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4w MarketPlace sceglie il tool di data management exaudi di Neodata

Si rafforza la partnership tra 4w MarketPlace e Neodata. Le due società, che da molti anni collaborano in diversi ambiti tecnologici, ampliano ulteriormente la collaborazione in un progetto di data management che vede coinvolto l’intero bacino di utenti del network.

4w ha scelto infatti la soluzione exaudi messa a disposizione da Neodata, che utilizza le più moderne tecniche di intelligenza artificiale e di machine learning, al fine di dare un’identità quanto più completa possibile agli oltre 27 milioni di utenti del proprio network. Si tratta di una soluzione dinamica che, oltre alla definizione socio-demografica, consente la classificazione degli utenti secondo i loro interessi in cluster predefiniti oppure creati ad-hoc sulla necessità della singola campagna.

La varietà e l’estensione del bacino di utenti del network rappresenta una base di lavoro particolarmente importante nella definizione dei cluster fino a rendere possibile l’individuazione di nicchie molto specifiche di interesse mantenendo volumi significativi.

«Questa soluzione di data management è estremamente evoluta e ci consentirà di approcciare gli utenti del nostro network in modo ancora più puntuale e preciso, proponendo loro contenuti ed informazioni a carattere pubblicitario sempre più in linea con i loro interessi, in quel preciso momento – afferma Pierpaolo Guidi, Head of Sales di 4w MarketPlace -. Ciò rappresenta un contributo significativo nelle strategie di comunicazione dei brand, che sempre più si basano sulla costruzione di customer experience positive con i propri target».

«Neodata Group è da sempre impegnata a sviluppare le migliori soluzioni tecnologiche per editori, concessionarie e brand. Fornire la soluzione exaudi a 4w Marketplace per l’identificazione dei target è stata la naturale evoluzione del rapporto tra le nostre società – afferma Matteo Torelli, Head of Sales di Neodata Group -. Il network di 4w Marketplace è particolarmente ricco di contenuti di valore. Questa operazione muove un ulteriore passo nella direzione di fornire al mercato il miglior prodotto possibile e questo avviene in maniera naturale selezionando contenuti di valore, nel rispetto delle caratteristiche e delle preferenze degli utenti».

Condivisione dei dati sicura per utenti e brand: la novità di LiveRamp

LiveRamp, società specializzata in identity, ha annunciato il lancio di LiveRamp Safe Haven, una nuova piattaforma per la condivisione di dati tra i brand e i loro partner, sicura per le aziende e per gli utenti.

La soluzione, spiega la società in una nota, consente alle società della filiera pubblicitaria di sviluppare delle collaborazioni sul fronte dati all’interno di un ambiente neutrale, privacy-first e conforme ai vari regolamenti come GDPR e CCPA. “LiveRamp Safe Haven fornisce strumenti avanzati di analytics per aiutare aziende come brand, retailer e media network a collaborare con i loro partner ed estrapolare insight dai dati” per ottimizzare i loro investimenti e strategie. Per esempio, lo strumento potrà essere usato per affinare i segmenti di audience con dati sulle transazioni, o connettere un editore con un’inserzionista per migliorare il targeting e misurare i ritorni.

Lo strumento, che potrà essere utilizzato su varie verticalità, come retail, CPG (beni di largo consumo), viaggi ed editori, è disponibile in USA e in vari altri mercati a livello globale.

«LiveRamp Safe Haven ha l’obiettivo di attivare partnership di dati di nuova generazione – spiega Warren Jenson, presidente di LiveRamp -. La piattaforma è volta a creare naturali rapporti di condivisione di dati tra i brand e i loro partner, per produrre le migliori esperienze possibili per i consumatori. Per esempio, i retailer sono stati storicamente limitati nella loro capacità di trasmettere ai propri partner del settore CPG informazioni sugli acquirenti. Con LiveRamp Safe Haven, possono ora avere la possibilità di collaborare al meglio con loro e fornirgli gli insight di cui hanno bisogno per servire al meglio i consumatori».

Android, stretta sulla raccolta dei dati di localizzazione

Entro la fine dell’anno sarà più difficile per gli sviluppatori Android raccogliere i dati di localizzazione degli utenti attraverso le loro app.

