{"id":20864,"date":"2022-03-07T14:47:41","date_gmt":"2022-03-07T13:47:41","guid":{"rendered":"https:\/\/www.makingscience.com\/?p=20864"},"modified":"2022-03-07T14:47:41","modified_gmt":"2022-03-07T13:47:41","slug":"personalizzazione-incentrata-sulla-privacy-nel-marketing-digitale","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.makingscience.com\/it\/blog\/personalizzazione-incentrata-sulla-privacy-nel-marketing-digitale\/","title":{"rendered":"Personalizzazione incentrata sulla privacy nel marketing digitale"},"content":{"rendered":"

I cambiamenti in corso nel panorama della privacy influenzano il modo in cui creiamo contenuti personalizzati su tutti i nostri canali. L’80% dei consumatori \u00e8 pi\u00f9 propenso all’acquisto quando i marchi offrono esperienze personalizzate, quindi le aziende devono al contempo creare campagne di marketing che rispettino le norme sulla privacy e che si rivolgano agli utenti giusti. Farlo \u00e8 possibile con l\u2019attivazione di un metodo di targeting predittivo dei consumatori.\u00a0<\/span><\/p>\n

Le restrizioni sulla raccolta dei dati contribuiscono a far s\u00ec che i marketer abbiano meno controllo sul targeting degli utenti, e inoltre la saturazione di email e comunicazioni di marketing ai consumatori e il continuo declino della loro fiducia rende la personalizzazione un compito ancora pi\u00f9 difficile.\u00a0<\/span><\/p>\n

Trovare soluzioni incentrate sulla privacy che continuino a guidare le prestazioni di marketing aziendale in modo efficiente rimane quindi una sfida per le aziende..<\/span><\/p>\n

Marketing personalizzato in un clima incentrato sulla privacy\u00a0<\/span><\/h3>\n

I marketer dovranno concentrarsi sull’utilizzo di dati di prima parte e sull’apprendimento automatico per riuscire a inviare contenuti personalizzati al consumatore giusto.\u00a0<\/b><\/p>\n

L’intelligenza artificiale e gli algoritmi giocano un ruolo importante nella rimozione degli ostacoli derivati dai nuovi regolamenti sulla privacy, compensando la mancanza di dati individuali con previsioni basate su dati aggregati, permettendo alle aziende di personalizzare la loro strategia. Questi algoritmi, per esempio, determinano quali clienti hanno maggiori probabilit\u00e0 di acquistare, e quando. <\/span>Gli algoritmi predittivi tracciano le informazioni dell’utente e forniscono alle aziende intuizioni e suggerimenti<\/b>.\u00a0\u00a0\u00a0<\/span><\/p>\n

Gli algoritmi aiutano anche a elaborare i posizionamenti migliori per la tua messaggistica e la strategia pi\u00f9 efficace per aiutare l\u2019utente nel suo percorso.\u00a0<\/span><\/p>\n

Cosa sono gli annunci personalizzati, cosa ottengono e come utilizzano i dati\u00a0<\/span><\/h3>\n

Gli annunci personalizzati (o interest targeting) sono uno strumento di marketing che posiziona un particolare annuncio davanti a un utente con un interesse specifico, a seconda dei siti e delle app che ha visitato in precedenza.\u00a0<\/span><\/p>\n

Questo tipo di annunci, utilizzando i dati aggregati, migliorano la rilevanza pubblicitaria per gli utenti e aumentano il ritorno sull\u2019investimento (ROI) per gli inserzionisti, facendo crescere la probabilit\u00e0 di conversione. Gli annunci personalizzati hanno infatti giocato un ruolo importante nell’avanzamento del marketing e hanno aiutato molte aziende a guidare le prestazioni durante la pandemia.\u00a0<\/span><\/p>\n

Gli annunci personalizzati si basano sui dati e funzionano grazie a programmi che creano intuizioni tramite apprendimento automatico. Un esempio di tale programma \u00e8 Gauss Smart Advertising, che aiuta a stabilire tendenze e modelli ricorrenti sui comportamenti dei visitatori.<\/span><\/p>\n

Analogamente a un commesso che consiglia i prodotti in negozio, la messaggistica personalizzata aiuta a consigliare i prodotti giusti agli utenti giusti.<\/strong> Un altro vantaggio dell’incorporazione della messaggistica personalizzata nel viaggio di un utente \u00e8 quello di determinare i punti di blocco e costruire un ponte per far s\u00ec che l\u2019utente completi la conversione.\u00a0<\/span><\/p>\n

Questa strategia contribuisce a guidare le prestazioni su scala, mirando a un pubblico specifico con un messaggio specifico, piuttosto che spendere per raggiungere tutti gli utenti con un messaggio che presumibilmente si applica a tutti, ma sar\u00e0 efficace solo su una piccola quantit\u00e0.\u00a0<\/span><\/p>\n

Bilanciare automazione e controllo per guidare i risultati<\/span><\/h3>\n

Per quanto sia importante il machine learning per fornire intuizioni, non possiamo dipendere solo da questo tipo di strumenti. I marketer devono infatti controllare i contenuti e le strategie che vengono create dopo l\u2019analisi dei dati. Un fattore importante che pu\u00f2 essere facilmente dimenticato \u00e8 il branding e la costruzione di strategie correlate agli obiettivi e ai valori del marchio. Oltre a guidare le vendite, il marchio deve infatti fornire un’esperienza unica che faccia tornare i clienti.\u00a0<\/strong><\/span><\/p>\n

Gauss \u00e8 la soluzione di Making Science che fornisce soluzioni tecnologiche e integra i processi di marketing digitale. Offrendo una suite di soluzioni, il programma assiste nella costruzione di un ecosistema guidato dai dati che permette alle aziende di anticipare i cambiamenti, migliorare i viaggi degli utenti e creare esperienze migliori per i clienti utilizzando dati in tempo reale.\u00a0<\/span><\/p>\n

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