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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.

Tra gli engine base che Blendee offre per accrescere il valore e sfruttare tutto il potenziale dei dati di prima parte,  troviamo “Data Collaboration”.

Di fronte alla progressiva deprecazione dei cookie di terze parti ed al contemporaneo emergere di nuovi format e contesti digitali, publisher ed operatori del mondo marketing e advertising si stanno muovendo nella direzione di strategie data driven privacy compliant, dove sono i dati di prima parte a giocare un ruolo strategico fondamentale.

Ma la limitatezza e scarsità di tali dati resta la sfida più grande soprattutto in ambito advertising. 

In un contesto simile la strategie di data collaboration tra aziende partner e tra aziende e publisher diventa importante e permette a tutti gli attori in gioco di ottenere grandi vantaggi nel rispetto della privacy degli utenti.

Caratteristiche Engine

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

Il cuore dell’engine “Data Collaboration” di Blendee è rappresentato da Curated Audience, l’hub all’interno del quale Audience Provider e Audience Buyer collaborano in totale sicurezza.

FOCUS

Audience Buyer ed Audience Provider nelle attività di data collaboration sono i soggetti che rispettivamente che fanno richiesta di particolari pacchetti di audience, mentre gli Audience Provider  sono, invece, i soggetti che mettono a disposizione pacchetti di audience.

Enrichment ed extension: come sfruttare le potenzialità della Data Collaboration

L’acquisto dei pacchetti di audience e quindi dei relativi dati può avvenire in Blendee secondo due particolari modalità:

• enrichment: è la modalità attraverso la quale, l’Audience Buyer arricchisce la propria audience con attributi acquistati dall’Audience Provider, dopo aver verificato il volume di matching della propria audience con quella del provider;
  
• extension: si tratta della modalità che si verifica quando l’Audience Buyer estende la propria audience acquisendo nuove audience dagli Audience Provider.

Data Collaboration e Clean Room: sfrutta il valore dei dati senza rinunciare alla privacy

Le attività di data collaboration permettono di condividere dati, arricchire ed estendere audience in modo sicuro e controllato.

Alla base di tale tipo di attività troviamo anche l’engine “Clean Room” di Blendee che permette di attivare 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 che, assolve in questo caso, al ruolo di data processor.

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.

Privacy e business: far coesistere due mondi apparentemente lontani

Normative relative a privacy e protezione dei dati personali sempre più stringenti, da una parte, necessità di gestire ed attivare audience sempre più performanti dall’altra: l’engine “Data Collaboration”di Blendee mette in relazione questi due aspetti e consente, all’interno di un accordo di partnership, di sfruttare tutto il valore dei dati di prima parte dei soggetti che entrano in gioco.

Partiamo da un esempio pratico: immaginiamo un brand che produce prodotti caseari destinati alla GDO e che necessita di creare audience maggiormente profilate, in vista della campagna di lancio di un nuovo. Attraverso partnership ed attività di data collaboration con player del settore GDO, potrebbe arricchire ed estendere la propria audience di partenza attingendo dati ed informazione proprio dal contesto retail.

Nell’era cookieless, le attività di data collaboration aprono nuovi orizzonti per tutto ciò che concerne la possibilità di creare audience performanti e profilate.

Tra gli engine base che Blendee offre per efficaci attività di personalizzazione on-site ed off-site troviamo i “Trigger”.

Quante volte ci capita di ricevere un email, una notifica push o un SMS proprio quando stiamo per completare un acquisto o non appena abbiamo abbandonato un sito o ci troviamo nei pressi di un punto vendita.

In tutti questi casi, quella particolare attività, che sembra del tutto casuale, rientra invece tra le attività di trigger marketing, una delle strategie di personalizzazione della customer experience  più efficaci sia on-site che off-site.

FOCUS:
Uno studio pubblicato da Accenture, riporta come il 91% dei consumatori intervistati si dichiari maggiormente propenso ad acquistare prodotti da brand che vengono riconosciuti e ricordati e che offrono raccomandazioni di prodotti pertinenti.

