Autore: Maria Giulia Spatola

Tra gli engine base che Blendee offre per mettere in campo efficaci strategie di personalizzazione della customer experience on-site troviamo “Behavioural Messages”.

Caratteristiche dell’Engine

L’engine “Behavioural Message” rappresenta uno dei pilastri fondamentali nel contesto delle web personalization, in quanto consente di personalizzare in real-time l’esperienza di navigazione dell’utente con messaggi e comunicazioni finalizzate ad incrementarne l’engagement.

Il messaggio giusto, nel momento giusto, alla persona giusta: personalizzare la comunicazione in base alla tipologia di utente/cliente che naviga il sito è fondamentale, anche in ambito eCommerce ed i messaggi comportamentali, o behavioural messages, rispondono proprio a questa esigenza.

HOW TO:

Blendee consente di configurare un behavioural message in pochi e semplici passi anche grazie a numerosi template già forniti che possono essere personalizzati mediante un editor semplice ed intuitivo.

Behavioural message ed eCommerce: quale tipologia scegliere?

Prima di passare in rassegna le principali tipologie di behavioural messages utili anche in ambito eCommerce, ricordiamo che principalmente i template presenti in Blendee si differenziano per la modalità con cui interagiscono con la struttura della pagina.

Embedded: vengono inseriti direttamente tra gli elementi della pagina, in sostituzione o in aggiunta, a seconda del risultato atteso.

Overlay: aggiungono l’elemento su un livello superiore, senza modificare la struttura pre-esistente della pagina.

Dopo questa rapida digressione tecnica, ecco alcuni template che consigliamo per la realizzazione di behavioural messages più specifici per siti eCommerce.

• Box message: rientrano in questa categoria anche i pop-up I box message sono infatti le classiche finestre che appaiono in overlay durante la navigazione. Solitamente utilizzate in ambito eCommerce per promuovere sconti ed offerte.

• On-exit message: questa tipologia di messaggio comportamentale è molto simile alla precedente. Ciò che la caratterizza maggiormente è il fatto che si attiva nel momento stesso in cui l’utente sceglie di abbandonare il sito. Può contenere un’offerta speciale oppure anche un form per l’iscrizione alla newsletter.
  
• Warning message: rientrano in questa categoria una particolare tipologia di messaggi che solitamente si visualizzano in alto a destra durante la navigazione. Come riporta il nome stesso della categoria, possono essere pensati come devi e proprio alert e pertanto hanno lo scopo principale di attrarre l’attenzione dell’utente in vista di particolari promozioni o offerta al raggiungimento di soglie di spesa.
  
• Side panel message: è una tipologia di messaggio comportamentale abbastanza invasiva. Consente di mostrare messaggi che compaiono in overlay dal lato della schermata magari all’accesso dell’utente in pagina e possono contenere offerte speciali o presentare nuovi prodotti.

TIPS&TRICKS

Tra i vari template di messaggi comportamentali offerti da Blendee, vi è la possibilità di selezionare particolari template pensati per incrementare l’engagement dell’utente. Il riferimento è ai template accattivanti pensati per le flash sale che possono contenere anche elementi di gamification. 

Behavioural message e product recommendation: andare oltre al messaggio!

Tra le funzionalità che l’engine “Behavioural Message” consente di mettere in campo, in ambito eCommerce, non possiamo dimenticare la possibilità di inserire all’interno delle diverse tipologie di messaggi anche prodotti consigliati al fine di stimolare l’utente all’acquisto.

Behavioural message con product recommendation sono infatti la combinazione ideale per mettere in campo efficaci strategie di up-selling e cross-selling.

ESEMPIO:

Immaginiamo, in uno shop di prodotti beauty, di mostrare alla nostra utente che visualizza la scheda prodotto di uno shampoo per capelli sfibrati un behavioural message contenente un’offerta dedicata da sfruttare con l’acquisto anche di una maschera idratante della stessa linea. 

Una strategia cross-selling di questo tipo può anche essere messa in campo, una volta che l’utente ha aggiunto il prodotto al carrello: in questo caso è possibile mostrare un pop-up contenente un’offerta speciale sull’acquisto di prodotti complementari appartenenti alla stessa linea!

TIPS&TRICKS

A prescindere dalla tipologia di messaggio comportamentale che si decide di adottare è fondamentale ricordare l’aspetto fondamentale riguarda la personalizzazione dei contenuti. 

Proprio per la loro peculiarità di essere mostrati in real time, essi devono essere personalizzati in base al segmento di appartenenza dell’utente stesso.

Behavioural message efficace? Ecco qualche consiglio per i tuoi clienti!

