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

Nel panorama del digital marketing, il tema della privacy e dell’uso dei dati di terze parti continua a essere uno dei più dibattuti e rilevanti. Con l’evoluzione della normativa sulla privacy e il progressivo abbandono dei cookie di terze parti, l’industria sta affrontando una transizione cruciale. Sebbene la promessa di soluzioni innovative sia concreta, le recenti risposte della Competition and Markets Authority (CMA) del Regno Unito ai progetti di Google per la Privacy Sandbox potrebbero rallentare l’adozione di queste nuove tecnologie.

In questo articolo, esploreremo come il passaggio verso un mondo senza cookie impatti il digital marketing, analizzando la risposta della CMA, le sfide che le aziende dovranno affrontare e le opportunità che potrebbero emergere per chi saprà adattarsi.

Cos’è Privacy Sandbox di Google?

La Privacy Sandbox è un’iniziativa di Google pensata per ridurre la dipendenza dai cookie di terze parti, offrendo soluzioni che proteggano la privacy degli utenti senza compromettere l’efficacia delle campagne pubblicitarie. L’obiettivo di questo progetto è creare un ambiente più sicuro e trasparente per gli utenti, mentre consente agli advertiser di continuare a misurare l’efficacia delle proprie campagne e a targetizzare il pubblico in modo efficiente, ma con un maggiore rispetto per la privacy.

Sebbene la Privacy Sandbox rappresenti una mossa importante per rispondere alle crescenti preoccupazioni sulla privacy, la sua implementazione sta suscitando dibattiti accesi all’interno dell’industria pubblicitaria, con implicazioni significative per il futuro del digital marketing.

La risposta della CMA: ostacolo o protezione della concorrenza?

Una delle principali criticità sollevate dalla Competition and Markets Authority (CMA) del Regno Unito riguarda il potenziale vantaggio competitivo che Google potrebbe ottenere grazie all’accesso esclusivo ai propri dati di prima parte. La CMA teme che tale vantaggio possa danneggiare la concorrenza nel settore della pubblicità digitale, ostacolando l’innovazione e rallentando l’adozione di soluzioni più equitative per la privacy.

Questa posizione della CMA ha sollevato dubbi su come Google implementerà la Privacy Sandbox, con il rischio che la centralizzazione dei dati possa limitare l’accesso delle altre aziende a strumenti e soluzioni pubblicitarie paritetiche. Le dinamiche di mercato future potrebbero, quindi, dipendere da come verranno risolte queste problematiche, che potrebbero influenzare la velocità con cui l’industria si adatta a un mondo senza cookie.

Come prepararsi al futuro senza cookie? Le sfide per le aziende

Con oltre il 30% del mercato che ha già abbandonato l’uso dei cookie di terze parti, il passaggio verso una pubblicità digitale cookie-less è ormai in atto. Questo scenario pone importanti sfide per le aziende che operano nel settore del digital marketing. Le principali domande a cui le aziende devono rispondere riguardano:

• Misurazione dell’efficacia delle campagne: come misurare il ritorno sull’investimento (ROI) senza fare affidamento sui cookie di terze parti?
• Targeting del pubblico: come raggiungere gli utenti giusti senza informazioni dettagliate e personalizzate sui singoli utenti.
• Privacy e fiducia: come costruire e mantenere una relazione solida con i consumatori in un contesto in cui la privacy è la priorità assoluta?

Affrontare queste sfide richiederà una rinnovata attenzione alla qualità dei dati e l’adozione di soluzioni tecnologiche avanzate.

Le opportunità della privacy e del digital marketing senza cookie

Nonostante le difficoltà, il cambiamento verso un mondo senza cookie offre anche molte opportunità per le aziende che sapranno adattarsi adottando soluzioni innovative. C’è spazio per miglioramenti in ambito di customer experience e rafforzamento della fiducia dei clienti, concentrandosi sull’uso dei dati di prima parte per creare esperienze personalizzate e mirate. Questo approccio consente di costruire relazioni autentiche con i consumatori, offrendo esperienze più intime e coinvolgenti. Inoltre, tecniche come il machine learning, l’analisi predittiva e l’attribuzione incrementale permettono di targetizzare il pubblico in modo efficace senza fare affidamento su identificatori dettagliati. Le aziende che adotteranno queste tecnologie riusciranno a emergere come leader, offrendo esperienze sicure e rilevanti per i consumatori.

