I dati e la capacità di raccoglierli e attivarli sono stati uno dei temi più dibattuti al Dmexco 2017, un evento che col tempo sta diventando sempre più una cartina di tornasole delle nuove tendenze della pubblicità digitale.
Con il Programmatic sempre più diffuso come modalità di acquisto e vendita di pubblicità, raccogliere ed elaborare dati di qualità da utilizzare per massimizzare il proprio ROI o per rendere più pregiata la propria inventory è di vitale importanza. A complicare le cose però arriva la GDPR (General Data Protection Regulation), il nuovo regolamento dell'Unione Europea sul trattamento e la gestione dei dati che entrerà in vigore il prossimo maggio e che di fatto cambia le carte in tavola rispetto al tema della raccolta dei dati personali. E su cui il mercato ha ammesso di essere ancora impreparato.
«In questa edizione 2017, Dmexco appare più grande che mai, ma sulla base di una delle sessioni che si sono tenute in questa due giorni, la situazione potrebbe essere molto diversa l'anno prossimo - spiega Konrad Feldman, fondatore e CEO di Quantcast -. In un intervento focalizzato sulla privacy dei dati, più della metà dei partecipanti (diverse centinaia) ha infatti ammesso di non credere che la propria azienda sia in grado di conformarsi al nuovo regolamento adottato dall’Unione Europea sul trattamento e la gestione dei dati, il cosiddetto GDPR (General Data Protection Regulation) che entrerà in vigore nel maggio del 2018. Un gap che deve assolutamente essere colmato, per cui il settore dell’advertising deve prepararsi al meglio nei prossimi otto mesi, se non vuole perdere pedine importanti e costringere gli organizzatori di Dmexco a ricercare una location più piccola per il 2018».
Che diventi o no più difficile raccogliere dati sugli utenti, resta di fatto che il dato, per essere effettivamente attivabile, deve essere di qualità. «Essendo già rimasti scottati in passato da insight non aggiornati e incompleti basati su dati di terze parti - aggiunge Feldman -, oggi i marketer stanno cominciando a formulare domande sempre più stringenti e pertinenti, tra cui "da dove provengono?". Tuttavia, oltre a questa, la vera domanda è "quanto sono freschi questi dati?". Se non sono in real time, non bisogna accontentarsi ma continuare a cercare il meglio. I "cattivi" dati provocano inevitabilmente risultati negativi, e anche la migliore tecnologia basata sull’intelligenza artificiale e sul machine learning, se alimentata da questi dati, non potrà che generare risultati negativi».