L'importanza dei dati di prima parte in un mondo senza cookie

Un anno fa, una notizia ha sconvolto il mondo della pubblicità online. Dopo Apple Safari e Mozilla Firefox, anche Google Chrome ha annunciato che i cookie di terze parti sarebbero stati dismessi a partire dalla fine del 2021.

Considerando che Chrome e Safari rappresentano da soli oltre l'80% della navigazione web, l'impatto di questo cambiamento sulla pubblicità online è notevole.

Proprio come quando è entrato in vigore il GDPR nel 2016, gli inserzionisti devono tenere conto fin da ora di questa realtà e iniziare a prevederne le conseguenze per la propria azienda.

Vorrei quindi condividere con voi alcuni spunti che vi aiuteranno a capire meglio come trasformare questa sfida in un'opportunità per la vostra attività.

Affronteremo i seguenti punti:

1. Un'iniziativa di Google per tutelare la privacy… o un rafforzamento del suo monopolio?
2. I marchi devono accelerare i propri investimenti nei dati di prima parte
3. È necessaria una maggiore autonomia dei professionisti del marketing per un utilizzo efficace dei dati di prima parte
4. Come ottenere il miglior vantaggio dei vostri dati di prima parte

Un'iniziativa di Google per tutelare la privacy… o un rafforzamento del suo monopolio?

Nel suo articolo sul blog, Justin Schuh, direttore di Chrome Engineering, spiega che questa decisione è motivata dalla volontà di“rendere il web più privato e sicuro per gli utenti, sostenendo al contempo gli inserzionisti”.

Niente panico: i cookie non saranno vietati tutti in una volta alla fine dell'anno, ma gli inserzionisti dovranno ridurre gradualmente il loro utilizzo dei cookie di terze parti.

In realtà, questo divieto graduale rafforzerà sicuramente le posizioni dominanti dei principali attori come Google e Apple, o, in modo indiretto, Facebook e Amazon. Tutti continueranno a registrare i comportamenti di navigazione e di acquisto dei propri utenti connessi.

Ma le tecnologie basate sui cookie di terze parti continuano a resistere. Stanno reinventando il funzionamento delle piattaforme pubblicitarie in un Internet aperto.

Ad esempio, l'iniziativa Unified ID 2.0, promossa da The Trade Desk con il sostegno di Criteo, Nielsen e LiveRamp, utilizza indirizzi email e sottoposti a hash allo scopo di creare un sostituto standardizzato dei cookie di terze parti.

In che misura iniziative come Unified 2.0 consentiranno la risoluzione delle identità (match-rate)? Le aziende concorrenti riusciranno a superare le loro divergenze nel lungo periodo? L'esperienza degli utenti risentirà negativamente della continua comparsa di pop-up di opt-in?

Molte domande rimangono senza risposta.

I marchi devono accelerare i propri investimenti nei dati di prima mano

Come dovrebbero reagire i marchi a questa notizia? La mia risposta è semplice: credo che i marchi debbano sfruttare i propri dati di prima mano invece di affidarsi esclusivamente agli operatori tradizionali.

In un recente articolo sul blog, ho approfondito il tema del «data-action gap» che caratterizza tutte le piattaforme di marketing cloud e le soluzioni CDP.

Gli inserzionisti che non vogliono dipendere completamente da Google, Facebook o Amazon devono iniziare fin da subito a sfruttare i propri dati di prima mano.

Ecco una sintesi di ciò che penso.

I professionisti del marketing non dovrebbero dover assumere il ruolo dei data scientist. Non sono in grado di analizzare l'intero database dei clienti ogni volta che devono preparare una segmentazione della clientela per una campagna di comunicazione.

Di conseguenza, gli esperti di marketing utilizzano solo i dati a cui possono accedere facilmente e immediatamente nelle loro attività quotidiane.

Problema: questi dati rappresentano solo una parte di quelli disponibili per ogni cliente.

L'analisi dei dati dei clienti non dovrebbe limitarsi agli ultimi acquisti o alle visite al sito effettuate negli ultimi giorni. La segmentazione dovrebbe poter attingere al profilo completo di ciascun cliente.

Pertanto, limitare il marketing first-party alle tecniche di remarketing, incentrate sulle ultime interazioni dei clienti sul vostro sito, può diventare rapidamente ripetitivo, se non addirittura dannoso per il coinvolgimento dei vostri clienti. Queste tecniche sono inoltre limitate in termini di portata, il che, in questo caso, si ripercuote negativamente sui vostri ricavi.

Per un utilizzo efficace dei dati di prima parte è necessaria una maggiore autonomia dei professionisti del marketing

Non credo che il problema sia dovuto a una mancanza di dati. Tutti i marchi raccolgono da anni dati preziosi sui propri clienti.

Sesso, nome, codice postale, provider email, cronologia degli acquisti, cronologia degli accessi… Tutti questi dati vengono conservati, ma molto spesso non vengono utilizzati.

Non si tratta nemmeno di un problema tecnologico.

