Main partner:

Jobs

Video programmatic advertising: chi vogliamo veramente raggiungere?

Sappiamo che la pubblicità in programmatic facilita il raggiungimento dei target group con annunci che vengono distribuiti in base a criteri demografici e per interessi. Nonostante ciò, in Europa inserzionisti e agenzie del settore video stanno ridimensionando le loro pianificazioni in programmatic. Secondo lo IAB Europe Attitudes to Programmatic Advertising Report 2019, la quota in programmatic delle pianificazioni video effettuata dalle agenzie è diminuita nel 2019: nel 2018 il 55% di tutte le campagne video sono state pianificate in modo programmatico, ma nell’anno successivo la percentuale ha raggiunto solo il 50%. Soprattutto per quanto riguarda le campagne con grandi budget e target group granulari, molte agenzie si affidano ancora alla pianificazione diretta. Sulla scorta di questi dati vogliamo condividere una serie di riflessioni legate al programmatic e al video advertising.

Il successo del video advertising si basa su molteplici fattori: idee creative, ambienti di alta qualità e formati innovativi. In realtà la prima domanda da porsi è: chi si vuole raggiungere? Solo dopo aver trovato una risposta si potranno prendere in considerazione ulteriori parametri, perché indipendentemente dal target group, la campagna ha successo solo se vengono raggiunti gli utenti con cui si vuole entrare realmente in contatto. Proprio la necessità di fare leva sui dati e sul targeting automatizzato ha contribuito alla nascita e allo sviluppo del programmatic advertsing che gode di grande affidabilità. Però, perché dal report di IAB Europe emerge allora un trend al ribasso per quanto riguarda gli investimenti di programmatic video advertising? Da che fattori dipende questo?

Guardando a come è strutturato l’ecosistema pubblicitario, sorprende la riluttanza di agenzie e inserzionisti nel pianificare in modalità programmatica, quando entrambi hanno come principale obiettivo il raggiungimento della giusta audience. Le campagne in programmatic sono eseguite attraverso una Demand Side Platform (DSP) che accede agli environment più rilevanti attraverso una Supply Side Platform (SSP) e distribuisce, in tempo reale, gli annunci in modo accurato. In questo processo, le DSP possono accedere a più SSP simultaneamente. Il numero di publisher disponibili e l’enorme volume di dati dovrebbero dare alle DSP un sostanziale vantaggio rispetto alle campagne dirette. In più, in questo contesto, si aggiungono e integrano le piattaforme di gestione dei dati (DMP) che sono in grado di creare mix di target group molto specifici partendo dai dati di prima, seconda e terza parte. Le DMP fanno leva anche sul targeting contestuale supportato dall’Intelligenza Artificiale. Quindi, l’intero ecosistema programmatico, una volta a regime rende il vantaggio di questo tipo di pianificazione, ancora più grande.

La tecnologia di automazione consente, inoltre, alle DSP di utilizzare contemporaneamente diverse fonti di inventory e di incorporare informazioni provenienti da più aggregatori di dati. L’annunciato blocco di Google dei cookie di terze parti su Chrome non dovrebbe causare modifiche a questo sistema: sostanzialmente la base di dati per la pubblicità in programmatic si sposterà principalmente a favore del targeting contestuale. Le DSP e le DMP continueranno ad aggregare i dati di una serie di SSP e publisher anche in futuro perché i cookie non scompariranno completamente. Le DMP si stanno comunque già organizzando per affrontare un mondo senza cookie: supportati dall’IA stanno raccogliendo dati sul comportamento degli utenti attraverso i publisher e le piattaforme, creando nuovi modelli previsionali.

Le preoccupazioni legate all’efficienza di targeting sono reali e diventano chiare quando si parla di verification da parte di analytics provider come Nielsen o Moat che confermano quanto le campagne ancora non utilizzino l’inventory disponibile in modo ottimale. Nell’attuale nostro ecosistema le campagne pianificate in reservation ottengono risultati significativamente migliori rispetto alle campagne in programmatic – nonostante una limitata diversità di inventory e dati. All’interno dei nostri marketplace privati constatiamo continuamente che gli ambienti in cui il target group è attivo, non sono interessati da campagne in programmatic. Vediamo, anzi, che l’annuncio viene distribuito ad utenti che non dovrebbero essere coinvolti perché non in target.

