sulle email; Deals; Task; Sincronizzazione dei dati; Storico sincronizzazione; Piano Starter: piano gratuito potenziato; Sincronizzazione dei dati; Storico delle sincronizzazioni; Report sulla qualità della mail inviate; Campi di default sincronizzati con app di terze parti; Piano Professional piano Starter potenziato; Automazioni programmabili; Centro di comando per la qualità del dato; Intelligenza artificiale per formattazione dei dati e raccomandazioni; Trend basati sul dato; Intelligenza artificiale per eliminare duplicazioni dei dati; Piano Enterprise: piano Professional potenziato; Condivisione dei dati con Snowflake; Permessi avanzati; Oggetti custom; Sandbox; Calcolo dati avanzato; Dataset; La possibilità di bundle di Hubspot Oltre alla suddivisione in pacchetti Hubspot offre la possibilità di personalizzare il proprio abbonamento, sia a livello di limiti riguardanti i marketing contact e i paid user, sia a livello di funzionalità potendo fare piani personalizzati. Ad esempio può essere creato un pacchetto Hubspot comprendente le funzionalità di Marketing col pacchetto Enterprise e le funzionalità Sales con il pacchetto Starter, in modo da costruire un'offerta su misura di ogni impresa. Inoltre una volta creati i singoli bundle possono essere aggiunte funzionalità singole o modificarne i limiti di quelle già comprese. Per capire al 100% i costi della piattaforma anche per quanto riguarda i bundle, puoi visitare la pagina dedicata. Il costo di Hubspot oltre alla piattaforma In fase di pianificazione di un progetto Hubspot inoltre ciò che bisogna considerare è anche il costo eventuale dell'agenzia Hubspot con cui si decide di collaborare. Molte volte capita infatti che non si abbiano le conoscenza sufficienti a portare avanti da soli un progetto Hubspot e si abbia bisogno di un'agenzia specializzata per: Settare il CRM; Formare chi si occupa di mettere mano alla piattaforma; Sviluppare un sito Hubspot completo; Realizzare landing page per campagne pubblicitarie; Occuparsi del progetto di inbound marketing; E molto altro... Tutte queste attività sono quotate a parte e non comprese nel costo della piattaforma. Per questo è consigliabile chiedere un preventivo ad un esperto Hubspot che vi saprà meglio indirizzate in termini di costi. Conclusioni Dopo aver valutato attentamente il prezzo e le funzionalità di Hubspot, puoi certamente iniziare a valutare di partire con un progetto Hubspot e usare tutti gli strumenti messi a disposizione dalla piattaforma per migliorare i risultati della tua impresa. Ricordati sempre di pianificare il budget e valutare il ROI quando fai un investimento e non solamente valutare il mero prezzo proposto.
Scoprire anticipatamente i bisogni del consumatore per poi offrire loro il prodotto giusto risparmiando tempo e denaro, può essere un esempio di strategie di inbound marketing applicate però al prodotto. Nel corso di questo articolo scopriremo cos'è la customer discovery e quali vantaggi può portare alle aziende. Customer discovery: cos'è e da dove nasce Il primo che ha introdotto il concetto di Customer Discovery è stato l’imprenditore seriale, come viene spesso definito online, Steve Blank. L’imprenditore statunitense è tra i massimi esperti del mondo startup, autore insieme a Bob Dorf del libro The Startup Owner’s Manual e del bestseller The Four Steps to the Epiphany. Egli, studiando le startup, si rese conto che uno dei problemi con i quali si scontravano più spesso queste realtà di business nascenti, era che non conoscevano bene il mercato in cui si addentravano, né tanto meno i clienti a quali si approcciavano. Bisognava capire prima il mercato e conoscere i clienti per poter poi creare un prodotto che rispecchiasse pienamente i loro bisogni e risolvesse i loro problemi (leggi l'importanza di personalizzare l'offerta). Da qui quindi nasce il modello Customer Development, di cui la Customer Discovery ne è la principale attività. La customer discovery si può quindi definire come un processo strutturato di analisi, che ti aiuta a capire il mercato e il target. Sulla base dei dati raccolti si seguono poi delle fasi di: ipotesi; problema; ipotesi del prodotto e verifica; applicazione; Una volta che queste fasi sono arrivate a completamento, è possibile costruire il prodotto perfetto che risponde alle aspettative dei clienti. Alla base del customer development, come vedremo anche più avanti in questo articolo, c’è la condizione secondo la quale questo processo di analisi e verifica debba essere ripetuto più volte, per risultare poi scalabile e ripetitivo. Approfondiamo nei seguenti paragrafi come funziona la customer discovery. Come funziona la customer discovery La customer discovery si propone di conoscere il cliente da vicino, cercando di comprendere di cosa ha bisogno e come poter risolvere i suoi problemi e soddisfare, quindi, le sue aspettative. Per far sì che questo processo abbia successo, occorre seguire delle fasi che spieghiamo qui di seguito. Formula l’ipotesi In questa fase bisogna individuare il cuore del problema, identificando quindi la soluzione più adatta. Le ipotesi dovrebbero essere diverse e devono tenere conto del contesto di mercato. È importante inoltre individuare chi potrebbe avere quel problema, ciò comporta quindi uno studio del target. Testa l’ipotesi sui