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Caratteristiche Engine

L’engine “Trigger” consente di attivare azioni in real-time o pianificate al verificarsi di particolari azioni da parte dell’utente.

Esso è accessibile dal menù principale, alla voce “Trigger” contenuta all’interno della sezione “Journey”.

Per comprendere appieno il funzionamento di questo engine  è sufficiente fare riferimento alla traduzione stessa del suo nome: “grilletto”.

Proprio come il grilletto di una pistola, l’engine permette di innescare azioni, quali ad esempio l’invio di un SMS, di una newsletter, al verificarsi di specifiche condizioni, come particolari eventi, tempistiche, comportamenti dell’utente o altri particolari momenti.

La precisione e la customizzazione di questa tecnica riesce ad attivare l’interesse dell’audience coinvolta grazie a meccanismi automatizzati e altamente sofisticati: il trigger marketing si basa infatti sulla capacità di individuare la giusta molla per fare scattare un percorso persuasivo nell’utente, che si compone in una serie precisa di step studiati per condurlo verso un obiettivo ben definito.

Il giusto messaggio alla persona giusta, nel momento opportuno. se la conoscenza approfondita della propria audience e la personalizzazione dei dei messaggi sono le basi per un’efficace attività di personalizzazione della comunicazione, l’engine “Trigger” è ciò che ne permette  l’attivazione ed il raggiungimento del risultato.

Real-Time o Pianificati? L’azione giusta al momento giusto

Grazie alla possibilità di scegliere tra diverse tipologie di trigger in grado di azionare comunicazioni personalizzare per ogni singolo utente, Blendee permette di creare esperienze di ringaggio idonee ai più diversi canali.

In particolare, le oltre 300 tipologie di trigger, permettono permettono di re-ingaggiare i visitatori utilizzando, in modo alternativo o sinergico, i seguenti canali di comunicazione:

• SMS
• Email
• Campagna Facebook
• Web Push Notification
• Aggiunta/Rimozione tag
• Newsletter
• Server to Server Post Data

Una prima macro suddivisione è comunque possibile distinguendo le seguenti tipologie

• Trigger in Real-Time
  I Trigger Real Time scattano immediatamente al verificarsi dell’evento tracciato e permettono di intercettare il comportamento dell’utente in tempo reale.
  
• Trigger Pianificati
  Essi scattano dopo un periodo di tempo predeterminato al verificarsi un evento ricorrente, permettono di creare dei workflow di azioni che possono essere pianificati in tempi differenti da quelli in cui viene compiuta l’azione scatenante

TIPS&TRICKS
Tempestive e, per loro natura, estremamente pertinenti poiché legate al comportamento dell’utente, le triggered email sono uno strumento particolarmente efficace. 

Una ricerca condotta da Forrester Research rivela come queste, in ambito eCommerce, generino in media un numero 4 volte maggiore di entrate e profitti 18 volte maggiori rispetto alle email più tradizionali o broadcast.

Trigger in Action: come incrementare l’engagement degli utenti

Tra i vari trigger che Blendee offre, abbiamo scelto di concentrare l’attenzione su due tipologie che puoi utilizzare al fine di incrementare l’engagement sulle properties dei tuoi clienti.

WELCOME MESSAGE

Immaginiamo di mostrare all’utente che accede per la prima volta sul nostro sito un messaggio comportamentale che lo inviti ad iscriversi alla newsletter.

Questa potrebbe essere l’occasione per migliorare il suo livello di engagement tanto che, una volta che si è registrato, potremmo prevedere l’invio di una email di benvenuto.

Si tratta in questo caso di uno degli esempi più classici di triggered email in real-time: l’iscrizione alla newsletter funziona in questo caso come azione scatenante per l’invio dell’email e la ricezione della mail in questo caso è tempestiva rispetto all’azione compiuta.