Secondo il Digital Ad Ratings for Europe di Nielsen, non si tratta di un problema isolato. Analizzando per esempio la target accuracy delle fasce d’età nel terzo trimestre del 2018, vediamo risultati contrastanti.  Se guardiamo alla targetizzazione di tutti gli utenti di età superiore ai 18 anni, siamo di fronte ad una target accuracy del 93%. Quando andiamo ad esaminare in modo più approfondito specifiche fasce di età, i risultati diventano meno precisi. Il target della fascia compresa tra i 18 e i 49 anni è stato raggiunto con un tasso di successo del 67%, se si passa, invece, ai giovani tra i 18 e i 34 anni, vediamo che solo il 48% è stato raggiunto all’interno di questo specifico gruppo. L’accuratezza è diminuita ulteriormente quando il targeting non si basava solo sull’età, ma anche su criteri specifici di genere. Se il target group desiderato era di sesso femminile e di età compresa tra i 18 e i 34 anni, poco meno di un terzo degli utenti raggiunti rientrava in questo parametro. Se gli utenti maschi della stessa fascia d’età dovevano essere targettizzati, solo il 27% degli annunci ha raggiunto il gruppo.

Le SSP e le DSP hanno a disposizione gli stessi strumenti per monitorare il successo delle campagne video. Quindi entrambe le parti – domanda e offerta – dovrebbero riconoscere il problema. Poiché gli strumenti corrispondenti non funzionano in tempo reale, è difficile riuscire ad intervenire sulle campagne in corso. Ma per realizzare campagne in programmatic nel modo più efficiente possibile, strumenti di misurazione in tempo reale per la verifica degli annunci e del pubblico sono vitali. Così come sono cruciali soluzioni unificate che attualmente, data la mancanza di apertura tra DSP e SSP, non è possibile implementare. Di conseguenza, le SSP stanno investendo in strumenti adeguati per soddisfare i requisiti di agenzia, anche se questo è originariamente un compito delle DSP. Il programmatic advertising è complessivamente in aumento. Secondo IAB e il già citato IAB Europe Attitudes to Programmatic Advertising Report 2019, i ricavi del programmatic sono cresciuti del 33% su base annua tra il 2017 e il 2018 – nonostante l’attuazione della normativa GDPR. Ma questa crescita è sostenibile solo se viene mantenuta la promessa relativa al targeting.

Tutte le parti coinvolte gestiscono il proprio mix di dati in modo molto riservato, i dati che fanno parte di un mix restano un segreto. Ed è comprensibile. Ma se vogliamo individuare ed eliminare le inefficienze, è necessaria una maggiore trasparenza che, nel targeting contestuale, può essere garantita fornendo maggiori informazioni sull’inventory offerta. Le SSP lo assicurano già e forniscono gli indirizzi web esatti delle inventory prenotabili nella richiesta di pianificazione. Deve diventare più facile capire come vengono determinati i target group. Le DSP dispongono già di ampie informazioni grazie alla sincronizzazione dei dati tramite Buyer User ID – un’identificazione della DSP integrata nella SSP che confronta i dati degli utenti e dei target group. Dai publisher attraverso DSP, SSP e DMP fino alle agenzie, tutti i fornitori all’interno della catena del valore dovrebbero scambiarsi informazioni liberamente al fine di eliminare le inefficienze nel targeting e consentire la verifica degli annunci e del pubblico in tempo reale. In un ecosistema cooperativo, il programmatic advertising può essere all’altezza delle sue promesse.

Progetti per il post-cookie: l’iniziativa di IAB

Le limitazioni imposte dai principali browser all’utilizzo dei cookie di terza parte impensieriscono il mercato della pubblicità digitale, in quanto questi file di testo che si “attaccano” all’utente e lo seguono su internet sono spesso un utile aiuto alla profilazione dei consumatori ai fini di un targeting pubblicitario più preciso. E la industry sta già pensando alla progettazione di valide alternative per sostituirli.

