Con i cambiamenti nella privacy e le nostre abitudini sempre più digitali, diventa fondamentale per le aziende ridefinire il proprio approccio all'attribuzione. I miglioramenti tecnologici rendono più facile ed efficace l'adozione di modelli di attribuzione più stabili.
L'attribuzione guidata dai dati può dare risultati con una precisione che altri modelli non hanno, utilizzando l'apprendimento automatico per analizzare come i diversi punti di contatto lungo il percorso di acquisto del cliente influenzano i risultati di conversione, e il modello distribuisce il credito di conversione di conseguenza.
Le nuove linee guida incorporano molte delle novità introdotte dal GDPR e prevedono che i fornitori di servizi online siano sempre tenuti a richiedere il consenso all'utilizzo di cookie o altri strumenti di tracciamento per finalità diverse da quelle tecniche. Solo dopo aver acquisito il consenso in modo "inequivocabile" sarà possibile utilizzare i cookie o altri sistemi di tracciamento per scopi non tecnici.
Privacy Sandbox è un progetto per trovare un modo alternativo di sviluppare alternative ai cookie di terze parti incentrate sulla privacy. In questo modo, sarà possibile fornire alle aziende le informazioni per mostrare contenuti rilevanti, ma senza doverli seguire per tutto il web.
Attraverso i cookie è possibile mostrare un messaggio o un prodotto a un pubblico potenzialmente interessato, tracciando i seguenti comportamenti basati sugli interessi e sulla navigazione.
Questo nuovo approccio è possibile grazie a strategie che mirano a salvaguardare la privacy:
- Invece di monitorare le persone sul web per scoprire a cosa ciascuno di loro potrebbe essere interessato, gli utenti possono essere divisi in grandi gruppi con interessi simili.
- Invece di misurare la reazione delle persone agli annunci in modo da rivelare la loro identità, è possibile mantenere l'anonimato limitando la quantità di dati su di loro condivisi.
- Invece di raccogliere informazioni sul pubblico durante la visualizzazione degli annunci, le aziende possono memorizzare questi dati sui dispositivi delle persone in modo che rimangano privati.
Misurazione delle campagne con le nuove linee guida
L'osservabilità delle conversioni è diminuita dopo l'applicazione del GDPR. Senza l'utilizzo dei cookie, il tracciamento non è in grado di misurare che si sia verificato un evento, un'aggiunta al carrello o una conversione.
Utilizzando i percorsi osservabili dell'utente, i modelli possono riempire i percorsi di attribuzione mancanti. In questo modo si ottiene una visione più completa e accurata della spesa pubblicitaria e dei risultati, sempre nel rispetto delle scelte di consenso dell'utente.
Per sfruttare gli algoritmi e l'intelligenza artificiale dei canali di marketing, è importante essere in grado di misurare correttamente tutti gli eventi generati sulla piattaforma. Le campagne di smart bidding sono automatizzate attraverso il machine learning, che richiede un numero minimo di segnali per poter ottimizzare bene l'algoritmo. Più segnali si forniscono al modello di machine learning, più precisa sarà la focalizzazione sul pubblico corretto.
Definire nuove strategie
La propensione dei consumatori alla privacy e alla regolamentazione sta cambiando e trovare un'alternativa all'attuale pratica di tracciamento del web è di fondamentale importanza per far funzionare bene le offerte intelligenti.
Sfruttate le soluzioni che utilizzano l'automazione e l'apprendimento automatico per aiutarvi a rilevare le tendenze e a definire i modelli di conversione quando ci sono lacune nei dati disponibili.
Utilizzate i vostri dati con saggezza
La Customer Data Platform diventerà il cuore pulsante (per alcune aziende lo è già) delle attività di marketing. Acquisire conoscenze sul comportamento e storicizzare gli eventi dei propri clienti è l'arma in più che permetterà alle aziende di scalare le proprie campagne di marketing.
L'utilizzo dei dati è diventato un'arte in cui l'ingegno umano gioca un ruolo fondamentale: la conoscenza degli utenti e dei loro comportamenti permette di creare strategie e creatività di maggiore impatto, rispettando la sensibilità degli utenti.
Gli algoritmi e l'apprendimento automatico consentono quindi di ottenere una regolazione fine e la migliore configurazione in fase di consegna, laddove una pianificazione completamente manuale non sarebbe in grado di gestire le migliaia di variabili in gioco.
Il raggruppamento dei clienti e la raccolta di eventi diventeranno quasi certamente la chiave per un nuovo tipo di strategia di campagna di marketing.
Inoltre, i dati possono essere utilizzati per creare programmi di fidelizzazione più pertinenti al comportamento di acquisto (predittivo o attuale) dei clienti.
