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S4M: Stefano Forcinetti è il nuovo Head of Trading

Stefano Forcinetti è il nuovo Head Of Trading di S4M, società adtech e martech specializzata in campagne mobile drive-to-store.

Laureato in Economia e Management con stage e tesi nel web Marketing, Stefano Forcinetti si specializza nel mobile marketing in Havas Media dove segue tramite Mobext l’intera attività operativa di mobile media e programmatic buying sui clienti del gruppo per 3 anni. In seguito entra a far parte del team programmatic di PHD Media nel ruolo di Campaign Manager principalmente dedicato alla gestione di attività a performance.

Per S4M, l’ingresso di Forcinetti – a capo del team dedicato alla negoziazione e alla gestione delle campagne pubblicitarie e delle audience data solutions – si inserisce in uno sviluppo dell’organico che ha visto in questi giorni anche l’ingresso di Arianna Castoldi nel ruolo di Sales Director.

Tra le novità dell’azienda di cui è Country Manager in Italia Andrea Pongan, ci sono l’imminente apertura di un ufficio a Roma e, a seguire, l’ampliamento e la riorganizzazione operativa della sede di Milano, che vedrà l’ingresso di ulteriori professionisti per supportare la crescita dell’azienda in Italia. A coordinare le operazioni, commerciali e operative, è l’Head of Sales Italy di S4M Benvenuto Alfieri.

S4M, Arianna Castoldi entra nel team come sales director

Continua la crescita di S4M, società adtech e martech specializzata in campagne mobile drive-to-store, che rafforza il team italiano con l’ingresso di Arianna Castoldi in qualità di sales director.

Castoldi proviene da Adot, dove ricopriva il ruolo di senior sales manager. In precedenza ha affinato le sue competenze nel marketing digitale in tg|adv, Gruppo Trilud, dove come sales manager ha avuto modo di lavorare su tutte le tipologie di campagne online (display, branding e performance, native e branded content) rapportandosi sia con i centri media che con i clienti diretti. E’ Laureata alla Università degli Studi di Milano-Bicocca.

L’arrivo di Arianna Castoldi, che fa seguito ad altri tre ingressi annunciati lo scorso settembre, si inserisce in un periodo di rapida evoluzione per l’azienda guidata in Italia dal country manager Andrea Pongan, che a maggio ha incassato un nuovo finanziamento da 12 milioni di euro e si prepara a annunciare a breve altre novità.

«Con l’ingresso di Arianna – spiega Pongan a Engage – si compie un altro passo nell’importante rafforzamento dell’organico che S4M sta compiendo in Italia, per far fronte alla crescita dell’azienda. Stiamo per aprire un ufficio a Roma, mentre la sede di Milano verrà ampliata e riorganizzata anche grazie a diverse nuove assunzioni che abbiamo in programma entro i prossimi sei mesi. Tante sono anche le novità di prodotto che introdurremo a breve per rafforzare ulteriormente la nostra offerta nel drive-to-store e nel media buying, a partire dalla nostra DSP proprietaria».

Campagne drive-to-store più accurate grazie ai dati e-commerce di Vente-privee / Privalia

Al giorno d’oggi, il digitale sta sconvolgendo ogni tipo di attività, ma le vendite fisiche pesano ancora molto (3,496 miliardi di dollari) rispetto alle vendite di e-commerce (453 miliardi di dollari). In questo contesto, i retailer fisici stanno ancora sfidando le società di pubblicità online a trovare il modo di portare potenziali clienti nei negozi e provare la riuscita di questo compito.

Il drive-to-store è semplicemente una strategia di marketing nata per portare potenziali clienti nei negozi.

Grazie all’evoluzione delle tecnologie, in particolare con la geolocalizzazione, ora è possibile interagire meglio con il pubblico e misurare l’impatto delle campagne media online sulle realtà fisiche con una precisione sempre maggiore.

Ma in primo luogo, per portare il traffico in-store, è importante rivolgersi al giusto pubblico.

