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  • 13 Luglio 2020

First-Party Data e Futuro del Marketing

First-Party Data e Futuro del Marketing

First-Party Data e Futuro del Marketing 1024 535 3rdPlace

Le soluzioni basate sull’Intelligenza Artificiale hanno oggi un ruolo sempre più centrale per l’intervenuta aumentata necessità di utilizzo dei first-party data. La raccolta e analisi dei dati di prima parte sta infatti assumendo un’importanza strategica alla luce delle recenti iniziative cookie-less. Sbloccare l’enorme potenziale dei “dati buoni”, quelli cioè di proprietà delle aziende perché raccolti direttamente sui loro canali (siti, app, CRM, chatbot, ERP, …), è e sarà per i prossimi due anni uno dei temi più caldi del marketing, tanto più del web marketing.

A gennaio di quest’anno infatti, nell’ambito dell’iniziativa Privacy Sandbox e in nome del rispetto degli utenti, Google ha dichiarato di voler seguire una politica cookie-less e quindi Chrome entro due anni non supporterà più i cookie di terza parte. Safari di Apple lo ha già fatto; Firefox di Mozilla ed Edge di Microsoft hanno già consentito ai clienti di bloccare i cookie di terza parte.

Le aziende che avevamo fin qui usato i cookie di terza parte, siano esse operative nel Retail, Editoria, Largo Consumo o altri settori, devono ora velocemente pensare a raccogliere, integrare, analizzare (necessariamente algoritmicamente) e attivare i first-party data. E lo devono fare subito perché gli algoritmi di machine learning hanno bisogno di tempo per allenarsi e dare risultati.

No ai cookie di terza parte

Già a marzo del 2019 Sean Downey, VP e Media Platforms di Google, aveva scritto che nelle quattro settimane precedenti, oltre 160 milioni di utenti avevano rivisto i propri account Google per modificare le impostazioni sulla privacy come per esempio i dati che Google può raccogliere e le tipologie di annunci ai quali essere esposti (dati Google 2019).

La politica cookie-less di Google si inserisce in questa ottica e il tracking tra un sito e l’altro verrà bloccato. Nel settore del marketing per alcuni potrebbe essere una “cookie-apocalypse”, per altri una nuova sfida, una rivoluzione che offrirà occasioni di crescita.

Il potenziale dei first-party data

I first party data sono i dati proprietari, raccolti ed estraibili cioè dall’azienda attraverso i canali di sua proprietà, digitali e non. Sono molto più rispettosi della privacy del cliente, perché basati su un rapporto di fiducia reciproca, e non contrastano affatto, anzi, con le possibilità di personalizzazione del marketing che si possono attivare. Dati però che possono esprimere il massimo della loro potenzialità solo se correttamente analizzati e integrati. I clienti percorrono infatti strade diverse online e offline: cercano informazioni e prodotti attraverso il computer di casa o di ufficio, con il cellulare o parlando con gli smart speaker o chiamando i servizi clienti o recandosi nei punti vendita o interagendo con un chatbot, e così via. Occorre raccogliere minuziosamente tutte le tracce e interazioni, rispettando sempre la privacy. Solo così si potrà avere una visione unificata del consumatore.

Per fare quanto appena descritto, bisogna superare i silos interni e allestire un data lake centralizzato, un grande archivio che raccolga dati derivanti da tutte le fonti proprietarie aziendali doverosamente e preventivamente mappate, ossia da tutti i canali e touchpoint possibili di un’azienda con i clienti. Per estrarre valore dai dati e trasformarli in insight e azioni l’intelligenza umana deve necessariamente essere supportata da tecnologie di intelligenza artificiale capaci di verificare una simile mole di dati  e tutte le variabili di correlazione fra di essi.

First-party data: la ricerca BCG

BCG (Boston Consulting Group) ha analizzato in una recentissima ricerca le modalità con le quali i professionisti del marketing utilizzano attualmente i first-party data per consolidare il rapporto di fiducia e le relazioni con i clienti. I risultati? Chi collega tutte le fonti di dati proprietari ottiene risultati migliori (anche doppi) e ottimizza il budget, migliorando nettamente il rapporto costi-benefici.

Nonostante 9 professionisti su 10 dichiarino l’importanza dei dati proprietari, la ricerca ha evidenziato che oggi solo il 33% è effettivamente in grado di raccogliere e integrare i dati da più canali e che solo l’1% li utilizza per offrire al cliente risultati migliori con un’esperienza omnichannel. C’è quindi ancora molto da fare e urgentemente.

Come utilizzare i First-Party Data

First-party data con scambio a due vie

Il cliente al primo posto. Nel 2019 Salesforce.com ha condotto una ricerca che ha ancora una volta evidenziato la preoccupazione dei consumatori sulla raccolta e sull’utilizzo dei loro dati nonostante le nuove normative europee. Ma le preoccupazioni non devono essere interpretate come rifiuto del trattamento dei dati; la ricerca BCG di cui sopra ha scoperto infatti che gli utenti sono al contrario molto propensi a fornire i loro dati quando si fidano dell’azienda

Le best practice, sempre secondo BCG, nascono da uno scambio di valori equo e trasparente a due vie

  1. l’azienda offre una migliore esperienza al cliente e un marketing più legato alle sue esigenze
  2. il cliente offre fiduciariamente informazioni in cambio di assistenza e offerte

Il punto fondamentale per le aziende è quindi fare marketing in modo responsabile, aderendo alle normative sulla Privacy e ai bisogni dei clienti.