Proprio perché rispondono ad un obiettivo chiaro e preciso, ovvero quello di attirare l’attenzione dell’utente e di stimolarlo a compiere una precisa azione,  quando configuriamo un messaggio comportamentale dobbiamo tenere a mente alcuni principi base:

• finalità esplicita: la finalità dell’azione così come il vantaggio/beneficio che l’utente può trarne deve essere chiaro e facilmente comprensibile;
• ‍linguaggio chiaro: è importante che il messaggio riporti una call to action chiara ed univoca affinché l’utente sia guidato verso una specifica azione;
• ‍utilità: soprattutto se attiviamo un messaggio con la finalità di raccogliere dati ed informazioni sugli utenti (immaginiamo una survey) è importante fornire all’utente qualcosa in cambio, sia esso un contenuto di approfondimento o uno sconto sull’acquisto successivo.

Se i pop-up sono probabilmente la tipologia di messaggio comportamentale più conosciuta ed utilizzata sia su siti istituzionali che su eCommerce, esistono tuttavia diverse tipologie di messaggi comportamentali che è possibile configurare. Il nostro consiglio è ovviamente sempre quello di scegliere il formato più appropriato alla tipologia di messaggio e al contesto in cui viene attivato.

In un mondo dove l’esperienza digitale diventa sempre più centrale nella vita quotidiana delle persone, le aziende cercano modi per migliorare l’interazione con gli utenti finali. La piattaforma di Gestione dei Dati Personali (GDP) emerge come una soluzione innovativa, permettendo una personalizzazione profonda e un’interazione significativa, nel pieno rispetto della privacy degli utenti. Questo articolo esplora come le piattaforme di GDP rivoluzionano il modo in cui le aziende interagiscono con i loro clienti, migliorando l’engagement e la soddisfazione.

Che cos’è una Piattaforma di GDP?

Una piattaforma di Gestione dei Dati Personali (GDP) è un sistema software che consente agli utenti di gestire i propri dati personali e controllare come vengono condivisi con terze parti, inclusi gli advertiser e le aziende. Questo strumento non solo protegge la privacy degli utenti ma offre anche alle aziende l’opportunità di interagire con un pubblico altamente coinvolto e consenziente.

Personalizzazione Attraverso il Consenso

Uno dei pilastri delle piattaforme di GDP è la personalizzazione basata sul consenso. Gli utenti possono scegliere quali informazioni condividere, permettendo alle aziende di offrire servizi e contenuti altamente personalizzati. Questo livello di personalizzazione aumenta l’efficacia delle campagne di marketing e migliora l’esperienza utente, conducendo a una maggiore fedeltà del cliente e a tassi di conversione più elevati.

Interazione e Coinvolgimento dell’Utente

Le piattaforme di GDP facilitano un dialogo bidirezionale tra aziende e consumatori. Attraverso questi strumenti, gli utenti possono esprimere le proprie preferenze, feedback e desideri, permettendo alle aziende di adattare i loro prodotti e servizi in modo più accurato. Questa interazione continua alimenta un rapporto più profondo e significativo, trasformando gli utenti in veri e propri ambasciatori del brand.

Raccogliere Informazioni nel Rispetto della Privacy

Il vantaggio principale delle piattaforme di GDP è la capacità di raccogliere dati preziosi nel pieno rispetto delle normative sulla privacy, come il GDPR. Questo aspetto è fondamentale in un’epoca dove la consapevolezza sulla privacy è in aumento e le regolamentazioni si fanno più stringenti. Le aziende che utilizzano le piattaforme di GDP dimostrano un impegno verso la protezione dei dati personali, costruendo così una maggiore fiducia con i loro clienti.

Esempi di Successo e Applicazioni Pratiche

Diverse aziende, dai settori retail a quelli dei servizi, hanno già implementato con successo le piattaforme di GDP. Ad esempio, un’azienda di e-commerce potrebbe usare una piattaforma di GDP per offrire raccomandazioni di prodotti personalizzate, basate sulle preferenze di acquisto e sui feedback degli utenti. Allo stesso modo, un fornitore di servizi streaming potrebbe personalizzare le playlist o le raccomandazioni di contenuti in base alle scelte espresse dagli utenti attraverso la piattaforma.

Conclusione

Le piattaforme di GDP rappresentano un cambio di paradigma nel modo in cui le aziende interagiscono con i loro clienti. Offrendo un livello senza precedenti di personalizzazione e interazione, nel pieno rispetto della privacy, queste piattaforme si pongono come uno strumento indispensabile nell’arsenale digitale di qualsiasi azienda che miri a costruire relazioni durature e significative con i suoi clienti. Nel futuro, l’adozione di piattaforme di GDP sarà probabilmente vista non solo come una buona pratica, ma come un requisito essenziale per operare nel digitale.