Tra le proposte c’è ad esempio quella di Google, che, alla ricerca di un nuovo set di standard per il tracciamento degli utenti, aperto e più orientato alla privacy, sta valutando l’utilizzo della sua API Privacy Sandbox.

Ma, al di là del singolo (seppur grosso) player, ci sono anche le associazioni di categoria che si stanno muovendo. Come IAB, che, in occasione di un suo recente summit internazionale, ha annunciato il lancio di Project ReArc, un’iniziativa volta a “ri-architettare” il sistema della pubblicità digitale, per “rendere internet un posto migliore per gli utenti – sposando i valori di privacy, personalizzazione e community”, si legge sul sito IAB.

In particolare, il progetto promuove la collaborazione tra i vari operatori della filiera, al fine di individuare un login universale che consenta ai consumatori sia di gestire i setting della privacy sia di permettere alle aziende di targettizzarli con gli annunci pubblicitari. Un login che potrebbe essere basato su dati come gli indirizzi email o i numeri di telefono (sufficientemente criptati in modo da non svelare l’identità del consumatore), utilizzabile su migliaia di siti in modo da non dover richiedere all’utente di accedere col proprio profilo ogni volta che apre una nuova pagina.

L’individuazione di questo login universale dovrà necessariamente avvenire prima del 2022, anno in cui Google impedirà l’utilizzo dei cookie terzi su Chrome, che attualmente è il browser più utilizzato. Ma per il momento il progetto è ancora un’idea su carta: come il Privacy Sandbox di Google, anche l’ID standard auspicato da IAB comporta l’utilizzo di tecnologie che non sono ancora state sviluppate, e che richiedono un alto tasso di innovazione per essere tecnicamente praticabili. Se non altro, un approccio collaborativo all’interno del mercato potrebbe costituire un’importante spinta, e più società parteciperanno, più veloci saranno i processi di messa a punto.

Il futuro dell’identity resolution: l’alternativa ai cookie e i trend del 2020

L’evoluzione è l’unica costante nel futuro del marketing digitale, e oggi possiamo dire che i cookie stanno perdendo di rilevanza. Sempre di più giganti come Google, Safari e Firefox stanno infatti limitando l’uso di questi identificativi digitali. L’identity resolution si pone come possibile alternativa in questo scenario in cui per i brand sta diventando sempre più importante avere la migliore tecnologia di customer intelligence al fine di sopravvivere in un panorama pubblicitario in costante competizione, in cui l’approccio customer-centrico è fondamentale.

Di seguito riportiamo cinque trend che andranno ben oltre il 2020 e saranno di esempio ai brand.

Identity resolution senza cookie in un mondo mobile-first

I cookie permettono ai marketer di monitorare il comportamento delle persone online, misurare i flussi del programmatic, indirizzare meglio gli utenti e analizzare l’erogazione della campagna. Ma nuove restrizioni, come il blocco di Safari sui cookie di terze parti e l’imminente blocco di Google, stanno costringendo gli esperti di marketing a trovare nuove opportunità per sopravvivere in un mondo cookie-less. Per i brand, convincere gli utenti ad accettare i loro cookie o in alternativa ad iscriversi a un servizio, come contenuti premium o funzioni speciali del dominio web, consente loro di associare le diverse identità di un singolo utente a Ad Id, e-mail, numeri di telefono e altri identificativi online. Questi nuovi identificativi digitali diventeranno l’unica alternativa ai cookies in un mondo mobile-first poiché terranno traccia dei dispositivi e non dei browser, funzionando in-app con maggiore affidabilità e durata.

Elevare la customer experience attraverso una gestione personalizzata dell’identità dei clienti

Salesforce ha stimato che l’80% dei clienti apprezza la brand experience tanto quanto i prodotti stessi. Mentre secondo McKinsey la personalizzazione della customer experience può ridurre i costi di acquisizione fino al 50%, aumentare i ricavi dal 5% al 15% e migliorare l’efficacia degli investimenti di marketing dal 10% al 30%. Grazie a queste azioni, la customer experience porta ad avere un maggiore ritorno sugli investimenti, motivo per cui i marchi stanno concentrando le loro energie in questo campo. L’identity resolution svolgerà un ruolo importante nel definire quale strategia di personalizzazione dovrà essere implementata per ogni tipologia di cliente.