clienti potenziali In questa fase bisogna focalizzarsi sui futuri clienti e capire chi può avere il problema per cui il nostro prodotto potrebbe rappresentare una soluzione. Ciò che bisogna fare è identificare le buyer personas, quindi è necessario ricalcare il ritratto del cliente potenziale. Per farlo è necessario conoscere il cliente potenziale da vicino, quindi allontanarsi da casa o ufficio e trascorrere del tempo tra le persone che idealmente potrebbero aver bisogno del tuo prodotto. Altro aspetto importante in questa parte del processo è quella di proporre al cliente potenziale questionari, sondaggi e attività simili per comprendere cosa li potrebbe portare al tuo prodotto. È importante che le domande da rivolgere al cliente siano pertinenti, non prolisse, cerchino un contatto empatico e definiscano dei parametri oggettivi e misurabili, in linea chiaramente con gli obiettivi. Soprattutto è importante dotarsi di un sistema di raccolta dati, come può essere un CRM, in modo da gestire eventuali reclami, fare reportistiche con i dati raccolti e applicare strategie di marketing sui contatti, in modo da fidelizzarli. Testa l’ipotesi Questa è la fase un po’ clou di tutto il processo, poiché aiuta un’azienda a capire se il prodotto può risolvere il problema. In questa parte del processo si parla di early adopter, ovvero dei primissimi clienti ai quali ci si rivolge per comprendere se il nostro prodotto può funzionare. Qui è dove si inizia a capire il mercato, magari ricevendo anche risultati e feedback negativi che però ti aiuteranno moltissimo a costruire la tua offerta. Verifica dell’ipotesi Ora hai tutte le informazioni di cui hai bisogno e puoi validarle o meno, così da scoprire come migliorare la tua offerta. Come hai potuto comprendere il processo di customer discovery è qualcosa che si perfeziona con il tempo. Non si arriva subito alla soluzione, ci vuole pazienza. Sulla base della customer discovery si sviluppa quindi il modello del Customer Development, ovvero quello che prevede una buona dose di esperienza sul campo. Steve Blank, a questo proposito, ha fatto un’affermazione che deve essere la base del modello, There are no facts inside the building so get the heck outside - Dentro casa o in ufficio non troverai le risposte alle tue domande, per cui esci. Lui chiaramente si riferiva principalmente al mondo delle startup, che per conoscere il mercato devono per forza frequentarlo e appassionarsi ad esso. Chiaramente se il tuo è un business avviato da un po’, il target - potenzialmente - dovresti conoscerlo bene. Ma ciò non toglie che per individuare i loro bisogni, che con il tempo possono cambiare, è sempre consigliabile uscire dalla propria zona di comfort. Nel prossimo paragrafo approfondiamo i vantaggi della customer discovery, che non devono però essere presi in considerazione solo se sei a capo di una startup, ma anche se rappresenti un’azienda che attraversa un momento di discussione e rinnovo. Vantaggi della customer discovery Il beneficio principale della customer discovery, inteso come processo appunto di miglioramento dell’offerta, sta nell’evitare la possibilità di fallimento. Ci spieghiamo meglio: se conosci bene i tuoi potenziali clienti, il loro modo di pensare e che soluzione sceglierebbero per il loro problema, creare un’offerta a misura delle loro aspettative ti permette di non fallire. Cosa ti permette quindi di fare la customer discovery? Esaminare la scalabilità e la replicabilità del modello di business; creare informazione, incuriosendo il target; Immagazzinare dati nel CRM per poi adottare strategie di marketing automation; È importante, inoltre, definire sempre le priorità nello sviluppo del prodotto o servizio finale e non innamorarsi mai della propria idea. Quello che piace a te, spesso non piace al cliente; Quando crei un’azienda o comunque quando in generale vuoi lanciare un prodotto sul mercato, diventa fondamentale conoscere il tuo cliente e capire come la tua soluzione può risolvere il suo problema. Conclusioni La customer discovery diviene fondamentale in un processo di inbound marketing, perché aiuta a definire le attività di funnel marketing. Alla base, come abbiamo già accennato, bisogna avere un progetto CRM valido, che possa aiutare la fase di analisi e verifica. Il CRM Hubspot per esempio aiuta ad avere una panoramica più strutturata dei dati di tutte le attività. Ovviamente le azioni di customer discovery devono ideare un processo replicabile e scalabile, in questo la marketing automation può aiutare. Se credi che l'inbound marketing sia la strada giusta ti lasciamo la risorsa gratuita che parla di 32 esempi di inbound marketing.
