Making Science, Nick Waters nominato CEO dell’area UK, Europa del Nord e Centrale

Ex Mindshare, Dentsu Aegis, ed Equibity, Waters guiderà la crescita strategica nella
regione, rafforzando la posizione di Making Science come leader innovativo

Madrid (Spagna), 19 novembre 2024 – Making Science, società di consulenza tecnologica e di marketing digitale specializzata in e-commerce e trasformazione digitale presente con tre sedi anche in Italia, ha nominato Nick Waters come nuovo CEO per il Regno Unito e per i Paesi dell’Europa settentrionale e centrale. Forte di una vasta esperienza nella leadership aziendale e di una profonda conoscenza del mercato tecnologico, Waters guiderà la crescita e l’espansione della società in Europa.

Con oltre 25 anni di esperienza nei settori della pubblicità, del digitale e dei media, Waters ha ricoperto ruoli dirigenziali in numerose aziende di rilievo. In particolare, è stato CEO di Equibity, dirigendo una trasformazione strategica verso un approccio basato sui dati. È stato presidente esecutivo di Dentsu Aegis UK e CEO della Dentsu Aegis Network Asia-Pacifico per oltre un decennio, gestendo operazioni in più di 15 mercati. Prima di allora, è stato CEO di Mindshare, agenzia di WPP, per l’area EMEA, affinando le sue capacità nello sviluppo e implementazione di strategie globali con impatti locali. Una carriera che combina leadership strategica ed esperienza approfondita nei mercati globali.

Un passo verso la leadership di mercato in Europa
La nomina di Waters avviene in un momento cruciale per Making Science, che sta diventando sempre più una destinazione attrattiva per figure di spicco del settore. L’azienda consolida così un ruolo di riferimento nel panorama globale in ambito dati e intelligenza artificiale.

José Antonio Martínez Aguilar, CEO e fondatore di Making Science, ha dichiarato: «Nick Waters sarà la guida ideale per l’espansione di Making Science in Europa. La sua profonda conoscenza del mercato globale e la sua capacità di costruire solide relazioni con i partner strategici saranno fondamentali per consolidare la nostra posizione in Europa e rafforzare la nostra presenza globale. Siamo convinti che la sua esperienza e visione ci aiuteranno ad accelerare la crescita e raggiungere i nostri ambiziosi obiettivi globali».

Nick Waters ha commentato: «Making Science è l’azienda più interessante nel panorama dei digital accelerator, e questa è una straordinaria opportunità per unirmi al loro team nella terza fase del loro percorso di crescita globale. Questa è un’azienda costruita per il mondo del marketing di oggi e di domani. Con un team brillante che applica scienza dei dati e intelligenza artificiale, Making Science offre un vantaggio competitivo per i brand. Il futuro riserva grandi opportunità a chi saprà coglierle: Making Science è una di queste opportunità, e sono entusiasta di poter contribuire al suo successo».

Con questa nomina, Making Science rafforza la propria struttura manageriale e si avvicina al raggiungimento dei suoi obiettivi finanziari. L’ingresso di Waters garantirà l’implementazione di strategie volte a massimizzare la redditività e a consolidare le relazioni con i partner strategici nella regione.

Shopping trends Google per la Peak Season 2024

Prepararsi alle Peak Season: tendenze e strategie

Con l’avvicinarsi delle festività, i brand si preparano per uno dei momenti più intensi e strategici dell’anno.
Comprendere le tendenze emergenti e le nuove aspettative dei consumatori può fare la differenza tra una stagione di successo e una occasione mancata. In questo articolo proponiamo le principali tendenze del comportamento dei consumatori condivise da Google per la peak season 2024 e le strategie che i brand possono adottare per migliorare il loro impatto durante il periodo delle feste.

Tendenze chiave del comportamento dei consumatori durante le festività

Le festività rappresentano un momento di cambiamento nelle abitudini di acquisto. Negli ultimi anni, il comportamento dei consumatori si è evoluto, spingendo i brand a rispondere con nuove strategie, sempre più personalizzate e consapevoli. Ecco alcune delle tendenze principali da tenere d’occhio:

Inizio anticipato degli acquisti: un numero crescente di consumatori preferisce iniziare gli acquisti delle festività già a partire da ottobre, cercando idee, confrontando prezzi e trovando offerte. Questo comportamento suggerisce l’importanza di una pianificazione strategica anticipata per i brand, che devono essere pronti a rispondere a questa esigenza di esplorazione iniziale.