Identità dei dati proprietari

Anche se i brand hanno investito nell’acquisto di first-party data, archiviati localmente in CRM e DMP/CDP, le informazioni sparse dei clienti, popolate da dati scadenti o di scarsa qualità, causano difficoltà nell’utilizzo di questi sistemi. Ad esempio, un marchio che utilizza i dati del CRM di acquisto dei propri clienti potrebbe non averne il quadro completo, ma piuttosto uno parziale. Le decisioni prese sulla base di questi dati incompleti potrebbero causare delle inefficienze. Tuttavia, grazie a queste tecnologie ricche di dati, i brand potranno proattivamente digitalizzare il loro CRM in modo da raggiungere costantemente il pubblico su tutti i canali, creare look-alike accurati in base alle caratteristiche dei clienti più fedeli e utilizzare il targeting negativo per i clienti attuali in modo tale che non visualizzino annunci non pertinenti.

Gli effetti del 5G e dell’IoT sull’identity resolution

Le capacità del 5G consistono non solo nella produzione di una serie di dati, ma anche nel tracciamento di micro-momenti durante il percorso di acquisto. Queste funzionalità aumentano le possibilità di duplicare le informazioni in possesso e il numero di dispositivi su cui vengono distribuiti, rendendo però più difficile ai brand tenere traccia e agire su questi. È nell’interesse dei brand combinare diverse tecnologie in modo da poter unificare i dati frammentati per avere una visione completa dei clienti. Senza una visione a 360 gradi sui clienti non possono essere formate solide strategie di marketing.

Identity resolution e digital transformation

L’identity resolution consente ai brand di agire oltre le loro strategie di marketing. Le aziende che hanno una profonda conoscenza dei propri clienti – quali dispositivi possiedono, cosa amano, dove fanno acquisti e cosa intendono acquistare – possono iniziare a prendere decisioni mirate che superano il marketing digitale. Gli insight ottenuti sui clienti permettono di conoscere i loro desideri e le loro esigenze che possono essere utilizzati per adeguare le caratteristiche dei prodotti, le roadmap e rinnovare i modelli di business.

L’identity resolution consente ai brand non solo di soddisfare al meglio i propri clienti ma di acquisirne anche di nuovi, fare up e cross selling con quelli esistenti e aumentare la fidelizzazione, portando massimo vantaggio competitivo ai marchi di nuova generazione.

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.

Google, in arrivo da febbraio limiti all’uso dei cookie su Chrome

Chi utilizza cookie di terze parti per fare targeting su Chrome deve segnarsi questa data: il 4 febbraio 2020.

Quel giorno, infatti, Google renderà disponibile sul mercato Chrome 80, una nuova versione del suo browser che limiterà cospicuamente la condivisione di cookie tra vari siti. In particolare Chrome impedirà l’invio di cookie di terze parti nelle richieste cross-site, a meno che i cookie non siano sicuri ed etichettati utilizzando uno standard di internet chiamato SameSite.

Queste limitazioni non sono una novità per Google. La società le aveva annunciate già al suo I/O qualche mese fa, ma adesso emergono nuovi particolari sul loro funzionamento e la data della loro entrata in vigore.

Secondo quanto spiega AdExchanger, i cookie che non sono etichettati secondo lo standard SameSite cesseranno di funzionare su Chrome, e tutti i dati da cookie generati prima dell’etichettatura non saranno più accessibili.

Cosa bisogna fare?

Per etichettare in maniera appropriata i propri cookie, gli sviluppatori dei siti dovranno fissare gli attributi dei cookie SameSite su Chrome scegliendo una di queste opzioni: “strict”, “lax” e “none”.

L’opzione Strict non consentirà alcuna condivisione del cookie tra siti: questo significa che il cookie non funzionerà in nessun altro luogo al di là del dominio su cui è stato posto. L’opzione Lax consentirà invece di condividere i cookie tra i domini in possesso dello stesso editore. L’opzione None, infine, consentirà la piena condivisione di cookie di terze parti, a patto che siano sicuri.