Come affrontare la transizione: dati, tecnologie e partnership

Per affrontare la transizione verso un mondo senza cookie, le aziende devono concentrarsi su tre aree chiave. In primo luogo, è fondamentale investire nella qualità dei dati, costruendo un database di prima parte solido e preciso, essenziale per il targeting e la personalizzazione. Inoltre, l’adozione di nuove tecnologie, come il machine learning, l’analisi predittiva e l’attribuzione incrementale, è cruciale per ottimizzare le campagne pubblicitarie. Infine, è importante collaborare con partner esperti, come agenzie di digital marketing che sappiano gestire i dati e sviluppare strategie personalizzate. Questi partner saranno decisivi per aiutare le aziende a rimanere competitive e innovative nel futuro senza cookie.

Il futuro del digital marketing è senza cookie, ma pieno di opportunità

La transizione verso un futuro senza cookie rappresenta una sfida, ma anche un’opportunità significativa per le aziende che vogliono innovare, migliorare la loro offerta e rafforzare la relazione con i propri clienti. L’adozione della Privacy Sandbox di Google e altre tecnologie simili saranno fondamentali per affrontare la crescente attenzione alla privacy e per costruire campagne pubblicitarie più etiche e efficaci.

Per scoprire altri dettagli, puoi leggere anche l’articolo di approfondimento che ho scritto su dataMesh.

Hai bisogno di una consulenza personalizzata per affrontare questa transizione? Contattaci per scoprire come possiamo aiutarti a cogliere le nuove opportunità nel digital marketing.

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. 

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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>

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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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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, 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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Cos’è la Legge sui Mercati Digitali (DMA)?

Il nuovo regolamento europeo sui mercati digitali (DMA, dalle iniziali in inglese di Digital markets act) è un quadro normativo applicabile nell’UE e nello SEE che regola il mercato online concentrandosi sulla protezione della privacy dei dati degli utenti e sulla garanzia di una concorrenza leale nei mercati digitali.

Secondo questa normativa, la Commissione Europea ha nominato sei aziende come “gatekeeper” (“custodi dell’accesso), che devono soddisfare requisiti operativi e di conformità specifici entro e non oltre il 6 marzo 2024.

Obiettivi della DMA:

• Promuovere la concorrenza equa nei mercati digitali.
• Proteggere i consumatori da pratiche abusive da parte delle grandi piattaforme online.
• Incentivare l’innovazione nell’ecosistema digitale.

A chi si applica la DMA?

La DMA si applica ai gatekeeper, che includono le seguenti aziende:

• Meta (proprietaria di Facebook, Instagram, WhatsApp e altre);
• Alphabet (proprietaria di Google e Android);
• ByteDance (proprietaria di TikTok);
• Apple;
• Amazon; 
• Microsoft.

Sono stati designati come gatekeeper le aziende che soddisfano i seguenti criteri:

• Forniscono un servizio di piattaforma di base, includendo servizi di intermediazione, reti sociali, piattaforme di condivisione video, pubblicità online, motori di ricerca online, tra altri.
• Hanno un’influenza significativa sul mercato.
• E inoltre, agiscono come intermediari tra aziende e utenti.

Questo mira a ottenere un mercato digitale più trasparente, competitivo e centrato sull’utente.

Quindi…la DMA come influenzerà brand e inserzionisti?

La DMA, o Legge sui Mercati Digitali, si concentra principalmente sulle grandi aziende tecnologiche, ma il suo impatto si estende alle aziende che utilizzano le loro piattaforme e tecnologie per creare strategie pubblicitarie o di marketing.

Sebbene la normativa influenzi più direttamente i suddetti “custodi dell’accesso”, è cruciale riconoscere la sua influenza su tutte le compagnie con operazioni digitali nell’UE che dipendono dalle piattaforme e dai servizi. Pertanto, per queste aziende, non aderire alla normativa rappresenta un rischio altrettanto rilevante, poiché potrebbero affrontare perdite di dati, audience e danni alla reputazione del marchio, perdendo l’accesso ai servizi forniti da Google, Meta e altri giganti tecnologici.

