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Quando un dato di prima parte è di valore? Ecco cosa ne pensa Martin Sorrell

Oggi nella nostra rassegna parliamo di dati di prima parte e di realtà aumentata a servizio del marketing.

Quando un dato di prima parte è di valore? L’opinione di Martin Sorrell

Merkle, di cui Dentsu ha acquisito la maggioranza nel 2016, è una società che ha ampliato i suoi servizi in ambito dati oltre il direct mail e l’email marketing, includendo iniziative di loyalty, data strategy e modellistica, così come integrazioni a livello tecnologico. Ed è proprio su questo modello di informazioni, provenienti da effettive relazioni tra utente e marchio e da esperienze post-acquisto, invece che da acquisti media come succede in molte agenzie tradizionali, che Sorrell vuole impostare l’offerta dati della sua S4 Capital. «Ci sono visioni contrastanti nel mercato su quello che costituisce un dato di prima parte di valore», ha dichiarato Sorrell. Leggi di più su Digiday.

IAB lancia una guida per imparare a usare la realtà aumentata a fini di marketing

Come si usa la realtà aumentata nelle strategie di marketing? E’ una delle domande a cui cerca di rispondere IAB nella nuova guida “Augmented Reality for Marketing”, un manuale dedicato alle aziende che si approcciano a questa tecnica per arricchire le proprie strategie di promozione e comunicazione. La guida fornisce una cornice di riferimento per il settore, esplorandone le diverse opzioni e descrivendo alcuni usi specifici dell’Augmented Reality con reali esempi provenienti da svariate grosse aziende. Leggi di più su MarTech Today.

Solo il 5% dei marketer europei utilizza in modo efficace i dati first-party dei propri clienti

È sorprendente scoprire che oggigiorno, in un mercato così competitivo come quello del marketing, solo il 5% dei professionisti in Europa utilizza in modo efficace i dati dei propri clienti. Eppure questi sono i dati più preziosi che i marketer hanno a disposizione, cioè le informazioni raccolte direttamente dai clienti per comprendere le loro caratteristiche e il loro comportamento con informazioni di prima mano. Senza di essi i marketer non possono ottenere un rendimento ottimale della campagna. Ciò dimostra la necessità fondamentale di investire in tecnologia di marketing per aiutare ad ottimizzare al massimo gli insight propri del brand.

La ricerca di Rocket Fuel, azienda specializzata in Programmatic, dimostra che i marketer considerano l’analisi dei dati (88%) e la loro gestione (81%) come gli elementi più importanti per il loro successo. Come mercato, bisogna fare di più per educare il settore su quali sono i dati che contano e aiutare i marketer a raggiungere un engagement intelligente ed efficiente del pubblico e attivare i dati provenienti da tutti i canali.

Ci sono grandi opportunità che derivano dallo sfruttamento dei dati first-party. Tutti i canali che portano dati a un’azienda, come ad esempio il sito web, i programmi di fidelizzazione, dati di CRM, display ed e-mail marketing devono essere integrati in un’unica piattaforma di marketing. Questa integrazione guiderà le campagne di marketing in base alle caratteristiche personalizzate dei clienti, per evitare segmentazioni e semplici supposizioni.

Utilizzando i dati first-party i marketer sono in grado di agire in base a un’intelligence approfondita dei loro clienti. Questo può includere milioni di attributi demografici, comportamentali e contestuali. La location, l’ora del giorno, il luogo in cui si trovano in quel momento e il dispositivo utilizzato hanno un impatto sul targeting ma bisogna tenere in considerazioni anche avvenimenti più recenti, come ad esempio gli annunci cliccati e i siti web visitati quel giorno e fattori a lungo termine come le abitudini di navigazione, il comportamento d’acquisto e gli interessi. Tutto questo è fondamentale nel determinare la probabilità che un cliente compia l’azione di marketing desiderata e per raggiungerlo nel momento in cui è più favorevole all’acquisto.

È fondamentale quindi sia costruire una visione completa del percorso del cliente e degli insight sia la creatività che guiderà i migliori risultati di business. Sappiamo che i clienti utilizzano diversi dispositivi durante il giorno, passando da smartphone, tablet e computer e che abitualmente conducono ricerche su un dispositivo e agiscono su un altro. I dati first-party sono fondamentali per avere una visione completa e comprendere il percorso del cliente. In questo modo i marketer possono connettersi alle persone e non solo ai loro dispositivi, e garantire che la pubblicità sia il più pertinente e utile possibile.

Questi dati permettono di fornire contenuti più rilevanti e meno intrusivi che portano maggiori risultati di business. Senza questi dati la maggior parte del budget a disposizione dei marketer sarà sprecato per prospect che potrebbero non avere un interesse sostanziale o che mostrano un comportamento che indica un’intenzione di acquisto che in realtà non esiste, o che hanno già acquistato e quindi non sono più interessati allo stesso elemento.

Grazie a tutti questi dati first-party i brand possono capire meglio chi sono i loro clienti e raggiungerli nel momento in cui sono più favorevoli all’acquisto. Questo può essere realizzato in modo più efficace con le soluzioni basate sull’intelligenza artificiale. Il machine learning automatico permettere di “prendere decisioni” in tempo reale organizzando e ottimizzando i dati.

Solo integrando in un istante la grande quantità di informazioni a disposizione, si può sfruttare in modo efficace e costante ogni momento potenziale di engagement.

In un momento in cui ogni centesimo di investimento conta, tutti i brand hanno bisogno di decisioni di marketing basate su una valutazione in tempo reale dei dati. Questo può trasformare un prospect in un cliente, perché è stato targetizzato con una creatività di suo interesse in un momento in cui desiderava fare un acquisto. La concentrazione degli sforzi di marketing e di apprendimento dei dati first-party, fa sì che le decisioni possano essere prese avendo a disposizione tutti i dati necessari, raggiungendo i clienti sui loro canali di acquisto preferiti e più probabili. Questa raccolta unica di dati del cliente comporta un significativo vantaggio competitivo e ROI tangibile che si basa su metriche di acquisto sostanziali.