Attualmente l’opzione fissata di default su Chrome è None, ma da febbraio diventerà Lax. Per chi, prima di allora, modificherà l’impostazione SameSite su None, non cambierà nulla per il momento. Tuttavia, scrive AdExchanger, una volta raccolte le etichettature di tutti i cookie, il prossimo step di Google potrebbe essere quello di creare uno strumento per la privacy che permetta agli utenti di spegnere tutti i tracciamenti tramite cookie terzi senza cancellare i cookie funzionali come le password salvate.

Ed in effetti, l’ipotesi che Google stia lavorando a uno strumento di questo genere non è così remota. Su Canary, la versione per sviluppatori di Chrome su cui Google testa nuove funzioni, c’è anche una nuova feature chiamata “Block third-party cookies” che, se accesa, disabilita la possibilità di utilizzare la navigazione tra vari siti come strumento per personalizzare la pubblicità. Ma per ora non si sa se e quando Google renderà questa opzione disponibile per gli utenti.

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».

Disponibili su Smart i dati deterministici di zeotap, per un targeting più preciso

I dati deterministici di zeotap sono adesso disponibili anche su Smart AdServer. La piattaforma di identity globale e fornitore di dati deterministici ha annunciato infatti l’integrazione con Smart.

Grazie a questa integrazione, la piattaforma indipendente di ad monetization permetterà ai clienti di individuare il segmento più adatto per la loro campagna e raggiungere il target ideale.

Zeotap mette ora a disposizione sulla piattaforma di Smart più di 1 miliardo di profili unici verificati con carta d’identità, che comprendono dati socio-demografici, informazioni sull’utilizzo delle app e dati granulari sull’intento di acquisto. Questi dati – spiega zeotap in una nota – hanno dimostrato di superare i benchmark di mercato fino a sei volte su OTR (On-target Reach) e altri indicatori chiave di performance.

«Vogliamo aiutare i più grandi publisher a prendere decisioni migliori riguardo all’utilizzo dei dati quando monetizzano i loro database – afferma Daniel Heer, CEO e fondatore di zeotap -. Grazie alle fonti uniche da cui provengono i nostri dati e alla loro alta qualità, siamo in grado di dare informazioni deterministiche su chi naviga sui loro siti, contribuendo alla costruzione della loro strategia pubblicitaria. Grazie all’integrazione con Smart, i nostri segmenti possono aiutare i publisher che lavorano con i brand più esigenti a superare i KPI dei clienti».

Con le nuove soluzioni di Data Marketplace, Smart offre agli editori un modo semplice per targettizzare un pubblico rilevante per le campagne direct e programmatic, grazie a un intuitivo e semplice modello di business. «Quest’anno abbiamo introdotto una nuova soluzione per l’offerta dei nostri dati, valida e affidabile, che consente agli acquirenti di raggiungere il pubblico più ricercato – spiega Marine Desoutter, Product Marketing Lead presso Smart AdServer -. Con l’integrazione di zeotap, mettiamo a disposizione una vasta gamma di dati unici e di qualità che è possibile utilizzare su ambienti mobile-web e in-app. I dati deterministici di zeotap saranno una risorsa chiave per un’importante attività di promozione mobile di Smart».

Beintoo pubblica “The Winter Season Audiences”, guida all’ottimizzazione della pubblicità mobile

Il periodo compreso tra la fine di novembre e i primi di gennaio è uno dei più caldi sia in termini di investimenti da parte dei brand, che di propensione all’acquisto da parte dei consumatori.

Dalle occasioni del Black Friday, alla ricerca del regalo di Natale perfetto, fino agli ultimi acquisti prima del Capodanno, ogni giorno sembra potenzialmente quello giusto per massimizzare le vendite in molti settori merceologici. I consumatori italiani nel 2018 hanno speso, infatti, quasi 11 miliardi di euro e le previsioni di spesa per il 2019 parlano di un aumento.