In un blog post, Google ha annunciato una modifica delle proprie policy in virtù della quale gli sviluppatori dovranno sottoporsi a un nuovo processo di approvazione prima che le loro app possano raccogliere i dati sulla posizione dell’utente, in particolare quando queste lavorano in background, quindi quando non sono visibili all’utente.

Dal 3 agosto, tutte le nuove app nel Google Play Store dovranno superare tale processo di revisione, mentre le app esistenti dovranno “mettersi a norma” entro il 3 novembre. Tra i criteri di valutazione, ci sarà il fatto che gli utenti siano ben informati sulle finalità di raccolta dei dati e se l’app può offrire la stessa esperienza senza tali dati.

I cosiddetti location-based data sono molto apprezzati nel mercato pubblicitario, ma la loro raccolta pone problemi di privacy. Come osserva Digiday, i fornitori di dati sulla posizione tendono a lavorare pagando gli sviluppatori per integrare i propri kit di sviluppo nelle loro app. Per alcune di queste, la condivisione della posizione ha senso per l’utente, ad esempio nel caso di un software di running o un’app di previsioni meteo. Ma è meno logico concedere tale autorizzazione quando l’app in questione è una torcia o una calcolatrice.

Le modifiche rendono Google più in linea con la posizione di Apple su questo tema. La casa degli iPhone ha incluso controlli di natura simile nell’aggiornamento a iOS 13 dello scorso settembre. Una limitazione che, secondo la società specializzata Location Sciences, ha portato a un calo del 68% dei dati sulla posizione raccolti in background.

Facebook, nuove limitazioni all’uso dei dati per targeting e misurazioni

Facebook ha recentemente aggiornato il programma relativo alle “misurazioni mobile avanzate” all’interno del suo Marketing Partner Program, disattivando una fonte di dati che metteva a disposizione dei brand informazioni sui dispositivi degli utenti a fini di targeting e misurazione delle campagne pubblicitarie.

Fino ad ora, per le aziende era possibile ottenere, attraverso i Marketing Partner di Facebook (partner tecnologici con accesso privilegiato a strumenti, risorse e corsi di formazione offerti dal social), informazioni che, pur non rivelando nomi e dati personali degli utenti, consentivano ai brand di collegare le loro campagne pubblicitarie a specifici dispositivi, come un singolo smartphone. Una funzione molto utile per le aziende, che in questo modo potevano capire come quella campagna stava performando presso un determinato utente, ad esempio se il proprietario di quel dispositivo aveva cliccato sull’annuncio o aveva interagito con esso in qualche modo. Informazioni preziose per valutare l’efficacia della campagna o la rilevanza di una pianificazione, ma anche per aggiustare la frequenza di erogazione di un annuncio (smettendo ad esempio di mostrare una campagna a chi aveva comprato il prodotto pubblicizzato o non aveva mostrato interesse alla pubblicità).

Tuttavia, la funzione poneva dei possibili rischi in ambito privacy. Essa, infatti, metteva nelle mani dei brand informazioni come gli ID dei dispositivi, che le aziende potevano poi associare ai dati provenienti dalle proprie campagne pianificate su Facebook. Secondo quanto hanno rivelato a AdAge alcuni Marketing Partner di Facebook, questo poteva consentire ai brand di raggiungere gli stessi consumatori al di fuori del social network, senza che gli utenti stessi ne fossero al corrente.

Facebook ha sempre monitorato da vicino l’operato dei suoi Marketing Partner, ma i rischi che i brand potessero fare cattivo uso di queste informazioni, insieme ai limiti imposti dalle nuove leggi in tema di dati, avrebbero convinto la piattaforma social a porre limitazioni alla funzione.

Adesso i Marketing Partner di Facebook potranno ancora accedere ai dati sui dispositivi degli utenti, ma non potranno più condividerli con i brand e non potranno più utilizzarli per applicazioni su property esterne al social.

I dati di Experian approdano su Amazon, anche in Italia

I dati di Experian sono ora disponibili su AWS Data Exchange, il nuovo servizio che mette a disposizione dei clienti di Amazon Web Services (AWS) trovare e utilizzare insight di terze parti su cloud.