Pre-targeting: attivazione di segmenti di pubblico in target per portare traffico in-store

Per rispondere a queste nuove sfide, Adot mira a offrire ad agenzie e inserzionisti una qualità di pre-targeting che non ha eguali nel condurre gli utenti nei negozi fisici.

In particolare, attraverso i dati e-commerce e socio-demografici di tipo log-level, al 100% anonimi, del gruppo Vente-privee (che rappresentano oltre 70 milioni di membri in tutto il mondo e 10 milioni in Italia, utilizzabili esclusivamente da Adot), Adot ha accesso anche a modelli di navigazione sui media attraverso gli acquisti pubblicitari, che possono essere tradotti in informazioni utili circa gli interessi media dell’utente.

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Ciò consente la segmentazione di profili tanto specifici come, per esempio, uomo HNW di età compresa tra 35 e 49 anni con un interesse verso lo sport e la moda, che lavori in Porta Nuova, che visita spesso La Gazzetta dello Sport e acquista con frequenza beni di lusso (oggetti in pelle, gioielli) e articoli di abbigliamento sportivo (vestiti, attrezzature, scarpe) su Vente-privee.

I dati e-commerce stanno quindi diventando un asset importante per i professionisti del marketing in quanto il comportamento in-store è influenzato in modo significativo dalla ricerca online.

Partiamo dal presupposto che molti acquirenti di Vente-privee siano anche alla ricerca di informazioni su prodotti specifici (online) al fine di acquistarli nei negozi fisici (offline). Ecco che il pre-targeting diventa l’elemento chiave per aiutare i brand a incrementare le visite ai loro negozi.

Dopo aver correttamente erogato la campagna, uno degli obiettivi principali è misurare l’impatto dell’operazione.

Misurazione neutrale: fondamentale collaborare con soluzioni di terze

Quando ci si concentra sull’impatto di una campagna digitale, il principale KPI per chi lavora nel marketing sono le visite incrementali nei negozi.

Queste visite sono calcolate utilizzando la metodologia di “uplift” che mette a confronto il numero di visitatori esposti a un annuncio pubblicitario con quelli che appartengono a un gruppo simile non esposto a quel messaggio.

Adot lavora con soluzioni di misurazione di terze parti come Adsquare, così da fornire neutralità nel calcolo dell’incremento.

Grazie a questa collaborazione, i brand potranno essere sicuri che le metriche di misurazione delle performance delle loro campagne, come per esempio impression, click e visite incrementali, siano del tutto imparziali e doppiamente verificate da un fidato fornitore.

Più di un dispositivo: il processo di acquisto online ora è cross-device

Secondo uno studio sull’e-commerce pubblicato da Criteo, il 31% delle transazioni proviene da più di un dispositivo mentre il 69% da un solo dispositivo.

Ciò significa che una transazione su tre coinvolge più di un device. Guardare il mondo attraverso un solo dispositivo non è più sufficiente. La stessa osservazione vale anche per le operazioni drive-to-store. I consumatori stanno utilizzando più di un dispositivo nelle fasi di engagement e/o di conversione, motivo per cui è opportuno lavorare a campagne cross-device.

Grazie all’universo 100% “registrato” di Vente-privee, Adot ha la possibilità di offrire una corrispondenza cross-device realmente deterministica al fine di massimizzare la reach rilevante su desktop e mobile e sviluppare esperienze innovative.

Smart insights: per una migliore visione della campagna e del pubblico

Ai clienti, inoltre, vengono forniti insight e analytics coerenti all’inizio e alla fine delle campagne, in modo da aiutarli a migliorare la conoscenza dei propri consumatori attraverso il targeting del pubblico che puntano a raggiungere e di quello che hanno coinvolto con successo.

La reportistica fornirà all’inserzionista i profili socio-demografici dei propri consumatori, così come i punti d’interesse, il comportamento sugli e-commerce, i brand preferiti acquistati ed altre informazioni di valore, ancora una volta basati sui dati di Vente-privee.

I brand sapranno anche quali formati performano meglio per le loro campagne, e quali sono le procedure più efficaci per coinvolgere i consumatori o aumentare le vendite.