HOW TO

Una piccola curiosità: le email di benvenuto, spesso articolate in una vera e propria serie (welcome series) di più invii, rappresentano un biglietto da visita importante agli occhi dell’utente: è importante per far conoscere l’azienda e i suoi valori, per mostrare prodotti e servizi, senza mai dimenticare di mettere al centro il cliente.

Non è infatti un caso che molte email di benvenuto mettano in risalto i vantaggi della stessa iscrizione piuttosto che forniscano all’utente il vantaggio immediato legato all’utilizzo di un codice coupon da utilizzare per il primo acquisto.

ATTIVITÀ SU SITO WEB | VISUALIZZAZIONE DI PAGINA

Un’altra tipologia di triggered email particolarmente interessante è quella legata alle attività compiute dall’utente all’interno del sito web: immaginiamo di voler ringaggiare un utente che ha visitato una particolare pagina categoria del  sito dedicata ad una categoria di servizi. Potrebbe in questo caso essere interessante inviare una mail contenente non solo approfondimenti tematici relativi al servizio consultato, ma, magari, anche news dal blog relative all’argomento.

Si tratta sicuramente di un reminder ed di una modalità di ringaggio significativa.

Trigger in Action: come incrementare revenue e vendite

In ambito eCommerce 

In  ambito eCommerce le trigger campaign trovano ampio utilizzo in quanto consentono attività di follow up su clienti e potenziali clienti.

Di seguito riportiamo due esempi di trigger particolarmente utilizzati che possono rappresentare un valore aggiunto nella strategia eCommerce per il tuo cliente.

RECUPERO CARRELLO ABBANDONATO

Oltre il 65% degli utenti, in media, non concludono l’acquisto dopo aver aggiunto prodotti al carrello, la mail o la serie di email che vengono inviate successivamente rappresentano un ottimo strumento per abbattere questa percentuale, tanto che molte piattaforme eCommerce le includono già tra le funzionalità base previste.

Proprio perché si tratta di una tipologia di triggered email molto utilizzata, la sua efficacia può essere effettivamente garantita solo se risponde ad un piano ben preciso e ad un approccio più creativo.

È per questo motivo che il consiglio è quello di prevedere non solo l’invio di una mail, ma l’invio di almeno tre email con contenuti diversi e ben scadenzate nel tempo: potrebbe essere utile inviare una mail subito dopo l’abbandono del carrello focalizzando l’attenzione su eventuali difficoltà che l’utente potrebbe aver riscontrato, invitandolo magari a contattare il servizio di customer care.  

L’inserimento di un coupon sconto o l’omaggio della spedizione può rappresentare per l’utente un incentivo notevole a chiudere l’ordine, per questo ne è consigliata la comunicazione solo in un’ultima fase e magari con un’offerta a tempo.

OFFERTE DI COMPLEANNO

Un’ altra tipologia di triggered email particolarmente interessante che trova ampio utilizzo anche  in ambito eCommerce è quella che riguarda l’email di compleanno. Essa è spesso accompagnata da un’offerta, ad esempio un codice sconto valido per l’intera settimana del compleanno, e rappresenta un modo carino ed efficace per entrare in sintonia e confidenza con i propri clienti.  Facendo sentire il cliente speciale, è un’occasione per incrementare il numero di conversioni ma anche per risollecitare magari gli utenti che non acquistano da molto tempo.

Inviare agli utenti messaggi mirati e coerenti con il contesto, il periodo o le sue stesse azioni, incrementa in maniera considerevole la rilevanza dei messaggi, l’attenzione che chi li riceve riserva loro ed in generale l’engagement degli utenti, tanto che si rivelano uno strumento indispensabile anche per strategie di customer retention.

In un contesto sempre più omnicanale e cross-device come quello in cui stiamo vivendo, si moltiplicano touchpoint, contesti e possibilità di interazione tra brand e consumatori, con il risultato che il customer journey dell’utente risulta sempre più frammentato.