Secondo quando recita una nota, “milioni di clienti AWS” potranno adesso scoprire e utilizzare in licenza “vari prodotti in ambito dati di Experian attraverso il Marketplace AWS” attraverso un meccanismo self-service capace di trovare, ottenere e utilizzare i dati di cui si ha bisogno in modalità nativa cloud per migliorare il proprio business in ambito analytics.

L’accordo tra Experian e Amazon vale anche per l’Italia, come ha dichiarato a Programmatic Italia Giuseppe Mauro Scarpati, Digital Account Director Italy di Experian: «Anche nel nostro paese, aziende e organizzazioni di ogni dimensione possono accedere ai prodotti Experian tramite AWS Data Exchange», ci ha spiegato.

Questi insight potranno aiutare le aziende anche e soprattutto a livello marketing. Anzi, «i dati sono pensati proprio per essere utilizzati a fini di marketing e targeting pubblicitario – ha puntualizzato Scarpati -. Il valore che possono offrire alle aziende e alle organizzazioni è quello di comprendere meglio le tendenze e i loro clienti. Ad esempio, gli insight possono aiutarli a capire dove possono avere più successo nella localizzazione di negozi e servizi, o quali canali possono utilizzare in modo più efficace per la loro pubblicità».

Tutto questo, naturalmente, in modalità privacy-safe. «Tutti i dati Experian disponibili su AWS Data Exchange sono aggregati e anonimizzati e non contengono informazioni identificative personali (PII)», ha concluso il manager.

Gli italiani vogliono fidarsi dei brand, ma contestano le modalità di raccolta dati

Accenture Interactive ha di recente condotto un’indagine a livello globale per conoscere l’opinione delle persone rispetto alla raccolta e all’utilizzo online dei loro dati personali ai fini pubblicitari (leggi qui i dati della ricerca condotta a livello globale).

La ricerca nasce dall’esigenza di delineare i confini entro i quali i brand devono muoversi nella personalizzazione dei messaggi pubblicitari evitando di spingersi troppo oltre e risultare invadenti.

La “Consumer Pulse Survey: See People, Not Patterns” ha dedicato una sostanziosa analisi al nostro Paese dalla quale emerge che la quasi totalità degli intervistati italiani, corrispondente all’83%, è propensa a fornire i propri dati se i brand garantiscono trasparenza sulle modalità di utilizzo, una percentuale considerevolmente maggiore se comparata agli altri Paesi europei, per esempio in Germania è il 68%, in Svezia il 67%, in Spagna il 72%.

Lo scenario che si delinea presenta zone d’ombra, ma anche di luce, nel momento in cui un marchio è in grado di offrire ai consumatori esperienze di valore in cambio dei dati personali.

La tematica principale diviene dunque la comprensione delle esigenze delle persone e il comportamento che i marchi devono tenere per mantenere fedeltà e fiducia.

Infatti, se da un lato il 90% degli intervistati ha sottolineato l’importanza che i brand comprendano le preferenze personali, alla luce di passioni e interessi individuali, dall’altro emerge come il Data Gathering (raccolta dei dati) deve avvenire entro certi limiti, rispettando la privacy.

Le perplessità dei consumatori italiani

Gli italiani intervistati hanno condiviso alcune perplessità rispetto alle tecniche di digital advertising oggi più usate dai brand online.

Di questi il 76% ha aggiunto di voler per questa ragione interrompere il rapporto con il marchio, il 47% ha dichiarato che un brand era in possesso di informazioni personali senza che essi le avessero condivise direttamente con loro, il 14% sostiene che, oltre ai dati personali, essi fossero inoltre a conoscenza di notizie riguardo alle loro famiglie e il 51%, infine, ha ricevuto consigli e opinioni non richieste in merito ad acquisti che stava considerando di compiere.

Ad allarmare le persone tuttavia non è solo il tipo di informazioni a disposizione dei brand, ma anche le modalità con cui sono state ottenute. A tal proposito, il 63% dei consumatori italiani ritiene inquietante la raccolta dei dati tramite microfono e assistenza vocale, posizionando nella top five delle tecniche pubblicitarie sgradevoli una pubblicità riguardante un prodotto del quale cercato tramite microfono, ma per il quale non si è mai fatta una ricerca online.