Mettere insieme una landing page da 10 e lode è un’operazione parecchio difficile. Ecco perché partire a vedere alcuni esempi di landing page da urlo da cui iniziare è un modo intelligente di avvicinarsi al tema. Ci sono un sacco di elementi che una buona pagina di atterraggio dovrebbe incorporare e per renderla “migliore” bisogna capire quali sono gli obiettivi che si pone la pagina di destinazione. Prendi per esempio la lunghezza del form. Si tratta di una delle componenti da ottimizzare e solo l’esperienza sul caso specifico ti dirà se performa meglio il form corto o lungo. Dipende se vuoi più lead di qualità inferiore e altamente profilati ma, decisamente, in numero assai minore. Quindi, se vuoi giocare al gioco delle landing page, è meglio vedere come funzionano alcune delle migliori in circolazione. E, fidati, ci sono esempi impressionanti là fuori, sul web, di landing page che sono molto di più di un semplice modulo di iscrizione. Cosa valutare negli esempi di una landing page La landing page è una pagina di atterraggio, che solitamente viene usata per fare lead generation e catturare lead. Viene impiegata sia nelle campagne di advertising sia per quanto riguarda campagne di content marketing per offrire dei lead magnet. È importante pertanto che durante la creazione di una landing page vengano rispettate alcune regole per non far abbandonare la landing all'utente: Il messaggio deve essere chiaro e comprensivo al target; Offrire sempre informazioni per convincere l'utente a compilare il form; Inserire il modulo di contatto o l'azione che si intende fare all'utente; Rimuovere link rivolti all'esterno per evitare che l'utente abbandoni la pagina senza convertire (in casi estremi di link puntati verso pagine esterne ricordarsi sempre di impostare l'apertura della pagina in una nuova scheda); Evitare elementi di distrazione che possono distogliere l'attenzione dal vero obiettivo di una landing page: CONVERTIRE; Per ulteriori informazioni ti consigliamo altri articoli tratti dal nostro blog che possono darti una panoramica completa su come funziona una landing page e crearne una che converta: Cos'è una landing page; La struttura di una landing page; Landing page e inbound marketing; Il copy nelle landing page; 10 esempi di landing page da cui puoi prendere spunto Passiamo ora ai 10 esempi che ti possono aiutare a prendere spunto una volta che decidi di creare una landing page per iniziare strategie che ti consentano di acquisire nuovi lead tramite ADV oppure tramite content marketing. Gli esempi riportanti sono stati cercati tra una moltitudine di casistiche, sia che si tratti di un lead magnet, sia che si tratti di una vendita di un prodotto, sia che si tratti di una richiesta informazioni ecc... 1. Netflix Netflix, piattaforma per la visualizzazione di contenuti multimediali in streaming, presenta una landing page ricca di informazioni, con un messaggio molto chiaro e un form in cui è richiesta la compilazione della sola email. Questa ultima caratteristica solitamente è da ricercare nella volontà del brand di vendere di più ed evitare che la grande mole di informazioni richieste all'utente lo spaventi senza invogliarlo alla conversione. Meglio quindi un form lungo oppure un form corto? La lunghezza del form deve essere equilibrata, con il numero giusto delle informazioni. Troppo poche informazioni rischiano rendere i contatti del CRM incompleti, con contatti inoltre non profilati, mentre troppe informazioni rischiano di far perdere la conversione a causa del costo psicologico in carico all'utente finale. Tornando a questo esempio è importante notare anche la quantità di informazioni presenti, anche racchiuse nella sezione FAQ che allo stesso tempo riesce a garantire essenzialità e completezza di informazioni nella landing. Altra cosa da sottolineare è la mancanza del menu di navigazione, per evitare che l'utente lasci la pagina senza aver compilato il form di contatto. 2. Shopify Shopify è una delle migliori piattaforme per sviluppare ecommerce, sia a livello B2C che ecommerce B2B. In questo esempio di landing page, troviamo molti elementi di similitudine rispetto alla landing page esempio di Netflix. Per prima cosa anche in questo caso non abbiamo un menu di navigazione e anche il form è molto breve, formato da un unico campo: la mail. Anche in questo caso, la maggior parte delle informazioni incluse nella pagina di atterraggio, sono racchiuse nella sezione delle FAQ, posta al termine della pagina. Elemento aggiuntivo rispetto all'esempio della pagina di atterraggio di Netflix sono i loghi delle aziende che già hanno provato il prodotto e una citazione riguardo Shopify lasciata dal CEO di Theory11 Jonathan Bayme. Quest'ultima caratteristica è definita come riprova sociale ed è una tecnica utilizzata per dare authority al proprio messaggio e convincere l'utente a convertire, visto che la piattaforma è usata e apprezzata da brand rinomati. Graficamente Shopify inserisce due elementi di rottura rispetto al design della landing page: sono i due elementi paragonabili a degli sticker, molto simile al design dei trust badge, con scritto vendi di tutto, ovunque e dai primi passi alla quotazione. Questi due elementi quindi sono evidenziati grazie alla rottura dal design standard della landing page. 3. BigCommerce Passiamo ora all'altra piattaforma per la realizzazione di siti ecommerce. BigCommerce in questa landing page vuole acquisire nuovi contatti di utenti interessati a vendere online tramite un ecommerce headless. Anche in questo caso non c'è un menu di navigazione e ed è evidenziato il vantaggio che l'utente avrebbe con il prodotto. Sono inoltre esposti, come nel caso di Shopify, i loghi dei brand che hanno deciso di vendere online con un headless ecommerce. Anche per quanto riguarda la descrizione del prodotto offerto è completa, per dare la possibilità alle aziende che stanno decidendo quale piattaforma adottare di avere tutto ciò che serve a loro per compiere la valutazione. La lunghezza del form è dettata dalla necessità di filtrare le persone realmente interessati dalle persone semplicemente curiose, in modo da avere contatti in entrata che siano nella parte BOFU del funnel secondo la metodologia dell'inbound marketing. 