Digital Marketing vs. Data Analytics – due termini che vengono spesso confusi ma che differiscono in modo fondamentale, nonostante alcune aree di sovrapposizione. In questo articolo scoprirete cosa comporta ogni campo, come si relazionano tra loro e quali sono le competenze necessarie per avere successo in uno dei due percorsi di carriera.
Nel 2025, il mercato globale della pubblicità e del marketing digitale è stimato a circa 720 miliardi di dollari, con previsioni di crescita a quasi 850 miliardi di dollari entro il 2027 (fonte: Wordstream). Allo stesso tempo, quasi il 94% delle aziende ha dichiarato di aver ottenuto un valore misurabile dagli investimenti in analisi dei dati professionali nel 2024 (fonte: NewVantage Partners).
Un chiaro esempio di come questi due campi si intersechino è l’uso di risorse digitali misurabili e focalizzate sul landing pages che trasformano il traffico di marketing in azioni dell’utente ricche di dati. Questi prodotti evidenziano come la creatività e l’analitica lavorino insieme per ottenere performance.
Continuate a leggere per scoprire come ciascuna disciplina può supportare la crescita aziendale o, se dovete sceglierne solo una, quale potrebbe essere la più adatta ai vostri obiettivi.
Che cos’è il marketing digitale?
Il marketing digitale è l’uso dei canali digitali per promuovere prodotti o servizi a un pubblico mirato. Aiuta le aziende a raggiungere le persone giuste, ad aumentare la consapevolezza del marchio e a incrementare le vendite. Basandosi sui dati, il marketing digitale consente un targeting preciso e la personalizzazione dei messaggi, rendendo le campagne più efficaci e coinvolgenti.
Le più comuni tattiche di marketing digitale includono:
- SEO – migliorare il posizionamento del sito web per attirare traffico organico
- Pubblicità PPC – pagare per annunci che appaiono sui motori di ricerca o sui social media.
- Social Media Marketing: utilizzare piattaforme come Facebook e Instagram per condividere contenuti e coinvolgere gli utenti.
- Email Marketing – invio di messaggi mirati a potenziali clienti o clienti
- Content Marketing – creazione di blog, video o infografiche per attirare il pubblico
- Affiliate Marketing: lavorare con partner che promuovono i vostri prodotti in cambio di una commissione.
Il marketing digitale si adatta rapidamente alle mutevoli esigenze del mercato. Veleva e Tsvetanova (2020) lo definiscono come:
Le strategie digitali si evolvono costantemente, a differenza delle campagne tradizionali, che cambiano meno spesso.
Che cos’è l’analisi dei dati?
L’analisi dei dati è il processo di esame dei dati grezzi per trovare modelli, tendenze e intuizioni che supportino le decisioni aziendali. Utilizza statistiche, algoritmi e strumenti software per analizzare le serie di dati, aiutando le organizzazioni a migliorare le prestazioni, a snellire le operazioni e a migliorare l’esperienza dei clienti. Nel marketing, misura i risultati delle campagne e rivela le aree di miglioramento.
Gli aspetti chiave dell’analisi dei dati includono:
- Analitica descrittiva: riassume i dati passati per mostrare cosa è successo.
- Analisi predittiva: utilizza i dati passati per prevedere tendenze o comportamenti futuri.
- Analisi prescrittiva: suggerisce azioni basate sull’analisi dei dati.
- Visualizzazione dei dati – mostra i dati in grafici o diagrammi per facilitarne la comprensione.
- Analisi in tempo reale: analizza i dati man mano che vengono creati per supportare decisioni rapide.
10 differenze chiave tra il lavoro nel marketing digitale e quello nell’analisi dei dati
I lavori nell’ambito dell’analisi dei dati differiscono notevolmente dai ruoli nel marketing digitale. Le principali differenze riguardano le aree di interesse, le competenze richieste, le attività quotidiane, gli strumenti, i risultati e le metriche di successo. Di seguito sono riportate le differenze principali per aiutarvi a capire chiaramente come si confrontano questi due percorsi di carriera.
1. Obiettivo primario
Ilmarketing digitale si concentra sulla promozione di prodotti o servizi attraverso canali online come motori di ricerca, social media, landing pages, campagne e-mail e annunci a pagamento. L’obiettivo principale è attrarre, coinvolgere e convertire i clienti attraverso contenuti creativi e strategie mirate.
L‘analisi dei dati si concentra sulla raccolta, la pulizia e l’analisi dei dati per scoprire le tendenze, generare intuizioni e fare previsioni. Gli analisti supportano il processo decisionale in vari settori migliorando l’efficienza e le prestazioni attraverso i dati.