Accenture-Interactive-Report-2019-Italia

[Clicca sull’immagine per vedere la grafica ingrandita]

La classifica procede successivamente menzionando gli annunci che vengono riproposti su dispositivi differenti, quelli inseriti sui social media basati su un recente acquisto e termina con il servizio offerta da un addetto alla clientela che ha accesso allo storico del proprio shopping online, inclusi i prodotti non acquistati.

I consumatori italiani hanno però dimostrato di apprezzare alcune strategie messe in atto dai brand per rimediare alle esperienze non andate a buon fine.

Nella classifica stilata dagli intervistati viene posizionata al primo posto una email di scuse in merito a un’esperienza che non ha soddisfatto le proprie aspettative, a seguire un messaggio sul telefono personale nel quale ci si scusa per le performance non all’altezza delle aspettative, un’inserzione pubblicitaria che suggerisca l’acquisto di un prodotto in base agli acquisti precedenti e, infine, una email di reminder per qualcosa che è stato scordato nel carrello online.

Brand, usate i dati, ma con rispetto

L’indagine propone un ulteriore confronto tra esperienza online ed esperienza fisica, al fine di individuare i settori con cui gli italiani preferiscono interfacciarsi nelle due modalità. Nel nostro Paese le categorie maggiormente apprezzate risultano i retailer, i servizi di streaming, quelli di viaggio (hotel e voli) e infine i servizi di online banking.

C’è margine di miglioramento per l’esperienza offerta in ambito digitale per alcuni settori: automobilistico, utilities, sanità e pubbliche amministrazioni.

Il Data Gathering rappresenta dunque la chiave per perfezionare al meglio l’esperienza del cliente, comprendere le sue esigenze e passioni in modo tale da riuscire a soddisfare le sue necessità raggiungendo standard sempre più elevati e conquistarsi margini di mercato ancora legati alla vendita tradizionale.

Dalla ricerca è infatti emerso che i consumatori vorrebbero essere trattati in modo olistico, per veder migliorare il customer journey e l’esperienza complessiva. All’interno di questo approccio, deve però inserirsi in maniera più netta il rispetto nei confronti della sensibilità dei consumatori, così da poter creare e implementare il rapporto di fiducia, fedeltà e soddisfazione per entrambe le parti.

Last but not least, nell’analisi è stata ascoltata l’opinione degli italiani anche nei confronti dei casi di Data Breach (violazione dei dati): il 42% degli intervistati reagirebbe modificando la propria password, il 39% cesserebbe immediatamente il rapporto e il 35% analizzerebbe con maggior cautela le politiche del brand inerenti alla privacy.

Dati di localizzazione: cosa sono e come usarli? Intervista a Beatrice Fabiano (adsquare)

Quando si parla di dati mobile, si pensa soprattutto ai dati di localizzazione, un bacino di informazioni prezioso per il drive-to-store, e sempre più richiesto dal mercato. Questo tipo di insight può avere svariate origini, e può essere utilizzato a vari scopi. Ne abbiamo parlato con Beatrice Fabiano, General Manager Italy&Spain di adsquare, che ci ha spiegato anche come si compone l’offerta della società in materia.

Adsquare è un data marketplace per il settore mobile, e quando si parla di dati mobile si pensa soprattutto ai dati di localizzazione. Qual è la vostra offerta in tal senso?

«Per prima cosa è necessario distinguere da un lato i dati di localizzazione in real-time che fanno parte del nostro prodotto Proximity Targeting, e i dati di localizzazione dei device mobile – resi anonimi -, che forniscono informazioni sui flussi di movimento degli utenti e costituiscono la base per il nostro prodotto di Misurazione. Il prodotto Proximity Targeting consente agli inserzionisti di raggiungere gli utenti in base alla loro posizione nel momento in cui si desidera deliverare una adv; nei pressi, ad esempio, di un determinato negozio. Il prodotto di Misurazione viene utilizzato, invece, per misurare il successo di una campagna attraverso l’analisi della frequenza. È il nostro prodotto di punta e rappresenta circa il 30% delle vendite totali, dopo un solo anno dal lancio sul mercato, grazie anche all’integrazione con l’adserver di Google e di altre importanti DSP, come FusiobyS4M, TTD, Adform e LiquidM».

Rimaniamo in tema misurazioni. La vostra soluzione consente di misurare il successo di una campagna in tempo reale in termini di visite in store. Tradizionalmente invece le misurazioni del drive-to-store avvenivano post-campagna. Il mercato come sta rispondendo a questo cambiamento?