4. Amazon Amazon è una di marketplace più famosi al mondo e per la versione dedicata alle imprese, ha usato una landing page per la sua campagna adv di brand protection. Oltre ad una mancanza del menu di navigazione, si può notare un design molto minimal ed un messaggio molto diretto, invitando l'utente alla creazione dell'account. Per quanto riguarda lo stile grafico, i colori sono ben studiati perché ciò che risalta agli occhi sono le tre Call to Action ben evidenziate rispetto al resto dello stile della landing page (CTA in giallo con il resto dello stile della pagina di atterraggio che usa colori come bianco oppure tinte sul blu). In questo caso manca un vero e proprio form all'interno della landing visto che, una volta cliccato sulla CTA, si viene reindirizzati su una pagina apposita contenente solamente il form con una compilazione in più passaggi. In questo caso la pagina si caratterizza per la possibilità di compiere solamente un'azione al suo interno: cliccare il bottone per creare l'account. 5. Hubspot Hubspot è il perfetto esempio di chi vuol creare una landing page efficace e che converta, e non potremmo aspettarci diversamente da chi ha coniato il termine inbound marketing. In questo caso la landing page è pensata, a differenza dei precedenti esempi dedicati a landing page con un taglio più commerciale, per fare lead generation cercando di offrire all'utente che visita la pagina un lead magnet, in questo caso un ebook gratuito. La descrizione del lead magnet richiama il contenuto presente all'interno dell'ebook e ulteriori informazioni sono contenute all'interno della sezione FAQ. Anche in questo caso la Call To Action è ben evidenziata, anche graficamente dal resto della pagina di atterraggio. Non è presente un form ma cliccando il modulo appare per l'inserimento dei dati e il download della risorsa gratuita. L'elemento in questo caso che più attira l'attenzione dell'utente, oltre alla CTA è proprio la raffigurazione dell'ebook. 6. Zendesk Per quanto riguarda l'esempio di landing page dato da Zendesk, esso punta tutto sulla semplicità. Appena aperto il sito il primo elemento è la possibilità di selezionare il target desiderato. Dopodiché si verrà reindirizzati alla landing vera e propria. Una volta entrati nella landing vera e propria, si può notare che permane la semplicità da un punto di vista grafico e di organizzazione delle informazioni presenti. Il messaggio appare ben chiaro ed è sostenuto dalla citazione posta in evidenza sulla sinistra. La semplicità della landing inoltre è riscontrabile all'interno del form, che richiede solamente l'email, risultando così poco impegnativo da compilare. Per quanto riguarda l'organizzazione delle informazioni è intelligente l'uso del tab in modo da non far diventare la landing troppo prolissa, facendo così rimanere concentrato l'utente all'obiettivo finale: la compilazione del form. A fine landing, oltre a ribadire la CTA collegata al form, vengono usati i trust badge, in modo da offrire garanzie all'utente che visita la pagina della pagina. 7. Fastweb Passiamo ora alla landing di Fastweb. Questo genere di landing page è definita sales page perché ha come obiettivo finale la vendita di un prodotto, e non di una semplice consulenza. In questo caso sono presentate tre offerte e tutte e tre hanno: CTA con colore evidente rispetto al resto della landing page; Elementi significativi evidenziati in violetto; Trust badge nella prima e nella seconda offerta proposta; Anche in questa landing il menu di navigazione non è presente e, una volta cliccata la CTA, l'apertura di un form pop-up evita l'uscita dell'utente della pagina. L'unico caso di uscita della pagina è per chi è già cliente che sono invitati ad accedere alla propria area personale. Per tutti gli utenti che volessero avere maggiori informazioni su una delle offerte, qualora cliccassero su scopri l'offerta verrebbero reindirizzati all'interno di un'altra landing page con uno stile grafico e caratteristiche usate per convertire, molto simili a questa. 8. MDirector MDirector è un'azienda spagnola che si occupa di fornire alle imprese le funzionalità base per fare un minimo di marketing all'interno delle imprese. La landing è molto sintetica con le informazioni base per far capire all'utente dei vantaggi derivanti dalla compilazione del form, composto in maniera molto semplice con solo due campi compilabili: email e password. Ciò che risalta in questa landing è la freccia che indica il form: questo è un ottimo metodo per chi deve creare una landing page e vuole un esempio di come dirigere l'attenzione dell'utente. La pecca di questa landing page? Solitamente quando si scrive una landing page bisogna stare molto attenti alla formattazione, sintassi ed evitare di commettere errori di ortografia e refusi. Errori di questo genere possono costare caro in termini di conversioni a causa della percezione che avrà l'utente (errori di questo genere sono percepiti come una mancanza di cura in un qualcosa destinato all'utente finale, che può essere una percezione facilmente associabile anche al prodotto finale). In questo esempio di landing page c'è un errore per quanto riguarda l'uso della punteggiatura: l'uso dei punti interrogativi ed esclamativi spagnoli infatti possono dare uno scarso senso di cura e familiarità, la traduzione potrebbe essere fatta con un traduttore automatico, che potrebbe tradursi in mancate conversioni e abbandono della pagina di atterraggio. 