Creare profili completi ed aggiornati in real-time su ogni singolo utente che ne forniscano una visione chiara ed una conoscenza approfondita diventa sempre più una sfida se non ci si avvale del giusto supporto tecnologico.

Blendee, tra gli engine base, offre “User 360 View”, lo strumento che consente di ottenere una visione completa di tutte le informazioni che riguardano ogni singolo utente.

Caratteristiche dell’Engine

Informazioni geografiche, dispositivo più utilizzato, appartenenza a liste e segmenti e molto altro ancora: per ingaggiare al meglio gli utenti con esperienze di navigazione ed acquisto personalizzate occorre conoscere molto di più. Ed è proprio questo che permette di fare l’engine “User 360 View”.

La dashboard che consente di creare e visualizzare i diversi dati,  può essere considerata come una vera e propria fotografia del customer journey di un utente.
Si possono visualizzare ordini effettuati, prodotti e contenuti visualizzati, attività svolte in funzione di specifiche campagne, iscrizioni effettuate.

TIPS&TRICKS
Analizzare nel dettaglio il comportamento di ogni singolo utente e cliente è importante per rilevare informazioni su interessi e comportamenti. È tuttavia la messa a sistema di tutti i dati raccolti dei vari utenti a fare la differenza e a permettere strategie di profilazione e segmentazione evolute nonché di personalizzazione dell’esperienza su base predittiva.

Single Customer View ed Unified Customer Profile: oltre la raccolta dei dati 

On-line così come off-line sono tantissimi i dati che clienti reali e potenziali rilasciano nell’interazione con il brand e i suoi prodotti/servizi: dati anagrafici, informazioni su gusti ed interessi, abitudini e frequenza di acquisto, comportamenti di navigazione e molto altro ancora.

Tutti questi dati, se raccolti e normalizzati in un unico ambiente, sono in grado di aiutarci a creare profili esaurienti di ogni singolo componente della nostra audience, non più profili verosimili, ma assolutamente reali!

Blendee, grazie a sofisticati sistemi di tracciamento privacy compliant è in grado di raccogliere dati da più canali e sorgenti, normalizzandoli a livello di single customer view.
Tutto ciò permette la creazione di una banca dati dinamica, completa ed esaustiva ed una visione olistica su ciascun profilo.

Dai dati alle attività marketing, il passo è breve: il Marketing Operating System di Blendee consente, non solo la raccolta e la normalizzazione dei dati, ma anche la loro attivazione in termini di profilazione e segmentazione evoluta, oltre che la predisposizione di attività marketing volte alla personalizzazione della customer experience online e offline.

Conoscere e comprendere il profilo di ogni singolo cliente diventa così fondamentale e conduce ad una serie di indubbi vantaggi:

• maggiore comprensione delle esigenze del cliente;
• offerte di prodotto e servizio personalizzate;
• servizio di customer care “su misura”;

maggiori possibilità di fidelizzazione del cliente.

La visione del cliente a 360° trascende quindi il solo e mero scopo analitico:  è molto più di una semplice raccolta di dati  e si presenta come la base di partenza per un approccio strategico.

Customer LifeCycle: non perdere di vista il ciclo di vita del cliente

Hero, lost, active o waiting? Durante il proprio customer journey sono numerose le fasi del ciclo di vita che un utente/cliente attraversa. Avere una visione chiara di dove si trova in uno specifico momento, significa essere in grado di intervenire tempestivamente per ingaggiarlo e tenerlo legato al brand. È questo il primo passo per incrementare il suo valore nel tempo e mettere in campo efficaci strategie di fidelizzazione e customer retention.

L’engine “User 360 View”, permette di avere una visione chiara sul lifecycle di ogni singolo utente, grazie ad una restituzione grafica chiara ed esaustiva.

È partendo da questa visione chiara ed aggiornata in tempo reale che il Marketing Operating System di Blendee permette di orchestrare l’intero customer journey, permettendo di orientare attività e strategie sia sulla base dello stadio in cui si trova l’utente/cliente sia sulla base di quello che desideriamo fargli raggiungere.