Per ottenere un vantaggio competitivo sul mercato e massimizzare il ROI è necessario, però, intercettare il giusto pubblico nelle diverse fasi del funnel. L’ottimizzazione del targeting nelle campagne di pubblicità mobile è pertanto indispensabile per ridurre la dispersione e concentrarsi sui segmenti con alto potenziale di rendimento per ciascuna tipologia di brand o prodotto. Beintoo, grazie al suo team di esperti in location data, ha creato dei cluster specifici, sulla base degli interessi e dei comportamenti offline dei consumatori mettendo in evidenza le loro intenzioni d’acquisto e i negozi prediletti negli ultimi due mesi dello scorso anno. Questi segmenti possono essere uno strumento predittivo, oltre che operativo, per riuscire a raggiungere i consumatori più attivi nei prossimi due mesi.

Le Winter Audiences sono state racchiuse in una pratica guida (scaricabile qui) che illustra le tipologie di consumatori che si possono intercettare, i cluster realizzati con alcuni verticali, e infine cinque consigli per migliorare a livello strategico le campagne pubblicitarie su dispositivi mobili.

“I dati e le tecnologie in nostro possesso, ci hanno permesso di ampliare lo spettro dei cluster attivabili durante tutto l’anno, creando audiences come: Black Friday, December e Last Minute Shoppers, che includono rispettivamente i consumatori che durante lo scorso anno, in questi particolari intervalli, hanno aumentato la frequenza di visita nei negozi di loro interesse. Questo ci permette di offrire ai nostri clienti la possibilità di erogare campagne di Mobile Adv ingaggiando utenti iper-targettizzati che sono già disposti a spendere per comprare i loro prodotti o servizi” afferma Andrea Campana, CEO di Beintoo.

La società ha realizzato, infine, un focus sul settore automobilistico, in virtù dell’impatto che ha l’ultimo trimestre dell’anno sulla manutenzione invernale delle auto e sulla vendita di nuovi veicoli. L’audience “automotive” viene, dunque, arricchita con altri cluster attivabili  come: il target “manutenzione”, formato da consumatori fedeli che hanno visitato officine di manutenzione più d’una volta nell’arco di un anno, e “in-market auto buyer” costituito da utenti che hanno frequentato almeno una concessionaria nell’ultimo mese con un determinato tempo minimo di permanenza.

LinkedIn, novità su Campaign Manager per il targeting

LinkedIn ha annunciato una serie di novità su Campaign Manager, volte a rafforzare le funzioni di targeting pubblicitario.

La prima è l’aggiunta, sulla dashboard di Campaign Manager, di insight sulle stime delle audience. Una nuova possibilità che consente ai brand di avere un più rapido accesso alla costruzione del proprio pubblico target, con l’opzione anche di personalizzare il pannello di forecasting per mostrare specifici dati di targeting, come mercati di riferimento, anni di esperienza o dimensioni dell’azienda. “Combinandoli con i contatti caricati su Matched Audiences, i brand potranno essere sicuri di stare non solo erogando pubblicità a specifici prospect che stanno cercando di raggiungere, ma anche di avere le informazioni demografiche per produrre contenuti e creatività adatti a loro”, spiega Abhishek Shirvastava, Director of Product Management di LinkedIn.

Un’altra novità è poi la possibilità per le aziende di creare queries di targeting utilizzando i termini della logica booleana (e/o) che consentiranno loro di costruire audience più ampie per le campagne, targettizzando vari aspetti come il ruolo lavorativo, la seniority o altro. Chi vuole indirizzare la propria campagna utilizzando la seniority Direttore e il ruolo Finance, fino ad ora poteva solo targettizzare in una singola campagna Direttori su ruoli Finance, mentre ora è possibile in una singola campagna raggiungere sia chi è Direttore su qualsiasi ruolo, sia chi ha un ruolo Finance ma qualsiasi seniority.

Le due novità sono a disposizione da ottobre a livello globale.

Infine, nelle prossime due settimane, LinkedIn inizierà a rendere disponibile la reportistica demografica – una delle sue metriche più popolari – anche per la compilazione di Lead Gen Form, aperture di InMail Sponsorizzate e visualizzazioni di annunci video.

Assistenti vocali: metà degli italiani teme di essere ascoltata senza consenso

Il 69% dei consumatori (il 50% in Italia) trova “inquietante” ricevere annunci basati su dati raccolti attraverso conversazioni captate, senza esplicito coinvolgimento, da assistenti vocali come Siri di Apple, Alexa di Amazon e Google Home.