«Dal momento in cui abbiamo ampliato l’offerta con il prodotto di misurazione in real-time, le richieste per la misurazione storica sono diminuite, e quasi sempre accompagnate da una richiesta di insights di audience o di location. Ci sono inserzionisti, come Renault in Francia, che misurano la loro intera spesa online di Digital Ad all’interno di Google (tramite adserver) in termini di Car Dealer KPI. Display, Youtube e Search sono completamente ottimizzati sulla base di questo KPI».

Da dove provengono i vostri dati?

«Dipende dalla tipologia: i dati di proximity, ad esempio, per la maggior parte provengono da HERE, che ci fornisce circa 70 milioni di “poligoni”, cioè contorni degli edifici e dei luoghi – come catene e franchising – più rilevanti. I dati meteo provengono da The Weather Company, un’azienda IBM; quelli socio-demografici household, invece, da Acxiom, Experian o Mastercard. I dati di localizzazione provengono da publisher di app che hanno integrato una SDK proprietaria o di terze parti. Queste SDK ottengono il permesso dall’utente di raccogliere i dati mentre è in movimento in background, e di condividere questo dato con adsquare».

Che differenza c’è tra dati in background e dati in foreground, e quali secondo voi è meglio utilizzare?

«I dati di localizzazione in background mobile non solo sono molto più granulari e precisi dei dati in foreground (bidstream) ma sono anche pienamente conformi alle normative della GDPR e più facili da controllare. Utilizzando i dati in background e non quelli in foreground non dobbiamo usare il primo segnale condiviso dal device (altamente impreciso) come nei dati in foreground, ma possiamo usare quello più calibrato 10 ms dopo; non consigliamo, quindi, ad alcun inserzionista di utilizzare i dati di foreground. Questo è il motivo per il quale adsquare, con l’entrata in vigore della GDPR nel maggio del 2018, ha eliminato questa tipologia di dati: oggi utilizziamo solo dati di localizzazione in background, che, come già menzionato, provengono dai SDK nostri partner».

A proposito di dati di localizzazione mobile, parliamo di GPS. Il suo utilizzo presenta delle limitazioni tecniche?

«Sì, come la maggior parte delle tecnologie, anche il GPS potrebbe avere delle limitazioni: come ad esempio, il fatto che i dispositivi si basino sulla ricezione dei segnali da almeno quattro satelliti. Qualora il device si collegasse solo con tre di essi, la posizione rischierebbe di essere non più accurata. Possono inoltre verificarsi problemi con altre tipologie di ostacoli, quali l’ostruzione del segnale da parte di grattacieli o muri molto spessi. Tuttavia è importante ricordare che la tecnologia GPS è in costante evoluzione, ma anche che adsquare non lavora solo con questo tipo di segnale. Utilizzando il segnale di localizzazione degli smartphone, ad oggi il più preciso dei segnali disponibili, ci serviamo contemporaneamente di GPS, WiFi e Celltowers. Si tratta sostanzialmente dello stesso metodo che le app, con funzionalità di location, utilizzano».

Un’ultima domanda. Quali sono i punti di forza nella vostra offerta ai publisher?

«Noi offriamo l’opportunità ai publisher di monetizzare i dati di localizzazione delle loro app in maniera anonima, in modo tale da permettere loro di generare più entrate ed evitare la cannibalizzazione dei dati proprietari. Tuttavia, i dati grezzi non saranno poi rivenduti, ma saranno utilizzati esclusivamente per l’analisi della frequenza dei clienti o, in alcuni casi, per costruire i segmenti “geo-behavioural”, che possono essere utilizzati nei nostri prodotti di targeting. I publisher possono anche monetizzare i dati segmentati attraverso il nostro marketplace sulla base di una revenue share o di un CPM nel caso dei dati di location».

Il successore dei cookie e la sua rivendicazione al trono web: lo Universal ID

La base su cui è stato costruito l’intero settore della pubblicità online è obsoleta e ha 25 anni: si tratta dei cookie. In generale, l’industria si è evoluta con la comparsa, ad esempio, di CPC anziché CPM, di Viewability come elemento di misurazione, di Ad Fraud, dell’Advertising ID unico per dispositivi mobili, etc.; ma mantenendo la stessa base tecnologica web nonostante le sue note inefficienze.

