Buondì, come sta andando?
Siamo arrivati a Dicembre: wow, è volato il tempo.

 

Ci eravamo lasciati dicendoci che il 54% delle organizzazioni considera la penetrazione del mercato la metrica più importante per il proprio successo ed ha la necessità di investire in nuove tecnologie per misurarla.

 

Come massimizzare appieno il potenziale dei dati continua a essere una priorità per Marketer e Decision Maker. Lo sviluppo di prodotto è sempre più basato sul dato; ho trovato interessantissima la derivazione nel settore dei beni di consumo. In particolare modo il passaggio da B2C a C2M di Alibaba, totalmente ispirato dal mondo SaaS: beta forever, early adopter ecc…

 

Se nel B2C i prodotti erano realizzati in base all’analisi delle tendenze, ora i Brand estraggono i dati, attraverso MVP:

  • Costruisci un database di consumatori integrato per estrarre le richieste
  • Crea concept di prodotto e lancia demo sui social media
  • Raccogli i risultati demo e i dati di ascolto da social e feedback
  • Ottimizza i prodotti in base ai dati e feedback e passa alla produzione
  • Lancia campagne di marketing altamente mirate da offrire ai consumatori

 

Tutto semplice, nella teoria.  Conosci qualche realtà Italiana?
Che lo faccia dalla A alla Z e bene e non solo lo racconti in un freebie.

 

Come costruire un modello di crescita basato sui dati.

 

GO↓

Il divario di efficacia.

Un flusso senza precedenti.

 

La misurazione del dato è in uno stato di flusso senza precedenti. Ciò significa che potremo avere una visione meno miope delle prestazioni ed essere più proattivi nella misurazione dell’efficacia a lungo termine.

 

Dati, matematica e marketing sono vecchie conoscenze. Lavorando a ritroso nel tempo, si viaggia attraverso le ere del Programmatic, CRM, Database Marketing, Direct Marketing e Scientific Advertising. Sono decenni che tutto è incentrato sul dato: Dati demografici, di conversione, di utilizzo dispositivo, di prima, seconda e terza generazione. Tutti Big Data, alla fine.

 

Non sono necessariamente i dati migliori. Ciò è particolarmente vero quando i meccanismi necessari per collegare questi enormi set di dati comportamentali, come cookie e ID dispositivo, diventano scarsi. Questo è esattamente ciò che sta accadendo oggi, poiché le pratiche di raccolta dati senza restrizioni, abbinamento e collegamento sono portate a termine da due forze:

  • Leggi sulla privacy, come GDPR e CPRA. 
  • L’interesse personale delle più grandi piattaforme digitali.

 

Ma non parleremo di come i Cookie di terze parti si stiano sbriciolando, di Apple e il limitato uso ID dispositivo, o come i Cookie proprietari abbiano una durata di conversazione più breve. Questi sono argomenti che sicuramente avrai già letto. È stata una esplosione di notizie: in 20 anni non riusciamo a calcolare il ROAS delle nostre campagne (sto facendo di una erba un fascio), ma siamo pronti a disperarci per la perdita degli ID dispositivo. Realmente siamo Data Driven?

 

Sembra che qualcosa stia cambiando. Purtroppo c’è voluta una pandemia a livello Globale, ma prendiamone il meglio. Per riassumerti: le esigenze del consumatore sono cambiate e con loro siamo stati costretti a passare da metriche soft di Awareness, a metriche hard di Conversion.

 

Il 54% delle precedenti organizzazioni, afferma che, la metrica che conta è:

  • Il 54% la penetrazione nel mercato
  • Il 51% la soddisfazione del cliente
  • Il 47% il ROI
  • Il 39% il Market Share
  • Il 29% la Revenue
  • Il 5% il Prezzo

 

A questi aggiungiamoci i macro driver evidenziati per questo Trend:

→ Settore: l’insoddisfazione per le esistenti tecniche di misurazione è il principale driver di questa tendenza.

→ Società: i consumatori sono sempre più preoccupati per la privacy e stanno rifiutando ci concedere info alle piattaforme.

→Tecnologia: non ci sono ancora soluzioni performanti, ma è evidente come la tecnologia accelera questo trend.

→ Politica: preoccupazioni da parte delle autorità di regolamentazione e i politici diventano driver di tendenza

Non rinunciare al controllo

Rafforza l’affidabilità

 

Più riceviamo restrizioni, più facciamo arricchire le piattaforme digitali giganti: Google, Facebook e Amazon. Ci attirano grazie alla loro abbondanza di dati proprietari costantemente aggiornati. Possiamo utilizzare strumenti pubblicitari per fornire e misurare annunci mirati e sicuri per il brand e per gli utenti, con un rischio ridotto di violazioni della conformità alla privacy o altri errori relativi ai dati dei clienti.