2. Set di competenze
I marketer digitali combinano competenze creative e tecniche. Creano contenuti, gestiscono SEO/SEM, eseguono campagne e utilizzano strumenti come Google Analytics, HubSpot o SEMrush. Devono fondere la creatività con le decisioni basate sui dati.
Gli analisti di dati si basano su competenze tecniche come la programmazione (SQL, Python, R), la modellazione statistica e l’utilizzo di strumenti come Tableau, Power BI e software di reporting. La conoscenza dell’apprendimento automatico o dell’intelligenza artificiale è utile nei ruoli avanzati.
3. Responsabilità chiave
I marketer digitali pianificano e gestiscono campagne, creano contenuti, gestiscono i social media, eseguono audit SEO e gestiscono gli annunci a pagamento. Tracciano le metriche di performance per migliorare le strategie.
Gli analisti di dati interpretano i dati, costruiscono modelli predittivi, eseguono analisi statistiche e creano report. Le loro intuizioni supportano il processo decisionale di diversi reparti, non solo del marketing.
4. Strumenti utilizzati
I marketer digitali utilizzano tipicamente:
- Google Ads – per la gestione di campagne di ricerca a pagamento
- Facebook Ads Manager – per la pubblicità sui social media
- HubSpot – per l’automazione del marketing e la gestione delle relazioni con i clienti (CRM)
- SEMrush – per la ricerca di SEO e concorrenti
- Hootsuite – per la gestione delle piattaforme di social media
Questi strumenti sono progettati specificamente per il marketing e vengono utilizzati per gestire le campagne, le interazioni con i clienti e le prestazioni.
Gli analisti di dati utilizzano comunemente:
- Python – per l’analisi dei dati e l’automazione
- R – per il calcolo statistico e la visualizzazione dei dati
- SQL – per l’interrogazione e la gestione dei database
- Excel – per organizzare e analizzare i dati
- Google Data Studio – per la creazione di cruscotti interattivi
- Tableau – per la visualizzazione avanzata dei dati e la business intelligence
Questi strumenti aiutano a elaborare grandi insiemi di dati, a costruire modelli e a creare visualizzazioni di dati per presentare intuizioni attuabili.
5. Produzione di lavoro
I marketer digitali producono:
- Campagne di marketing
- Contenuto del sito web
- Messaggi del blog
- Newsletter via e-mail
- Annunci sui social media
Questi risultati mirano ad aumentare la consapevolezza del marchio, a incrementare il traffico e a favorire le conversioni.
Gli analisti di dati forniscono risultati:
- Modelli di dati
- Rapporti
- Cruscotti
Il loro lavoro supporta le decisioni aziendali e può includere raccomandazioni per migliorare l’efficienza o il target dei clienti.
6. Misurazione del successo
Nel marketing digitale il successo si misura con KPI quali:
- Tassi di clic (CTR)
- Tassi di conversione
- Ritorno sull’investimento (ROI)
- Impressioni
- Tassi di coinvolgimento su piattaforme come i social media o Google
Nell’analisi dei dati, il successo si misura in base a:
- L’accuratezza delle previsioni
- L’impatto delle raccomandazioni
- La capacità di migliorare i risultati aziendali, come la riduzione dei costi o l’aumento dei ricavi.
7. Natura del lavoro
Ilmarketing digitale comporta:
- Costruire strategie creative
- Sviluppo di contenuti
- Regolazione delle campagne in tempo reale
L‘analisi dei dati comporta:
- Risolvere problemi utilizzando i dati
- Gestione di insiemi di dati grandi e complessi
- Esecuzione di query di database
- Applicazione di tecniche statistiche per identificare le tendenze e fornire raccomandazioni.
Gli analisti lavorano spesso in più reparti, non solo nel marketing.
8. Interazione di squadra
I marketer digitali di solito lavorano a stretto contatto con i team creativi, i creatori di contenuti, i designer e le vendite per allineare le campagne agli obiettivi aziendali e alla messaggistica del marchio. La collaborazione è essenziale per ottenere contenuti efficaci e una comunicazione coerente.
Gli analisti di dati, invece, collaborano con reparti come il marketing, lo sviluppo del prodotto, la finanza e le operazioni per fornire approfondimenti basati sui dati. Possono anche coordinarsi con l’IT per garantire la corretta gestione dei dati e l’integrazione dei sistemi.