Una buona gestione dei dati è dunque fondamentale e implica una duplice azione da parte delle aziende:

  • una rivolta all’interno per stabilire il modo con il quale raccogliere, gestire e utilizzare i dati;
  • una rivolta all’esterno per definire le modalità di interazione con i clienti per la raccolta, assicurandosi che sia sempre finalizzata a creare esperienze positive. 

Utilizzo dei First-Party Data: le tre fasi del processo

Sempre sulla base della ricerca condotta sui first-party data, al fine di far funzionare il flusso di valore tra aziende e clienti, BCG ha ipotizzato un processo suddiviso in 3 parti.

  1. stabilire una strategia dati che supporti gli obiettivi aziendali;
  2. raccogliere, archiviare e combinare i dati dei consumatori provenienti da più fonti;
  3. analizzare i dati per metterli al servizio delle attività di marketing in tutte le fasi della customer journey.

Come costruire la strategia
Avere una strategia di dati a supporto degli obiettivi aziendali è fondamentale perché significa sapere quali dati raccogliere per raggiungerli. Nel caso di clienti già acquisiti, l’obiettivo potrebbe essere quello di creare esperienze su misura che favoriscano la lealtà, il cross e up-selling e quindi l’incremento del customer lifetime value. Per i nuovi clienti, l’obiettivo potrebbe essere quello di individuare e suggerire il prodotto che risponda ad un loro bisogno, anche non dichiarato esplicitamente. Sovrapponendo poi le informazioni tra performance del canale (es. del sito) e interazione con il cliente, si potrà creare un’esperienza nel tempo sempre più pertinente e quindi rilevante.

Come raccogliere dati
Molte aziende raccolgono informazioni di prima parte dalla navigazione web, dalle interazioni con gli annunci on line oppure tramite punto vendita (off-line). Il marketer professionale e maturo deve oggi collegare i dati raccolti integrandoli. Mettendo in relazione per esempio il servizio clienti con un chatbot oppure utilizzando le carte fedeltà per collegare gli acquisti in negozio con quelli online. 

Occorre comunque sempre sviluppare nuovi metodi di raccolta dati, creando interazioni nuove e realmente utili con i clienti. 

Analisi e attivazione
La semplice raccolta dei dati non porta ovviamente a niente. La ricerca BCG ha dimostrato che solo quando le fonti dei dati sono integrate e collegate all’attivazione del marketing, le aziende registrano un aumento del ROI. 

Le aziende possono utilizzare i dati di prima parte in diversi modi, che vanno da quelli basici (ad esempio definizione delle audience e attività di lead generation) a quelle più avanzate (ad esempio prevedere i comportamenti e i trend futuri dei consumatori). Particolarmente interessante è l’utilizzo per il riconoscimento e l’attivazione dei clienti più importanti, identificati attraverso un apposito scoring come più propensi all’acquisto, attività che peraltro consente anche di ridurre al minimo o annullare le spese di marketing su clienti con basso o nullo interesse.

Come raccogliere dati e allo stesso tempo consolidare il rapporto di fiducia con i clienti? Nel rapporto BCG vengono messi in evidenza 3 fattori tecnici abilitanti

  • data lake centralizzato
  • integrazione dei dati 
  • algoritmi di intelligenza artificiale

Quali sono le tue fonti di First-Party Data?

First-Party Data e la soluzione DataLysm di 3rdPlace

La sfida per i professionisti del marketing sarà dunque quella di sbloccare il potenziale dei first-party data tramite l’analisi, l’integrazione e l’attivazione di una enorme mole di informazioni dettagliate che forse non tutti sanno di avere già in casa.

DataLysm è la customer data platform di Augmented Analytics che 3rdPlace ha sviluppato per consentire alle aziende azioni di marketing più efficaci perché altamente personalizzate, rese possibili dall’analisi e integrazione tramite Artificial Intelligence dei first-party data e in particolare di quelli relativi alle azioni online e offline dei clienti. 

DataLysm è in grado di raccogliere in un data lake, integrare e analizzare algoritmicamente i dati di prima parte sbloccando tutta la loro potenzialità attraverso successive azioni di marketing automation.

La piattaforma apprende infatti elementi distintivi di ogni singolo visitatore da tutti i canali proprietari aziendali, li trasforma in cluster a valore aggiunto in base al calcolo della propensione all’acquisto, del lifetime value, della probabilità di abbandono, individuando e attivando per ciascuno di essi azioni specifiche per generare business. 

Raccogliere dati di qualità in rispetto della privacy e della sensibilità dei clienti e, a seguito dell’analisi, attivare azioni di marketing specifiche rilevanti ed efficaci sui clienti: questo è l’obiettivo delle aziende che scelgono DataLysm per sfruttare tutta la potenzialità dei first-party data.

Quanto scritto qui sopra è valido non solo per grandi aziende, ma anche per PMI che vogliano crescere e riconoscano il valore di farlo in modo data-driven, per adattarsi più facilmente e flessibilmente a situazioni sempre più in evoluzione. I costi accessibili di DataLysm lo consentono.

Quali sono le tue fonti di First-Party Data?

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