I professionisti del marketing conoscono bene lo storytelling. Una parte fondamentale del loro lavoro è sempre stata utilizzare i dati per realizzare storie coinvolgenti che creino un rapporto tra il brand e i suoi clienti. Inoltre, i clienti di oggi hanno molti strumenti in più per mantenere il controllo sui propri dati e fare in modo che il rispetto della privacy diventi un imperativo, non solo un ideale. Secondo una nuova ricerca del Boston Consulting Group e di Google, nonostante due terzi dei consumatori vogliano vedere annunci pertinenti, quasi la metà di loro non ha piacere a condividere i propri dati per la personalizzazione.
Per questo, non devi chiederti se la tua attività dovrà passare a un approccio incentrato sul rispetto della privacy, ma quando dovrà farlo. Gartner prevede che, entro l'anno prossimo, le leggi sulla privacy proteggeranno i dati personali del 65% della popolazione mondiale, il che rappresenta un incremento enorme rispetto al 10% del 2020. Ciò nonostante, non tutti i professionisti del marketing si stanno preparando per adeguarsi a queste normative.
Nel turbinio della creazione e del lancio delle campagne digitali e del tentativo di stare al passo con le soluzioni di misurazione in costante evoluzione, è facile sentirsi confusi e lasciarsi influenzare dai luoghi comuni. In questo articolo, vedremo più da vicino tre delle convinzioni errate più diffuse sulla misurazione e scoprirai come superarle per preparare la tua attività a un futuro incentrato sul rispetto della privacy.
Tre falsi miti sulla misurazione
Falso mito n. 1: il ritiro dei cookie segnerà la fine dei tag per i siti web
Da lungo tempo i professionisti del marketing utilizzano i cookie e i tag per i siti web per rilevare le conversioni e l'attività sui siti. Tuttavia, dato che i cookie di terze parti verranno ritirati, come faremo a misurare e ottimizzare le campagne?
Bisogna fare una precisazione importante: i cookie e i tag sono collegati, ma non sono intercambiabili. I tag sono porzioni di codice inserite nel sito web che consentono di misurare le interazioni dei visitatori e il rendimento del marketing. Vengono utilizzati per impostare i cookie, che invece si installano sul dispositivo del visitatore e salvano informazioni sulla navigazione. Inoltre, i tag servono per impostare cookie proprietari e di terze parti sul dominio.
Con il ritiro dei cookie di terze parti e altri identificatori, per ottenere misurazioni precise sarà necessaria una solida infrastruttura di tagging, pensata appositamente per i cookie proprietari e per interagire con le nuove funzionalità di attribuzione fornite dai browser. Il nostro consiglio è implementare una soluzione per i tag facile da usare e che sia sufficientemente durevole da evolversi di pari passo con i cambiamenti del settore. Una soluzione di questo tipo, come il tag globale del sito (gtag.js) o Google Tag Manager e le relative integrazioni, fornisce misurazioni precise, ha un effetto positivo sulle fasi successive del processo e migliora la definizione del modello di conversione e le aste.
Falso mito n. 2: senza dati di terze parti non è possibile ottenere misurazioni precise
Non vogliamo certo negare l'impatto dei cookie di terze parti sulla pubblicità. Sono stati fondamentali per migliorare l'esperienza utente e la pertinenza degli annunci, nonché per fornire ai professionisti del marketing informazioni utili sull'attività dei clienti su più siti web. Tuttavia, a causa dei cookie di terze parti, per le persone è difficile controllare il modo in cui i propri dati vengono raccolti e utilizzati. Per cui, dato che le aspettative dei consumatori riguardo alla privacy sono sempre più alte, i costi dei cookie ne stanno superando sempre di più i benefici.
Con una strategia basata sui dati proprietari, le aziende possono soddisfare le esigenze dei clienti in materia di privacy e, allo stesso tempo, ricavare informazioni più utili.
Qui nasce un'altra convinzione errata piuttosto diffusa sull'abbandono dei cookie di terze parti: in questo modo non avremo più dati precisi. Ebbene non è così, a patto che i professionisti del marketing siano disposti a cercare nuove origini dati: è qui che entrano in gioco i dati proprietari.
Investendo in una strategia basata sui dati proprietari, le aziende di qualsiasi dimensione possono soddisfare le esigenze dei clienti in materia di privacy e, allo stesso tempo, ricavare informazioni più utili. Come, esattamente? Creando uno scambio bidirezionale di valore tra il tuo brand e i clienti: tu offri un'attenta selezione di consigli, sconti o altre offerte speciali e in cambio raccogli i dati dei clienti sul sito web, sull'app e su altri canali offline. Un buon esempio di questo scambio è come PepsiCo ha aumentato il ROI del 300% e incrementato l'efficienza sui media dando la priorità ai dati proprietari, rendendoli uno dei principi basilari del proprio marketing a livello mondiale e invitando i clienti a partecipare al suo programma fedeltà in cambio di offerte personalizzate.
Con gli strumenti giusti e le autorizzazioni necessarie, anche i dati proprietari possono convertirsi in informazioni strategiche specifiche sulle interazioni tra i clienti e la tua attività. Inoltre, questi dati possono essere sfruttati da altre soluzioni utilizzate nel rispetto della privacy, per migliorare ulteriormente la precisione della misurazione. Ad esempio, se implementi una soluzione come le conversioni avanzate per il Web, puoi ottenere dati aggiuntivi sull'attribuzione delle conversioni associando i dati sottoposti ad hashing forniti dagli utenti sul tuo sito web con gli Account Google a cui è stato effettuato l'accesso. Il risultato finale è un quadro più completo del percorso del cliente.
Falso mito n. 3: la tutela della privacy e il raggiungimento dei risultati aziendali si escludono a vicenda
Per ultimo, man mano che il settore abbandona gli identificatori personali e si orienta verso soluzioni incentrate sul rispetto della privacy, alcuni inserzionisti temono che ci saranno delle lacune nella misurazione che causeranno problemi nella creazione dei report e nelle fasi successive di ottimizzazione. È inevitabile che alcuni dati osservabili vadano persi, ma è importante capire che sono disponibili dei modelli basati sul machine learning in grado di preservare l'efficacia delle misurazioni e fornire un rendimento ottimale.
Il machine learning analizza i dati per rilevare tendenze, correlazioni e altre informazioni strategiche che altrimenti potrebbero passare inosservate a causa di un errore umano o per altri motivi. Nella pubblicità digitale, le tecniche di machine learning che rispettano la privacy migliorano la qualità dei report sulle campagne e forniscono un quadro più preciso del percorso del cliente.
Un'applicazione molto diffusa è la definizione del modello di conversione, che crea dei collegamenti tra le interazioni con gli annunci e le conversioni che altrimenti non sarebbe possibile osservare e, al contempo, tutela la privacy dei singoli utenti. Adottando questo tipo di soluzioni, puoi ottenere misurazioni più precise per valutare meglio l'impatto reale dei tuoi media nel rispetto della privacy. Tutto questo, a sua volta, si traduce in un livello di ottimizzazione maggiore e in un aumento del ritorno sull'investimento.
Andare incontro a un futuro senza cookie di terze parti può spaventare, ma non deve essere per forza così. Dimentica questi falsi miti sul marketing e inizia subito a gettare delle solide basi per la tua strategia di misurazione: questo è il modo migliore per prepararti per ciò che ha in serbo il futuro.