Questo implica che le aziende devono anche conformarsi alle nuove normative sulla privacy stabilite dai giganti tecnologici per soddisfare la DMA. Queste norme si applicano a tutti i dati personali raccolti sulle piattaforme, sia da parte dei giganti tecnologici stessi che da terzi che le utilizzano. È una sfida aggiuntiva per marchi e inserzionisti, che devono adeguarsi a queste regolazioni per garantire la conformità con la DMA ed evitare possibili conseguenze negative dirette su di loro.

Sebbene non ci sia una soluzione unica per conformarsi alle nuove leggi, le aziende devono cambiare approccio e cercare alternative ai metodi tradizionali. Altrimenti, i marchi incontreranno difficoltà nel segnalare conversioni e attirare audience, influenzando direttamente i loro risultati e il loro business.

Come prepararsi alla DMA?

Prepararsi per conformarsi ai requisiti della DMA dovrebbe essere una delle principali priorità per le aziende, poiché ciò influenzerà significativamente il futuro delle loro strategie digitali.

Innanzitutto è cruciale per le aziende conoscere il proprio ecosistema di dati: quali dati raccoglie e utilizza la propria organizzazione, dove, come e con chi vengono condivisi.

Poi devono verificare le proprie politiche interne, assicurandosi delle politiche di trattamento dei dati degli utenti, l’ottenimento del consenso e l’uso dei dati per vari scopi o per condividerli con terzi. Ogni “custode dell’accesso” dovrà adattare la sua tecnologia e i team di Marketing dovranno implementare le soluzioni proposte.

Conclusioni

Essenzialmente, l’entrata in vigore della DMA mira a un mercato digitale più equo e aperto, trasformando il panorama digitale. Prepararsi alla DMA è cruciale per le aziende, poiché l’impatto che può avere sul loro business sarà significativo se non vengono prese misure.

I nostri team di esperti possono consigliarti o risolvere i tuoi dubbi. 

Per maggiori informazioni, puoi consultare il comunicato ufficiale della Commissione Europea.

Che cosa sono le CDP e come migliorano la personalizzazione degli annunci?

La pubblicità personalizzata è diventata un viaggio intricato che mira a stabilire connessioni migliori con il pubblico di riferimento delle aziende. In questo senso, le Customer Data Platform (CDP) sono emerse come un potente strumento per trasformare la raccolta, la gestione e l’utilizzo delle informazioni sui clienti. Questo articolo esplora come le CDP svolgono un ruolo fondamentale nel migliorare la personalizzazione degli annunci.

Cosa sono le Customer Data Platform (CDP)?

Prima di addentrarci nei vantaggi delle CDP in pubblicità, è essenziale capire cosa sia una CDP. La CDP è una piattaforma progettata per raccogliere, archiviare e organizzare i dati dei clienti da diverse fonti, creando profili integrati e unificati. Questo consolidamento dei dati consente alle aziende di ottenere una visione olistica dei propri clienti, ponendo le basi per una personalizzazione più efficace.

La Chiave della Personalizzazione: Dati Principali e Connessioni Significative

Una personalizzazione efficace degli annunci si basa sulla capacità di comprendere a fondo il pubblico di riferimento. Le CDP eccellono nel fornire un repository centralizzato di dati sui clienti, inclusi comportamenti, preferenze e cronologia delle interazioni. Ciò consente ai brand di creare profili dettagliati e accurati, facilitando la creazione di annunci più personalizzati.

La Customer Data Platform (CDP) ottimizza le prestazioni dei dati proprietari (First Party Data) integrando una singola fonte di verità, consentendo la visualizzazione istantanea. Questa inclusione non solo semplifica la gestione dei dati, ma migliora anche la capacità di analizzare e rispondere in tempo reale alle preferenze dei clienti. Dal momento dell’integrazione, viene attivato un processo dinamico che trasforma i dati statici in conoscenza agile, facilitando decisioni rapide e accurate.