9. Facile ristrutturare Questo esempio di pagina di atterraggio ci viene dato da Facile Ristrutturare. Questa tipologia di landing è molto semplice ed è usata da molte aziende per le loro campagne pubblicitarie perché sono molto semplici da un punto di vista grafico e non richiedono grandi personalizzazioni. Il form in questo caso è ben evidenziato rispetto al resto della landing page, così come il bottone della CTA è ben evidenziato, anche alla fine della pagina in cui è linkato il form in alto. Sempre per quanto riguarda il form sono indicati campi aggiuntivi per duplice finalità: segmentazione all'interno del CRM nelle comunicazioni di marketing e formulazione corretta del preventivo. Il trust badge in questo caso è rappresentato dal logo della nazionale italiana, partner del brand. Come è possibile migliorare ancor di più questa landing page? Molte aziende che usano questa tipologia di pagina di atterraggio usano uno sticky form, in modo che, allo scorrimento della pagina, il modulo di contatto rimanga sempre visibile a lato della pagina per fare in modo che sia sempre disponibile ad accogliere la compilazione da parte dell'utente. Inoltre un altro consiglio utile per attirare ancor di più l'attenzione sul form è l'uso delle icone insieme con le scritte (esempio dove c'è scritto telefono potrebbe essere una mossa giusta inserire l'icona del telefono). 10. ICT Sviluppo Ultimo esempio sono le landing create da ICT Sviluppo tramite la piattaforma di Hubspot, con un editor drag-and-drop facilmente utilizzabile anche da chi non ha alcuna conoscenza di linguaggi di programmazione. L'esempio scelto riguarda una landing page per la realizzazione di progetti Shopify. Le CTA sono chiare e si distinguono dal resto del design della landing page. Sono inoltre richiamate più volte, a causa della lunghezza del testo e sono linkate al form di contatto in modo che nel caso un utente abbia preso la decisione di lasciare il suo contatto può agevolmente arrivare al form senza scorrere infinitamente, specialmente da mobile. Le informazioni sono presentate in maniera completa e, per dare meno pesantezza alla landing, molte sono contenute all'interno della sezione FAQ. A seguire il trust badge di Shopify Expert dal 2016. Inoltre uno delle caratteristiche di questa landing che la rendono una landing molto utile in termini di conversione, è la sezione con i video delle realizzazioni. Questa sezione consente all'utente di vedere in pratica alcune delle realizzazioni in ambito ecommerce direttamente dalla landing e senza uscire dalla stessa. In questo modo si dà un'informazione preziosa all'utente e allo stesso tempo non lo si lascia uscire dalla landing. Conclusioni Spero che questa carrellata sia stata utile per capire come quelli bravi impostano le loro pagine di atterraggio per cercare di acquisire nuovi contatti da trasformare poi in clienti. Ora sostanzialmente hai due strade: Iniziare a creare la landing page di tua iniziativa; Contattare un esperto HubSpot per l'installazione della piattaforma (anche con la versione gratuita) e realizzare una landing page monitorandone i risultati; In ogni caso puoi scaricare la nostra risorsa gratuita che parla di lead generation, come attirare quindi nuovi contatti che possono col tempo trasformarsi in nuovi clienti.
Uno dei principi dell'inbound marketing è quello di dare il giusto messaggio al tempo giusto al cliente giusto. Con l'evoluzione tecnologica che avanza questo concetto è sempre più estremo e ha portato le imprese ad adottare soluzione sempre più mirate, anche dal punto di vista della geolocalizzazione. Nel corso di questo articolo andremo a scoprire cosa sono il marketing di prossimità e il local marketing. Proximity marketing Proximity Marketing: marketing di prossimità, ovvero quando si intraprendono delle strategie rivolte a un pubblico in un’area specificamente delimitata. Tutti coloro che sono nei pressi di uno store fisico e che hanno manifestato precedentemente interesse per un prodotto, vengono raggiunti mediante una notifica sui loro smartphone. Pensiamo ad esempio alla possibilità di un e-commerce, con anche un punto di vendita fisico, di raggiungere più facilmente anche i suoi clienti offline. Se si ha conoscenza, grazie all’analisi dei dati, di chi ha visitato più spesso una categoria e si conosce il numero di telefono - previo loro consenso chiaramente -, si possono inviare delle notifiche quando la persona è nei pressi dello store fisico, magari proponendole uno sconto. Questo chiaramente vuol dire che si è in grado di sfruttare la geocalizzazione e che si conosce molto bene il proprio target. Tipologie di proximity marketing Tra le strategie, il marketing di prossimità è forse quella che maggiormente permette alle aziende di entrare a stretto contatto con i propri clienti, proponendogli un’offerta altamente personalizzata e sulla base degli interessi già mostrati