Messy Middle: cos’è e perchè è importante conoscerlo per fare analisi

Nell’era dei big data e dell’analisi avanzata, comprendere il percorso decisionale dei consumatori è diventato più cruciale che mai. Uno dei concetti più interessanti e rilevanti emersi negli ultimi anni è quello del “Messy Middle“, un termine coniato dai ricercatori di Google Alistair Rennie and Jonny Protheroe per descrivere la complessità del processo decisionale dei consumatori moderni. In questo articolo approfondito, esploreremo cosa è il Messy Middle e perché è così importante per l’analisi, ma anche come possa influenzare le strategie di marketing e business in modo significativo.

Cos’è il Messy Middle?

Il Messy Middle rappresenta la fase intermedia del percorso decisionale del consumatore, collocata strategicamente tra il momento in cui nasce un’esigenza o un desiderio e il momento dell’acquisto effettivo.

In sostanza analizza il processo non lineare, spesso caotico e imprevedibile, in cui il consumatore raccoglie informazioni, confronta opzioni, forma preferenze e le modifica più volte prima di giungere a una decisione finale, come ad esempio l’acquisto di un prodotto o di un servizio.

Google, attraverso una ricerca approfondita, ha identificato due comportamenti principali che caratterizzano il Messy Middle:

1. Esplorazione: la ricerca attiva di informazioni e l’espansione delle opzioni disponibili. In questa fase, i consumatori cercano di acquisire quante più informazioni possibili sui prodotti o servizi che stanno considerando.
2. Valutazione: il processo di restringimento delle scelte basato su criteri personali e influenze esterne. Qui, i consumatori iniziano a filtrare le opzioni, confrontandole e valutandole in base alle loro preferenze e alle informazioni raccolte.

Questi due comportamenti non seguono un ordine prestabilito o lineare, ma si alternano e si ripetono in un loop continuo fino a quando il consumatore non raggiunge un livello di confidenza sufficiente per effettuare l’acquisto. È proprio questa natura ciclica e iterativa che rende il Messy Middle così complesso e affascinante dal punto di vista analitico.

La psicologia dietro il Messy Middle

Le inclinazioni mentali che influenzano le decisioni d’acquisto dei consumatori

Nel processo di esplorazione e valutazione, i bias cognitivi modellano il comportamento d’acquisto degli utenti e influiscono sulle motivazioni che portano i consumatori a preferire un prodotto rispetto a un altro. Sebbene esistano numerosi bias, l’indagine di Google si è focalizzata su sei di essi:

1. Euristica di categoria: approcci intuitivi che aiutano a prendere decisioni rapide e adeguate in un dato insieme di prodotti
2. Potere dell’immediatezza: la tendenza a preferire la gratificazione istantanea piuttosto che differita
3. Prova sociale: l’inclinazione a replicare le azioni altrui in contesti poco chiari o incerti
4. Bias di scarsità: si basa sul principio che un bene diventa più appetibile se percepito come limitato
5. Bias di autorità: la propensione ad adeguare le proprie opinioni o comportamenti a quelli di figure considerate esperte in un campo
6. Potere della gratuità: un omaggio incluso in un acquisto, anche se non correlato, può risultare un forte incentivo

Questi bias hanno costituito il fondamento dello studio di Google su larga scala, che ha coinvolto acquirenti reali in 310.000 scenari simulati nei settori dei servizi finanziari, beni di largo consumo, vendita al dettaglio, viaggi e servizi pubblici.

Nella sperimentazione, è stato chiesto ai partecipanti di indicare i loro due marchi preferiti in una categoria, per poi applicare una serie di bias e osservare eventuali cambiamenti nelle preferenze. Per testare un caso estremo, è stato incluso anche un marchio fittizio in ogni categoria, mai incontrato prima dai partecipanti.