La questione della deprecazione dei cookie di terze parti ha dominato molte discussioni nel mondo del marketing digitale e della privacy online negli ultimi due anni. Questo cambiamento segna una svolta significativa su come le aziende raccolgono dati degli utenti, tracciano il comportamento online e targettizzano la pubblicità. Ecco un sommario degli eventi chiave e delle tendenze riguardanti la deprecazione dei cookie di terze parti:

2020: L’annuncio di Google

– Gennaio 2020: Google ha annunciato l’intenzione di eliminare i cookie di terze parti nel browser Chrome entro due anni. Chrome è il browser più usato al mondo, quindi questo annuncio ha avuto un impatto significativo sull’industria pubblicitaria digitale. Google ha proposto l’iniziativa Privacy Sandbox come alternativa per soddisfare le esigenze di personalizzazione della pubblicità senza compromettere la privacy degli utenti.

2021: Sviluppi e Ritardi

– Durante il 2021, Google ha testato diverse tecnologie all’interno del Privacy Sandbox, come il Federated Learning of Cohorts (FLoC), che mirava a raggruppare gli utenti in coorti basate su interessi simili anziché tracciare individualmente. Tuttavia, FLoC ha incontrato resistenza sia da parte dell’industria che dei gruppi per la privacy, portando a considerare alternative come Topics API.

– Giugno 2021: Google ha annunciato un ritardo nella timeline per la deprecazione dei cookie di terze parti, spostando l’obiettivo al 2023 per dare più tempo all’industria di adattarsi.

2022: Ricerca di Alternative e Reazioni dell’Industria

– 2022: Durante quest’anno, aziende, sviluppatori e regolatori hanno continuato a esplorare e discutere alternative ai cookie di terze parti. L’industria ha testato varie soluzioni, tra cui identificatori basati su login, miglioramenti della privacy come la tecnica di hashing per anonimizzare i dati e l’adozione di piattaforme di gestione dei dati dei clienti (CDP).

– L’adozione di regolamenti sulla privacy più stringenti in varie parti del mondo ha ulteriormente spinto l’industria pubblicitaria a cercare soluzioni più rispettose della privacy degli utenti.

2023 e oltre: Verso un Futuro senza Cookie di Terze Parti

– Inizio 2023: Google ha iniziato a implementare gradualmente nuove soluzioni del Privacy Sandbox in versioni di prova di Chrome, cercando feedback da sviluppatori e inserzionisti.

– Mentre l’industria si prepara per un futuro senza cookie di terze parti, la focalizzazione è sulla creazione di un ecosistema pubblicitario che bilancia efficacemente personalizzazione e privacy. Soluzioni come la segmentazione basata su contesto, l’aumento della trasparenza per gli utenti e l’utilizzo di dati di prima parte stanno diventando sempre più importanti.

Questo periodo di transizione verso la deprecazione dei cookie di terze parti sta costringendo l’industria pubblicitaria a reinventarsi, spostando l’attenzione verso metodi di targeting e misurazione che rispettino la privacy degli utenti e siano conformi alle normative globali sulla protezione dei dati.

Mentre l’industria del marketing digitale si prepara ad affrontare la deprecazione dei cookie di terze parti, gli stakeholder stanno esplorando diverse soluzioni e alternative per continuare a fornire pubblicità mirata ed efficace. Questi sforzi si concentrano su metodi che rispettano la privacy degli utenti e si conformano alle normative in evoluzione.

First-Party Data

L’enfasi si sta spostando verso l’utilizzo dei dati di prima parte, raccolti direttamente dalle interazioni dell’utente con il sito web o l’app dell’azienda. Questi dati possono includere informazioni su acquisti, preferenze e comportamenti di navigazione. Le aziende stanno investendo in tecnologie CRM (Customer Relationship Management) avanzate e in piattaforme di dati dei clienti (CDP, Customer Data Platforms) per raccogliere, organizzare e attivare questi dati in modo più efficace.

Identificatori basati sulla Privacy

Sono emerse iniziative come il Privacy Sandbox di Google, che mirano a creare un ambiente dove la pubblicità personalizzata e la misurazione possano avvenire senza compromettere la privacy dell’utente. Questi approcci si basano su principi di aggregazione, anonimizzazione e limitazione dei dati per proteggere le informazioni personali degli utenti.