in precedenza, semplicemente visitando il sito web. Alla base del proximity marketing c’è ovviamente l’utilizzo del Bluetooth, il wireless fidelity o il near field communication, così come altre tecnologie mobili per inviare sms e contenuti specifici. Pensiamo ad esempio nei centri commerciali come può funzionare il proximity marketing. Un brand di scarpe, che per esempio ha anche un e-commerce e che ha anche un punto vendita in un centro commerciale, può inviare al potenziale cliente uno sconto del 10% sull’acquisto delle scarpe, se si reca al punto vendita nel centro commerciale entro un periodo di tempo limitato. Un metodo ingegnoso che può portare all’aumento delle vendite. Il marketing di prossimità aiuta a indirizzare meglio gli sforzi, individuando realmente quali sono i clienti che realmente possono essere interessati al prodotto. Ci sono comunque vari tipi di proximity marketing, ovvero: push notification - tramite l’installazione di un dispositivo beacon nel negozio, è possibile trasmettere segnali tramite bluetooth, in modo da sapere quando un utente si trova nel tuo raggio d’azione. I beacon non trasmettono nessun dato personale al cliente, ma soltanto le informazioni sulla posizione geografica. Si tratta di una soluzione molto invasiva che funziona solo se, a sua volta, anche il cliente ha installato sullo smartphone l’app; pull - live people analytics - si parte dal presupposto che ogni persona ha con sé un cellulare ed emette un segnale unico al mondo. Individuando il segnale è possibile capire quante persone sono presenti in una determinata area e in un preciso momento. Mediante l’analisi dei dati è possibile sapere per quanto tempo permangono in una determinata area e qual è il tasso di ritorno mensile. Anche questa è una soluzione un po’ complessa da installare, ma che può portare a importanti risultati; QR code - probabilmente uno dei più utilizzati attualmente e che funziona meglio. Quasi tutti possono riconoscere il QR code dal cellulare e decifrarlo per vedere un sito. In questo modo raccogliere i dati e fare proposte personalizzate diviene molto più semplice; la realtà aumentata, che per quanto sia sfruttata poco in Italia, è un ottimo strumento di proximity marketing. Consiste nel tracking di un’immagine o di una forma del mondo reale a cui viene collegato un contenuto digitale. Queste sono alcune delle strategie di proximity marketing più utilizzate e che possono cambiare e di molto le sorti di un punto vendita. I vantaggi del proximity marketing possiamo individuarli nella creazione di una shopping experience più coinvolgente e personalizzata, che parte da una pubblicità personalizzata. Lato aziende probabilmente il vantaggio più importante è l’accesso ai dati, che sono molto più facili da ottenere e anche all’aumento dell’utilizzo delle App. In ottica di business il marketing di prossimità conviene per una molteplicità di motivi. Cosa porta invece in più a un’azienda il local marketing? Scopriamolo nel prossimo paragrafo. Local Marketing Local Marketing: marketing locale, ovvero quando si cerca di attrarre - mediante le strategie di marketing -, tutti gli abitanti di una zona geografica più ampia presso uno store fisico. In questo caso le strategie per portare le persone al punto vendita devono essere perfettamente equilibrate tra online e offline. In entrambi i casi comunque è imprescindibile la fidelizzazione dei clienti. Un cliente affezionato è uno che più facilmente “subisce” il proximity marketing o il local marketing. Chi può utilizzare queste strategie di marketing? Tutti coloro che hanno sia un negozio fisico che un e-commerce o i temporary store - quest’ultimo ha proprio l’obiettivo di attirare persone al punto vendita in un periodo di tempo specifico. Local marketing: a cosa serve e come si fa Differentemente dal proximity marketing, il local marketing agisce su un’area geografica più vasta, di conseguenza è un po’ più complesso settorializzare le offerte, sebbene non sia impossibile. Allo stesso tempo il local marketing aiuta le aziende a entrare a contatto con i clienti in modo più personale, esattamente come il proximity marketing. Ciò apre un ventaglio di opportunità. L’obiettivo del local marketing è quello di attrarre clienti e di fidelizzarli, mostrando loro un’offerta che realmente colga l’interesse. I vantaggi del local marketing sono i seguenti: migliora il targeting - vengono fornite le informazioni essenziali per determinare i clienti potenziali e quelli che sono già clienti; aiuta a personalizzare l’advertising - in questo modo aumenta il tasso di conversione; life time value - aiuta a definire quali sono i clienti migliori per l’azienda. Per mettere in atto una strategia di local marketing, le azioni principali sono le seguenti: usare la SEO; aggiornare l’elenco My Business; utilizzare il content marketing per produrre contenuti utili. Proximity marketing o local marketing? Cosa serve al tuo busieness Probabilmente dire che bisogna fare una scelta tra le due tipologie di marketing non sarebbe corretto poiché entrambe aiutano a raggiungere più rapidamente gli obiettivi di conversione. In entrambi i casi si tratta di strategie di marketing che funzionano molto bene, in ottica di Inbound marketing. L’ideale sarebbe riuscire a metterle in atto entrambe, sia per coprire