Inoltre, le CDP facilitano la connessione di dati da varie fonti, come social media, interazioni con il sito web e transazioni passate. Ciò si traduce in una comprensione più completa dell’utente, che a sua volta migliora la capacità dei brand di fornire messaggi pertinenti al momento giusto.

Il Ruolo delle CDP nella Segmentazione Precisa

Le CDP consentono una segmentazione più precisa classificando gli utenti in gruppi in base a dati specifici. Ad esempio, un marchio di moda può segmentare i propri utenti in base alle loro preferenze di stile, comportamenti di acquisto e posizione geografica. Ciò consente di creare annunci che risuonano più efficacemente con ciascun segmento, aumentando la probabilità di conversione.

Automazione e Ottimizzazione:

Le CDP non solo semplificano la raccolta e l’organizzazione dei dati, ma facilitano anche l’automazione dei processi. L’automazione consente ai brand di fornire annunci personalizzati in tempo reale, rispondendo dinamicamente ai cambiamenti nel comportamento degli utenti. Inoltre, le capacità di ottimizzazione continua delle CDP assicurano che le strategie di personalizzazione si evolvano in base alle tendenze e alle preferenze in continua evoluzione.

In breve, le Customer Data Platform stanno giocando un ruolo essenziale nell’evoluzione della pubblicità verso un approccio più personalizzato e incentrato sull’utente. Fornendo dati centralizzati, targeting preciso e capacità di automazione, le CDP stanno aumentando la pertinenza degli annunci, migliorando l’esperienza del cliente e, in definitiva, guidando il successo delle campagne pubblicitarie. La personalizzazione guidata dalle CDP conquista l’attenzione dei brand e la fedeltà degli utenti in un mondo saturo di messaggi.

In Making Science, disponiamo di team specializzati in Customer Data Platform per poter consigliare e assistere personalmente i clienti nella scelta della CDP che meglio risponda alle loro esigenze. Abbiamo esperienza con diverse piattaforme, come Zeotap e Tealium, e siamo impegnati a fornire soluzioni che guidino il successo del tuo business.

Con l’eliminazione sempre più vicina dei cookie di terze parti saranno disponibili sempre meno dati ma, parallelamente, i dati di terze parti diventeranno sempre più importanti per il successo delle strategie data, dal momento che quelli di prima parte stanno anche perdendo qualità.

Con il progetto Google Privacy Sandbox si mira a creare nuove tecnologie che proteggano la privacy degli utenti senza compromettere la funzionalità dei siti web e delle app. In particolare, Google Privacy Sandbox punta a sostituire i cookie di terze parti, che sono attualmente utilizzati da molti siti web e app per tracciare gli utenti online e ad oggi sta iniziando ad essere testato su un 1% degli utenti.

I cookie di terze parti sono destinati a scomparire, ma resta da vedere se Google riuscirà a rispettare i tempi previsti.

Con la loro eliminazione, l’importanza delle strategie dati di prima parte rimane l’aspetto più cruciale di una strategia di misurazione. Tuttavia, il vero limite è sempre stato l’impegno richiesto, perché l’utilizzo di grandi quantità di dati di terze parti era molto più semplice quando se ne occupavano i giganti della tecnologia rispetto a doverlo fare da soli.

I tempi stanno cambiando, i cookie di terze parti vengono gradualmente eliminati da tutti i browser e sono applicate maggiori restrizioni sulla privacy e sulla tecnologia, limitando la raccolta dei dati. Inoltre, questo ultimo punto ha un grande impatto sui dati di prima parte: non solo la quantità di dati di terze parti è notevolmente ridotta, ma anche la qualità è diminuita. Per superare questo problema, vengono utilizzate diverse strategie tra cui quelle di utilizzo dei dati modellati.

Questa limitazione dei dati di prima parte tocca in maniera più importante la parte superiore del funnel e i siti web in cui l’accesso e l’identificazione non sono essenziali. I dati di terze parti sono ancora più importanti in questi casi poiché stiamo cercando dati contestuali che potrebbero aver influenzato una decisione di acquisto del cliente. Ad esempio: il momento ideale per vendere un ombrello è quando inizia a piovere e in questo caso non sono necessari buoni dati di prima parte per ottimizzare l’offerta, ma sono necessari dati meteorologici di terze parti accurati e tempestivi.