 

Tuttavia, in cambio di maggiore sicurezza e affidabilità, rinunciamo alla trasparenza e al controllo. Diventiamo dipendenti da questi ecosistemi che sono chiusi e ci rendono complicata la comprensione e il confronto delle campagne al di fuori delle loro mura.

 

Se ci pensi, possiamo sfruttare le funzionalità di targeting avanzate per eseguire campagne pubblicitarie altamente sofisticate, ma in realtà otteniamo solo una visione aggregata delle prestazioni della campagna poiché l’interesse delle piattaforme è quello di preservare l’integrità della privacy dei propri utenti. In breve: i dati che risiedono all’interno di queste mura restano lì.

 

In che modo aggirare il problema?
Questi sono i primi tre Takeaways di questo approfondimento.

 

Voglio evitare grandi verticalizzazioni per garantire a tutti i lettori di poter entrare dentro al tema, che è molto più ampio del solo marketing o della nostra privacy: rientra il nostro tempo, le nostre abitudine e la nostre capacità di scelta.

 

Data Governance:

Prima di accelerare la raccolta dei dati dei clienti, valuta innanzitutto la struttura e le capacità organizzative di D&A e cerca di identificare e colmare le lacune.

Quasi il 90% dei dati che hai raccolto fino ad oggi non saranno più accessibili.

 

Data Personalization:

I clienti sono sempre più preoccupati per chi sta raccogliendo i loro dati, quanto del loro comportamento viene monitorato e cosa stanno facendo le aziende con le loro informazioni, quindi preparati a personalizzare la raccolta dei dati per assicurarti che i clienti siano disposti a condividerli.

Mancando dati oggettivi dovrai beneficiare della corrispondenza probabilistica e della moderazione dei dati.

 

Data Touchpoint:

Far sì che i clienti forniscano volontariamente informazioni su se stessi richiede una proposta di valore convincente.

 

I programmi di fidelizzazione che richiedono dati in cambio di ricompense transazionali ed esperienziali sono modelli popolari, ma esistono opportunità al di fuori dei tradizionali programmi di fidelizzazione.

 

L’unica sarà essere differenzianti. Gli approcci di prova saranno necessari.

 

Devi riuscire a far passare il cliente dal sentirsi sotto assedio, a sentirsi in pace nel condividere i suoi dati.

 

In alternativa, c’è l’IBAN di GAFAM.

Questo è Remarks. Il Touchpoint digitale di Catobi. Se ti fa piacere continuare a parlare di questi temi, ti basta iscriverti qui→

Carlo Tommaso Bisaccioni | Catobi

Buondì, come sta andando?
Siamo arrivati a Dicembre: wow, è volato il tempo.

 

Ci eravamo lasciati dicendoci che il 54% delle organizzazioni considera la penetrazione del mercato la metrica più importante per il proprio successo ed ha la necessità di investire in nuove tecnologie per misurarla.

 

Come massimizzare appieno il potenziale dei dati continua a essere una priorità per Marketer e Decision Maker. Lo sviluppo di prodotto è sempre più basato sul dato; ho trovato interessantissima la derivazione nel settore dei beni di consumo. In particolare modo il passaggio da B2C a C2M di Alibaba, totalmente ispirato dal mondo SaaS: beta forever, early adopter ecc…

 

Se nel B2C i prodotti erano realizzati in base all’analisi delle tendenze, ora i Brand estraggono i dati, attraverso MVP:

  • Costruisci un database di consumatori integrato per estrarre le richieste
  • Crea concept di prodotto e lancia demo sui social media
  • Raccogli i risultati demo e i dati di ascolto da social e feedback
  • Ottimizza i prodotti in base ai dati e feedback e passa alla produzione
  • Lancia campagne di marketing altamente mirate da offrire ai consumatori

 

Tutto semplice, nella teoria.  Conosci qualche realtà Italiana?
Che lo faccia dalla A alla Z e bene e non solo lo racconti in un freebie.

 

Come costruire un modello di crescita basato sui dati.

 

GO↓

Il divario di efficacia.

Un flusso senza precedenti.

 

La misurazione del dato è in uno stato di flusso senza precedenti. Ciò significa che potremo avere una visione meno miope delle prestazioni ed essere più proattivi nella misurazione dell’efficacia a lungo termine.

 

Dati, matematica e marketing sono vecchie conoscenze. Lavorando a ritroso nel tempo, si viaggia attraverso le ere del Programmatic, CRM, Database Marketing, Direct Marketing e Scientific Advertising. Sono decenni che tutto è incentrato sul dato: Dati demografici, di conversione, di utilizzo dispositivo, di prima, seconda e terza generazione. Tutti Big Data, alla fine.