9. Percorsi di carriera
I digital marketer e gli analisti di dati seguono percorsi di carriera diversi, ricoprono ruoli distinti e percepiscono stipendi significativamente diversi.
Le carriere nel marketing digitale spesso portano a ruoli come digital marketing manager, SEO specialist, social media manager o content strategist. Alcuni marketer passano a posizioni più specializzate, come l’esperto di PPC o lo specialista di CRO (conversion rate optimization).
Le carriere nell’ambito dell’analisi dei dati si orientano verso ruoli quali data scientist, analista di business intelligence, machine learning engineer o chief data officer. Con l’evoluzione dell’intelligenza artificiale e dei big data, i ruoli analitici continuano a crescere in termini di portata e domanda.
10. Background educativo
I professionisti del marketing digitale sono solitamente laureati in marketing, comunicazione, economia o campi correlati. Spesso ottengono certificazioni in aree quali Google Ads, SEO o gestione dei social media.
Gli analisti di dati sono in genere laureati in statistica, matematica, informatica o economia. Possono anche essere in possesso di certificazioni in scienza dei dati, apprendimento automatico o strumenti come Python e Tableau.
Come collegare Digital Marketing e Data Analytics?
I sistemi di marketing digitale e di analisi dei dati trasformano il traffico delle campagne in azioni misurabili e catturano il comportamento degli utenti per l’ottimizzazione. Collegano gli sforzi di marketing con i risultati reali, rendendo possibile il monitoraggio delle prestazioni, il test delle idee e l’adeguamento delle strategie in base ai dati.
Ogni campagna, che sia tramite Google Ads, e-mail o social media, porta gli utenti a un landing page costruito con un unico obiettivo: la conversione. A differenza dei siti web generici, le landing page si concentrano su azioni quali iscrizioni, acquisti o download.
La loro semplicità consente di tracciare chiaramente le prestazioni. Strumenti come Google Analytics o EventTracker di Landingi misurano le frequenze di rimbalzo, la profondità di scorrimento, le fonti di traffico, i clic e il completamento dei moduli, rivelando dove gli utenti si impegnano o abbandonano.
Sono ideali per i test A/B. È possibile confrontare titoli, CTA, immagini o layout diversi per trovare quello che funziona meglio. Alcune piattaforme utilizzano persino l’intelligenza artificiale per indirizzare automaticamente gli utenti verso la versione più performante.
Questi dati migliorano sia le singole campagne che la strategia complessiva. I marketer imparano quali messaggi convertono, come si comporta il pubblico e dove concentrare budget e sforzi.
Se collegati a strumenti come Google Ads, Meta o CRM, i landing pages offrono una visibilità dell’intero tunnel, dall’impressione dell’annuncio alla conversione finale, consentendo ottimizzazioni più rapide e un migliore monitoraggio del ROI.
Competenze necessarie per diventare analista di dati
Diventare analista di dati richiede un mix di competenze tecniche e analitiche. Queste competenze aiutano a raccogliere, elaborare e interpretare efficacemente grandi insiemi di dati. Di seguito è riportato un elenco di competenze essenziali per gli analisti di dati, insieme a suggerimenti su come svilupparle.
1. Pulizia e preparazione dei dati
Ciò comporta la rimozione di errori, duplicati o incongruenze dai dati grezzi per garantire l’accuratezza prima dell’analisi. I dati puliti sono essenziali per generare approfondimenti affidabili.
Come acquisirlo: Iniziare con Google Sheets per imparare le tecniche di pulizia di base. Passare poi a SQL per una preparazione più avanzata dei dati.
2. Conoscenze statistiche
La comprensione delle statistiche aiuta ad analizzare i modelli, a testare le ipotesi e a trarre conclusioni basate sui dati.
Come acquisirlo: Seguire corsi per principianti su piattaforme come Khan Academy. Esercitarsi utilizzando insiemi di dati reali in Excel o R.
3. Competenze di programmazione
Linguaggi come Python, R e SQL sono essenziali per la manipolazione, l’analisi e l’automazione dei dati. Python è ampiamente utilizzato per la sua semplicità e flessibilità; SQL è fondamentale per lavorare con i database.
Come acquisirlo: Iniziate con Python grazie alla sua sintassi facile da usare per i principianti. Utilizzate piattaforme come Codecademy o Coursera per fare pratica.
4. Visualizzazione dei dati
La creazione di visualizzazioni chiare aiuta a comunicare le intuizioni agli stakeholder e a rendere i dati complessi più comprensibili.
