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Webinar - Futuro senza cookie EP 3: Attivare le audiences con meno dati

Mese: Gennaio 2023

Quale data strategy quando i budget media vengono ridotti?

Dall’estate del 2022 e almeno per la prima metà del 2023, i budget media, compresi quelli digitali, sono come l’economia: in calo. Come possiamo continuare a lavorare con i dati in questo contesto? Su quali pilastri dobbiamo basarci per ottenere il massimo valore dalle interazioni con il pubblico? Ecco una panoramica.

Una bassa marea che si alza lentamente. Questo è il quadro che emerge dalle previsioni sull’evoluzione del mercato della pubblicità digitale. È vero che il digitale è in una situazione migliore rispetto al mercato pubblicitario complessivo, ma il calo rispetto alle aspettative. In Francia, gli attori (editori, trading desks) consultati da JDNet alla fine del 2022 confermano un calo della pubblicità programmatica dall’estate del 2022 e prevedono un primo semestre del 2023 opaco.

A livello globale, le stime di crescita della pubblicità sono state riviste al ribasso: GroupM prevede un aumento del 5,3% degli investimenti pubblicitari globali nel 2023 (la stima era del 6,4% sei mesi prima). Se guardiamo al mercato statunitense, e più specificamente alla spesa pubblicitaria sui social network, anche lì soffia un vento freddo sulle previsioni. Per Insider Intelligence, quasi 10 miliardi di dollari sono scomparsi tra le stime di dicembre 2022 e quelle pubblicate a marzo 2022. Nel prosieguo dell’analisi, emerge un dato su cui tutti sono d’accordo: il rallentamento dovrebbe continuare nella prima metà del 2023. Perlomeno.

 

L’acquisto dei digital media è in ribasso

 

Questa modello di riduzione dell’investimento nei digital media può essere spiegato. In un contesto globale che presenta molte incertezze, i brand prevedono un calo dei consumi e modulano i loro investimenti di conseguenza. ” E quando si devono fare dei tagli, l’acquisto di media digitali è facilmente disattivabile/riattivabile, a differenza degli investimenti in contenuti o SEO. In questo caso, i tagli ai budget possono portare a regressioni “, afferma il responsabile della strategia digitale di un importante operatore industriale. In questo contesto, con meno investimenti mediatici, come potete continuare a costruire i vostri dati?

 

Focus sulle leve organiche

 

Non sorprende che gli sforzi si concentrino sulle leve organiche, sia per l’acquisizione che per la fidelizzazione. Dal punto di vista dell’acquisizione, chi ha già costruito una “rendita SEO” (cioè un’ottimizzazione SEO che garantisce un traffico regolare) farà almeno in modo di mantenerla e persino di svilupparla, sostenendo la produzione di contenuti. Questo traffico è particolarmente di valore se è generato da contenuti che coprono i diversi tipi di intenzioni di ricerca (informative, di navigazione, commerciali, transazionali). Le visite generate in questo modo, rappresentano quindi traffico qualificato su cui è possibile lavorare, almeno in parte, grazie alla gestione del consenso.

 

Un altro canale oggetto di attenzione in questi tempi di penuria di media è l’e-mail. In tutte le sue forme: dalla “cold email di acquisizione” alla newsletter regolare che mira a mantenere un rapporto duraturo con un pubblico. Le email sono strumenti preziosi per la raccolta di dati: oltre ai classici tassi di click e di apertura, altri indicatori come il livello di fidelizzazione e il tipo di contenuto consumato permettono di affinare la conoscenza del pubblico per attivarlo meglio in seguito.

 

Omnichannel in cima ai pensieri

 

Sfruttare al meglio il traffico ottenuto attraverso questo tipo di leva significa ottimizzare i playbooks. Per sviluppare l’engagement e le conversioni, queste sequenze di automazione spesso sfruttano la combinazione di diverse e-mail, ma è nell’interesse dei brand pensarle su scala omnichannel. Ad esempio, attivarli sulla base di un’azione in negozio (acquisto, consegna di una carta fedeltà) o svilupparli integrando nello scenario un’interazione con il call center (per fornire consigli e confermare un interesse).