I risultati hanno mostrato che persino il concorrente meno noto, un marchio inventato di cereali, è riuscito a conquistare il 28% delle preferenze rispetto a marchi consolidati quando gli sono stati attribuiti molteplici vantaggi, tra cui recensioni a cinque stelle e uno sconto extra del 20%. Nel caso più eclatante, un’agenzia di assicurazioni inventata ha attratto l’87% delle preferenze quando le abbiamo assegnato vantaggi relativi a tutti e sei i bias studiati.

L’esperimento ha evidenziato che, se applicati in modo intelligente e responsabile, i principi delle scienze comportamentali (e le strategie comunicative allineate a questi) sono strumenti potenti per ottimizzare la propria strategia di mercato, incrementare le performance e fidelizzare gli acquirenti nelle fasi cruciali del processo decisionale.

Ciò non è nuovo così come da anni vediamo migliaia di aziende utilizzare i principi di persuasione di Cialdini, ma il discorso è diverso. Non esiste più un semplice funnel, ma l’utente partecipa con decine se non centinaia di touchpoint.

Perché è importante conoscere il Messy Middle per l’analisi?

Comprendere il concetto di Messy Middle è fondamentale per chi si occupa di analisi dei dati, marketing e strategie aziendali. Ecco alcune ragioni chiave che ne sottolineano l’importanza:

1. Superamento del modello lineare

Il Messy Middle sfida il tradizionale modello lineare del funnel di acquisto. L’analisi basata su un percorso lineare può portare a interpretazioni errate del comportamento del consumatore, conducendo a strategie di marketing inefficaci e a una allocazione subottimale delle risorse. Riconoscere la natura non lineare del processo decisionale permette di sviluppare modelli analitici più accurati e predittivi, che riflettono meglio la realtà del comportamento dei consumatori.

2. Identificazione dei punti di contatto cruciali

Nel Messy Middle, i consumatori interagiscono con molteplici punti di contatto prima di effettuare un acquisto. Questi possono includere recensioni online, siti web di comparazione prezzi, social media, pubblicità display, email marketing e molto altro. L’analisi dettagliata di questi touchpoint può rivelare quali sono i più influenti nel processo decisionale, permettendo alle aziende di allocare meglio le risorse di marketing e migliorare l’esperienza del cliente in modo mirato ed efficace.

3. Comprensione delle influenze esterne

Il Messy Middle è fortemente influenzato da fattori esterni come recensioni, opinioni di amici e familiari, contenuti sui social media e pubblicità. L’analisi approfondita di questi elementi può fornire insights preziosi sulle leve decisionali dei consumatori, permettendo alle aziende di adattare le loro strategie di comunicazione e di prodotto per rispondere meglio alle esigenze e alle preoccupazioni dei potenziali clienti.

4. Ottimizzazione del content marketing

Conoscere il Messy Middle aiuta a creare contenuti più rilevanti e mirati. L’analisi può rivelare quali tipi di informazioni i consumatori cercano in diverse fasi del loro percorso, permettendo di sviluppare una strategia di content marketing più efficace. Ad esempio, si potrebbe scoprire che nella fase iniziale di esplorazione, i consumatori sono più interessati a contenuti educativi generali, mentre nella fase di valutazione cercano confronti dettagliati tra prodotti specifici.

5. Personalizzazione dell’esperienza cliente

L’analisi del comportamento nel Messy Middle può guidare la personalizzazione dell’esperienza cliente. Comprendendo le esigenze informative e le preoccupazioni dei consumatori in diverse fasi, le aziende possono offrire un’esperienza su misura che aumenta le probabilità di conversione. Questo può tradursi in recommender systems più sofisticati, email marketing personalizzato e persino in modifiche al design del sito web per facilitare il processo decisionale.

6. Misurazione dell’efficacia delle campagne

La valutazione dell’efficacia delle campagne di marketing diventa più sofisticata quando si tiene conto del Messy Middle. L’analisi non si limita più alla semplice misurazione delle conversioni finali, ma considera anche l’impatto sulle fasi intermedie del percorso decisionale. Questo permette di valutare l’efficacia delle campagne in termini di influenza sul processo decisionale, non solo sul risultato finale.