Ricerca di offerte e promozioni: gli sconti e le promozioni rimangono un fattore chiave nelle decisioni d’acquisto durante le festività. Gli eventi promozionali, come il Black Friday e la Cyber Week, continuano ad attirare una vasta quantità di consumatori alla ricerca di occasioni e sconti. Per i brand, questo significa che è fondamentale essere visibili e chiari nelle offerte promozionali, adattandosi alla competizione intensa di questi momenti clou.

Esperienze significative e autentiche: sempre più consumatori cercano esperienze d’acquisto che siano più di una semplice transazione. Vogliono connessioni autentiche con i brand, che vadano oltre il prodotto e offrano valori aggiunti, come la sostenibilità o il supporto a cause sociali. I brand che riescono a creare un’esperienza significativa e memorabile, andando oltre la vendita, avranno più probabilità di fidelizzare i loro clienti.

Shopping omnicanale: oggi, circa il 64% dei consumatori si aspetta un’esperienza d’acquisto fluida e integrata tra online e offline. Questo significa che i brand devono offrire una transizione agevole tra i vari canali, permettendo ai clienti di iniziare il loro percorso online e, se lo desiderano, concluderlo in negozio, o viceversa. Inoltre, l’integrazione omnicanale permette ai brand di rispondere meglio alle esigenze dei consumatori e di mantenere la loro attenzione durante il processo d’acquisto.

Personalizzazione e identità: i consumatori di oggi sono sempre più interessati a esprimere la propria individualità attraverso le scelte di acquisto. I brand che possono offrire prodotti o esperienze su misura, che permettono ai clienti di sentirsi unici e di esprimere la loro identità, saranno avvantaggiati. L’attenzione verso i valori personali e il desiderio di appartenenza sono diventati fattori influenti nel processo decisionale.

Mindset dei consumatori

Google ha identificato quattro mindset predominanti che caratterizzano le decisioni d’acquisto dei consumatori:

Deliberate: i consumatori in questa fase cercano ispirazione e fanno ricerche approfondite in anticipo rispetto agli eventi chiave. Sono attenti e ponderano le opzioni disponibili prima di prendere una decisione. Questo mindset richiede dai brand contenuti dettagliati, informativi e accattivanti che guidino i clienti nelle loro scelte.

Deal-seeking: con l’approssimarsi degli eventi promozionali, i consumatori iniziano a cercare attivamente sconti e offerte. Questa fase rappresenta un’opportunità per i brand di essere presenti con promozioni mirate e accattivanti, puntando su canali che aumentino la visibilità delle loro offerte e creino un senso di urgenza.

Determined: a dicembre, i consumatori si trovano spesso in una fase di “acquisto deciso”, in cui sono pronti a concludere le transazioni. In questo periodo, è essenziale che i brand siano presenti con una strategia di vendita chiara e un servizio clienti impeccabile, rispondendo in modo rapido e accurato a eventuali dubbi dell’ultimo minuto.

Devoted: anche dopo le festività, molti consumatori continuano a fare acquisti, spesso per sé stessi o per approfittare delle ultime offerte. In questo momento, i brand possono concentrare i loro sforzi sulla fidelizzazione e sulle strategie di engagement, continuando a costruire relazioni durature.

Creare connessioni e valore come strategia

Per distinguersi in un mercato competitivo, è essenziale per i brand costruire relazioni autentiche e di valore con i propri clienti. Da tenere in considerazione il coinvolgimento proattivo degli utenti, che si traduce per i brand in un impegno a costruire un dialogo costante e omnichannel. Questo significa essere presenti sui social media, ma anche nelle conversazioni post-vendita, offrendo consigli su come sfruttare al meglio i prodotti acquistati.

Un altro tema è quello della sostenibilità e responsabilità sociale: sempre più consumatori considerano i valori etici e la sostenibilità come fattori chiave nelle loro decisioni d’acquisto. Sostenere cause che risuonano con i propri clienti e dimostrare il proprio impegno verso la sostenibilità sono strategie che aumentano la fiducia e la fedeltà nel lungo termine.

Non meno importante e forse scontato, lavorare su promozioni mirate e incentivi: offrire sconti, promozioni speciali e programmi di fedeltà ai clienti può fare la differenza durante le festività. Gli incentivi mirati possono aiutare i brand a catturare l’attenzione del cliente giusto, nel momento giusto, specialmente quando la competizione è più intensa.