Quando si tratta di cercare buone fonti di dati di terze parti, è importante considerare ciò che influenza le decisioni degli utenti in ogni caso: sei un rivenditore o un agente di viaggio influenzato dai giorni di pioggia o un servizio finanziario influenzato dai tassi di interesse e dai tassi di cambio?

Ci sono così tante buone fonti di dati di terze parti disponibili che vale la pena dedicare del tempo per identificare quali possono essere integrate in modo efficace nella tua strategia di misurazione.

Per citare alcune utili fonti di dati di terze parti:

• Dati meteorologici
• Dati di posizione (ad esempio, posizioni dei negozi, vicinanza ai servizi, ecc.)
• Dati sugli eventi (ad esempio, un concerto, una partita di calcio, ecc.)
• Dati di ricerca (ad esempio Google Search Console o Google Trends)
• Dati finanziari (ad esempio tassi di interesse)

Incorporare queste fonti di dati in una strategia di misurazione è solo il primo passo. Il secondo è integrarlo nella raccolta e attivazione dei dati. Durante le attività del funnel superiore e della visualizzazione, soluzioni come BrandMax possono ottimizzare i tuoi algoritmi di offerta personalizzati per migliorare il CPM.

Nel 2024, una strategia di dati mista rimarrà fondamentale per le aziende.

Un’azienda che si concentra esclusivamente su una strategia di dati di prima parte sarà limitata rispetto alle organizzazioni con un approccio diversificato, in grado di attivare efficacemente i propri dati di prima parte e di trovare ed utilizzare dati di terze parti pertinenti in ambienti con dati scarsi. Vuoi saperne di più?

Con il Black Friday e il Cyber ​​Monday che si avvicinano rapidamente, i brand sono alla ricerca delle migliori strategie per attirare l’attenzione dei consumatori.

I CPM infatti subiscono un boom esponenziale nel periodo festivo. Lo scorso anno, le vendite al dettaglio del Black Friday negli Stati Uniti (escluse le automobili) sono aumentate anno su anno del 12%, quelle degli e-commerce sono cresciute del 14% e il traffico nei negozi è aumentato del 2,9%, più di quanto non abbia fatto da anni, facendo crescere le vendite nei negozi del 12% rispetto al 2021! 

Sorprendentemente infatti il 67% dei consumatori ha pianificato di approfittare degli sconti del Black Friday proprio in negozi fisici ed è probabile che questa tendenza caratterizzerà anche le festività natalizie. 

I consumatori in Italia durante il Black Friday

Nel nostro paese la Black week 2022 ha segnato un +197% sul 2021 delle vendite confermandosi l’occasione per vendere più redditizia dell’anno. Gli italiani infatti, durante la settimana del Black Friday, hanno speso online 2 miliardi di euro generando circa il 4% della spesa online di tutto il 2022.

Ma in Italia restiamo affezionati anche agli store fisici, questo perché ci permettono di fare acquisti toccando con mano i prodotti e di averli a disposizione immediatamente. Il risultato infatti è stato che nel 2022 il 49% degli italiani ha dichiarato di voler fare shopping sia online che offline.

È quindi sempre più importante mettere in atto strategie di audience efficaci che intercettino i consumatori target sia online che, quando possibile, in negozio.

Le audience di Google Customer Match

Un modo efficace per sfruttare i dati dei clienti sia online che offline è utilizzare lo strumento di Google, Customer Match. 

Customer Match (disponibile in Google Ads) ti aiuta a conoscere meglio i tuoi clienti, o a trovarne di nuovi, grazie alle diverse proprietà di Google che, nel rispetto della privacy, uniscono i dati di marketing online con il consenso degli utenti offline (ad esempio CRM). 

Questo migliorerà le tue strategie di marketing e ti permetterà di rivolgerti direttamente alle persone che hanno già interagito con la tua attività e di rendere le tue campagne più pertinenti e propense a generare conversioni.