 

Qualunque siano le leve organiche utilizzate, hanno tutte una cosa in comune: a differenza del media buying, l’obiettivo non è quello di “pressare eccessivamente un pubblico”, ma di indirizzargli messaggi appropriati, a un ritmo misurato e nel pieno rispetto delle regole. Un equilibrio delicato che, per essere mantenuto, richiede il sostegno di 3 pilastri:

 

Pilastro #1: Gestione del consenso

 

Ormai parte essenziale dello stack martech, il CMP (Consent Management Platform) deve aiutare a identificare la formula che garantisca un tasso di consenso coerente con i benchmark del vostro settore di attività. Una formula da “ABtestare” variando gli elementi di design ma anche il linguaggio utilizzato, che deve essere un felice compromesso tra il tono del marchio, la pedagogia e gli imperativi legali.

 

Pilastro n. 2: Riconciliare le identità

 

Altrettanto importante è la capacità di riconciliare le interazioni con un ID unico per ogni utente. Senza questa risoluzione dell’identità, sarà difficile evitare di sollecitare eccessivamente il pubblico e, ancor più, di inviargli contenuti adeguati alle sue aspettative. Se i prerequisiti tecnici, in particolare nelle e-mail (leggete il nostro white paper su questo tema “un mondo senza cookie”) sono necessari, è anche importante pensare a campagne per moltiplicare le opportunità di associare e-mail e cookies.

 

Pilastro #3: Segmentazione del pubblico

 

Infine, per sfruttare appieno le leve organiche e i dati di prima parte, la capacità di segmentare il pubblico è la chiave per un’attivazione efficace. L’obiettivo è quello di catturare il massimo numero di dati per creare segmenti di diverso grado di complessità e puntare a messaggi personalizzati. E, anche in questo caso, ragionando su scala omnichannel, quindi catturando dati da tutte le sorgenti e su larga scala, per dare ai team materiale che arricchisca le dimensioni di questi segmenti.

 

Con questi tre pilastri, i team responsabili dell’acquisizione e della fidelizzazione saranno in grado di migliorare la conoscenza dei clienti. E ottenere più accuratezza nell’allocazione dei budget media per i quali, meccanicamente, i brand possono aspettarsi un ritorno maggiore.

CRM vs CDP

Quali sono le differenze tra un CDP e un CRM?

Una piattaforma di dati sui clienti (CDP) e un sistema di gestione delle relazioni con i clienti (CRM) sono entrambi strumenti utilizzati dalle aziende per gestire i dati dei clienti e migliorare le relazioni con la clientela. Pur avendo alcune somiglianze, hanno scopi e funzionalità diverse. Ecco una panoramica delle differenze tra una CDP e un CRM: 

Ambito dei dati e focus: 

  • CDP: Una CDP è progettata per raccogliere, unificare e organizzare i dati dei clienti da diverse fonti, come dati transazionali, comportamento online, interazioni di marketing, e altro. Il suo obiettivo principale è creare un profilo unificato del cliente o una “fonte unica di verità” che combini dati provenienti da diversi punti di contatto. 
  • CRM: Un CRM si concentra sulla gestione delle interazioni e delle relazioni con i clienti. Memorizza principalmente dati relativi alle interazioni con i clienti, come informazioni di contatto, attività di vendita, ticket di supporto clienti e cronologia delle comunicazioni. I sistemi CRM spesso includono funzionalità per la gestione del pipeline di vendita, il tracciamento dei lead e il supporto clienti. 

CRM

Integrazione e unificazione dei dati : 

  • CDP: Le CDP sono progettate per gestire grandi volumi di dati provenienti da diverse fonti e unificarli in un profilo unificato del cliente centralizzato. Utilizzano tecniche di integrazione dei dati per raccogliere e sincronizzare i dati provenienti da diversi sistemi, come piattaforme di e-commerce, strumenti di marketing via email, piattaforme di social media, e altro. Le CDP creano una visione completa del cliente su più canali. 
  • CRM: I sistemi CRM si concentrano principalmente sulla cattura e la gestione dei dati relativi alle interazioni con i clienti all’interno dell’organizzazione. Sebbene possano integrarsi con altri sistemi, il loro obiettivo principale non è unificare i dati provenienti da diverse fonti, ma fornire un repository centralizzato per le informazioni relative ai clienti generate all’interno dell’organizzazione stessa. 