Takeaways!

La peak season è un momento cruciale per ogni brand. Con una comprensione approfondita delle tendenze del comportamento dei consumatori e con strategie che puntano all’autenticità, alla personalizzazione e alla costruzione di esperienze significative, i brand possono distinguersi e creare connessioni di lungo periodo con i propri clienti. Essere proattivi, flessibili e pronti a rispondere a un mercato in continua evoluzione sarà la chiave per trasformare questo periodo in un successo duraturo. Come tradurre tutto questo nell’approccio strategico al digital marketing? Per individuare gli strumenti giusti per intercettare gli utenti giusti, nel momento più adatto e con il messaggio perfetto, entra in gioco Making Science.  Vuoi contattarci per saperne di più?

ad-machina, l’innovativa AI technology di Making Science lancia in Meta

  • Ad-machina utilizza l’intelligenza artificiale generativa per semplificare la creazione, l’attivazione, la misurazione e l’ottimizzazione degli asset creativi su Meta su larga scala.
  • Lo strumento incorpora nuove funzionalità di misurazione, analisi e ottimizzazione, chiudendo il ciclo creativo e offrendo una soluzione a 360°.
  • ad-machina integra i dati dai cataloghi di prodotto e da altri indicatori chiave per fornire annunci sempre aggiornati in modo efficace.
  • La piattaforma offre la traduzione e l’adattamento automatico degli annunci per diverse audience, massimizzando il raggio d’azione globale delle campagne pubblicitarie.

Milano, 8 novembre 2024 – Making Science, azienda leader nella trasformazione digitale a livello globale, lancia la sua innovativa tecnologia ad-machina su Meta. Questa soluzione end-to-end, progettata per la gestione degli asset creativi nelle campagne pubblicitarie, consente alle aziende di creare, attivare, misurare e ottimizzare automaticamente i propri annunci su larga scala utilizzando l’intelligenza artificiale generativa, superando uno dei principali ostacoli che le aziende affrontano nel panorama digitale odierno.

ad-machina elimina gli ostacoli dello sviluppo creativo tradizionale, utilizzando l’intelligenza artificiale generativa per scalare gli asset pubblicitari, inclusi testi, immagini e video. Questo permette ai brand di automatizzare il processo creativo per contenuti dinamici, come promozioni, offerte speciali e prodotti in primo piano, adattandoli automaticamente al comportamento degli utenti e agli interessi di business di ciascuna azienda. In questo modo, gli annunci non solo diventano più efficaci, ma anche più redditizi.

Con questo lancio, ad-machina amplia le sue capacità di analisi, misurazione e ottimizzazione, offrendo una soluzione completa per la gestione creativa a 360°. La piattaforma integra dati chiave dal catalogo prodotti dei brand e da altri indicatori interni, come i margini di profitto e i dettagli sulle categorie di prodotto, per mantenere aggiornati gli annunci. Inoltre, ad-machina analizza elementi creativi come colore o design e offre diverse intuizioni su questi aspetti. Le analisi di branding consentono decisioni più accurate nella creazione di nuovi annunci, garantendo che ogni elemento contribuisca al successo complessivo della campagna.

Una delle caratteristiche più distintive di ad-machina è la sua capacità di operare in più lingue e adattare i contenuti creativi a diversi mercati e audience attraverso la traduzione automatica degli elementi pubblicitari. Ciò consente ai brand di espandere la propria portata e impatto a livello globale.

“La capacità di automatizzare e personalizzare la creazione degli annunci è cruciale per ottimizzare le campagne di marketing. Con ad-machina per Meta, offriamo alle aziende uno strumento che consente di creare asset creativi e campagne in modo efficiente e in tempo reale, ottimizzando al contempo la spesa pubblicitaria”, conclude Eduardo Sarciat, Managing Director di ad-machina presso Making Science.

Scopri ad-machina per Meta qui.

Making Data | Customer match e privacy: strategie per un digital marketing responsabile

MAKING DATA, approfondimenti sul mondo dei dati in collaborazione con dataMesh

 

Customer Match e GDPR: come utilizzare i dati di prima parte per un marketing digitale efficace e responsabile

Questa settimana parliamo di strumenti come il Customer Match – per primo introdotto da Meta nel 2013 – che offrono alle aziende un’opportunità preziosa per segmentare, personalizzare e ottimizzare le campagne pubblicitarie, raggiungendo il giusto pubblico al momento giusto.
Tuttavia, con il crescente focus sulla privacy e il rigoroso quadro normativo introdotto dal GDPR, l’utilizzo di dati personali per scopi di marketing richiede un approccio responsabile e informato.

