Alex Genovese
Come pubblicare annunci pertinenti agli interessi delle persone in base ai siti web che visitano? Come fai a sapere se un utente interagisce con i tuoi annunci sul Web e, come risultato, esegue un'azione sul tuo sito web?
Con i cambiamenti in termini di privacy e le nostre abitudini sempre più digitali, per le attività diventa fondamentale ridefinire il proprio approccio all'attribuzione. Inoltre, i miglioramenti apportati a tecnologie e strumenti rendono più semplice ed efficace l'adozione di modelli di attribuzione stabili.
Sebbene esistano vari modelli di attribuzione per il marketing, l'attribuzione basata sui dati può portare risultati con una precisione che altri modelli non hanno. L'attribuzione basata sui dati utilizza il machine learning per decifrare come diversi touchpoint in tutto il percorso di acquisto del cliente influiscono sui risultati in termini di conversioni e il modello distribuisce il merito di conversione di conseguenza.
Le nuove linee guida recepiscono molte novità introdotte dal GDPR e prevedono che i fornitori di servizi online siano sempre tenuti a richiedere il consenso all’utilizzo dei cookie o altri strumenti di tracciamento per finalità diverse da quelle tecniche, ovvero strettamente necessarie per la trasmissione su una rete elettronica. Solamente dopo avere acquisito il consenso in modo “inequivocabile”, secondo le modalità indicate dal Garante, sarà possibile utilizzare i cookie o altri sistemi di tracciamento per finalità non tecniche.
Privacy Sandbox è un progetto che tenta di trovare una strada alternativa per sviluppare alternative ai cookie di terze parti che siano però incentrate sulla privacy. In questo modo sarà possibile fornire alle aziende le informazioni per mostrare contenuti pertinenti, ma senza doverle seguire per tutto il Web.
Tramite cookie è possibile mostrare un messaggio o un prodotto ad un pubblico potenzialmente interessato tramite il traccimento dei seguenti comportamenti:
- Basato su interessi
- Navigazione
- Reazione agli annunci
Questo nuovo approccio è reso possibile da strategie che puntano a salvaguardare la privacy:
- Invece di monitorare le persone nel Web per scoprire cosa potrebbe interessare a ciascuna di loro, gli utenti possono essere suddivisi in grandi gruppi con interessi simili.
- Invece di misurare come reagiscono le persone agli annunci in un modo che può rivelare la loro identità, è possibile mantenerne l'anonimato limitando la quantità di dati su di loro che viene condivisa.
- Invece di raccogliere informazioni sul pubblico mentre mostrano gli annunci, le aziende possono archiviare questi dati sui dispositivi delle persone in modo che rimangano privati.
La misurazione delle campagne pubblicitarie con le nuove linee guida
Si sta verificando un calo di osservabilità delle conversioni dopo l'applicazione della GDPR. Senza l’utilizzo di un cookie infatti, il sistema di misurazione non è in grado di misurare che è avvenuto un evento, un'aggiunta al carrello o una conversione.
Quindi, utilizzando percorsi utente osservabili in cui gli utenti hanno acconsentito all'utilizzo dei cookie, i modelli possono riempire i percorsi di attribuzione mancanti. Ciò crea una visione più completa e accurata della spesa pubblicitaria e dei risultati, il tutto rispettando le scelte di consenso dell'utente.
Per sfruttare al maglio gli algoritmi e l'intelligenza artificiale dei canali marketing, è importante poter misurare correttamente tutti gli eventi che si generarno in piattaforma. Le campagne di smart bidding sono automatizzate attraverso il machine learning che ha bisogno di un numero minimo di segnali per riuscire ad ottimizzare bene l’algoritmo. Più segnali si riescono a dare al modello di apprendimento automatico, più preciso sarà corretto il focus sull'audience corretto.
Definire nuove strategie
La propensione dei consumatori nei confronti della privacy e delle normative stanno cambiando e trovare un'alternativa alla pratica odierna del tracciamento delle sul Web è di fondamentale importanza per aiutare lo smart bidding a lavorare correttamente.
Approfitta di soluzioni che utilizzino l'automazione e il machine learning per aiutarti a rilevare tendenze e definire i modelli di conversione quando ci sono delle lacune nei dati disponibili.
Utilizzare una saggiamente i Dati
La Customer Data Platform diventerà il cuore pulsante (per alcune realtà enterprise lo è già) delle attività di marketing. Acquisire conoscenza sul comportamento e storicizzare gli eventi dei propri clienti è l'arma in più che permetterà alle aziende di scalare le campagne di marketing.
L’utilizzo dei dati è diventa un’arte dove l’ingegno umano gioca un ruolo fondamentale: la conoscenza degli utenti e delle loro abitudini consente di creare strategie e creatività di impatto maggiore, nel rispetto della sensibilità degli utenti.
Gli algoritmi e il machine learning consentono quindi di raggiungere la messa a punto e la migliore configurazione nell’erogazione, dove una pianificazione completamente manuale risulterebbe incapace di gestire le migliaia di variabili coinvolte.
La clusterizzazione dei clienti, e la raccolta degli eventi diventeranno quasi certamente la chiave di lettura per un nuovo tipo di strategia di campagne marketing.
Inoltre, i dati, possono essere utilizzati anche per creare loyalty program più pertinenti ai comportamenti di acquisto (predittivi o attuali) dei propri clienti.