Federated Learning of Cohorts (FLoC)

Una delle proposte all’interno del Privacy Sandbox, il FLoC, mira a raggruppare gli utenti in “coorti” basate su interessi simili senza utilizzare identificatori individuali. Questo approccio permette agli advertiser di targetizzare gruppi di utenti piuttosto che singoli, preservando la privacy.

Contextual Advertising

Il ritorno alla pubblicità contestuale è un’altra strategia emergente. Questo metodo non si basa sul comportamento degli utenti, ma piuttosto sul contesto del contenuto che stanno visualizzando. Per esempio, un annuncio per attrezzature da trekking potrebbe essere mostrato su un blog di escursionismo. Questo approccio beneficia di tecnologie di intelligenza artificiale per una segmentazione e un targeting più sofisticati.

Partnership e Collaborazioni

Le aziende stanno anche esplorando partnership strategiche dove possono condividere dati di prima parte in ambienti sicuri, noti come clean rooms dei dati. Queste collaborazioni consentono una certa forma di targetizzazione e misurazione mantenendo i dati anonimi e protetti.

Conclusioni e Prospettive Future

La deprecazione dei cookie di terze parti rappresenta sia una sfida che un’opportunità per l’industria del marketing digitale. Incoraggiando l’innovazione e spingendo verso pratiche più rispettose della privacy, gli stakeholder possono non solo conformarsi alle normative in evoluzione ma anche riconquistare la fiducia dei consumatori. Mentre il paesaggio digitale continua a evolversi, l’adattabilità e l’adozione di nuove tecnologie saranno cruciali per il successo delle strategie di marketing nel futuro.

Nel panorama digitale odierno, dove la privacy degli utenti è diventata una priorità assoluta, aziende e marketer sono alla costante ricerca di metodi per comprendere e coinvolgere il proprio pubblico in modo responsabile. Qui entra in gioco l’identity resolution, una tecnologia che promette di mantenere l’equilibrio tra personalizzazione e privacy. L’identity resolution permette alle aziende di unificare dati provenienti da molteplici fonti per creare un identificativo unico per ogni utente, superando così le sfide imposte dalla “privacy by default”.

Che Cos’è l’Identity Resolution?

L’identity resolution è il processo di aggregazione e correlazione di identità digitale diverse, provenienti da varie piattaforme e dispositivi, in un unico profilo utente. Questo consente alle aziende di avere una visione olistica del percorso del cliente, migliorando così l’efficacia delle strategie di marketing e la personalizzazione dell’esperienza utente, nel pieno rispetto delle normative sulla privacy.

Superare la Privacy by Default

Con l’introduzione di normative sulla privacy come il GDPR in Europa e il CCPA in California, il concetto di “privacy by default” è diventato uno standard. Questo significa che le impostazioni predefinite di un servizio devono offrire il massimo livello di privacy senza richiedere all’utente di effettuare modifiche per proteggere i propri dati. Se da un lato ciò tutela la privacy degli utenti, dall’altro pone delle sfide per le aziende che si affidano alla raccolta di dati per il targeting e la personalizzazione.

Qui l’identity resolution offre una soluzione, permettendo alle aziende di riconoscere gli utenti attraverso i loro dispositivi in modo conforme alla privacy, senza dipendere da cookie di terze parti o da altri tracciatori invasivi. Utilizzando identificativi basati sul consenso e tecniche avanzate di criptazione, è possibile rispettare le preferenze di privacy degli utenti pur fornendo un’esperienza personalizzata.

Come Funziona l’Identity Resolution?

Raccolta dei Dati: I dati vengono raccolti da fonti diverse, inclusi dispositivi mobili, desktop, applicazioni e interazioni online/offline, con il pieno consenso dell’utente.

Correlazione dei Dati: Gli algoritmi di identity resolution analizzano questi dati per identificare modelli e connessioni, collegando diversi identificativi ad un unico profilo utente.

Creazione del Profilo Unificato: Il risultato è un identificativo unico per ogni utente che riflette il suo comportamento attraverso vari canali e dispositivi, fornendo una visione completa del suo percorso.

Benefici dell’Identity Resolution

• •⁠  ⁠Personalizzazione: Fornire un’esperienza utente altamente personalizzata, aumentando l’engagement e la fidelizzazione.
• •⁠  ⁠Targeting Preciso: Migliorare l’accuratezza del targeting delle campagne pubblicitarie.
• •⁠  ⁠Misurazione Olistica: Ottenere una comprensione completa del ROI attraverso diversi canali e touchpoint.
• •⁠  ⁠Conformità alla Privacy: Rispettare le normative sulla privacy, costruendo al contempo fiducia con i consumatori.