TIPS & TRICKS

Ad un utente che si è registrato sullo shop o sul sito del cliente e si trova quindi nella fase “lead”, è possibile mostrare un pop-up che lo stimoli ad effettuare il primo acquisto e quindi gli permette di raggiungere lo stato di “first order”.

Parallelamente a clienti “hero”, ovvero che acquistano spesso ed hanno un valore medio degli ordini più alto, è possibile proporre fidelity program, per incrementare ulteriormente il loro valore nel tempo.

PILLOLE DI PROFILAZIONE

Blendee ID: il valore dell’identity resolution in contesti cookieless

Parlando di unified customer view e visione olistiche dell’utente/cliente, non possiamo non fare accenno ad una delle tematiche “più calde” di questo periodo: l’identity resolution.

In un contesto in cui la fine dei cookie di terze parti è ormai una certezza, l’identity resolution assume, infatti, una nuova centralità e diventa il focus verso cui tendere per creare customer experience personalizzate e di valore e vincere la sfida di creare customer view a 360°, realmente accurate, olistiche ed aggiornate in tempo reale.

Ma che cosa si intende per identity resolution?

Con l’espressione “identity resolution” si definisce il processo mediante il quale i diversi ID (identifiers), corredati dei relativi dati raccolti ed attribuiti ad un singolo utente nelle diverse interazioni cross-domain e cross-device e nei diversi touchpoint,  vengono integrati e “risolti” in un unico ID.

Tali identifiers riguardano dati personali e PII (Personally Identifiable Information).

Al centro di un processo di identity resolution, troviamo l’Identity Graph che, volendo semplificare, potremmo definire come una sorta di grande database che raccoglie tutti gli identificatori abbinati ai diversi profili degli utenti.

Immaginiamo un utente che interagisce con un device: i dati che si possono raccogliere sono davvero molteplici e possono spaziare da quelli generati dallo stesso device (es: MAID, TVID), a quelli prodotti da una piattaforma applicativa (PPID, WEBID basato su cookie), fino a quelli che si possono ricavare sulla base dell’associazione ad un altro device (RFID, posizione geografica, connessione internet condivisa), senza, ovviamente, dimenticare quelli che si possono richiedere all’utente (nome, cognome, email, codice fiscale, numero di telefono, iban..)

Si tratta, di fatto, di tanti tanti piccoli frammenti  che connessi tra loro, con vari gradi di certezza, costruiscono proprio l’identità del singolo utente.

Il processo di identity resolution di Blendee permette di riconoscere,  in modo univoco, in ottica cross-domain, ogni singolo utente, in tempo reale grazie alla convergenza ed alla risoluzione dei diversi ID utente attribuiti durante le diverse interazioni.

Il risultato? Una customer view a 360° realmente omnichannel, cross-device e cookieless. 

Torniamo a parlare di customer experience e di strategie data driven, volte alla personalizzazione dell’esperienza di navigazione ed acquisto degli utenti.
Questa volta però partiamo da un approccio diverso, ovvero quello che riguarda il monitoraggio dei KPI.

Conoscere e analizzare i dati, infatti, è il primo passo per costruire strategie data driven vincenti.

Analytics in Blendee: tutti i KPI a portata di click
Dati relativi a campagne e particolari attività di marketing, ma non solo: Blendee grazie a dashboard avanzate e completamente personalizzabili, permette di tenere sempre sotto controllo i principali KPI relativi al business del tuo cliente.

Da una vista più complessiva sui principali indicatori, a dashboard più dettagliate relative alle performance dei singoli canali o dei diversi contenuti, in pochi e semplici click è possibile scoprire le campagne più performanti o conoscere i cluster di utenti più rilevanti anche in funzione delle diverse campagne a cui sono stati esposti.