Sei consigli per una campagna drive-to-store di successo

Il termine “drive-to-store” non è più solo una definizione alla moda di cui si fa un uso smodato. Al giorno d’oggi costituisce senza dubbio un ponte tra il mondo online e quello offline. Tuttavia, per evitare sprechi, il progresso dell’industria del marketing digitale deve essere accompagnato da best practice.

Crea una user experience dedicata

Innanzitutto, una campagna drive-to-store di successo richiede grande attenzione all’esperienza dell’utente, che comprende il fatto di condurre il potenziale cliente fino al punto vendita. La sfida successiva consiste nell’approntare una campagna drive-to-store efficace che metta in evidenza in modo dinamico e creativo l’indirizzo del punto vendita più vicino utilizzando la localizzazione.

Ora, con un click sulla call-to-action e sfruttando le applicazioni native per dispositivi mobile, il GPS dell’utente può quindi condurre lo stesso allo store del cliente più vicino.

Un altro consiglio utile per l’esperienza dell’utente è quello di utilizzare una promozione, che generalmente influisce sul comportamento dello stesso. In effetti, l’83% dei consumatori afferma che i coupon digitali spesso fanno cambiare i loro piani iniziali di acquisto (INMAR Shopper Behavior Study, aprile 2018).

Rivedi il tuo bacino d’utenza

Attualmente, le campagne geo-localizzate operano in un’area nel raggio di pochi chilometri dal punto vendita. In queste aree possono esserci scuole, ospedali o zone disabitate in cui non vi sono potenziali clienti per l’inserzionista. Per dare vita a una strategia di geolocalizzazione efficace è di fondamentale importanza mettersi letteralmente nei panni del target di riferimento. Quello che conta per un potenziale cliente è quanto tempo gli serve per raggiungere il punto vendita e non solo quanto è distante.

Identifica le coordinate GPS fraudolente

La qualità di una campagna di geolocalizzazione è determinata anche dalla raccolta dalle coordinate GPS dei dispositivi.

In fase di programmazione, l’editore inserisce tali coordinate all’interno dell’offerta, tutto in pochi millisecondi. Possedere dati GPS aggiunge valore all’inventario dell’editore, perché un’inserzione grazie a questa informazione avrà un CPM maggiore. Pertanto, è fondamentale verificare e confermare l’accuratezza dei dati evitando eventuali frodi come ad esempio la sostituzione di un IP, senza un vero collegamento ad un luogo fisico, con coordinate X-Y che rimandano a un’area disabitata.

Con l’aiuto di un algoritmo è possibile identificare ed escludere le informazioni fraudolente o ambigue.

Quantifica il traffico direttamente generato dalla tua campagna online

Per capire chiaramente l’impatto di una campagna pubblicitaria digitale gli advertiser dovrebbero pagare solo per l’afflusso di clienti che possono essere direttamente attribuiti alla campagna drive-to-store. Il semplice conteggio delle visite totali in negozio basato sugli ID mobile che accettano inserzioni pubblicitarie digitali non è sufficiente per comprendere l’efficacia della campagna. Questo tipo di conteggio, infatti, comprende anche i clienti che si sono recati in quel punto vendita pur non avendo visualizzato l’inserzione pubblicitaria e quelli che ci sono andati spinti da altri media, come cartelloni pubblicitari o pubblicità in televisione. Il modo migliore per valutare il reale impatto di una campagna digitale è confrontare il comportamento degli individui selezionati a caso tra quelli che non hanno dato il loro consenso alla pubblicità online, e che hanno le stesse caratteristiche del target di riferimento e cioè delle persone che hanno visto l’annuncio. Le visite incrementali forniranno il risultato veritiero della campagna drive-to-store.

… in tempo reale

In passato l’efficacia della campagna poteva essere stabilita solo una volta conclusa. Oggi, grazie alle misurazioni in tempo reale, gli advertiser non devono aspettare la fine della campagna per conoscerne l’efficacia sull’afflusso dei clienti. Per migliorare le prestazioni, inoltre, gli inserzionisti hanno la possibilità di adottare nuove strategie e adeguare gli investimenti sulla base delle aree, degli editori e dei formati creativi che generano il maggior numero di visite in negozio. Questa possibilità ha inaugurato una nuova era: oggi il potenziale della pubblicità digitale è immenso se consideriamo che il valore dei canali media tradizionali come la radio, l’out of home e la stampa è stato stimato intorno ai 365 miliardi di dollari (Worldwide Ad Spending Report eMarketer Forecast, settembre 2017).