 

Customer Match: una risorsa chiave per il marketing di precisione

Dalle piattaforme social come Meta, TikTok, Linkedin fino a Google, il Customer Match è stato implementato per consentire alle aziende di caricare liste di contatti criptati e identificare i propri clienti su questi network. Questa tecnica permette di raggiungere utenti già interessati, massimizzando così l’efficacia delle campagne. Non si tratta solo di migliorare il targeting, ma anche di raffinare l’allocazione del budget pubblicitario, evitando di mostrare annunci a utenti già convertiti e generando nuove audience simili (lookalike) a partire dai dati a disposizione dell’azienda.

 

Rispettare la privacy e il GDPR

L’uso di dati personali, anche quando criptati o pseudonimizzati, non è esente da vincoli legali. Il GDPR ha stabilito requisiti precisi per il trattamento dei dati personali, e l’uso del Customer Match deve essere in linea con tali regolamentazioni. Le aziende devono assicurarsi di raccogliere il consenso degli utenti in modo chiaro e trasparente, rispettando il diritto alla privacy e adottando misure di sicurezza avanzate. Il rischio di non rispettare queste normative non è solo legale, ma può anche compromettere la fiducia dei clienti. Anche questa settimana, su dataMesh ho approfondito le implicazioni tecniche e gli aspetti legali insieme a Giovanni Di Stefano, esperto legale e Data Protection Officer, che condivide insight preziosi sulle strategie e sulle best practice per un uso responsabile e ottimale del Customer Match.

 

Customer Match e Intelligenza Artificiale: nuove opportunità e sfide

Con la crescente integrazione dell’Intelligenza Artificiale nel marketing, i dati di prima parte possono essere utilizzati per addestrare modelli predittivi, a patto che venga rispettato il diritto alla privacy degli utenti. Grazie a un approccio informato e responsabile, le aziende possono sfruttare l’IA per migliorare il Customer Match, creando segmenti più precisi e anticipando il comportamento dei clienti. Tuttavia, è fondamentale rispettare le linee guida del GDPR e garantire un’opzione di opt-out per gli utenti che non desiderano che i propri dati siano utilizzati a fini di addestramento.

 

Di questi argomenti, e della centralità dei first party data, ne abbiamo parlato anche durante il webinar del 29 Ottobre. Se non hai partecipato e vuoi accedere ai dati che abbiamo presentato, compila il form e scarica i materiali. 

Making Data | Enhanced Conversions e First Party Data: misurazione GDPR compliant

MAKING DATA, approfondimenti sul mondo dei dati in collaborazione con dataMesh

 

Misurazione Potenziata con i First Party Data: L’Evoluzione del Marketing Digitale con le Enhanced Conversions

Nei precedenti articoli Making Data (a partire da questo), abbiamo già sottolineato come nel panorama attuale del marketing digitale, i first party data stanno assumendo un ruolo centrale nella misurazione delle performance delle campagne pubblicitarie. Con l’addio ai cookie di terze parti, le aziende devono puntare su dati raccolti direttamente dai propri utenti per garantire una misurazione precisa, rispettando al contempo le normative sulla privacy, come il GDPR.

Una delle soluzioni più avanzate in questo contesto è rappresentata dalle Enhanced Conversions. Sviluppata da Google e adottata da altre piattaforme leader come Meta e Microsoft (con terminologie differenti, ma semplificando utilizzeremo ora solo Enhanced Conversion), questa tecnologia permette di arricchire i dati di conversione con informazioni di prima parte.

L’obiettivo? Garantire una misurazione più accurata senza compromettere la privacy degli utenti. La tecnologia si basa sull’uso di dati crittografati, che vengono confrontati in modo anonimo con quelli presenti nelle piattaforme di advertising per determinare l’efficacia delle campagne pubblicitarie.

Ma come possiamo essere sicuri che questo processo sia conforme al GDPR?

Giovanni di Stefano, Lead of SAPG Legal Tech Focus Team, ci ha aiutato a trovare delle risposte a questa domanda. Su dataMesh|Substack approfondisco il framework legale che garantisce la piena conformità alle normative europee che abbiamo sviluppato insieme e che permette di sfruttare i first party data senza compromettere la privacy degli utenti, attraverso l’uso di tecniche come l’anonimizzazione dei dati e la crittografia.