Tra i vari dati ed informazioni riportate in dashboard, in questo approfondimento, concentriamo l’attenzione su alcuni valori significativi della “Dashboard Utenti” per ipotizzare strategie ed attività a valore aggiunto?
Eccoti qualche indizio!

Utenti Anonimi, Riconosciuti e Svelati: perché il loro valore è così importante

Conoscere la propria audience è il primo passo per creare strategie marketing vincenti.
La card “Visitatori” contenuta all’interno della Dashboard “Utenti” consente di avere una fotografia chiara, in tal senso permettendo di rilevare:

utenti conosciuti: ovvero numero di utenti dei quali abbiamo dati come email e numero di telefono;

utenti rivelati: ovvero il numero di utenti che dapprima erano stati tracciati come anonimi e che poi hanno effettuato una registrazione o si sono loggati;

utenti anonimi: utenti sconosciuti che hanno navigato sul sito, ovvero utenti di cui non abbiamo alcun riferimento per quanto concerne email e numero di telefono.
Ma perché tali dati sono così importanti? Il numero di utenti rilevati e, soprattutto la sua variazione nel tempo, è un indice interessante che ci consente di comprendere la reale efficacia di strategie ed attività finalizzate alla lead generation.
Proprio in merito alle attività di lead generation, è interessante porre attenzione anche sul dato relativo agli utenti anonimi.
Raramente, quando si parla di strategie marketing si fa riferimento agli utenti anonimi: è importante, tuttavia, sapere che, stando ai dati statistici, essi in realtà costituiscono oltre il 98% degli utenti totali, una percentuale assolutamente da non sottovalutare.
Se ribaltiamo, infatti, la prospettiva, possiamo affermare che tendenzialmente, in media, le attività marketing di un brand si concentrano sul 2% ed il 3% dell’intera audience, un numero davvero esiguo di utenti rispetto a quelli potenzialmente raggiungibili.

FOCUS:
Tra i KPI interessanti da monitorare, poniamo la tua attenzione sull’ “Unveil Rate” (Tasso di Svelamento). Esso consente di rilevare quanti sono gli utenti rivelati in proporzione a quelli anonimi.

TIPS&TRICKS:
Conoscere quanti sono gli utenti registrati in rapporto a quelli anonimi, ovvero l’Unveil Rate, ci permette di comprendere quale siano le strategie più efficaci per migliorare questo dato: una campagna di lead generation, non si esaurisce solo nella realizzazione di una campagna ADS, ma contempla anche tutta una serie di attività necessarie a stimolare gli utenti a registrarsi e rilasciare i propri dati ed è proprio in questa fase che marketing automation ed intelligenza artificiale mostrano le loro potenzialità, grazie al contributo dei dati sugli utenti anonimi che vengono raccolti.
RFM: quali i cluster di utenti più profittevoli?
Tra i valori relativi agli utenti riportati nelle dashboard “Utenti” di Blendee, ti consigliamo di porre attenzione sulla card relativa alla matrice RFM.

La matrice RFM permette di mappare la propria audience al fine di individuare i clienti potenzialmente più interessanti sui quali lavorare per portarli da un livello a quello successivo, mediante offerte commerciali e proposte comunicative ad hoc.
HOW TO
Il valore della matrice RFM in Blendee può anche essere utilizzato come un efficace criterio di profilazione e segmentazione della propria audience. Individuati i cluster più interessanti anche in termini di popolosità, è interessante andare ad ingaggiarne i componenti con attività pensate ad hoc.
Nell’era della personalizzazione della customer experience, conoscere a fondo la propria audience è il primo passo per mettere in campo strategie marketing di successo. La matrice RFM rappresenta, senza ombra di dubbio, uno dei modelli più efficaci in questo frangente.
TIPS&TRICKS:
Una volta individuati i diversi segmenti e cluster di utenti, mettere in campo la strategia più efficace e prevedere diversi livelli di personalizzazione della customer experience sarà ancora più facile ed immediato:
i clienti che spendono molto, hanno acquistato da poco e che acquistano con frequenza possono rappresentare i migliori ambassador per un brand e potrebbero essere ingaggiati per il lancio di nuovi prodotti;
i clienti più fedeli che acquistano spesso, anche non spendendo molto, possono essere stimolati ad acquistare prodotti di maggior valore magari con product recommendation personalizzate;
i clienti che non acquistano da tempo, ma hanno acquistato tanto in passato, potrebbero essere ringaggiati con survey per ottenere feedback e promozioni ad hoc;
i clienti maggiormente sensibili alle offerte potrebbero essere ringaggiati con proposte di prodotti, anche a prezzi più sostenuti, ma comunque in linea con i loro acquisti recenti;
ai clienti invece che hanno i valori più bassi in termini di frequency, monetary e recency potremmo inviare offerte periodiche.