È quanto rileva Selligent Marketing Cloud, azienda globale specializzata nella marketing automation B2C, nel suo Osservatorio Globale sulle abitudini dei consumatori, studio condotto interpellando 5.000 consumatori in tutto il mondo con lo scopo di indagare i loro comportamenti e le loro aspettative nelle interazioni con i brand.

Nel Bel Paese su questo tema sembra esserci meno preoccupazione, o forse meno consapevolezza, rispetto alle altre nazioni. Ma in Italia come all’estero, una persona coinvolta su due dice di temere che gli assistenti vocali ascoltino le sue conversazioni senza consenso. Più giovane è il consumatore, più è incline a credere di essere ascoltato a sua insaputa: il dato spazia dal 58% per la Gen Z (18-24 anni), al 36% per i Baby Boomer (55-75 anni).

Selligent-assistenti-vocali

In parallelo alla crescita delle preoccupazioni per la privacy, l’Osservatorio di Selligent evidenzia che i consumatori stanno modificando il loro comportamento sotto diversi aspetti. Ad esempio, quasi la metà degli intervistati a livello mondiale (il 45% per la precisione) utilizza gli assistenti vocali nonostante il fattore “inquietante”, il 41% degli intervistati dichiara di aver ridotto l’utilizzo dei social media per questioni di privacy, ma la maggioranza (59%) non l’ha fatto, e un terzo dei consumatori (32%) ha abbandonato almeno una piattaforma social negli ultimi 12 mesi per problemi di privacy (Facebook è in cima alla “lista nera”, con il 40%).

Nonostante queste preoccupazioni, la survey rivela comunque che il 51% dei consumatori è ancora disposto a condividere i propri dati personali per avere in cambio un’esperienza più personalizzata: la percentuale sale ulteriormente, al 59%, considerando solo l’Italia. Per i brand, ne consegue l’esigenza di una maggiore attenzione alla fornitura di esperienze realmente rilevanti e omnicanale, in grado di creare valore per i consumatori al momento giusto.

Tra gli altri risultati dello studio, l’aumento delle aspettative degli utenti, che dal servizio clienti si aspettano tempi di risposta sempre più brevi. Il 96% delle persone si aspetta che i brand rispondano entro 24 ore dalla segnalazione di un problema, mentre il 90% (o meglio il 96% considerando gli italiani) pretende addirittura che, nello stesso lasso di tempo, il problema venga risolto. Inoltre, il 71% degli interpellati si aspetta che i brand con cui ha già interagito abbiano conservato le informazioni sul suo conto: questo evidenzia la necessità, per le aziende, di disporre di una visione completa a 360 gradi del cliente.

Aumenta, inoltre, l’importanza di un’esperienza omnichannel: il 64% dei rispondenti approfitta della commistione tra online e in-store quando deve fare acquisti di un certo peso (elettronica di consumo, elettrodomestici, vacanze), preferendo fare ricerche online ma andando poi ad acquistare in-store. Gli italiani restano più legati al negozio fisico: il 62% dei consumatori del Bel Paese si aspetta che i brand forniscano assistenza e raccomandazioni in negozio, contro il 49% del resto del mondo.

Infine, il 64% degli intervistati a livello globale (e il 77% in Italia) è consapevole del fatto che la sua attività online venga monitorata dai brand, ma riceve con piacere raccomandazioni di prodotto proattive basate sui suoi acquisti precedenti. Il 65% degli italiani dichiara poi di trovare piacevole/utile ricevere annunci in base a ciò che ha chiesto ai propri assistenti vocali (contro il 47% del dato globale).

«Oggi i consumatori sono più esigenti che mai e le loro aspettative non sono mai state così elevate – commenta Gian Musolino, Country Manager di Selligent Marketing Cloud Italia -. Per rispondere alle richieste dei loro clienti, i brand non possono prescindere dal dotarsi di una piattaforma in grado di garantire una panoramica completa sul consumatore: è l’unico modo per offrire esperienze di qualità superiore, in grado di generare valore a lungo termine».

Le più lette

Wordpress Social Share Plugin powered by Ultimatelysocial