I Benefici delle Enhanced Conversions

Implementando le Enhanced Conversions, le aziende possono:

  • Aumentare la precisione nella misurazione delle conversioni;
  • Ottimizzare le strategie di marketing basate su dati reali;
  • Garantire il rispetto delle normative GDPR grazie a un solido framework legale.

Con alcuni clienti di Making Science abbiamo raggiunto un incremento delle conversioni tracciate superiore al 40%.

Prossimi Passi

Vuoi saperne di più sulle tecnologie di Customer Match e sul loro utilizzo conforme alle normative europee? Sarà l’argomento del prossimo articolo, sempre con il contributo legale di Giovanni di Stefano.

Ti ricordo anche che hai la possibilità di iscriverti al webinar che terrò il 29 Ottobre, sarà l’occasione per  condividere degli ulteriori spunti per la gestione dei dati durante la peak season in arrivo, o per approfondire in una 1to1 direttamente con me. Registrati qui>

 

Partecipa al webinar del 29 ottobre

Ti aspetto online per scoprire come massimizzare i risultati della tua azienda grazie ai dati, non perdere il webinar gratuito del 29 ottobre.

 

Richiedi l’iscrizione: i posti sono limitati![image_with_animation image_url=”66501″ animation=”None” hover_animation=”none” alignment=”” img_link_target=”_blank” border_radius=”5px” box_shadow=”none” image_loading=”default” max_width=”100%” max_width_mobile=”default” img_link=”https://www.makingscience.it/eventi/misurazione-performance-peak-season-2024/”]

Making Data | Come l’AI può supportare la data literacy

MakingData, approfondimenti sul mondo dei dati in collaborazione con dataMesh

 

Come l’intelligenza artificiale rivoluziona la data literacy

La capacità di interpretare e utilizzare i dati è diventata una competenza chiave per guidare strategie vincenti. Data literacy significa molto di più che saper leggere un report: implica la capacità di estrarre informazioni rilevanti dai dati, prendere decisioni rapide e ottimizzare continuamente le performance.

Con la rapida evoluzione dell’Intelligenza Artificiale (AI), il panorama della data literacy sta cambiando. Le tecnologie avanzate permettono oggi di analizzare i dati in modo più veloce, preciso e accessibile, abbattendo le barriere che finora hanno impedito alle aziende di adottare una cultura realmente data-driven.

Come l’AI supporta la data literacy aziendale

I volumi di dati a disposizione possono essere enormi: comportamenti degli utenti, performance delle campagne, vendite e tendenze di mercato. Questi dati possono fornire un vantaggio competitivo, ma solo se gestiti e analizzati correttamente.

L’AI è in grado di automatizzare e semplificare processi complessi, nelle diverse fasi dell’analisi dei dati di un’azienda:

  • Descriptive analytics: analizza il passato per capire cosa è successo, come osservare un calo del carrello medio durante i saldi;
  • Diagnostic analytics: identifica le cause dietro gli eventi, come scoprire perché il carrello medio si riduce anche con prezzi scontati;
  • Predictive analytics: prevede il futuro basandosi su azioni passate, aiutando a ottimizzare scorte e strategie in base ai trend;
  • Prescriptive analytics: consiglia decisioni strategiche, unendo l’intelligenza artificiale all’elemento umano per massimizzare i risultati.

Nei miei appunti su dataMesh di questa settimana approfondisco questi e altri concetti sulla data literacy. Li trovi online qui>

Ottimizzazione delle campagne con AI e dati

L’integrazione dell’IA nelle piattaforme pubblicitarie, dai sistemi di bidding avanzati agli algoritmi di raccomandazione dei contenuti, ha già trasformato il modo in cui le aziende conducono le proprie campagne. Attraverso soluzioni AI-driven, le aziende possono ridurre il rischio di errore umano, ottimizzare continuamente le strategie in tempo reale e migliorare l’efficacia del targeting e del media planning.

Questi strumenti non solo migliorano la precisione e la velocità delle analisi, ma consentono anche ai team di marketing di concentrarsi su ciò che conta davvero: ideare campagne creative, migliorare l’engagement con il pubblico e aumentare il ROI.

