La pubblicità digitale consente di raggiungere le persone ovunque siano con messaggi pertinenti e tempestivi. Arrivati al momento di valutare l'efficacia degli annunci, ormai gli inserzionisti si aspettano una visione completa e diretta del percorso del cliente, dall'awareness fino alle conversioni.
Tuttavia, questo percorso è diventato sempre più difficile da misurare. Prima di acquistare un articolo, le persone utilizzano vari dispositivi passando continuamente da uno all'altro, il che può creare un'immagine frammentata del comportamento del consumatore. Di fatto, anche sullo stesso dispositivo vengono utilizzati più browser dando vita a percorsi di acquisto diversi.
Allo stesso tempo, per ottenere misurazioni online efficaci ci siamo affidati quasi esclusivamente ai cookie per registrare informazioni utili su ciò che succede dopo che una persona ha fatto clic su un annuncio. Tuttavia, sia a causa delle limitazioni ai cookie nei browser sia per i punti ciechi presenti negli acquisti su più dispositivi, si stanno creando sempre più situazioni in cui non è più possibile rendersi conto se è avvenuta una conversione. L'aumento dei regolamenti sulla privacy ha inoltre imposto linee guida severe per la raccolta dei dati in base a ciascuna area geografica.
La conseguenza di queste nuove sfide è che il panorama digitale si presenta più complesso e con varie lacune a livello della misurazione dei media.
Il segreto per ottenere misurazioni precise
Come è possibile valutare con precisione l'efficacia degli investimenti di marketing quando ci sono così tante potenziali lacune nel percorso del cliente? Ebbene, è qui che entrano in gioco i modelli di conversione.
I modelli di conversione utilizzano il machine learning per quantificare l'impatto delle operazioni di marketing quando non è possibile monitorare un sottoinsieme di conversioni. Ad esempio, se misuri le conversioni su più dispositivi, potresti non avere a disposizione dei cookie per collegarli tra loro. In questo caso, non saresti in grado di attribuire alcune delle conversioni ai clienti corrispondenti che hanno interagito con un annuncio. Se non impieghi nessuna tecnica di modellazione, questo problema di attribuzione creerà dei vuoti nel percorso del cliente, impedendoti di comprendere a fondo il suo percorso verso la conversione. Al contrario, utilizzando i modelli, i dati osservabili vengono utilizzati dagli algoritmi insieme alle tendenze passate per convalidare la misurazione e fornirle informazioni su cui basarsi.
I modelli permettono una misurazione precisa e, allo stesso tempo, generano rapporti basati solo su dati aggregati e anonimi. In questo modo, è possibile farsi un'idea dettagliata del comportamento del cliente rispettandone la privacy e mantenendo il normale rendimento anche quando non è possibile fare una misurazione diretta.
Una necessità in un mondo senza cookie
Se non disponi di modelli di conversione, non ne risente solo il sistema di misurazione di una campagna ma tutta la tua attività. Le tue campagne hanno un buon rendimento l'una rispetto all'altra e nel complesso? Stai raggiungendo i tuoi obiettivi in termini di entrate relativi alla pubblicità? In mancanza di una panoramica completa sul rendimento e di un'infrastruttura solida, è molto complicato rispondere a queste domande con sicurezza.
Una misurazione precisa è la premessa fondamentale su cui basare l'apprendimento, le decisioni e le ottimizzazioni che affronti giorno dopo giorno.
Al contrario, se integri i modelli nella struttura delle tue soluzioni di misurazione, questi si convertiranno in uno strumento di protezione essenziale, in grado di colmare automaticamente eventuali lacune grazie agli indicatori basati sui dati e personalizzati in funzione delle tue campagne. Una misurazione precisa è la premessa fondamentale su cui basare l'apprendimento, le decisioni e le ottimizzazioni che affronti giorno dopo giorno. Non c'è altra scelta, riuscirci è necessario per continuare a migliorare i propri risultati commerciali nel tempo.
Affidati al machine learning per comprendere e colmare le lacune
Durante anni, i professionisti del marketing hanno sperimentato in prima persona la capacità dei modelli di ottenere migliori risultati con meno dati. In particolare, per quanto riguarda i dati sulle conversioni, i modelli sono stati utilizzati come uno strumento per colmare i vuoti lasciati dalla misurazione durante il passaggio da un dispositivo all'altro e nella frattura tra online e offline.
Ora che queste lacune stanno aumentando nel mondo online, la misurazione delle conversioni sui siti web è in grado di trarre vantaggio da tutti questi anni di esperienza maturata nell'automazione. Non solo, ma la completezza e la portata dei dati rimangono due condizioni indispensabili per produrre modelli affidabili. Ciò significa disporre di dati di alta qualità che consentano di avere una visione a 360 gradi su tutti i dispositivi, le piattaforme, i browser e i sistemi operativi utilizzati. In quest'ottica, al momento di scegliere il fornitore di misurazione giusto per ottenere modelli precisi, bisogna dare la priorità alla scalabilità.
Al fine di ottenere un'immagine precisa e composita del comportamento del cliente, il machine learning è in grado di analizzare gli indicatori osservabili correnti, come dispositivo, data, ora e tipo di conversione, e creare modelli per le campagne attive. Se integriamo queste funzionalità negli strumenti di misurazione e le utilizziamo con un buon set di dati, possiamo ridurre il grado di incertezza e assicurarci che i rapporti traggano automaticamente vantaggio dai modelli. Questa automazione è particolarmente importante se consideriamo che le aspettative in termini di misurazione stanno aumentando a ritmi diversi su scala globale e dobbiamo essere pronti per affrontare cambiamenti repentini nell'osservabilità delle conversioni.
Disporre di un'infrastruttura online solida è importante per creare un ambiente basato sui dati per la creazione di modelli e la mitigazione di un'ulteriore perdita di conversioni, anche se il settore non smette di cambiare. Il segreto per ottenerla è implementare soluzioni che contribuiscano ad aumentare il volume di dati osservabili per le campagne. I professionisti del marketing sanno bene quanto sia importante il tagging per misurare le conversioni in modo affidabile e questo concetto si applica a tutte le piattaforme. Utilizzando in modo proattivo strumenti come Google Tag Manager o il tag globale del sito sul tuo sito web, la tua infrastruttura sarà configurata in modo efficace per la misurazione in Google Ads e Google Marketing Platform. In tal senso, non solo acquisirai più dati sulle conversioni, ma creerai anche una base più solida che ti consentirà di produrre modelli più efficaci per colmare eventuali lacune. Questi strumenti sono il punto di partenza perfetto per la misurazione continua e ottimizzazioni sicure.
Siamo nel bel mezzo di un'evoluzione della misurazione e i cambiamenti su scala mondiale dell'ecosistema obbligano i professionisti del marketing a essere lungimiranti e pensare alla privacy.
Siamo nel bel mezzo di un'evoluzione della misurazione e i cambiamenti su scala mondiale dell'ecosistema obbligano i professionisti del marketing a essere lungimiranti e pensare alla privacy. È un'opportunità per scommettere sulla potenza del marketing basato sui dati e continuare ad avere una visione completa e precisa del rendimento della tua attività, adesso e domani.