7. Anticipazione dei trend di mercato

Una comprensione approfondita del Messy Middle può aiutare le aziende ad anticipare i trend di mercato. Analizzando i pattern di esplorazione e valutazione dei consumatori, è possibile identificare tendenze emergenti prima che si manifestino in comportamenti d’acquisto concreti. Questo può dare alle aziende un vantaggio competitivo significativo, permettendo loro di adattare la propria offerta in anticipo rispetto ai concorrenti.

8. Miglioramento della customer retention

Il Messy Middle non si applica solo ai nuovi acquisti, ma anche alle decisioni di riacquisto e fedeltà del cliente. Analizzare come i clienti esistenti navigano il Messy Middle quando considerano alternative può fornire insights preziosi per migliorare le strategie di retention e fidelizzazione.

Come applicare il concetto di Messy Middle nell’analisi

Per sfruttare al meglio il concetto di Messy Middle nell’analisi, ecco alcuni approcci avanzati da considerare:

1. Analisi multi-touch attribution

Implementare modelli di attribuzione che considerino tutti i touchpoint nel percorso dell’utente, non solo il primo o l’ultimo. Questi modelli dovrebbero essere in grado di catturare l’impatto dei punti di contatto in diverse fasi del Messy Middle, assegnando pesi diversi in base alla loro influenza nel processo decisionale.

Tecniche avanzate:

• Modelli di attribuzione basati su machine learning
• Analisi delle catene di Markov per modellare le transizioni tra i touchpoint
• Modelli di attribuzione data-driven che si adattano dinamicamente ai cambiamenti nel comportamento dei consumatori

2. Analisi del sentiment e text mining

Monitorare e analizzare le opinioni e i sentimenti dei consumatori sui vari canali per comprendere le influenze emotive nel Messy Middle. Questo può includere l’analisi delle recensioni dei prodotti, dei commenti sui social media e delle conversazioni nei forum.

Tecniche avanzate:

• Natural Language Processing (NLP) per l’estrazione di insights da grandi volumi di testo non strutturato
• Analisi delle emozioni per comprendere le sfumature del sentiment oltre il semplice positivo/negativo
• Topic modeling per identificare i temi più rilevanti nelle discussioni dei consumatori

3. Customer journey mapping avanzato

Creare mappe dettagliate del percorso del cliente che includano i loop di esplorazione e valutazione tipici del Messy Middle. Queste mappe dovrebbero essere dinamiche e basate su dati real-time, in grado di adattarsi ai cambiamenti nel comportamento dei consumatori.

Tecniche avanzate:

• Utilizzo di dati comportamentali per creare journey map personalizzate per diversi segmenti di clienti
• Integrazione di dati da diverse fonti (online e offline) per una visione olistica del customer journey
• Visualizzazione interattiva dei percorsi dei clienti per identificare pattern e opportunità di ottimizzazione

4. Analisi predittiva e machine learning

Sviluppare modelli predittivi che tengano conto della natura non lineare del processo decisionale per anticipare il comportamento dei consumatori. Questi modelli dovrebbero essere in grado di prevedere non solo la probabilità di conversione finale, ma anche le transizioni tra le fasi di esplorazione e valutazione.

Tecniche avanzate:

• Reti neurali ricorrenti (RNN) per modellare sequenze di comportamenti nel tempo
• Reinforcement learning per ottimizzare le strategie di intervento nel Messy Middle
• Ensemble models che combinano diverse tecniche predittive per una maggiore accuratezza

5. A/B testing continuo e sperimentazione

Testare costantemente diversi approcci di marketing e contenuti per capire cosa risuona meglio con i consumatori in diverse fasi del Messy Middle. Questo dovrebbe essere un processo continuo e iterativo, guidato dai dati. Qualsiasi digital marketing agency dovrebbe farlo.