Mentre il mondo digitale continua a evolversi, l’importanza di soluzioni come l’identity resolution diventerà sempre più cruciale. Superare la privacy by default non significa compromettere i diritti degli utenti, ma piuttosto trovare modi innovativi per coinvolgerli in modo significativo e rispettoso. Le aziende che adottano questa filosofia non solo navigano con successo il paesaggio digitale in cambiamento.

Nonostante sia da tempo un elemento fondamentale del marketing mix, il contextual advertising sta vivendo una “seconda giovinezza” grazie alle più recenti evoluzioni in ambito tecnologico e, per quanto concerne il mondo AdTech, grazie al crescente interesse di brand ed operatori del settore verso soluzioni privacy compliant, in vista anche dell’imminente deprecazione dei cookie di terze parti.

Il rapporto tra creatività e contesto di erogazione ha sempre giocato un ruolo fondamentale per il successo di una campagna advertising: tanto più la prima è integrata nel secondo, tanto più è probabile che catturi l’attenzione dell’utente e quest’ultimo sia maggiormente predisposto a valutare il contenuto veicolato, poiché coerente al contenuto già di suo interesse. 

In un contesto simile un sistema di targeting contestuale diventa, pertanto, uno strumento indispensabile in fase strategica per ottimizzare al meglio la definizione dei propri cluster.

Contextual targeting: tips per campagne performanti in Blendee

Tra gli engine disponibili in Blendee “Ad Server” consente di gestire ed ottimizzare campagne ADS di ogni genere, erogando contenuti coinvolgenti e personalizzati multipiattaforma.

Tutto ciò è possibile grazie all’impiego di algoritmi di intelligenza artificiale e machine learning che consentono di valorizzare i contenuti, classificandoli ancora più efficacemente al fine di erogare messaggi pubblicitari sempre più pertinenti.

HOW TO

In fase di creazione della campagna l’Ad Server di Blendee consente di associare la campagna ad un insieme di keyword in modo che venga erogata solo quando la chiamata stessa dell’Ad Server contiene o non contiene (a seconda delle impostazioni fornite relative all’inclusione o all’esclusione) una determinata keyword.

Tassonomie standard, tassonomie IAB di primo e secondo livello, quelle IPTC Media Topic e Sustainable Development Goals (SDG), ma non solo:  in Blendee è possibile implementare una funzionalità di Advanced API che permette una classificazione in tempo reale del contenuto secondo tassonomie predefinite e la creazione, così, di una Custom Taxonomy.

Classificazione dei contenuti in tempo reale, ma non solo:  il valore aggiunto che permette alle campagne performance migliori è soprattutto dettato dall’adozione di un approccio di targeting contestuale di natura semantica che permette di superare gli approcci più limitati di un targeting per categoria o keyword.

FOCUS

 Il targeting semantico utilizza l’elaborazione del linguaggio naturale (NLP) per analizzare il contenuto di una pagina e determinare le parole chiave e le frasi più pertinenti. Ad esempio, per una campagna di un brand di scarpe da trekking si potrebbe indirizzare gli annunci per il prodotto agli utenti che navigano in siti web e contenuti che includono parole chiave semanticamente correlate come “percorsi montagna”, “camminate in montagna”, “zaini per la montagna”.

Contextual Audience: il valore di una vera audience “verticale”

Oltre alla funzionalità di targeting contestuale presenti nell’ AD Server, l’engine “Audience Platform” di Blendee, permette di creare audience verticali partendo dalla definizione di un insieme di context e keyword per descrivere i contenuti e gli interessi degli utenti di tutto il network del tuo cliente.

HOW TO

Una volta attivato l’engine Audience Platform, la funzionalità che consente di creare audience contestuali è direttamente accessibile dal menù principale cliccando sulla sezione “Target” e scegliendo “Contextual”.

L’audience contestuale, come definisce il termine stesso, permette di creare cluster particolarmente efficaci sia per l’erogazione di campagne ADS, sia anche per affinare le attività di content personalization.

Targeting contestuale o comportamentale? Eccoti qualche utile consiglio!

Di fronte al dubbio se mettere in campo attività di targeting comportamentale piuttosto che contestuale, la strada migliore da percorrere è provare entrambe le strategie e valutare i risultati per una scelta più oculata.

Targeting contestuale e comportamentale infatti non sono due facce della stessa medaglia, ma bensì delineano due approcci targeting che possono coesistere: da una parte il targeting contestuale, laddove si serve anche di soluzioni avanzate come l’Advanced API di Blendee, permette di raggiungere l’utente con annunci pertinenti al contesto di navigazione attuale, mentre il targeting comportamentale consente di fare leva su informazioni “più storicizzate” come pagina visitare, ricerche effettuate, prodotti acquistati.

