Può succedere che in questo universo data driven, dove tutto pare essere governato sulla base di dati, paradossalmente si scelga proprio di non utilizzare i dati? Si, può succedere. E questa scelta ha quasi sempre a che fare con la più banale e cruda delle motivazioni: cost saving. E’ vero, le voci di costo sono numerose e hanno una certa incidenza (tecnologia, adeguamento delle infrastrutture, gestione, hardware, software, umanoidi, ...), ma è una risposta sufficiente? Vogliamo approfondire questo tema e far emergere un grande malinteso di fondo.
Con tutti gli strumenti a disposizione oggi, il processo di acquisizione e fidelizzazione del cliente dovrebbe essere perfetto, infallibile. Qualsiasi responsabile di marketing dovrebbe, ad esempio, essere in grado di riconoscere il proprio cliente quando incontra una sua campagna e proporgli qualcosa di nuovo, attinente ai suoi gusti. Ma non è così semplice.
Spesso questo non accade perché succede che il database dell’investitore non “parli” con il database di chi gestisce le campagne pubblicitarie. Questa è sicuramente una grande inefficienza, un grave spreco di opportunità.
Un altro motivo riguarda il retargeting: spesso il messaggio viene convogliato su un target “arido”, che nella realtà non corrisponde al nostro utente-tipo ma più probabilmente al tipo di utente che vorremmo.
A complicare ulteriormente questo coacervo di elementi ci pensano i costi tecnologici. Ogni piattaforma coinvolta nell’erogazione di una campagna reclama il proprio compenso per ogni impression controllata. Prendiamo ad esempio una campagna programmatica con tutti gli “optional” (dati, verifica della viewability, della brand safety, ecc.) e, sicuramente, le piattaforme coinvolte saranno più di una. Ecco che il budget investito viene decurtato da tali e tanti partecipanti, che quando arriva all’editore, quindi colui che mette a disposizione lo spazio, ma soprattutto la preziosa audience, si è praticamente ridotto del 70% (qualcuno dice anche di più).
Ma torniamo ai dati. Ho sempre pensato che i dati di prima parte rappresentassero un vero e proprio tesoro, in particolare per l’editore. Di quei dati (generalmente login e mail) l’editore conosce tutto, o quantomeno tutte le informazioni raccolte in fase di registrazione. Ma per creare una vera offerta di valore, che potesse risultare utile e interessante per l’investitore, i diversi e numerosi player avrebbero dovuto realizzare un unico bacino di dati stabilendo regole comuni di fornitura. La storia è piena di timidi tentativi in questo senso, ma le alleanze nel nostro mercato sono notoriamente impossibili, quindi anche in questo caso, come in molti altri, l’offerta è talmente frammentata che il dato di prima parte, nella forma in cui viene proposto, sembra aver perso di valore.
Abbiamo detto quindi che ci sono innumerevoli player e ognuno raccoglie, censisce, trasforma, vende i nostri dati secondo criteri differenti. Questo grazie a quei disclaimer che su qualsiasi sito ormai tutti “accettano” con un click quasi automatico, autorizzando l’utilizzo dei famosi “biscottini” da parte di qualche piattaforma di profilazione. Dal punto di vista dell’investitore è qui che emerge il problema: gli strumenti di analisi che vengono impiegati danno spesso rilevazioni contrastanti tra loro ed è difficile verificare la corrispondenza reale delle informazioni, a meno di non controllare fisicamente ogni singolo utente. Ci sono infatti elementi deduttivi che non funzionano affatto alla perfezione: un pc condiviso in famiglia trasmetterà ovviamente informazioni comportamentali tra di loro incoerenti semplicemente perché si riferiscono a diversi utilizzatori dello stesso device. Ma anche nel caso del singolo utilizzatore, non è sempre vero che si comporti in rete come una persona di un determinato genere e di una determinata età. Magari si è divertito proprio per ingannare i sistemi di profilazione.
Insomma, ogni player - editore, investitore, network e DMP - ha la sua dotazione di dati, raccolti in maniera difforme e più o meno affidabile, quindi è evidente che se nella gestione di una campagna l’investitore richiede l’utilizzo del suo database, che non corrisponde ad esempio a quello dell’editore perché il Data Manager è diverso, si creerà certamente una discrepanza e l’ottimizzazione sarà molto difficile.
Fino a situazioni estreme, laddove l’investitore decide di pianificare per audience su siti molto verticali, di nicchia, pensando in questo modo di raggiungere con certezza determinati utenti. E scoprendo che molto spesso, più si restringe il campo e più difficilmente si è in grado di trovare il proprio obiettivo. Ecco quindi che la scelta diventa l’esclusione dei dati e, in un mondo data-driven, ci ritroviamo ad andare “a occhio”, affidandoci a pianificazioni 1.0.
Abbiamo compreso quindi che i dati sono un bene prezioso ma di difficile utilizzo per motivi diversi. Per uscire da queste incertezze, 4w MarketPlace mette in campo due elementi fondamentali: la partnership con un player di assoluta affidabilità e la propria competenza. In tutto il nostro lavoro ci sono infatti sempre due ingredienti imprescindibili: la tecnologia e l’uomo. Tecnologicamente abbiamo inserito nel nostro framework il data management di nugg.ad, partner che tra l’altro aggrega anche i dati di uno dei più famosi e-commerce del mercato, aggiungendo così un potente cluster di “propensione all’acquisto”. Dal punto di vista umano, offriamo la nostra esperienza che, in tema di dati, si esprime nella capacità di scegliere a monte il tipo di approccio per ogni singola pianificazione, tenendo conto dei numerosi fattori che compongono lo scenario. 4w MarketPlace è infatti un ad-tech-network che opera con i dati da molti anni, lavorando per abilitare la connessione tra domanda e offerta con l’obiettivo di portare il miglior risultato in termini di ROI, attraverso l’utilizzo degli strumenti più adatti per ogni singolo investimento.
Il prossimo 12 aprile parteciperemo al Programmatic Day e ci sarà sicuramente occasione per qualche ulteriore battuta sull’argomento.