Quale lingua parlano i cookie?

Per capire che cos’è il cookie, dobbiamo avere chiaro un concetto: “il cookie può essere letto solo dal dominio che lo implementa nel browser”. Questa è la più grande inefficienza nel mondo dei cookie che ci costringe al famoso “cookie sync” in modo costante.

Immaginiamo un mondo in cui ogni persona parla una lingua diversa. Ci sono tante lingue quante sono le persone sulla Terra. So che “ciao” è il mio saluto, il mio vicino di sopra dice “hello”, ma per capirci, abbiamo entrambi bisogno di un dizionario che dica “ciao = hello”. Il mio vicino di sotto ci saluta con “hallo”, e per capire noi tre c’è un dizionario che dice “ciao = hello = hallo”. E tutto questo, estrapolato a milioni di lingue. È facile immaginare che abbiamo bisogno di creare una lingua comune e quante più persone parlano la stessa lingua, più semplice sarà la comunicazione tra loro.

Questo dizionario di lingue è la stessa cosa che succede con i cookie. Ogni partecipante definirà il proprio successo in base a quanto è bravo a creare questi dizionari. Quanti più cookie so come tradurre nel mio personale cookie, più successo avrò nel trovare quegli utenti, browser o cookie. Il cookie-sync ci dà gli stessi problemi di comunicazione che avremmo se convivessimo con diverse lingue sulla Terra.

Quali sono i cambiamenti in atto nel settore?

1. Limite dei cookie di terze parti nei browser. Esistono già browser come Safari e Firefox che consentono solo l’uso di cookie first-party. Ciò significa che il cookie del browser deve essere scritto dal dominio principale in cui l’utente sta navigando.

2. Incremento del numero di utenti di nuova generazione. I nativi digitali conoscono meglio il funzionamento dei cookie, sono più critici nei loro confronti e rivendicano una maggiore accuratezza nel funzionamento dei cookie di terze parti e della pubblicità ad essi associata.

3. Sbilanciamento della pressione. I publisher sopportano tutta la pressione con la sincronizzazione dei cookie e sono molto più selettivi con chi collaborano.

4. Limitazioni legali. Con la comparsa del GDPR, lo scenario si muove verso limitazioni legali che ci costringono ad una migliore identificazione, unica ed anonima, dell’utente.

5. Opportunità di beneficio economico. I cookie ci impediscono di conoscere a fondo l’utente, il che si traduce in un costo opportunità.

Qual è il futuro? Lo Universal ID

Conoscere i limiti del presente e le opportunità offerte dalla tecnologia, ci spinge verso lo Universal ID, un identificatore personale per ogni utente che tiene conto dei suoi molteplici dispositivi, statici nel tempo, trasmissibili e comprensibili tra le tecnologie. Tornando al nostro esempio, è come se tutti gli abitanti della Terra parlassero la stessa lingua.

Ecco alcuni vantaggi dell’utilizzo di un identificatore unico:

1. Miglioramento del caricamento della pagina web, grazie a una riduzione della latenza causata dalla quantità di pixel attualmente necessari per superare le limitazioni dei cookie.

2. Aumento della durata dell’identificazione di un utente.

3. Conoscenza multi-dispositivo. Lo Universal ID è lo stesso per i diversi dispositivi utilizzati dallo stesso utente. Dispositivi che tra l’altro stanno aumentando in quantità e tipologia con l’arrivo di Smart TV, wearables, auto intelligenti, ecc.

4. Maggiore precisione. I punti di cui sopra, insieme, ci danno una conoscenza molto più affidabile del nostro utente.

5. Aumento dei match rates e dei benefici. Grazie all’armonizzazione della lingua parlata dall’integrazione di diverse tecnologie, ci sono maggiori opportunità per un utente di essere riconosciuto durante tutto il processo, dal publisher, passando per il fornitore di dati, fino alla DSP. Il risultato di questo linguaggio comune sarà una maggiore quantità di inventario venduto.

Purtroppo però, l’uso di un identificatore universale, come ogni cambiamento tecnologico, porta con sé anche alcune difficoltà:

1. Difficoltà di implementazione. Si tratta di un cambiamento tecnologico difficile per molti attori, impossibile per altri.