Per un’efficace strategia che possa effettivamente permettere la creazione di audience performanti, il consiglio è di adottare entrambi gli approcci.

L’utilizzo contemporaneo di targeting contestuale e di targeting comportamentale può aiutare a creare un approccio più completo, raggiungendo i consumatori con modalità differenti e in diversi punti del loro percorso di acquisto.

Targeting contestuale e CTV: ecco come rendere la pubblicità parte integrante della “User Experience”

Strategie di targeting contestuale si rivelano indispensabili per campagne anche su canali streaming. Il riferimento è alle Connected TV, che stanno diventando sempre più un canale privilegiato nella pianificazione media, visto il crescente impatto anche in termini di impiego ed investimenti. 

In questo contesto, per media agency e planner, il consiglio è di integrare le CTV in strategie media più ampie al fine di utilizzare tale canale come “invito all’azione”

Uno studio condotto da Rakuten Advertising su un campione di consumatori a livello globale riporta come in media, a livello globale, il 72% degli utenti acquistano prodotti ricercati dopo averne visualizzato la pubblicità in programmi streaming.

Comprendiamo benissimo, quindi come diventi in questa fase fondamentale il contesto e l’erogazione di annunci ADS nel momento giusto: la pubblicità diventa a tutti gli effetti, parte integrante della “user experience”.

Tra gli engine base che Blendee offre per sfruttare tutto il valore di dati di prima e terza parte e creare campagne ADS ancora più performanti,  troviamo “Audience Platform”.

Caratteristiche Engine

L’engine “Audience Platform” è direttamente accessibile dal menù principale cliccando in corrispondenza della voce “Target”.

L’engine “Audience Platform” è stato progettato per creare e gestire audience target pubblicitarie altamente profilate per campagne ADS e marketing ancora più efficaci.

Audience Platform, infatti, raccoglie, integra ed elabora dati sia di prima che terza parte, provenienti da più canali e sorgenti, il tutto nel pieno rispetto delle normative della privacy, garantendo sicurezza e conformità.

Pochi e semplici click sono sufficienti per creare la propria audience target che, successivamente, può essere estesa e/o sincronizzata con molteplici piattaforme esterne, garantendo così la possibilità di creare campagne ADS performanti.

Scopriamo nel dettaglio le diverse funzionalità offerte dall’engine in merito alla creazione di audience.

Audience Builder: come creare audience profilate

Dati socio-demografici, informazioni su interessi, azioni compiute dagli utenti e molto altro ancora: l’engine “Audience Platform” di Blendee permette di sfruttare al meglio tutti i dati raccolti per caratterizzare e profilare al meglio le audience.

Ma quali tipologie di audience è possibile creare?
Conosciamo nel dettaglio le caratteristiche di ciascuna.

Audience Direct

L’Audience Direct permette di segmentare tutti gli utenti che hanno navigato pagine web o interagito con campagne ADS contenente il tag Blendee.
La sua creazione è pertanto vincolata all’implementazione stessa del tag.

FOCUS:  

Blendee consente la creazione di tracciamenti personalizzati mediante l’utilizzo di un tracking tag proprietario. È possibile sfruttare i diversi tag implementabili per tracciare visualizzazioni ed eventi relativi a pagine web, impression e click su campagne ADS, impression e click su campagne email marketing, metriche video in campagne video ADS.

Audience Cluster

Un Cluster è un tipo di Audience che contiene utenti con caratteristiche specifiche e predefinite.
In questo caso, gli attributi specifici di tipo user ed event possono essere combinati con operatori logici and/or.

Audience Persona
In parte simile alla Audience Cluster, quella Persona mira ad identificare l’utente ideale (buyer persona nell’accezione marketing) e pertanto risulta strettamente legata alle caratteristiche socio-demografiche dell’utente stesso. Proprio in virtù della sua peculiarità, l’Audience Persona permette di conoscere quanti utenti della total audience rispondono ai criteri dell’ Audience Persona e quanti utenti del tipo Persona sono presenti all’interno delle altre tipologie di Audience.

TIPS&TRICKS
In fase di creazione di un’audience cluster o persona è possibile monitorarne la composizione. Blendee offre infatti un servizio di Audience Profiling progettato per una comprensione dettagliata e specifica della audience creata.
Con questo strumento è possibile risalire al numero stimato di utenti che popolano l’audience creata, osservare la composizione dei diversi segmenti che la compongono, risalire a quanti utenti dell’audience creata sono potenzialmente già raggiungibili nelle diverse piattaforme provider.