Le soluzioni di machine learning hanno fatto passi da gigante e oggi sono in grado di elaborare enormi volumi di dati in pochi secondi. Tutti i professionisti del marketing dovrebbero poter gestire i propri dati in modo autonomo e adattare le analisi alle loro esigenze immediate.

Il vero problema

A mio avviso, il vero problema del marketing odierno è legatoall'autonomia dei professionisti del settore. I professionisti del marketing devono poter avvalersi di soluzioni pragmatiche che consentano lorodi migliorare i propri metodi di lavoro, sfruttando appieno il potenziale dei propri database di prima parte.

È proprio quello che fa Splio.

Splio è uno strumento intuitivo e collaborativo che consente ai professionisti del marketing di pianificare in modo intelligente il 90% dei propri messaggi di marketing.

Questo 90% comprende tutte le sfide commerciali che i professionisti del marketing devono affrontare ogni giorno: vendite inferiori alle previsioni, lanci di prodotti, eccedenze di magazzino…

In altre parole, tutti i messaggi di marketing che non tengono conto del comportamento recente di un cliente.

Come funziona concretamente Splio?

Splio individua le opportunità che i professionisti del marketing non avrebbero potuto cogliere, creando i migliori segmenti di pubblico possibili, senza limiti di volume, e offre così nuove possibilità ai responsabili delle decisioni.

Il suo algoritmo si basa su dati di prima mano resi anonimi: database CRM, acquisti online e offline, registri di marketing…

Inoltre, si integra con estrema facilità con tutte le principali piattaforme CDP e di marketing cloud.

Come sfruttare al meglio i propri dati di prima parte?

La segmentazione basata sui dati di prima mano viene solitamente utilizzata per i canali di marketing tradizionali, come le campagne email, il direct mail o gli SMS,

Tuttavia, osservando come i clienti di Splio utilizzano la piattaforma, sembrano guadagnare popolarità due canali aggiuntivi: le notifiche push e le campagne pubblicitarie.

Per quanto riguarda le notifiche push web e app, vi consiglio vivamente di leggere questo articolo pubblicato qualche settimana fa sull'argomento.

Nel caso delle campagne pubblicitarie cartellonistiche, i vostri dati di prima parte possono integrare perfettamente il targeting effettuato dalle principali piattaforme pubblicitarie, offrendo così una segmentazione di qualità superiore.

Sfruttare i dati di prima mano per le campagne pubblicitarie CRM

Per lanciare campagne pubblicitarie basate sul CRM, gli inserzionisti importano un elenco di indirizzi email in Facebook Custom Audiences, Google Customer Match o Criteo Audience Match. Queste piattaforme associano poi tali indirizzi email ai propri cookie di prima parte.

Il tasso di sovrapposizione è generalmente compreso tra il 30% e l'80%.

Una volta completato questo incrocio, è relativamente semplice configurare le campagne di display, e il metodo rimane simile a quello a cui siete abituati quando impostate le vostre campagne di acquisizione.

Le campagne pubblicitarie CRM possono essere utilizzate in diversi casi, ad esempio:

• Diffondere campagne già esistenti (email, direct mail, telefonate di promozione…)
• Riattivare i clienti esistenti che non aprono più le vostre e-mail
• Ottimizzare i costi delle campagne pubblicitarie

Facebook e Google offrono segmentazioni per interessi o RFM per aiutare i marchi nelle loro campagne pubblicitarie CRM.

Ma il loro target è troppo generico e non è in grado di offrire agli inserzionisti una segmentazione precisa della clientela.

Al contrario, basandosi sugli acquisti online e in negozio, sui tassi di apertura e di clic delle newsletter o su dati sociodemografici resi anonimi, Splio mette in luce le caratteristiche latenti presenti nei dati di prima parte di ogni marchio.

Splio segmenta poi dinamicamente questi database in base alla propensione dei clienti ad acquistare determinati prodotti.

L'acquisto di un paio di scarpe da ginnastica Nike o Gucci non segue le stesse logiche. Le segmentazioni generiche basate su criteri generici come lo stile di vita o la moda non rispecchiano i reali comportamenti di acquisto dei consumatori.

Ecco perché l'integrazione di informazioni ricavate da un'analisi approfondita dei dati di prima parte può rappresentare un valore aggiunto fondamentale al targeting di base offerto da Facebook, Google e tutte le altre piattaforme pubblicitarie.

Andando oltre il targeting per interessi, i segmenti di pubblico simili e il remarketing, Splio migliora notevolmente le prestazioni delle campagne pubblicitarie mirate a un cliente specifico: aumento del tasso di conversione, riduzione del costo per vendita…

Sfruttare le informazioni implicite condivise tra un marchio e i suoi clienti è fondamentale per soddisfare le loro esigenze ottimizzando al contempo i budget di marketing.

Queste informazioni implicite consentono quindi di rafforzare il rapporto con il cliente e di ottimizzare il potenziale di fidelizzazione.

In fin dei conti, è proprio questo il punto: migliorare la fidelizzazione conoscendo i propri clienti alla perfezione e facendoli sentire unici.

È la scelta vincente per sfruttare al meglio tutto ciò che sapete sui vostri clienti.