2. È necessaria una nuova integrazione. Sia i publisher che le piattaforme tecnologiche (DSP, SSP, Data Providers…) necessitano di un’integrazione aggiuntiva per la quale non sono attualmente adattati al 100%.

3. La pressione sarà ancora dalla parte del publisher. L’adozione su larga scala dell’Identificatore Universale continua a collocare il publisher in una posizione rilevante, rendendo fondamentale la sua collaborazione.

Come funziona lo Universal ID?

Esistono già aziende che offrono il proprio identificatore. In ogni caso, la difficoltà di adozione ci dà un periodo di transizione in cui alcune tecnologie neutre offriranno il loro Identity Graph.

Ci sono codici di uso aperto, come Prebid.org, con un modulo chiamato User ID, che permette al publisher con Header Bidding implementato l’adozione di questi identificatori universali. Prebid.org accetta Universal ID di diverse tecnologie che attualmente lo offrono, come Criteo, DigiTrust, Liveramp, The Trade Desk, o ID5.

Ciò che fanno le tecnologie che funzionano con Universal ID è utilizzare un ID esterno e standardizzato e scriverlo nel browser, per conto del publisher, come first-party cookie. In altre parole, il cookie del publisher e quello di terzi cessa di essere un cookie e diventa un numero unico riconosciuto da tutte le tecnologie. Questo first-party cookie può fare due cose: bypassare le limitazioni dei browser, poiché è un tipo di cookie consentito, e servire come ID unico per SSP, DSP e data provider.

E se pensassimo ad un futuro molto più lontano?

Guardando oltre, potremmo pensare al concetto di Login Unico. Il login la fa ancora da padrone ed è quello che ci permette di conoscere l’utente nei suoi diversi dispositivi. L’accesso rimane stabile nel tempo ed è multi-dispositivo.

Un Login Unico nel mercato consentirebbe la completa adozione di un Universal ID. Ma questa possibilità è ancora più difficile da realizzare, dal momento che nel mercato dovrebbe esserci un accordo proposto da diversi concorrenti.

Tuttavia, un Login Unico darebbe una migliore copertura all’Universal ID, focalizzando completamente l’esperienza sul consumatore, che, già oggi, si sente a suo agio con l’idea di un unico login per tutti i propri dispositivi. Nella mente dell’utente non ci sono login diversi, ma c’è un’email che usa tutte le piattaforme. Perché non armonizzare la tecnologia offerta da questo Login Unico con un’impresa neutrale?

L’unica cosa certa è che questi cambiamenti futuri ci offrono la possibilità di costruire un mercato focalizzato sul consumatore finale, e molto più consapevole delle sue esigenze, creato da tutte le parti coinvolte: consumatori, publisher, advertiser e piattaforme tecnologiche.

Location Intelligence: il territorio è una fonte preziosa di insight per le aziende

In Italia, secondo i dati Audiweb di Luglio 2019, sono oltre 35 milioni gli utenti che quotidianamente si collegano al web da smartphone e rappresentano circa l’82% del totale della popolazione. Un insieme di persone che si sposta e viaggia, generando, nei propri percorsi, una grande mole di dati geo-comportamentali. Questi ultimi rappresentano una caratteristica esclusiva del mobile e hanno contribuito al rapido sviluppo negli ultimi anni della così detta “Location Intelligence”, abbreviata anche “LI”.

La Location Intelligence è un’area innovativa e sempre più cruciale della Business Intelligence e permette di trasformare i dati geo-spaziali in informazioni strategiche. Proprio questi dati, raccolti grazie alla localizzazione dello smartphone e con il consenso espresso dagli utenti, possono diventare insight di business utili per conoscere meglio il mercato, i competitor, il contesto, per poi essere attivati attraverso il Geo-marketing.

Per questo motivo, la Location Intelligence si inserisce tra gli asset strategici di GroupM Consulting, divisione che combina consulenza, dati, tecnologie e insight per affiancare le aziende nel raggiungere i propri obiettivi con un approccio a 360 gradi su tutti gli aspetti del digital. La Location Intelligence è un asset che aiuta i nostri clienti a definire una Customer Journey sempre più ricca e dettagliata, grazie all’uso di dati provenienti dalla dimensione reale che però mantengono il livello di granularità massima propria del digitale.