Casi d’uso e funzionalità : 

  • CDP: Le CDP sono particolarmente adatte per creare una visione olistica del cliente combinando dati provenienti da diversi punti di contatto. Consentono alle aziende di analizzare il comportamento dei clienti, personalizzare le campagne di marketing, segmentare i clienti in base a determinati attributi e offrire esperienze coerenti su diversi canali. Le CDP spesso offrono funzionalità di analisi dei clienti, segmentazione del pubblico e attivazione dei dati per scopi di marketing. 
  • CRM: I sistemi CRM sono principalmente focalizzati sulla gestione delle relazioni e delle interazioni con i clienti. Forniscono strumenti alle squadre di vendita per monitorare i lead, gestire le opportunità e monitorare il pipeline di vendita. I sistemi CRM supportano anche il servizio clienti organizzando le richieste dei clienti, tracciando le interazioni con i clienti e consentendo una risoluzione efficiente dei problemi. Spesso includono funzionalità come la gestione dei contatti, l’automazione delle vendite e la gestione dei ticket di supporto clienti. 

Ruoli degli utenti: 

  • CDP: Le CDP sono di solito utilizzate dai team di marketing, dagli analisti dei dati e dai professionisti orientati ai dati che sfruttano i dati dei clienti per la segmentazione, il targeting e l’ottimizzazione delle campagne. Aiutano i marketer a ottenere informazioni sul comportamento e le preferenze dei clienti al fine di offrire esperienze più personalizzate. 
  • CRM: I sistemi CRM vengono comunemente utilizzati dalle squadre di vendita, dai rappresentanti del servizio clienti e dai responsabili di account. Forniscono strumenti e funzionalità per semplificare i processi di vendita, gestire le interazioni con i clienti e migliorare il servizio clienti. 

In sintesi, anche se sia le CDP che i CRM gestiscono i dati dei clienti, il loro focus, l’ambito e le funzionalità sono diversi. Le CDP si specializzano nell’unificazione e nell’analisi dei dati provenienti da diverse fonti per creare una visione completa del cliente, consentendo il marketing personalizzato e la segmentazione. I CRM, invece, sono principalmente utilizzati per gestire le interazioni con i clienti, le attività di vendita e il servizio clienti all’interno dell’organizzazione. 

 

Per saperne di più sul nostro CDP, contattateci!

La qualità dei dati è una questione fondamentale per le aziende

In un mondo in cui i dati sono sempre più preziosi per le aziende, garantire la qualità dei dati è essenziale per assicurare campagne efficaci e quindi massimizzare gli investimenti di marketing. Qui è dove la nostra piattaforma entra in gioco.

Perché la qualità dei dati è così importante per le aziende?

La qualità dei dati è fondamentale per le aziende, in quanto influisce direttamente sulla loro capacità di prendere decisioni informate, di analizzare i dati in modo accurato e di raggiungere gli obiettivi aziendali.Quando i dati sono di scarsa qualità, possono verificarsi errori nell’analisi e nel processo decisionale, con un impatto negativo sul ROI delle campagne di marketing, sull’analisi dei dati e sull’analisi delle campagne.Ad esempio, se un’azienda utilizza dati di scarsa qualità per indirizzare le proprie campagne pubblicitarie, può finire per raggiungere persone che non sono interessate ai suoi prodotti o servizi, con conseguente spreco di budget e minori prestazioni della campagna. Allo stesso modo, se un’azienda utilizza dati di scarsa qualità per analizzare le proprie prestazioni, rischia di prendere decisioni non basate su dati accurati, il che può essere dannoso per la crescita e il successo a lungo termine dell’azienda.
In sintesi, la qualità dei dati è fondamentale per le aziende, in quanto costituisce la base per un processo decisionale informato e un’analisi accurata.

Che cos’è la qualità dei dati o l’integrità dei dati?

Per integrità dei dati intendiamo all’accuratezza e la coerenza dei dati durante il loro ciclo di vita, dalla raccolta e conservazione all’analisi e alla diffusione. Senza l’integrità dei dati, le aziende rischiano di prendere decisioni basate su informazioni imprecise, con conseguenti perdite di fatturato, danni alla reputazione e persino problemi legali. Garantire l’integrità dei dati è un processo complesso e difficile, soprattutto per le aziende che gestiscono grandi quantità di dati provenienti da più fonti. Richiede l’implementazione di una serie di controlli e processi, tra cui il controllo di qualità, la convalida, l’eliminazione dei duplicati, il controllo integrato della consegna, gli avvisi in tempo reale, la conservazione e il backup, la sicurezza informatica e i controlli di accesso avanzati. Queste misure garantiscono che i dati siano accurati, completi e coerenti e che qualsiasi minaccia all’integrità dei dati venga identificata e affrontata rapidamente.

