Carl Fernandes dirige le piattaforme di dati e misurazione di Google in Europa, Medio Oriente e Africa. Qui spiega come stanno cambiando i percorsi di misurazione degli annunci e come i team di marketing possono iniziare a trarne vantaggio.
Il modo in cui i team di marketing misurano gli annunci sta cambiando. La migrazione da Universal Analytics 360 (UA360) a Google Analytics 4 (GA4) segna non solo il ritiro di uno strumento di marketing fondamentale, ma anche un passaggio a livello di settore alla misurazione predittiva basata sull'AI.
Per cogliere appieno le nuove opportunità non basta l'adozione di un nuovo strumento basato sull'AI, ma è necessario un cambiamento radicale della mentalità e delle strategie. Scopri come i team di marketing possono iniziare a cogliere queste opportunità.
Creare una base di dati proprietari
Da dove iniziare? "Dobbiamo cambiare la mentalità sulla quantità di dati necessari", afferma Viet Anh Chu, customer success manager dell'agenzia pubblicitaria e di analisi dei dati digitali Optimics, che ha aiutato l'aggregatore di viaggi Invia, con sede in Cechia, a passare a una strategia basata sui dati proprietari.
Invia offre ai clienti viaggi di noti tour operator, voli di oltre 550 compagnie aeree e camere in più di 200.000 hotel in tutto il mondo. Marek Lacina, performance marketing director, ha spiegato che i tipici customer journey hanno "da 300 a 400 punti di contatto", che generano molti dati. Tuttavia, con le esigenze dei consumatori in materia di privacy che influiscono sui nuovi regolamenti, sta diventando "più difficile misurare l'impatto delle performance e capire come raggiungere al meglio i clienti… in quei punti di contatto".
Per risolvere questa sfida, il team di Lacina, insieme a Optimics, ha creato una strategia basata sui dati proprietari per cui agli utenti che hanno dato il consenso viene assegnato un ID all'inizio di ogni customer journey. In questo modo, è possibile raggruppare i dati e renderli più precisi e utilizzabili. Queste modifiche hanno inoltre consentito al team di fare "molto meno affidamento sui cookie per la misurazione".
"I dati proprietari sono probabilmente la risorsa più preziosa che un'azienda possa avere", ha continuato Lacina. "Chi non ha ancora iniziato a creare una strategia, lo faccia al più presto. Il nostro errore è stato non iniziare questo processo tre o quattro anni fa. Ora, con le giuste basi, possiamo importare i dati nell'ecosistema di Google. Ed è qui che le cose si fanno davvero interessanti".
Integrare i dati proprietari nei principali strumenti di misurazione
Una volta che i dati proprietari per i quali è stato dato il consenso sono diventati il fulcro della strategia di base, il compito di Invia è stato quindi analizzare e comprendere ciò che i dati comunicavano.
Invia ha migliorato l'accuratezza delle misurazioni delle conversioni, implementando il tag Google per raccogliere dati proprietari per i quali è stato dato il consenso e associarli agli account connessi. Attribuendo le conversioni a specifici ID utente, il team di Lacina ha ottenuto una comprensione più chiara del customer journey di ciascun cliente, il che ha portato a un aumento del 13% degli acquisti online.
Invia e Optimics hanno cercato anche di comprendere meglio il valore di queste conversioni per l'attività, più che il semplice volume, per aiutare Lacina e il suo team a raggiungere in modo più efficace i clienti di maggior valore. Inoltre, il team ha utilizzato i dati proprietari raccolti come punto di riferimento per creare e raggiungere segmenti di pubblico altamente specifici sulle piattaforme, contribuendo a distribuire in modo più accurato le risorse di marketing.
Applicare l'AI per potenziare la misurazione predittiva
Con una base di dati proprietari per i quali è stato dato il consenso e integrati in una serie di strumenti di misurazione, qual è il prossimo passo per rendere la misurazione degli annunci a prova di futuro? Alexander Krull, senior process and project manager presso il retailer tedesco Bonprix, suggerisce che sia fare previsioni in tempo reale utilizzando l'AI.
Per Bonprix e per molti altri brand, la misurazione predittiva richiedeva un'ampia quantità di dati e un notevole investimento di tempo, perché si basava sull'analisi dei comportamenti passati per prevedere le tendenze future. Tuttavia, con l'aiuto dell'agenzia partner Trakken, Bonprix ha sviluppato un sistema più agile ed efficiente che si basa su una quantità di dati molto inferiore. Krull e il suo team sono ora in grado di generare dati e analisi predittivi altamente accurati, come la probabilità di acquisto e il lifetime value cliente per i successivi 30 giorni.
Il sistema usa i dati proprietari raccolti in GA4, collegati a un modello personalizzato di BigQuery in cui le informazioni fluiscono continuamente in un processo di arricchimento dei dati. I segmenti di pubblico sono raggruppati per evitare di concentrarsi sui dati a livello di utente, pur mantenendo un flusso costante di informazioni per garantire l'integrità dell'output.
Alejandro Marruedo, digital analytics consultant presso Trakken, ha lavorato a stretto contatto con Bonprix sul progetto. Ha aiutato Bonprix a eseguire la migrazione da UA360 a GA4 all'inizio del processo.
"Le soluzioni fuori dagli schemi, come le metriche predittive, possono essere utilizzate per casi d'uso più avanzati come quello di Bonprix". Marruedo è convinto che la misurazione predittiva sia il futuro dell'intero ecosistema pubblicitario, cosa che la sua controparte di Bonprix condivide pienamente.
Tuttavia, non si tratta più solo di marketing. "Ci sono due parti distinte, una correlata allaprivacy dei dati e l'altra correlata alla tecnologia del marketing", spiega Krull. "Si tratta di unire le due parti in modo che siano complementari".
Krull è convinto che l'adozione della misurazione predittiva sia la chiave che consentirà a Bonprix di creare rapporti più profondi con i clienti. "È una svolta epocale".
Passare alla misurazione predittiva: la checklist per i team marketing
- Esegui una verifica dei dati per valutare gli attuali metodi di raccolta dei dati.
- Istruisci i team della tua organizzazione sul valore dei dati proprietari.
- Utilizza strumenti, quali:
- Il tag Google per garantire la raccolta completa dei dati in tutto il dominio.
- Le conversioni avanzate per migliorare l'accuratezza della misurazione.
- Integra i tuoi dati con GA4.
- Esplora i modelli predittivi basati sull'AI in GA4 con il tuo partner di dati e analisi.
- Verifica regolarmente la tua strategia di governance dei dati.
- Condividi le informazioni tra i team per definire la strategia e il processo decisionale.
Per ulteriori informazioni sul passaggio a GA4, consulta questo articolo di assistenza. Apportare subito le modifiche necessarie è fondamentale per assicurarti di continuare a usufruire al meglio delle funzionalità relative ai segmenti di pubblico e alla misurazione delle tue campagne.