Audience OnSite
Regole e criteri ben definiti sono alla base anche della creazione dell’Audience OnSite che permette di sfruttare tutte le potenzialità dei tag di Blendee che qui possono essere combinati per permette la creazione di audience ancora più profilate. Una particolarità dell’Audience OnSite è che può essere calcolata in tempo reale.

Audience Composite
L’Audience di tipo Composite nasce dalla combinazione di due o più audience già esistenti mediante l’impiego di operatori logici come and/or/not. Anche in questo caso Blendee permette attraverso il servizio di Audience Profiling di analizzare nel dettaglio la composizione di una audience, valutando i singoli segmenti che la compongono, le loro interazioni al fine di individuare anche eventuali casi di overlapping.

HOW TO
Per modificare regole e dettagli relativi ad una singola audience è possibile selezionare, in corrispondenza della singola audience da modificare, la voce a menù “Edit”. Le modifiche possono essere effettuate in pochi e semplici click per tutti i tipi di audience tranne che per quella di tipo “Direct”. Sempre dalla sezione edit è possibile clonare una audience già creata (solo per Audience Cluster e Audience Persona) oppure eliminarla.

Abbiamo passato in rassegna la principali audience che è possibile creare in pochi e semplici click su Blendee sfruttando tutto il potere dei dati di prima e terza parte.

In un contesto sempre più cookieless creare target profilati e performanti per le campagne ADS diventa sempre più complesso proprio per la mancata possibilità di tracciare gli utenti in ottica cross-site.

Ma Blendee offre soluzioni efficaci anche in vista della completa deprecazione dei cookie di terze parti,  permettendo strategie advertising data driven che si concretizzano in:

• Riduzione delle spese di gestione
• Creazione di target più profilati, impensabili da realizzare manualmente
• Analisi dettagliata delle performance
• Attribuzione delle conversioni in ottica cross-canale (anche per i walled gardens)
• Attività efficaci di audience analytics e profiling.

Tra gli engine base che Blendee offre per sfruttare tutto il potenziale dei dati nel pieno rispetto della privacy,  troviamo “Clean Room”.

Con la progressiva scomparsa dei cookie di terza parte ed il contemporaneo emergere di nuovi contesti digitali come Connected-TV, Digital Out-of-Home, per gli operatori del mondo advertising trovare efficaci modalità di audience targeting e misurazione delle performance diventa sempre più complesso.

I dati di prima parte rappresentano una grande risorsa, ma spesso insufficiente per garantire campagne con copertura significativa soprattutto in contesti particolarmente competitivi.

In un contesto simile le data clean room assumono una  nuova centralità, affermandosi come ambiente affidabile e sicuro per attività di data collaboration.

FOCUS
Blendee permette di attivare progetti di data collaboration tra brand/aziende nel pieno rispetto della privacy degli utenti interessati, garantendo anonimato e permettendo a ciascun soggetto in gioco di preservare la proprietà dei dati.

La data collaboration rappresenta un cambio di passo significativo che permette di accrescere il valore dei dati di cui un’azienda può usufruire nel pieno rispetto della privacy.

Caratteristiche Engine

L’engine “Clean Room” di Blendee  è uno spazio digitale protetto e sicuro nel quale attivare collaborazioni senza scambiare dati, nel pieno rispetto della privacy: dati ed informazioni delle audience rimangono, infatti, sempre di proprietà dell’azienda che utilizza la data clean room di Blendee.

La data clean room di Blendee è un ambiente temporaneo che si attiva nel momento in cui due player hanno necessità di fare determinate azioni sui dati e prevede l’utilizzo di chiavi di cifratura temporanee valide soltanto per la singola operazione in corso.

Gli ID forti degli utenti (email numero di telefono, numero di carta di fedeltà, mobile ID) vengono codificati con una chiave di cifratura privata all’interno di data bunker e trasmessi, successivamente, alla data clean room.
Una volta conclusa l’operazione le chiavi non sono più valide e le informazioni tornano al diretto proprietario, senza essere cedute a terzi.

Data clean room: tra passato e futuro
Le data clean room, come soluzione infrastrutturale, esistono già da alcuni anni: nel 2017 Google, con ADS Data Hub, è stato il primo big player a lanciare la data clean room nel mercato, perseguendo come obiettivo quello di permettere agli inserzionisti attività di audience enrichment matchando, in un ambiente sicuro e privato, i dati proprietari con quelli dell’ecosistema Google.

Nei mesi e negli anni successivi l’evoluzione delle data clean room ha sempre più interessato i walled garden, da Facebook ad Amazon che hanno, rispettivamente, lanciato le loro data clean room tra il 2017 ed il 2019.