Come viene applicata oggi concretamente la Location Intelligence nel mondo digitale?

In ambito advertising, la LI migliora esponenzialmente la definizione del target e la fase di costruzione delle personas sfruttando informazioni che prima non erano in nostro possesso. Ai dati di navigazione online si aggiungono infatti quelli di “navigazione” nel mondo reale: brand e retailer visitati, abitudini e spostamenti quotidiani, ma anche commuting time o orari in cui l’utente predilige l’acquisto. Un arricchimento del dato che si traduce in audience sempre più definite e soprattutto direttamente attivabili tramite campagne digitali.

I dati raccolti da questo genere di attività diventano cruciali anche in ambito misurazione e consulenza al brand, soprattutto per la costruzione di modelli di digital attribution che siano davvero multi-touchpoint e omnichannel. Grazie all’integrazione dei dati di location nei nostri modelli, infatti, non solo siamo in grado di misurare puntualmente il tasso di conversione offline a seguito dell’esposizione alla campagna ma riusciamo ad analizzarne le caratteristiche e a capire qual è il mix di comunicazione ottimale dello specifico cliente. Oppure possiamo, ad esempio, capire in quali casi e per quali brand l’ingresso nel punto vendita fisico è solo uno dei touchpoint che porta poi ad effettuare l’acquisto – come nel fenomeno dello showrooming, ovvero quando il consumatore si reca nel punto vendita semplicemente per provare o informarsi su un prodotto – ed ottimizzare la pianificazione per sfruttare al massimo questo tipo di path to conversion.

La Location Intelligence, in breve, è una fonte di insight utile a tutte le industry e non richiede investimenti infrastrutturali ingenti da parte delle aziende, nell’adozione di una tecnologia proprietaria. Fondamentale però è possedere un mindset data-driven, in grado di comprendere l’importanza dei dati di Location Intelligence nel capire sempre di più, e meglio, i propri consumatori.

*Marco Brusa, laureato in Scienze Statistiche ed Economiche, vanta una lunga esperienza in advertising omnicanale, dati e framework di misurazione. Oggi guida l’area Consulting di GroupM Digital che ha come mission il supporto ai Marketer: dal Data Management, ai Modelli di Attribuzione, fino a progetti più strutturati di Digital Acceleration.

Oracle integra DMP e soluzione di ID graph con la sua customer data platform

Novità sul fronte dati per Oracle. In occasione del suo evento OpenWorld e San Francisco, in cui ha fatto il punto sugli aggiornamenti della propria offerta, la società ha annunciato l’integrazione della sua DMP BlueKai e del suo ID graph con la sua customer data platform (CDP) CX Unity.

Una mossa volta ad aiutare brand e agenzie a unire dati di varia provenienza, ad esempio quelli a livello di dispositivo su prospect sconosciuti, con quelli di prima parte sugli attuali consumatori. Di fatto portando la «personalizzazione a un nuovo livello», come ha dichiarato Rob Tarkoff, EVP e GM di Oracle CX Cloud.

Producendo informazioni conosciute e sconosciute da disparati sistemi adtech e martech in millisecondi – spiega Oracle in una nota -, la nuova integrazione tra Oracle CX Unity e la DMP e la soluzione di ID Graph di Oracle consentirà ai brand B2C e B2B di orchestrare esperienze personalizzate tutte le volte e in tutti i modi in cui un consumatore o un prospect scelgono di interagire, mettendo insieme dati tradizionali di marketing e pubblicità (di prima parte), inclusi quelli offline e online, e informazioni provenienti da sorgenti terze.

Nello specifico, gli inserzionisti che prima pianificavano le loro campagne pubblicitarie sulla base dei dati di terza parte di BlueKai, adesso potranno utilizzare anche i dati proprietari provenienti dalla CDP CX Unity su attuali consumatori, e individuare sulla DMP profili simili ad essi. Estendendo così le proprie capacità di targeting e personalizzazione.

La CDP di Oracle, lanciata alla conferenza OpenWorld dello scorso anno, è pre-integrata su Oracle CX Cloud, la suite che contiene le “nuvole” Marketing, Sales, Service e Commerce della società.

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