le aree più prossime ai punti vendita, sia per coprire l’intera area geografica. Quando si adottano queste strategie poi è sempre bene non lasciarle fine a se stesse. Pertanto quando si pianifica una strategia di local marketing o proximity marketing è sempre bene capire quale sia il vero obiettivo di questa campagna e capire come immagazzinare dati e usarli per migliorare tutto l'assetto del marketing. Affidarsi ad un CRM per immagazzinare i dati dei clienti è una delle prime cose da considerare, in modo da abbinare la personalizzazione della posizione geografica con la personalizzazione del messaggio al cliente. Conclusioni Vuoi mettere in atto il marketing di prossimità o quello locale? Indubbiamente è una scelta saggia che può portarti a diversi obiettivi di conversione. Per valutare se però queste due strategie funzionano è necessario affidarsi a un CRM. Crea il tuo progetto CRM con Hubspot e inizia a vedere i risultati delle tue strategie marketing. Ti lasciamo inoltre una risorsa gratuita che riguarda Hubspot CRM, uno dei CRM migliori presenti sul mercato, in modo che tu possa già prenderci dimestichezza con le sue funzioni.
Team working: raggiungimento degli obiettivi = collaborazione interfunzionale: aumento della produttività. È esattamente così che bisogna ragionare quando si pensa al concetto di team working e collaborazione interfunzionale, ma facendo però una precisazione. Lavoro di squadra e collaborazione interfunzionale non sono sinonimi l’uno dell’altro, ma possiamo definirle come delle condizioni imprescindibili l’una dall’altra. Si lavora bene in squadra, solo se c’è collaborazione tra i reparti. E se ciò si verifica è più facile che aumenti la produttività e che si raggiungano più rapidamente gli obiettivi di business. Cosa si intende però per collaborazione interfunzionale? In sostanza quando si accenna a questo concetto, si fa riferimento alla collaborazione tra i reparti. Pensiamo a un’agenzia di digital marketing. Se il reparto design lavora bene con il reparto content e a sua volta quest’ultimo lavora altrettanto positivamente con quello SEO e ADV, è più facile che una campagna di inbound marketing raggiunga il successo. È chiaro che descritta in questo modo potrebbe sembrare riduttiva la logica della collaborazione interfunzionale, ma in ottica aziendale bisogna pensare che un goal si ottiene soltanto se tutti i membri del team - dal leader ai responsabili fino a chi è coinvolto operativamente - collaborano e comunicano efficacemente. Approfondiamo nei prossimi paragrafi il concetto di team working e collaborazione interfunzionale, ovvero vantaggi, svantaggi e opportunità. Nell'ultimo paragrafo inoltre andremo a capire come un CRM possa aiutare nel lavoro di squadra le aziende. Team working: come rendere il team più produttivo Il team working, come accennavamo nell’introduzione di questo articolo, è una condizione imprescindibile per una collaborazione interfunzionale. Un team coeso, non è necessariamente uno che va d’accordo su tutto e sempre e in cui non ci sono opinioni divergenti e scontri. Ma anzi, tutto il contrario. È proprio dalle critiche che nascono le idee. Anche se fa male, ricevere una critica porta i membri del team a mettersi in discussione e quindi a ragionare su cosa si possa fare per migliorare. Ma come riuscire a far sì che si lavori bene in squadra? costante brainstorming di gruppo - un esercizio che deve essere continuo in un team, in quanto pone tutti i membri di una squadra nella posizione di ragionare su nuove idee; costruzione di un team diversificato - costruire un team può rivelarsi un’attività molto difficile da compiere, in quanto ognuno in una squadra è unico per le sue capacità. Più un team è composto da una varietà di talenti e livelli di competenze differenti, più la collaborazione tra le parti sarà avvantaggiata. Il desiderio di crescere e migliorarsi è sempre presente nei membri di un team, quindi la presenza di persone con capacità differenti certamente stimola in modo sano la competizione; ottima comunicazione - spesse volte quando si lavora in squadra si pensa che esprimere la propria opinione, in fondo, anche se in azienda viene detto il contrario, non sia apprezzato. In realtà, un buon leader è proprio colui che è in grado di stimolare una comunicazione efficace, non soltanto mediante l’utilizzo di strumenti che la permettano, ma anche e soprattutto facendo in modo che ogni membro del team dica la sua in merito a una possibile soluzione o azione da intraprendere. È proprio nella diversità di opinioni che si trovano soluzioni. Indubbiamente, come in tutti gli aspetti del lavoro e della vita, vi sono PRO e CONTRO del team working. Scopriamolo nei prossimi paragrafi. Pro del team working Il lavoro di team in un’azienda conta e anche molto, in special modo quando si hanno obiettivi da raggiungere nel breve termine. I vantaggi del lavoro di squadra possiamo così classificarli: possibilità di avere più idee e in minor tempo; capacità di prendere decisioni migliori, proprio grazie alle ampie e differenti competenze di un team; migliore gestione dei rischi, grazie soprattutto al fatto che un team grande si compone di persone diverse è possibile preventivare un rischio più facilmente; supporto continuo, in quanto un team coeso è soprattutto uno in cui ci si