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Debolezze e punti di forza delle campagne marketing: l’analisi delle opinioni dei marketer europei

Le strategie di marketing a volte non raggiungono i risultati sperati e questo può essere dovuto al fatto che le aziende non riescono a sfruttare al meglio i dati dei loro clienti, capendo quale dispositivo stanno utilizzando in un determinato momento, o a raccogliere e analizzare tutte le informazioni raccolte durante una campagna per pianificare quelle future. Questi sono i dati emersi da una ricerca che Rocket Fuel ha condotto a livello europeo intervistando alcuni professionisti del settore.

Tra i dati raccolti è emerso che:

  • Solo il 5% dei marketer europei ha affermato di utilizzare efficacemente i dati first-party dei propri clienti
  • 4 marketer su 10 utilizzano una singola customer view come fonte dati delle campagne
  • Un’iniziativa di marketing su cinque è attualmente “rivolta” ai dispositivi piuttosto che alle persone che li utilizzano.

Ciò dimostra la necessità fondamentale di investire in tecnologia automatizzata di marketing per aiutare a sfruttare al massimo gli insight dei brand. Gli utenti non sono legati a un solo dispositivo, ma ne utilizzano diversi durante il giorno, passando da smartphone, a tablet e computer. Come risultato, i piani di marketing devono adattarsi a questa realtà. Creare una conversazione chiara, continua e rilevante con un cliente richiede l’unione di tutti i profili attributi dell’utente.

È necessario quindi arrivare ad avere una customer view unificata, che intercetti ogni attività dell’utente in ogni momento e indipendentemente dal dispositivo che sta utilizzando. Questo permette quindi ai marketer di “connettersi” con gli utenti e non con i loro dispositivi.

Gli utenti possono essere raggiunti con pubblicità più pertinenti e utili, nel momento in cui sono più favorevoli all’acquisto. A questo fine, la nostra società ha messo a punto la tecnologia Moment Scoring, che classifica gli annunci sulla base delle principali caratteristiche demografiche, del tasso di conversione, dei profili unificati, dell’intenzione di acquisto, del comportamento di acquisto e della categoria di prodotto, e costantemente impara da questi scenari e adatta di conseguenza la creatività della campagna e considera sia i brand che i clienti individualmente.

Con l’aumento delle pressioni sul budget, tutti i brand desiderano basare le decisioni di marketing su valutazioni in tempo reale dei dati. Ciò è particolarmente significativo in quanto i nostri risultati della ricerca rilevano che:

  • Il 70% dichiara che la trasparenza sta diventando sempre più importante per il successo
  • Il 93% dei professionisti europei ha dichiarato che i brand manager subiscono più che mai una pressione sul ROI
  • Il 60% afferma che è sempre più difficile scegliere le giuste metriche per il successo delle campagne

I marketer stanno scoprendo il valore del programmatic per le loro campagne e connettono i Direct Response (DR) insight alle campagne brand per aumentarne il successo, e viceversa.

“La nostra ricerca rileva che l’86% dei marketer in Europa dichiara che le campagne devono essere collegate ai dati del Direct Response (DR). Solo due marketer su dieci (18%) non utilizzano ancora i loro DR insight per migliorare le campagne del brand. Esiste una forte pressione rispetto al passato per mostrare i risultati delle campagne di marketing. Creare un collegamento tra le campagne brand e le performance del DR è la chiave per il successo del marketing di oggi. Gli insight delle campagne DR aggiungono valore alla strategia del brand e alla creatività. Conoscere esattamente chi sono in realtà i vostri clienti e, per di più, sapere che tipo di utente mostra interesse per i vostri prodotti o agisce in modo simile ai vostri attuali clienti è fondamentale per continuare a crescere”, ha commentato Enrico Quaroni, Managing Director di Rocket Fuel Italia, Spagna e Mena Region.

Con il giusto partner tecnologico i marketer possono imparare dal Direct Response e usarlo a proprio vantaggio per le proprie campagne. La tecnologia di marketing supportata dall’intelligenza artificiale (AI), può contare sul machine learning automatico che fornisce insight continui sulla realtà attuale e non su semplici ipotesi. Mostrare annunci più pertinenti e dinamici alle persone nel momento in cui sono maggiormente coinvolte risulta prioritario per guidare un click through rate più alto e per concludere un acquisto.

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