A proposito di ottimizzazione delle performance tramite i dati, il 29 Ottobre terrò un webinar sull’argomento, in modo da condividere degli ulteriori spunti per la gestione dei dati durante la peak season in arrivo. Puoi registrarti qui>

Conclusione

Per le aziende l’intelligenza artificiale è diventata un alleato fondamentale per potenziare la propria data literacy. Implementare tecnologie AI non significa solo raccogliere dati migliori, ma anche usarli in modo più strategico e veloce, massimizzando l’impatto delle campagne.

Lavorare con un’agenzia tech-enabled che combina competenze in AI e data analytics può fare la differenza nel raggiungere risultati concreti, sfruttando al massimo il potere dei dati per migliorare il business. Siete pronti a fare questo passo evolutivo nel vostro marketing?

 

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FLASH NEWS | nuovo GPSR, cosa cambia per i venditori su Amazon

Il General Product Safety Regulation (GPSR) rappresenta un’importante evoluzione nel quadro normativo europeo per la sicurezza dei prodotti. A partire dal 13 dicembre 2024, tutti i prodotti non alimentari venduti sul mercato dell’Unione Europea dovranno rispettare i requisiti del GPSR. Questo regolamento sostituisce la vecchia General Product Safety Directive (GPSD) e introduce nuove regole per garantire una maggiore sicurezza dei consumatori, rafforzando la sorveglianza del mercato e l’accountability dei venditori, in particolare quelli che operano tramite piattaforme come Amazon.

Chi è coinvolto?

Il GPSR riguarda una vasta gamma di operatori economici, inclusi:

Produttori e Importatori nell’UE: Sono obbligati a garantire che i loro prodotti siano sicuri, fornendo la documentazione tecnica necessaria (es. dichiarazioni di conformità) e rispettando le normative applicabili.

Venditori non UE: Le aziende al di fuori dell’Unione Europea che vendono su Amazon devono designare un **Responsabile nell’UE** che garantisca la conformità dei prodotti. Questo responsabile può essere un rappresentante autorizzato, un importatore o un fornitore di servizi di adempimento, e il suo nome deve essere visibile sui prodotti, imballaggi o documenti accompagnatori.

Marketplace come Amazon: Amazon ha la responsabilità di garantire che i prodotti venduti tramite la piattaforma rispettino le normative di sicurezza europee. Ciò significa che la piattaforma deve monitorare la conformità dei prodotti, garantire la tracciabilità, collaborare con le autorità in caso di richiami e fornire le informazioni di sicurezza necessarie ai consumatori.

Requisiti chiave

1. Designazione di un Responsabile UE: I venditori non UE devono nominare un responsabile per garantire la conformità dei prodotti alle norme di sicurezza. Il nome e i contatti di questa persona devono essere inclusi sui prodotti o sui loro imballaggi.

2. Test di Sicurezza: I prodotti devono essere sottoposti a test di sicurezza basati su standard armonizzati dell’UE. Se non sono disponibili standard armonizzati, i venditori possono utilizzare standard non armonizzati o creare criteri di sicurezza interni. I test devono essere documentati, e Amazon può richiedere rapporti di test ai venditori in qualsiasi momento.

3. Tracciabilità e Etichettatura: Ogni prodotto deve essere identificabile tramite un numero di serie, lotto o tipo e deve riportare informazioni sul produttore, importatore e responsabile UE. Queste informazioni devono essere facilmente visibili, preferibilmente anche in forma digitale, come un QR code, per garantire la trasparenza e tracciabilità.

4. Gestione dei Richiami e degli Incidenti: In caso di prodotti pericolosi, Amazon e i venditori sono tenuti a richiamare i prodotti e notificare tempestivamente i consumatori e le autorità competenti tramite il Safety Business Gateway. I prodotti non conformi saranno rimossi dalla piattaforma.

5. Cybersecurity e Prodotti Intelligenti**: I prodotti che incorporano tecnologie digitali, come l’IA, devono includere misure di sicurezza informatica per prevenire accessi non autorizzati che potrebbero comprometterne la sicurezza.

Impatto su Amazon

Per Amazon, il GPSR introduce l’obbligo di sorvegliare attivamente i prodotti venduti sulla piattaforma. La piattaforma dovrà fornire ai consumatori informazioni dettagliate sulla sicurezza dei prodotti e intervenire in caso di non conformità, collaborando con le autorità per garantire che i prodotti pericolosi vengano ritirati dal mercato.