Tecniche avanzate:

• Test multivariati per valutare l’interazione tra diversi elementi
• Bandit algorithms per l’ottimizzazione in tempo reale delle strategie di test
• Personalizzazione 1:1 basata su machine learning per adattare i test al singolo utente

6. Analisi in tempo reale ed edge computing

Implementare sistemi di analisi in tempo reale per reagire rapidamente ai cambiamenti nel comportamento dei consumatori durante il loro percorso decisionale. L’edge computing può giocare un ruolo cruciale nel ridurre la latenza e migliorare la reattività dei sistemi analitici.

Tecniche avanzate:

• Stream processing per l’analisi in tempo reale di grandi volumi di dati
• Federated learning per l’addestramento di modelli AI preservando la privacy dei dati
• Sistemi di decisioning in tempo reale basati su AI per personalizzare l’esperienza utente on-the-fly

7. Integrazione di dati cross-device e cross-platform

Sviluppare una visione unificata del consumatore integrando dati provenienti da diversi dispositivi e piattaforme. Questo è essenziale per comprendere il comportamento del consumatore nel Messy Middle, dove le interazioni avvengono su molteplici canali.

Tecniche avanzate:

• Utilizzo di graph database per modellare le relazioni complesse tra utenti, dispositivi e interazioni
• Tecniche di data fusion per combinare dati eterogenei da diverse fonti
• Identity resolution avanzata per tracciare gli utenti in modo coerente attraverso diversi touchpoint

8. Analisi delle reti sociali e dell’influenza

Esaminare come le reti sociali e gli influencer impattano il processo decisionale nel Messy Middle. Questo può aiutare a comprendere meglio l’effetto di socialità e a ottimizzare le strategie di influencer marketing.

Tecniche avanzate:

• Social network analysis per identificare key influencer e pattern di diffusione dell’informazione
• Modelli di contagio per prevedere la diffusione di trend e preferenze
• Analisi dell’eterogeneità dell’influenza per personalizzare le strategie di marketing

Dove scaricare il report del Messy Middle

Puoi scaricare il report in pdf direttamente da qui. E’ fondamentale leggerlo per capire appieno come è stata sviluppata la ricerca e perchè ha portato a queste considerazioni.

Il futuro del Messy Middle e dell’analisi

Mentre ci avviciniamo alla conclusione di questo approfondimento, è importante considerare come il concetto di Messy Middle e le relative tecniche di analisi potrebbero evolversi in futuro. Con l’avvento di nuove tecnologie come la realtà aumentata, l’Internet delle cose (IoT) e l’intelligenza artificiale avanzata, il Messy Middle potrebbe diventare ancora più complesso e sfaccettato.

Le aziende che riusciranno a padroneggiare l’analisi del Messy Middle saranno quelle in grado di:

1. Integrare dati da una molteplicità di fonti, inclusi dispositivi IoT e interazioni in realtà aumentata
2. Utilizzare l’intelligenza artificiale per prevedere e influenzare il comportamento dei consumatori in tempo reale
3. Creare esperienze personalizzate che si adattano dinamicamente al percorso unico di ogni consumatore
4. Bilanciare la raccolta e l’utilizzo dei dati con le crescenti preoccupazioni sulla privacy e l’etica dei dati

Il Messy Middle non è solo un concetto da comprendere, ma una realtà in continua evoluzione da abbracciare. In un mondo in cui il percorso del consumatore è sempre più complesso e frammentato, l’analisi avanzata del Messy Middle diventa non solo un vantaggio competitivo, ma una necessità per la sopravvivenza e il successo nel mercato globale digitalizzato.

Come un vasto oceano di dati e interazioni il Messy Middle richiede una bussola analitica sofisticata per essere navigato con successo. Le aziende che sapranno padroneggiare questa complessità, utilizzando analisi avanzate e approcci innovativi, non solo sopravvivranno alle turbolente acque del mercato digitale, ma tracceranno nuove rotte verso il successo.