Secondo un sondaggio di eMarketer, l’85% dei marketer negli Stati Uniti e il 75% degli intervistati in Europa occidentale afferma che aumentare l’uso dei First Party Data nelle loro aziende è una priorità.
In particolare, l’urgenza di ottenere risultati in tempi relativamente brevi, a causa degli eventi che hanno interessato il 2020 dalla prima metà, costringe le aziende a ricercare nuove modalità di fare impresa e quindi ad accelerare i risultati già in questa seconda metà dell’anno.
La peculiarità di questo tipo di dati sta nel fatto che sono dati generati o raccolti nei processi e nei sistemi della società, il che significa che sono ottenuti direttamente dal suo pubblico di destinazione e svolgono un ruolo chiave nel contribuire a comprendere e connettersi con i suoi consumatori.
In questo senso, l’integrazione dei First Party Data nei processi di marketing può apportare un grande valore al business. Uno dei fattori che gli esperti del settore hanno in mente è la scomparsa dei cookie nel prossimo futuro; In effetti, Google ha già annunciato la sua intenzione di eliminare i cookie dai browser entro il 2022. Kevin Daly, DataOps, direttore di Big Data e Machine Learning di Making Science, assicura che “siamo in un momento in cui i Big Data stanno già facendo parte delle strategie di molte aziende. La fiducia nei dati analizzati per semplificare e prendere decisioni molto più velocemente ed efficace quando si tratta di concorrenza sul mercato non smette di crescere”.
Il processo di gestione dei First Party Data inizia con la raccolta di dati dalle fonti dell’azienda. Una volta che hanno i dati, viene applicata la metodologia di qualità dei dati per filtrare le informazioni, in modo da identificare record duplicati e ottenere indici di qualità.
Una volta che i dati sono stati verificati e unificati, si procede ad analizzarli e arricchirli, fornendo una nuova risorsa all’azienda, dove vengono applicati modelli di intelligenza artificiale, know-how umano e machine learning. Anche la cosiddetta attribuzione basata sui dati svolge un ruolo chiave, facendo uso di questi dati per determinare quali annunci, parole chiave e campagne hanno il maggiore impatto sugli obiettivi aziendali.
Inoltre, soprattutto nel 2020, le aziende stanno cercando più che mai di ottimizzare i propri investimenti nel marketing digitale. Questi modelli di attribuzione includono First Party Data sia online che offline per avere un’idea completa dell’impatto degli investimenti nel marketing digitale.
L’obiettivo principale di Making Science, la società di consulenza integrata di marketing e tecnologia, in termini di First Party Data è aiutare i propri clienti ad applicare questo tipo di dati durante l’intero customer journey e coprendo l’intero funnel di vendita.
Dopo aver analizzato i dati, si procede con la loro attivazione. In questo contesto, Making Science, include tutti i canali disponibili dai quelli online come social network o Web-app Analytics a quelli offline come call center, CRM, ERP o POS o punti vendita.
L’architettura First Party Data di Making Science è adatta a tutti i tipi di attività. Alcuni dei suoi clienti del settore delle telecomunicazioni e quello bancario, gestiscono una customer base estremamente ampie e un volume di transazioni che richiedono concetti avanzati per affrontare in modo efficiente qualsiasi tipo di sfida tecnica.
IL CASO ALTAMIRA ASSET MANAGEMENT
Tra questi citiamo il caso di Altamira Asset Management, colosso immobiliare spagnolo, primo a diventare cliente della piattaforma Gauss AI, prodotto sviluppato da Making Science che permette di ottimizzare l’investimento nel marketing digitale e rilevare il comportamento dei propri clienti, fornendo soluzioni applicate alle necessità di marketing, vendite e fidelizzazione.
Grazie alla tecnologia Gauss AI, con integrazione dei canali social (Facebook e Instagram), Search (Google) e programmatic, Altamira Asset management ha ottenuto una notevole riduzione dell’investimento di campagne pubblicitarie: 25%. Mossa grazie alla quale la società mira a aumentare le vendite ottimizzando gli investimenti in lead attraverso le sue campagne pubblicitarie online.
In questo contesto, Making Science, ha accompagnato l’asset manager nello sviluppo della propria strategia digitale, aiutandolo a localizzare il proprio target di riferimento per ciascuno dei propri asset grazie all’utilizzo dei Big Data. Il progetto, attivo qualche mese, ha visto lo sviluppo di una strategia di intelligent audience, utilizzando modelli predittivi basati sull’intelligenza artificiale attraverso la piattaforma Gauss AI.
Strumento, questo, che raccoglie, analizza e attiva i dati in modo che le aziende possano ottenere un miglioramento dei risultati delle loro campagne, influenzando così il raggiungimento dei loro obiettivi di business. L’azienda, grazie all’analisi svolta da Gauss AI, ha potuto conoscere la propensione alla conversione di un cookie durante la navigazione sul proprio sito, segmentando gli utenti tra propensioni alte e basse e ottimizzando così il proprio investimento. Tuttavia, le capacità di Gauss AI vanno ben oltre la gestione intelligente del pubblico. L’integrazione dei suoi cinque moduli consente la previsione del valore della vita di ciascun utente, che consente di concentrare gli sforzi commerciali e pubblicitari sugli utenti con il maggior valore, utilizza i dati per mostrare la migliore interazione e l’esperienza dell’utente e previene picchi e cali dell’utente domanda, aumentando l’efficienza dei costi. La nuova strategia ha portato ad un cambiamento nella gestione delle campagne pubblicitarie dell’azienda. Guardando al futuro, Altamira Asset Management potrà dare priorità al trattamento di questi lead. Inoltre, l’azienda intende portare avanti questo progetto individuando quei clienti che sono venuti a visitare una proprietà e cercando utenti simili nell’ambiente digitale.