Conseguenze della non conformità

La mancata conformità al GPSR porterà alla rimozione dei prodotti non conformi dalla piattaforma. I venditori che non rispettano le nuove normative rischiano multe e il blocco delle loro attività di vendita nell’UE.

Conclusione

Il GPSR introduce un quadro normativo più rigoroso per la sicurezza dei prodotti in Europa. Amazon e i suoi venditori devono prepararsi a rispettare queste nuove regole entro il dicembre 2024, assicurando che ogni prodotto venduto sia sicuro, tracciabile e conforme agli standard dell’UE.

 

Puoi contattarci se hai bisogno di un supporto nella gestione di questo problema o per ottimizzare la tua presenza della tua presenza su Amazon e i servizi collegati. Accedi alla sezione con una selezione di casi di successo Making Science.

Making Data | Data Maturity Model per la leadership di mercato

MakingData, approfondimenti sul mondo dei dati in collaborazione con dataMesh

 

La Data Maturity trasforma le aziende in leader di settore

Nell’attuale contesto competitivo, dove le informazioni sono la nuova valuta, le aziende devono andare oltre la semplice raccolta dei dati. È fondamentale saperli trasformare in valore reale attraverso processi strutturati e una strategia mirata. Questo è il cuore del concetto di Data Maturity.

Ma cosa significa, esattamente, maturare nell’uso dei dati? Il termine data maturity rappresenta il grado di sviluppo che un’azienda raggiunge nella gestione e nell’utilizzo strategico dei dati. Un’azienda con un alto livello di maturità è in grado di trasformare i dati in decisioni aziendali concrete, migliorando le performance e affrontando con sicurezza le sfide di mercato. Al contrario, un’organizzazione con una bassa maturità rischia di essere inefficace, perdendo opportunità e basando le proprie scelte solo su intuizioni, senza il supporto di analisi solide.

Un percorso di crescita: dal dato alla leadership

Per sfruttare appieno il potenziale dei dati, le aziende devono seguire un percorso evolutivo che parte dalla semplice consapevolezza del valore dei dati, per poi integrare strategie avanzate che li rendano centrali in ogni decisione. È un processo in più fasi che richiede una visione chiara, strumenti adeguati e una cultura aziendale orientata all’innovazione.

Nel mio ultimo articolo su dataMesh, esploro le 4 fasi di questo scenario evolutivo:

  • Data Aware: Il primo passo, in cui i dati vengono raccolti senza un chiaro piano di utilizzo.
  • Data Proficiency: La fase in cui le aziende iniziano a costruire una strategia basata sui dati.
  • Data Savvy: Un’integrazione profonda tra business e dati, che consente un flusso informativo continuo e ottimizzato.
  • Data Driven: Il punto di arrivo, dove ogni decisione viene presa in modo consapevole, sfruttando appieno l’analisi e la validazione dei dati.

Dal dato all’azione: Il ciclo dei dati

Un aspetto cruciale del Data Maturity Model è la sua struttura ciclica, che consente alle aziende di misurare, analizzare, attivare e ottimizzare costantemente i loro processi basati sui dati. Questa evoluzione non solo migliora l’efficienza operativa, ma permette anche di affrontare le sfide del mercato con agilità e precisione, utilizzando strumenti avanzati come l’intelligenza artificiale e il machine learning.

Scopri di più su come raggiungere la data maturity

Se la tua azienda è pronta a fare il salto di qualità nel modo in cui gestisce e utilizza i dati, ti invitiamo a leggere l’articolo completo su dataMesh. Lì troverai un’analisi dettagliata delle quattro fasi della maturità dei dati, con altri consigli utili per trasformare i dati in uno strumento di potere decisionale.

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MakingData | Google e cookie, verso nuove strategie

MakingData, approfondimenti sul mondo dei dati in collaborazione con dataMesh

 

Da qualche mese che Google ha comunicato il passo indietro sul piano per eliminare completamente i cookie di terze parti dai suoi browser, come Chrome.
Google ha apportato un significativo cambiamento nella sua strategia riguardo ai cookie di terze parti, decidendo di mantenerli in uso e di introdurre un nuovo framework che dà priorità al controllo degli utenti.

Cambio di direzione

Dopo anni di ritardi e preoccupazioni da parte dell’industria, questa decisione segna un allontanamento dal piano originale dell’azienda di eliminare completamente i cookie.