Ma è stato il 2018 a dare ufficialmente avvio all’era della privacy: GDPR, CCPA, senza dimenticare l’Intelligent Tracking Prevention 2.0 di Apple hanno, di fatto, accesso i riflettori sulla necessità di preservare la privacy e tutelare i dati personali degli utenti, aprendo così il mercato anche allo sviluppo di soluzioni di data clean room anche da parte di soggetti terzi ed aziende indipendenti.

Ma che cosa è una data clean room? Facciamo chiarezza!

Data Clean Room: che cosa è e quali i vantaggi?

Da molti appellata come la “Svizzera dei dati”, la data clean room è definita nelle linee guida fornite da IAB TechLab come “un ambiente di collaborazione sicuro che consente a due o più partecipanti di sfruttare le risorse di dati per usi specifici e reciprocamente concordati, garantendo al tempo stesso l’applicazione di rigide limitazioni di accesso ai dati”.

In altre parole, una data clean room funge come una sorta di intermediario tra due interlocutori diversi che scelgono di mettere in campo strategie ed attività di data collaboration finalizzate ad incrementare le proprie audience di partenza.

Perché siano possibili attività di data collaboration è necessario che tutti i soggetti coinvolti siano tutelati per quanto concerne il trattamento di dati ed informazioni personali.

In questo contesto la data clean room offre la massima protezione: qui i dati, definiti come PII, delle parti coinvolte vengono raccolti, analizzati, utilizzati per effettuare attività di matching, ma non vengono mai esplicitamente scambiati, tanto che non è mai possibile risalire ad un identificatore univoco e ricondurli, pertanto, ad un singolo utente.

In ambito advertising e marketing, i vantaggi dell’adozione di una data clean room sono quindi considerevoli.

• Sicurezza dei dati: come anticipato, una data clean room offre un ambiente altamente sicuro dove dati ed informazioni sensibili sono accessibili solo alle parti autorizzate. Accesso, disponibilità dei dati sono concordati da tutte le parti in gioco e la governance stessa dei dati è applicata dal fornitore del servizio cosicché non ci possa essere di fatto accesso diretto da parte di un’azienda ai dati dell’altra.
• Collaborazione efficace: le aziende possono collaborare e lavorare insieme per creare strategie di marketing più efficaci basate sui dati condivisi nella data clean room. Questo porta a una maggiore sinergia e ad una migliore pianificazione delle campagne pubblicitarie.
• Maggiore controllo delle informazioni: le aziende che utilizzano una data clean room mantengono il controllo sui propri dati, decidendo quali informazioni condividere e con chi. Ciò garantisce che i dati dei clienti vengano utilizzati in modo responsabile, in linea con le normative sulla privacy e la compliance.

Clean room: use case

Data enrichment, data extension e data activation: le operazioni per cui le aziende possono utilizzare la clean room di Blendee sono principalmente tre.
Analizziamole nel dettaglio.

• Data enrichment:
  è possibile arricchire i dati della propria audience grazie alla collaborazione con audience provider presenti in piattaforma. L’ID graph di Blendee mette a disposizione il data-matching e il volume dei dati dell’azienda che si sovrappone con le diverse audience provider al fine di consentire la scelta del partner più adatto ai propri obiettivi di business.

• Data extension:
  è possibile erogare campagne pubblicitarie direttamente su audience selezionate e fornite dagli audience provider in base ai propri obiettivi di business.
• Data activation:
  è possibile effettuare campagne sui propri dati di prima parte in ambienti sicuri direttamente connessi con i publisher. L’attivazione delle audience avviene in modalità cifrata tramite la data clean room.

FOCUS
Il crescente interesse del mondo advertising alle data clean room è dovuto anche all’esplosione del retail media, ovvero l’apertura del mondo retail a quello advertising mediante la messa a disposizione di brand ed advertiser di spazi pubblicitari sia online che offline che possono essere acquistati per campagne verso le stesse audience del retailer.

Un caso di retail media particolarmente efficace è quello della GDO: pensiamo alla quantità ma anche qualità di dati deterministici che un player della GDO possiede relativamente ai propri clienti. Tali dati rappresentano una grande opportunità anche per gli advertiser per profilare meglio le proprie audience target, passando ad un approccio data-driven e people-based perfettamente compliant alle normative in materia di privacy. 

Le data clean room rappresentano ad oggi, senza dubbio, una soluzione interessante per un ecosistema pubblicitario cookieless, ma ci sono ancora importanti sfide aperte che riguardano soprattutto l’adozione di un approccio etico ed una cultura del dato.