Come acquisirlo: Iniziare con strumenti come Google Data Studio o Tableau Public. Imparate i principali tipi di grafici e quando utilizzarli per i diversi tipi di dati.
5. Padronanza di Excel
Excel è uno strumento fondamentale per l’analisi dei dati e offre funzioni come tabelle pivot, VLOOKUP e riepilogo dei dati.
Come acquisirlo: Seguite corsi di Excel mirati su piattaforme come Udemy. Esercitatevi con strumenti avanzati come tabelle pivot, macro e formule annidate.
6. Risoluzione dei problemi
Gli analisti di dati devono avere una mentalità orientata alla risoluzione dei problemi per identificare le tendenze, individuare i valori anomali ed estrarre dai dati informazioni utili.
Come acquisirlo: Partecipate a sfide online su piattaforme come Kaggle per esercitarvi a risolvere problemi di dati reali e affinare il vostro pensiero analitico.
Competenze necessarie per diventare un Digital Marketer
Per avere successo nel marketing digitale, è necessario un mix di competenze tecniche, analitiche e creative. Queste aiutano a coinvolgere il pubblico, a gestire le piattaforme e a migliorare i risultati delle campagne. Di seguito è riportato un elenco di competenze chiave per il marketing digitale, insieme a suggerimenti su come sviluppare ciascuna di esse.
1. Conoscenza di SEO e SEM
La comprensione di SEO e SEM è fondamentale per aumentare la visibilità di un sito web e attirare traffico attraverso i motori di ricerca.
Suggerimento: utilizzate strumenti gratuiti come Google Search Console e SEMrush per esercitarvi nella ricerca delle parole chiave e nelle tecniche on-page SEO.
2. Marketing dei contenuti
La creazione di contenuti di valore aiuta ad attrarre e a fidelizzare i clienti, e ciò la rende un’abilità fondamentale nel marketing digitale.
Suggerimento: aprite un blog o scrivete su piattaforme come Medium. Provate diversi tipi di contenuti – articoli, video, infografiche – e monitorate le prestazioni con Google Analytics (visualizzazioni di pagina, frequenza di rimbalzo, tempo di permanenza sulla pagina).
3. Marketing sui social media
La gestione delle piattaforme di social media è essenziale per costruire la consapevolezza del marchio e coinvolgere il pubblico.
Suggerimento: utilizzate strumenti come Hootsuite per programmare i post e monitorare le prestazioni. Acquisite esperienza pratica gestendo un account personale o di una piccola azienda.
4. Analisi dei dati
L’analisi dei dati delle campagne aiuta gli addetti al marketing a ottimizzare le strategie, a monitorare il ROI e a concentrare gli sforzi su ciò che funziona.
Suggerimento: seguite i corsi di Google Analytics Academy per imparare a monitorare metriche chiave come l’engagement e le conversioni. Esercitatevi a leggere e interpretare i report.
5. Marketing via e-mail
L’e-mail è un canale potente per la comunicazione diretta e la fidelizzazione dei clienti. Realizzare campagne efficaci è un’abilità fondamentale per i digital marketer.
Suggerimento: abbonatevi alle newsletter e studiatene la struttura. Utilizzate strumenti gratuiti come Mailchimp per esercitarvi a creare e inviare campagne.
6. Pubblicità PPC
Gli annunci pay-per-click (PPC), come Google Ads, sono essenziali per indirizzare traffico mirato e generare lead nel marketing digitale.
Suggerimento: seguite il corso di certificazione gratuito di Google Ads per imparare i fondamenti del PPC. Eseguite campagne a piccolo budget per capire le offerte, il targeting e le conversioni.
Se desiderate acquisire rapidamente competenze pratiche e conoscenze nel campo del marketing digitale, esplorate il nostro articolo sui migliori corsi professionali disponibili.
Oltre a padroneggiare aree specifiche del marketing digitale, è importante costruire competenze generali che supportino il successo a lungo termine:
- Creatività: generare idee originali e contenuti coinvolgenti.
- Comunicazione: trasmettere messaggi chiari e persuasivi.
- Adattabilità: adattarsi rapidamente a nuovi strumenti e tendenze.
- Competenza tecnica – navigazione nelle piattaforme di marketing e analisi
- Gestione dei progetti: organizzare le campagne per raggiungere gli obiettivi e le scadenze.
- Attenzione al cliente: adattare le strategie alle esigenze del pubblico
- Proattività: anticipare le opportunità e agire in anticipo.
Qual è il futuro del marketing digitale?