Consigli per sfruttare Customer Match durante il Black Friday

Coinvolgi online nuovamente i clienti che hanno già acquistato in negozio prima e durante il Black Friday e che hanno condiviso il loro contatto (e.g. email) al momento del pagamento. Inoltre tutti gli utenti online, nuovi e di ritorno, che accettano di condividere le proprie informazioni durante un acquisto, la creazione di un account, l’iscrizione alla newsletter o l’adesione al programma fedeltà, possono essere caricati in una lista contatti e targettizzati tramite Customer Match. 

Un vantaggio enorme di Customer Match è la possibilità di far dialogare le informazioni di contatto fornite dall’utente e i dati sul comportamento dei consumatori disponibili tramite Google. 

Con Customer Match puoi eseguire il retargeting degli utenti su tutte le proprietà di Google (Rete di Ricerca, YouTube, Shopping, Rete Display e Gmail) in base alle loro interazioni con i tuoi annunci e il tuo sito web (tramite Google Analytics). Ad esempio puoi:

• Raggiungere i tuoi clienti su YouTube con promozioni per il Black Friday per incrementare le vendite in negozio e online.
• Posizionarti più in alto nei risultati di ricerca e aumentare le probabilità di conversione.
• Fare remarketing verso i clienti con offerte sul Black Friday in base alla cronologia degli acquisti precedenti.
• Effettuare il retargeting degli utenti che non hanno ancora convertito ma che continuano a mostrare interesse e hanno un’alta probabilità di convertire ma necessitano di uno o due reminder per essere portati ad acquistare.

Modifiche importanti a Customer Match (2023)

A causa anche delle restrizioni sulla privacy, sappiamo che oggi raggiungere il pubblico giusto al momento giusto è diventato sempre più difficile e che questo ha spostato l’attenzione verso strategie basate sui dati proprietari, come Customer Match. 

Con l’aumento del traffico previsto per il Black Friday online e offline sarà fondamentale, per gli esperti di marketing, attingere a queste risorse per guidare gli utenti con promozioni su misura, con l’obiettivo di raggiungere un maggiore coinvolgimento e un aumento delle vendite. Sfruttare questi dati proprietari tramite Customer Match ti consentirà di personalizzare le tue strategie di marketing, allocare le risorse in modo efficiente e migliorare l’esperienza dei clienti.

Di recente sono state apportate alcune modifiche a Customer Match per renderlo una soluzione più rispettosa della privacy. L’aspetto principale degli aggiornamenti è che il targeting Customer Match sta passando a una soluzione completamente automatizzata. Ciò significa che Customer Match non è più disponibile per le strategie di offerta manuali (ovvero per le campagne che non utilizzano Smart Bidding).

Inoltre, anche i segmenti simili (in precedenza segmenti di pubblico simili) per Customer Match e tutti i segmenti di pubblico sono stati completamente automatizzati.

Non è più possibile quindi applicare manualmente gli elenchi di segmenti di pubblico simili, tuttavia, le campagne abilitate per Smart Bidding ora includono automaticamente tutti gli elenchi Customer Match per aumentare il rendimento delle tue campagne e aiutarti a raggiungere i tuoi obiettivi.

Finché l’account è attivo, caricando gli elenchi dei segmenti di pubblico Customer Match e utilizzando lo Smart Bidding, l’intelligenza artificiale di Google sceglierà automaticamente come target utenti simili agli utenti negli elenchi caricati tramite Customer Match, ottimizzando al tempo stesso il rendimento complessivo della campagna. 

In definitiva, questi aggiornamenti significano affidarsi davvero all’intelligenza artificiale e all’automazione di Google per ottenere il massimo dai dati dei clienti sulle proprietà pertinenti di proprietà di Google, come Google Shopping, per il prossimo Black Friday.

Puoi consultare gli ultimi aggiornamenti di Customer Match nel Centro assistenza Google Ads qui.

In conclusione

Ottieni il massimo dal Black Friday 2023 sfruttando il sistema potenziato di Google Customer Match. Abbraccia l’integrazione tra intelligenza artificiale e automazione per realizzare una campagna di marketing mirata ed efficiente, assicurandoti di raggiungere il pubblico giusto al momento giusto. 

Non sai come iniziare? Il nostro team sarà felice di aiutarti!