aiuta a vicenda dinanzi alle difficoltà; condivisione delle responsabilità, in quanto se si fa un buon lavoro di squadra le responsabilità e quindi anche le conseguenze sono condivise. Questo aspetto dal punto di vista psicologico aiuta molto. In questa prospettiva sembra tutto idilliaco, ma in realtà vi sono anche dei contro nel lavoro di team working. Scopriamo nel prossimo paragrafo quali sono. Contro del team working Tra gli svantaggi possibili del team working vi sono: possibilità che i membri del team si sentano deresponsabilizzati, perché sanno di poter sempre contare sul loro collega; difficoltà nel raggiungere un punto in comune dinanzi a una decisione difficile da prendere; possibili scontri di personalità dovuti a difficoltà del team ad andare d’accordo; il lavoro di squadra, per quanto bello, può richiedere più tempo. Mettere d’accordo le persone tra di loro, può essere complesso. Questi aspetti, apparentemente complessi da gestire, sono in realtà arginabili se a guidare la squadra c’è un buon leader, che investe non soltanto in termini di tempo ma anche in termini di risorse economiche per organizzare giornate di team building. Per far sì che un team lavori bene e a stretto contatto, bisogna incrementare la comunicazione. Per fare ciò è importante organizzare delle attività in cui il tempo fuori dal lavoro sia condiviso e sia in grado di rafforzare il legame tra i colleghi. 6 consigli per una collaborazione interfunzionale efficace Indubbiamente per fare un buon lavoro di squadra sono necessari: chiarezza delle comunicazioni; atteggiamento positivo; fiducia nei membri del team; assunzione delle responsabilità; efficienza di riunioni e report; Organizzazione dell'azienda; Le riunioni interminabili non sono sinonimo di produttività, anzi. Stimolano in modo negativo un team, perché la sensazione di avere a disposizione troppo tempo per ragionare su di una soluzione, non pone le persone in stato di “attività”. I risultati migliori spesso derivano dalle idee d’impulso, quelle che apparentemente sono azzardate e difficili da realizzare, ma che in realtà con la giusta razionalizzazione e programmazione diventano delle armi vincenti. Per quanto riguarda l'ultimo punto, avere un'azienda disorganizzata non aiuta certamente il team working e la collaborazione interfunzionale. Nell'ultimo capitolo infatti parleremo di CRM, un software che consente di ottenere una migliore organizzazione ed evitare che ci siano errori da un punto di vista processuale e problemi di comunicazione tra reparti aziendali. Una buona parte del successo di un team inoltre dipende però anche dagli strumenti che ha a disposizione per collaborare in modo interfunzionale. Uno di questi è il CRM. Come può il CRM aiutare il lavoro di un team? Scopriamolo nel prossimo paragrafo. Come il CRM può aiutare il lavoro di team Il CRM rappresenta un ottimo strumento per migliorare il team working e la collaborazione interfunzionale. Un’azienda che vuole avere sempre sotto controllo tutte le azioni che ha intrapreso con un cliente oppure a livello di collaborazione tra team aziendali, dovrebbe dotarsi di un CRM valido. Quest’ultimo rappresenta uno degli strumenti fondamentali per migliorare il lavoro di squadra. Bisogna rendere accessibile il CRM a tutto il team, così che ognuno possa valutare il suo lavoro e non soltanto. Confrontando i risultati di una campagna ADV con una landing page e con il blog, è possibile capire a cosa potrebbe essere interessato il target e a cosa no. E in seguito, sarà possibile investire ulteriori tempi e risorse. Hubspot CRM rappresenta una delle più valide soluzioni in merito a quanto detto. È un CRM che dà la possibilità a tutto il team - una volta assegnati permessi che possono essere personalizzabili in base all'importanza dei dipendenti - di avere una panoramica completa di tutto il progetto. Inoltre favorisce la comunicazione tra team con la possibilità di avere una traccia di tutte le comunicazioni avvenute con un contatto e la possibilità di assegnare task anche ad altri membri del team Hubspot è una soluzione di anche di marketing automation che aiuta il team a migliorare il lavoro, in quanto rende più smart le azioni ripetitive e più facile consultare i dati più importanti. Hubspot ha da poco integrato anche ChatSpot, come strumento di intelligenza artificiale ideato proprio dalla società, integrandolo con le già ottimali capacità di ChatGpt. Si tratta di un strumento ancora in fase sperimentale, ma in ottica di lavoro di gruppo, rappresenta un’altra di quelle soluzioni che può migliorare il lavoro di un team dal punto di vista pratico. Con Chatspot è possibile l'inserimento immediato di task ad altri dipendenti, la visualizzazione della reportistica e azioni di pulizia del CRM. Conclusioni Un buon lavoro di squadra, come si intuisce da questo articolo dipende dalla collaborazione delle persone che la compongono e dagli strumenti che si utilizzano. In questo senso affidarsi a processi di marketing automation con l’aiuto di un’agenzia Hubspot, può rappresentare una soluzione importante da considerare. In alternativa, nel caso in cui avessi ancora dubbi su come Hubspot può aiutare le aziende nel team working ti lasciamo questa risorsa gratuita che spiega una panoramica delle funzionalità della versione free di Hubspot.