Il futuro del marketing digitale sarà plasmato dai progressi dell’intelligenza artificiale, della personalizzazione e delle esperienze immersive. Poiché i consumatori si aspettano contenuti più personalizzati e coinvolgenti, i marketer dovranno adottare tecnologie all’avanguardia per rimanere competitivi. Le principali tendenze all’orizzonte includono:
- Automazione guidata dall’AI: L’intelligenza artificiale continuerà ad alimentare il processo decisionale in tempo reale, l’ottimizzazione dell’esperienza del cliente e il marketing predittivo.
- Iper-personalizzazione: I marchi utilizzeranno i dati per personalizzare messaggi e offerte in base alle preferenze e ai comportamenti individuali.
- Ottimizzazione della ricerca vocale: Con i dispositivi intelligenti come Alexa e Google Assistant, la ricerca vocale diventerà un punto cruciale.
- Contenuti interattivi e video: I video rimarranno dominanti, affiancati da sondaggi, quiz, esperienze AR e formati social media come storie e filmati.
- Integrazione omnichannel: Le esperienze dei clienti senza soluzione di continuità tra app, siti web, social media ed e-mail diventeranno essenziali.
Le tecnologie emergenti che influenzano il marketing
Si prevede che diverse nuove tecnologie trasformeranno il panorama del marketing digitale:
- Intelligenza Artificiale Generale (AGI): A differenza dell’attuale IA specifica per un compito, l’AGI consentirebbe alle macchine di pensare e risolvere problemi in più contesti. Questo potrebbe portare alla creazione di contenuti guidati dall’IA con una creatività simile a quella umana.
- IA quantistica: combinando l’IA con l’informatica quantistica, gli addetti al marketing potrebbero elaborare istantaneamente enormi insiemi di dati, ottenendo intuizioni più rapide, un targeting più preciso e campagne altamente personalizzate.
- IA ed efficienza energetica: Con la crescita della domanda di AI, aziende come Google e Amazon stanno investendo nell’energia nucleare per gestire i centri dati in modo sostenibile. Questo cambiamento potrebbe migliorare le prestazioni e l’affidabilità delle piattaforme di marketing su larga scala.
Privacy, conformità ed etica
L’evoluzione delle leggi sulla privacy dei dati, come il GDPR e il CCPA, sta costringendo i professionisti del marketing ad abbandonare i cookie di terze parti. La raccolta di dati di prima parte e le pratiche di consenso trasparenti diventeranno la norma, richiedendo un passaggio alla personalizzazione basata sulla fiducia.
Nuovi ruoli e specializzazioni
Con la crescente complessità del marketing digitale, emergeranno nuovi ruoli:
- AI Marketing Specialist – si concentra sulle campagne basate sull’apprendimento automatico
- Data Privacy Officer – garantisce la conformità alle normative sulla privacy
- Marketer della sostenibilità – integra la responsabilità ambientale nella strategia del marchio
- Ethical AI Strategist – gestisce l’uso responsabile dell’IA nel marketing
Qual è il futuro della Data Analytics?
Il futuro dell’analisi dei dati sarà plasmato dall ‘intelligenza artificiale, dall’elaborazione in tempo reale e da un più ampio accesso agli strumenti analitici. Con l’aumento del volume globale dei dati – che si prevede raggiungerà i 175 zettabyte entro il 2025 (IDC) – le organizzazioni dipenderanno sempre più dall’analisi avanzata per estrarre informazioni in modo rapido e preciso. L’intelligenza artificiale e l’apprendimento automatico automatizzeranno gran parte dell’analisi, aiutando le aziende a elaborare più rapidamente insiemi di dati complessi e a prendere decisioni migliori con meno sforzi manuali.
Le analisi predittive e prescrittive diventeranno sempre più comuni, consentendo alle aziende di anticipare i risultati e di intervenire prima che i problemi si presentino. Gartner prevede che entro il 2026 oltre il 70% delle aziende si affiderà a questi metodi per passare da un processo decisionale reattivo a uno proattivo, guadagnando un vantaggio competitivo grazie a velocità e precisione.
Un’altra tendenza importante è la democratizzazione dell’ analisi. Man mano che strumenti come Microsoft Power BI e Tableau diventano più facili da usare, i dipendenti di tutti i reparti – non solo i data scientist – saranno in grado di esplorare i dati e prendere decisioni informate. Questo cambiamento porterà il pensiero guidato dai dati nelle operazioni aziendali quotidiane ed espanderà il ruolo dell’analisi ben oltre i team IT e di analisi.
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