Tra gli engine base che Blendee offre per mettere in campo efficaci strategie di personalizzazione dell’esperienza di navigazione ed acquisto,  troviamo “Recommendation Engine”.

Caratteristiche e Funzionalità dell’Engine
Il “Recommendation Engine” di Blendee è facilmente accessibile dal menù principale, cliccando sul menù alla voce “Website”.

Una volta effettuato l’accesso,  in pochi e semplici click è possibile creare product e content recommendation da integrare nelle sezioni più salienti del sito o dello shop.

Content e product recommendation rappresentano, infatti, uno degli aspetti più salienti quando parliamo di personalizzazione on-site. Tanto in ambito eCommerce quanto in ambito lead generation mostrare all’utente prodotti e/o contenuti in linea alle aspettative e agli interessi dell’utente rappresenta un fattore critico di successo in termini di engagement.

FOCUS eCOMMERCE

Stando ai dati resi noti dallo stesso Amazon, circa il 35% del suo fatturato totale viene generato proprio dagli algoritmi di product recommendation, che in media riescono a portare un incremento di fatturato del 12%, con punte, in alcuni casi, del 30%.
Incremento dello scontrino medio, aumento della revenue, ma non solo: l’efficacia di una buona strategia di product recommendation, si misura anche nella fidelizzazione stessa del cliente.

Recommendation engine: ma quale algoritmo?

Il “Recommendation Engine” di  Blendee mette a disposizione degli utilizzatori numerosi algoritmi.

Ripercorriamo i principali:

• trending recommendation: vengono mostrati i prodotti/contenuti più popolari del catalogo per click e view;
• personalized recommendation: l’utente ha la possibilità di vedere prodotti/contenuti selezionati in base alla sua recente storia di navigazione all’interno del sito;
• personalized trending recommendation: in questo caso l’algoritmo propone prodotti/contenuti mixando i due precedenti, ovvero suggerendoli a partire dalla storia di navigazione dell’utente ma più popolari per click e view;
• browsing history recommendation: in questo caso vengono mostrati prodotti/contenuti a partire da quelli che l’utente ha visto;
• personalized recommendation by sales: l’algoritmo consente di mostrare prodotti  suggeriti a partire da quelli che l’utente ha acquistato di recente;
• shopping cart recommendation: con questa tipologia vengono mostrati prodotti consigliati a partire da quelli che l’utente ha inserito nel carrello;
• remarketing recommendation: vengono mostrati prodotti che l’utente ha visionato negli ultimi giorni ma non ha acquistato.

Queste sono soltanto alcune tipologie di product e content recommendation implementabili. Non dimentichiamo che ognuna di esse può essere ulteriormente personalizzata agendo su singoli segmenti della audience e su particolari condizioni che riguardano le caratteristiche del prodotto o del contenuto stesso.

TIPS&TRICKS

Nessun algoritmo funziona bene o male a prescindere: molto dipende dal contesto in cui viene applicato o dal cluster di utenti su cui viene attivato. Il consiglio in questo caso, qualora ci fosse incertezza sull’algoritmo da impiegare, è quello di effettuare A/B/X test mediante l’engine “Campaign Manager”.