 

Non sono necessariamente i dati migliori. Ciò è particolarmente vero quando i meccanismi necessari per collegare questi enormi set di dati comportamentali, come cookie e ID dispositivo, diventano scarsi. Questo è esattamente ciò che sta accadendo oggi, poiché le pratiche di raccolta dati senza restrizioni, abbinamento e collegamento sono portate a termine da due forze:

  • Leggi sulla privacy, come GDPR e CPRA. 
  • L’interesse personale delle più grandi piattaforme digitali.

 

Ma non parleremo di come i Cookie di terze parti si stiano sbriciolando, di Apple e il limitato uso ID dispositivo, o come i Cookie proprietari abbiano una durata di conversazione più breve. Questi sono argomenti che sicuramente avrai già letto. È stata una esplosione di notizie: in 20 anni non riusciamo a calcolare il ROAS delle nostre campagne (sto facendo di una erba un fascio), ma siamo pronti a disperarci per la perdita degli ID dispositivo. Realmente siamo Data Driven?

 

Sembra che qualcosa stia cambiando. Purtroppo c’è voluta una pandemia a livello Globale, ma prendiamone il meglio. Per riassumerti: le esigenze del consumatore sono cambiate e con loro siamo stati costretti a passare da metriche soft di Awareness, a metriche hard di Conversion.

 

Il 54% delle precedenti organizzazioni, afferma che, la metrica che conta è:

  • Il 54% la penetrazione nel mercato
  • Il 51% la soddisfazione del cliente
  • Il 47% il ROI
  • Il 39% il Market Share
  • Il 29% la Revenue
  • Il 5% il Prezzo

 

A questi aggiungiamoci i macro driver evidenziati per questo Trend:

→ Settore: l’insoddisfazione per le esistenti tecniche di misurazione è il principale driver di questa tendenza.

→ Società: i consumatori sono sempre più preoccupati per la privacy e stanno rifiutando ci concedere info alle piattaforme.

→Tecnologia: non ci sono ancora soluzioni performanti, ma è evidente come la tecnologia accelera questo trend.

→ Politica: preoccupazioni da parte delle autorità di regolamentazione e i politici diventano driver di tendenza

Non rinunciare al controllo

Rafforza l’affidabilità

 

Più riceviamo restrizioni, più facciamo arricchire le piattaforme digitali giganti: Google, Facebook e Amazon. Ci attirano grazie alla loro abbondanza di dati proprietari costantemente aggiornati. Possiamo utilizzare strumenti pubblicitari per fornire e misurare annunci mirati e sicuri per il brand e per gli utenti, con un rischio ridotto di violazioni della conformità alla privacy o altri errori relativi ai dati dei clienti.

 

Tuttavia, in cambio di maggiore sicurezza e affidabilità, rinunciamo alla trasparenza e al controllo. Diventiamo dipendenti da questi ecosistemi che sono chiusi e ci rendono complicata la comprensione e il confronto delle campagne al di fuori delle loro mura.

 

Se ci pensi, possiamo sfruttare le funzionalità di targeting avanzate per eseguire campagne pubblicitarie altamente sofisticate, ma in realtà otteniamo solo una visione aggregata delle prestazioni della campagna poiché l’interesse delle piattaforme è quello di preservare l’integrità della privacy dei propri utenti. In breve: i dati che risiedono all’interno di queste mura restano lì.

 

In che modo aggirare il problema?
Questi sono i primi tre Takeaways di questo approfondimento.

 

Voglio evitare grandi verticalizzazioni per garantire a tutti i lettori di poter entrare dentro al tema, che è molto più ampio del solo marketing o della nostra privacy: rientra il nostro tempo, le nostre abitudine e la nostre capacità di scelta.

 

Data Governance:

Prima di accelerare la raccolta dei dati dei clienti, valuta innanzitutto la struttura e le capacità organizzative di D&A e cerca di identificare e colmare le lacune.

Quasi il 90% dei dati che hai raccolto fino ad oggi non saranno più accessibili.

 

Data Personalization:

I clienti sono sempre più preoccupati per chi sta raccogliendo i loro dati, quanto del loro comportamento viene monitorato e cosa stanno facendo le aziende con le loro informazioni, quindi preparati a personalizzare la raccolta dei dati per assicurarti che i clienti siano disposti a condividerli.

Mancando dati oggettivi dovrai beneficiare della corrispondenza probabilistica e della moderazione dei dati.

 

Data Touchpoint:

Far sì che i clienti forniscano volontariamente informazioni su se stessi richiede una proposta di valore convincente.

 

I programmi di fidelizzazione che richiedono dati in cambio di ricompense transazionali ed esperienziali sono modelli popolari, ma esistono opportunità al di fuori dei tradizionali programmi di fidelizzazione.

 

L’unica sarà essere differenzianti. Gli approcci di prova saranno necessari.

 

Devi riuscire a far passare il cliente dal sentirsi sotto assedio, a sentirsi in pace nel condividere i suoi dati.

 

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