Migliorare la qualità dei dati con la nostra piattaforma

La nostra piattaforma mira a dare alle aziende la fiducia nei propri dati in modo molto semplice. Offriamo un’interfaccia standardizzata per i datalayer che consente agli utenti di definire lo schema dei propri dati e di definire regole di convalida che alimentano il flusso di lavoro per la qualità dei dati.
Inoltre, la nostra funzione di pulizia dei dati consente agli utenti di trasformare/correggere gli eventi in tempo reale in modo semplice e intuitivo, grazie al nostro approccio no-code. Tuttavia, gli operatori tecnici potranno anche intervenire con del codice, poiché offriamo anche un modulo low-code (per chi lo volesse anche full code). Quindi siamo in grado di soddisfare ogni livello di operatore.

Gestione degli errori di dati con la nostra piattaforma

Abbiamo diverse funzioni per gestire gli errori dei dati. In primo luogo, abbiamo un cruscotto di qualità dei dati che consente agli utenti di vedere le violazioni delle specifiche a colpo d’occhio e di correggerle rapidamente alla fonte o in tempo reale con la funzione di pulizia dei dati.
Offriamo anche avvisi in tempo reale, in modo che gli utenti possano reagire rapidamente agli errori dei dati. Questi avvisi possono essere inviati tramite e-mail, messaggistica (Slack, Teams, …), webhook o tramite notifiche nell’interfaccia. Un allarme può essere configurato in 3 click, con un cursore per scegliere la soglia di attivazione e il canale di comunicazione.

Come il nostro prodotto aiuta le aziende a lavorare con i dati in tutti i reparti

La nostra interfaccia standardizzata per i datalayer consente agli utenti di definire lo schema dei propri dati e di definire regole di convalida per garantire che tutti i dati siano conformi a tale schema. In questo modo, tutti i team possono lavorare con gli stessi dati e garantire che siano di alta qualità. Inoltre, disponiamo di un unico dizionario dei dati che consente agli utenti di definire e condividere le definizioni dei dati in tutta l’azienda.

Che cos’è il Data Cleansing e come funziona?

Data Cleansing consente agli utenti di trasformare/correggere gli eventi prima di inviarli a destinazione. Sono disponibili diversi tipi di trasformazioni, come la ridenominazione degli eventi, la derivazione degli eventi, la modifica delle proprietà e il filtraggio degli eventi, che possono essere creati in modo semplice e intuitivo utilizzando il nostro approccio no-code basato su formule e operatori di base, molto simili a quelli presenti in un foglio di calcolo come Excel. Per chi preferisce un approccio low-code, è anche possibile aggiungere codice JavaScript personalizzato per creare trasformazioni personalizzate. La funzione di pulizia dei dati è particolarmente utile per garantire che i dati inviati alle destinazioni siano di alta qualità e conformi alle specifiche richieste.

E la qualità dei dati trasmessi alle destinazioni?

Disponiamo di un’interfaccia per il monitoraggio della deliverability degli eventi che consente agli utenti di verificare se i dati stanno raggiungendo la destinazione o se ci sono stati problemi con la consegna. Questa interfaccia include metriche rapide e di facile lettura, come la percentuale di eventi non inviati, una visualizzazione dell’evoluzione degli eventi inviati correttamente e di quelli non riusciti in un determinato periodo di tempo e una tabella di riepilogo degli errori. Quest’ultima fornisce una panoramica dei diversi tipi di errori riscontrati e di come risolverli. In caso di problemi di invio, offriamo anche un sistema di allarme per avvisare immediatamente gli utenti.

Come la nostra piattaforma semplifica i complessi errori tecnici nell’invio dei dati ai partner

Innanzitutto, gli errori non sono sempre tecnici, ma spesso si tratta di dati mancanti o mal formattati e la nostra piattaforma genera spiegazioni in linguaggio naturale molto facili da leggere. Per quanto riguarda gli errori tecnici, sia che derivino dal feedback dell’API di un partner o dall’indisponibilità del server, abbiamo ritenuto che fosse fondamentale l’immediata comprensione della causa. Utilizziamo un generatore di linguaggio naturale (NLG) per trasformare questi errori illeggibili in spiegazioni perfettamente comprensibili per un profilo non tecnico, con possibili soluzioni. Questa è la magia dell’AI 🙂
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