Valuta l’efficacia in modo imparziale

Poiché le visite incrementali si basano su misurazioni in tempo reale del traffico in negozio, è importante assicurarsi che gli indicatori dell’efficienza siano stati sottoposti a un doppio controllo. Al fine di garantire la massima oggettività, in fase di valutazione dei risultati della campagna pubblicitaria, si consiglia di non incaricare della misurazione dell’impatto offline lo stesso fornitore che gestisce la campagna digitale. Fortunatamente, i brand possono collaborare con aziende ad-tech che garantiscono la misurazione dell’afflusso dei clienti, in tempo reale. Tale misurazione viene effettuata da società che forniscono dati di terze parti, integrate nelle piattaforme pubblicitarie, le quali contestualmente danno evidenza di indicatori come le impression ed i click.

In ultima analisi, una campagna drive-to-store che segue i sei consigli appena sopra citati è sulla strada giusta per raggiungere il suo target di riferimento e per aumentare le visite e, di conseguenza, le vendite.

S4M lancia il modello Cost per Incremental Visit nelle campagne drive-to-store

S4M, piattaforma ad-tech specializzata nelle campagne drive-to-store, ha annunciato il lancio di un nuovo nuovo modello di acquisto, il Cost Per Incremental Visit (CPIV). Scegliendo questa opzione, i clienti pagheranno esclusivamente per le visite in negozio generate dalle impression delle campagne online.

Il tradizionale cost-per-visit (CPV) è già uno standard nel settore, ma non è un indicatore esaustivo dell’efficienza di una campagna digitale con obiettivi di drive-to-store. Il risultato ottenuto misurando il numero totale di visite in un negozio può infatti includere consumatori che sono stati indotti all’azione da altri mezzi come la televisione, la radio o i cartelloni pubblicitari.

Invece, con il CPIV di S4M, i brand potranno essere certi che i risultati delle campagne drive-to-store non comprendono il numero di visitatori totali, ma tengono conto solo delle visite generate direttamente dalle campagne digital. La piattaforma Fusio di S4M permette infatti la differenziazione delle visite, con il supporto di un’ampia scelta di attori indipendenti di 3rd-party per realizzare la misurazione.

Inoltre, questo modello di acquisto è customizzato, per ogni advertiser, in base al settore merceologico, al periodo della campagna, alla notorietà del marchio e ai target da raggiungere.

L’intelligenza artificiale presente nella piattaforma riesce a calcolare e ottimizzare le campagne in tempo reale mettendo a confronto i dati dei gruppi di utenti esposti e i dati dei non esposti. L’obiettivo è quello di garantire un aumento delle visite in negozio e nello stesso tempo migliorare l’analisi del comportamento dell’utente, ottimizzando alcuni parametri quali il target di prossimità, i format creativi, le liste dei publisher e i tipi di device.

«Una strategia drive-to-store in grado di aumentare le visite in un punto vendita fisico partendo da una campagna online rappresenta un potenziale enorme per i retailer. E’ importante sottolineare che ogni visita ha un costo che non può essere fissato a priori. Per esempio, il costo reale dell’aumento delle visite di un consumatore in un fast food non è identico a quello del potenziale acquirente di un’automobile in una concessionaria», spiega il country manager di S4M Italia Andrea Pongan. «Questa nuova attenzione incentrata sull’aumento delle visite in store è un cambiamento rivoluzionario per i marketer e non c’è dubbio che questo approccio diventerà il nuovo KPI del settore».

Con questa novità, S4M conferma il proprio impegno per fornire ai clienti soluzioni che garantiscono risultati concreti nei negozi: alla fine del 2016, S4M aveva già lanciato il CPLP (cost-per-landing-page) che conteggia il costo delle visite agli e-shop generate direttamente dalle impression pianificate online.