La motivazione alla base della decisione di Google è chiara: hanno ascoltato le preoccupazioni dell’industria riguardo a un futuro senza cookie. Mantenendo i cookie e introducendo allo stesso tempo controlli sulla privacy più avanzati, Google mira a trovare un equilibrio tra la protezione dei dati degli utenti e il mantenimento di un ecosistema pubblicitario digitale prospero.

Verso il futuro

Il fulcro della strategia di Google è l’empowerment degli utenti: l’azienda intende fornire maggiore trasparenza e scelta su come vengono utilizzati i loro dati, permettendo loro di decidere se aderire o meno al tracciamento.

Questo approccio potrebbe livellare il campo di gioco, consentendo sia alle soluzioni basate sui cookie che a quelle senza cookie di competere per l’attenzione degli utenti.
Se da un lato questa notizia ha fatto tirare un sospiro di sollievo a molti professionisti del settore, dall’altro, a distanza di qualche mese, le proiezioni più ottimistiche vedono un 65% di utenti (fonte: Statcounter.com) pronti a rifiutare il tracciamento dei cookie di terze parti, insieme agli utenti che già navigano su browser che non li supportano.

Ma quali saranno le conseguenze di questi comportamenti? Quali nuovi problemi dovremo affrontare e quali soluzioni possiamo adottare?

Ne parlerò anche su dataMesh – Aggiornamenti, pettegolezzi e statistiche sul mondo dei dati, e nelle prossime settimane qui, sul blog Making Science. 

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FLASH NEWS dall’Amazon Accelerate 2024

Durante l’Amazon Accelerate 2024, Amazon ha alzato ulteriormente l’asticella per i venditori, annunciando una serie di strumenti e partnership strategiche che ridefiniscono il panorama del commercio digitale.

Buy with Prime ha visto un aumento impressionante del 45% degli ordini e un incremento del 16% dei ricavi per transazione, grazie a nuove integrazioni con PayPal, Google Shopping Ads e TikTok Ads. Questa innovazione consente ai venditori di ampliare la propria reach attraverso campagne pubblicitarie ottimizzate, con funzionalità come la visualizzazione delle stime di consegna Prime direttamente negli annunci di TikTok​. Le stime di consegna in tempo reale migliorano l’engagement e, in definitiva, il tasso di conversione.

Amazon Multi-Channel Fulfillment (MCF): l’integrazione di MCF con Google Shopping estende la visibilità dei prodotti al di fuori dell’ecosistema Amazon, aumentando la sinergia tra marketplace e canali di vendita diretti​.

ll potenziale delle DSP in combinazione con Buy with Prime è un game changer. I venditori possono ora sfruttare i dati di Amazon per ottimizzare le proprie campagne pubblicitarie su piattaforme esterne, aumentando il ROAS attraverso una targettizzazione iper-specifica basata su segnali di acquisto e comportamenti provenienti dall’ecosistema Amazon​. Questa capacità offre un vantaggio competitivo enorme, consentendo di massimizzare l’efficienza del budget pubblicitario con un approccio omni-channel.

AI e automazione stanno rivoluzionando la gestione operativa su Amazon. Il nuovo strumento Business Planner combina dati di vendita, traffico e tendenze di mercato per fornire previsioni in tempo reale e suggerimenti dinamici, consentendo decisioni basate sui dati con una granularità senza precedenti.

L’introduzione del Veeqo Profit Analyzer offre ai venditori uno strumento avanzato per tracciare la redditività del prodotto. L’analisi in tempo reale dei costi e dei profitti permette di ottimizzare le scorte, ridurre i costi di stoccaggio e migliorare la redditività complessiva, rendendo più facile prendere decisioni strategiche in un mercato in rapida evoluzione​.

In definitiva, Amazon non solo sta consolidando la sua posizione come leader dell’infrastruttura di commercio digitale, ma sta anche plasmando il futuro del social commerce e dell’e-commerce attraverso innovazioni logistiche e tecnologiche senza precedenti.
Le nuove soluzioni integrate, come l’integrazione con Shopify, la riduzione dei tempi di consegna e l’adozione massiccia dell’AI, non solo semplificano le operazioni per i venditori, ma abbattono barriere geografiche e migliorano drasticamente la competitività a livello globale.

Il messaggio è chiaro: per scalare e prosperare nell’e-commerce odierno, i brand devono sfruttare il potente motore logistico e i dati dinamici offerti da Amazon.
Il successo non sta nel reinventare la ruota, ma nel farla girare con la forza della macchina Amazon.