Attribuzione: la nuova realtà dell’era post-cookie

14 Aprile 2020 | 227 0

Con la fine annunciata dei cookie, la misura dell’attribuzione non si semplifica di certo. Anzi: il customer journey si preannuncia sempre più difficile da ricreare. È l’occasione per rivedere i metodi e mettere in discussione la finalità dell’attribuzione.

I pezzi sparpagliati di un puzzle sul tavolo degli operatori di marketing. Una ricerca del Graal che va avanti da 10 anni senza risultati. Sono le immagini che vengono in mente pensando alla questione dell’attribuzione. Uno di quegli argomenti per cui la teoria e la pratica sembrano inconciliabili.

Sul piano della teoria, l’attribuzione promette di valutare il peso dei diversi punti di contatto nell’ambito del customer journey, per retribuire i partner in modo equo e ottimizzare al meglio il mix di strategie marketing. Un punto chiave ai tempi dell’omnicanale. La questione è dunque oggetto di continui rilanci, con incantesimi tecnologici a base di intelligenza artificiale, algoritmi magici e modelli che somigliano spesso a graziosi scrigni neri.

L’attribuzione di fronte ai buchi neri dei dati

Sul piano della pratica, le cose sono ben diverse. Innanzitutto perché i brand in larga maggioranza si limitano ad un’attribuzione last click. In secondo luogo, perché il quadro dei punti di contatto continua ad essere decisamente incompleto. La situazione non è destinata a migliorare con la fine annunciata dei cookie di terze parti e l’intensificarsi dei vincoli normativi. Se oggi Safari, che dà la caccia ai cookie di terze parti, rappresenta un buco nero per l’attribuzione, domani non sarà più il solo. I buchi neri nel customer journey sono destinati ad aumentare.

La prospettiva di un Web senza cookie di terze parti mette in discussione tutti i soggetti coinvolti nell’attribuzione. E le loro metodologie. Il metodo probabilistico, che si basa sull’analisi di grandi volumi di dati, perde non a caso di significato in quanto, nel contesto tecnico-giuridico, questi volumi si riducono. Il metodo deterministico, che punta a riconciliare i punti di contatto che presentano dati affidabili, è al contrario oggetto di un rinnovato interesse. Sebbene nella pratica questo metodo si basi su piccoli volumi di dati (ottenere il 6% di dati riconciliati è considerato già un risultato soddisfacente), ha il merito di inserirsi in un impegno globale per la valorizzazione dei dati di prima parte.

Priorità ai dati di prima parte

In questo scenario, ecco la buona notizia. Gli strumenti per arricchire e rendere affidabili i dati di prima parte sono numerosi: dai login (su app e siti) alle carte fedeltà da presentare in negozio. In attesa di vederci più chiaro sulla soluzione che prenderà il posto dei cookie, studiare i punti di contatto che consentono di identificare prospect e clienti sembra essere la via più pragmatica per accostare il proprio modello di attribuzione a qualcosa di concreto. I brand l’hanno capito e moltiplicano le iniziative: immissione sistematica nel database al momento del check-out o, ancora, moltiplicazione delle e-mail nel caso di un ordine per “mappare” ogni singolo cliente con tutti i suoi dispositivi.

Questo approccio spesso incentrato su dati “proprietari” consente di combinare il modello last click con un modello personalizzato in base ai punti di contatto mappati. Un’ulteriore soluzione, quindi, accanto a quella del modello totalmente last click o del modello unico multi-touch. È stato infatti ampiamente dimostrato che non esiste un modello di attribuzione ideale, ma solo modelli personalizzati in base al customer journey e all’affidabilità dei dati ad esso associati.

L’attribuzione, un fine in sé?

Un altro vantaggio dell’approccio deterministico, e delle azioni che ne derivano, è che serve a ricordare che l’attribuzione non è un fine in sé ma un mezzo. Resta la finalità di contestualizzare una parte crescente delle attivazioni. In altre parole, di indirizzare il messaggio giusto al momento giusto e alla persona giusta tramite il punto di contatto appropriato.

La misura dell’attribuzione era già una pratica fortemente vincolata prima della messa in discussione dei cookie di terza parte; quest’ultima può essere vissuta come un (grosso) vincolo in più oppure come una motivazione per rinnovare l’approccio alla questione. Dedicando, ad esempio, meno risorse alla misura delle correlazioni e promuovendo invece quella degli impatti diretti in base a variabili geografiche e temporali concrete.

Per quanto riguarda l’attribuzione, l’era post-cookie potrebbe essere proprio quella di un “ritorno alle origini”, con l’ipercontestualizzazione e i dati di prima parte come armi principali.

Non accontentarti di un solo modello di attribuzione!

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