Product & Content Recommendation: sfrutta il valore del contesto

Come anticipato prima non esistono algoritmi che sulla carta possono essere giudicati più efficaci di altri, molto dipende dal contesto in cui le recommendation vengono mostrate.

Se per le raccomandazioni di contenuti la pagina in cui i contenuti vengono mostrati o la precedente esperienza di navigazione dell’utente sono i principali aspetti che possono influenzare l’efficacia di contenuto consigliato, in ambito eCommerce, è possibile seguire alcune linee guida e sfruttare le product recommendation in ottica di up-selling e cross-selling.

Home Page
È possibile mostrare in home page i prodotti più popolari per click e view partendo dalla storia di navigazione o acquisto dell’utente, se è un utente conosciuto, oppure, più in generale, se si tratta di un utente anonimo.

Category Page

Anche in questo caso è consigliato mostrare i prodotti più popolari per click e view, questa volta in funzione della particolare categoria in cui vengono mostrati.

Product Page
In questo specifico caso è possibile mostrare prodotti appartenenti alla medesima categoria del prodotto visualizzato ma con prezzo leggermente più alto se si desidera mettere in campo strategie di up-selling, oppure prodotti correlati a quello mostrato per strategie di cross-selling.

Cart Page / Checkout Page
La pagina carrello si mostra particolarmente indicata per mettere in campo strategie di cross-selling ed incrementare così il valore del carrello medio, mostrando prodotti correlati, meglio se a prezzo basso, a quello che l’utente sta decidendo di acquistare.

Pagina 404 e Pagina Ricerca

Pagine solitamente non personalizzate, grazie alle product recommendation possono trasformarsi in pagine importanti per lo shop: stiamo parlando della pagina 404 e di quella di risultati di ricerca, i cui contenuti possono essere personalizzati in funzione dell’utente che le visita.

HOW TO

Personalizzazione dell’esperienza di navigazione ed acquisto on-site, ma non solo: product e content recommendation possono essere integrate anche in campagne di email marketing, inserendo blocchi di prodotti e contenuti direttamente nel corpo della newsletter.

Recommendation come “aiuto” per strategie di profilazione

Concludiamo questo breve excursus sull’importanza di mettere in campo efficaci strategie di A.I. personalization attraverso content e product recommendation, focalizzandoci su un aspetto da non sottovalutare.

Anche di fronte ad utenti che accedono per la prima volta allo shop o al sito istituzionale del cliente è possibile personalizzarne l’esperienza di navigazione proprio mettendo in campo efficaci strategie di content personalization.

In questo particolare contesto, mostrare contenuti più cliccati o visti può aiutare ad intercettare gli interessi dell’internauta, dando così avvio ad una procedura di progressive profiling che negli strumenti e nelle applicazione di marketing automation trova ampio riscontro.

Le potenzialità di una funzionalità come quella delle product recommendation sono davvero enormi se ben sfruttate e se rispondenti ad una strategia ben pianificata: come per ogni attività di marketing automation il consiglio è ovviamente quello di farne un uso accorto per evitare effetti di over automation che potrebbero infastidire l’utente. 

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 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, 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 in ambito lead generation/nurturing o più semplicemente per la personalizzazione dell’esperienza di navigazione.

• 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 vengono utilizzate per ricordare all’utente informazioni importanti o per stimolarlo a compiere azioni (es: download di una risorsa).

• 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. Si tratta della tipologia di behavioural message più utilizzata in ambito di strategie di lead generation.

• Push bar: questa tipologia di behavioural message consente di configurare un messaggio nella parte alta o bassa dello schermo. 

• 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 contenuti speciali o form.

Behavioural message e smart form dinamici: mettere in campo efficaci strategie di progressive profiling

Tra le funzionalità che l’engine “Behavioural Message” consente di mettere in campo,, non possiamo dimenticare l’utilizzo dei messaggi comportamentali come “contenitori” di smart form dinamici.

In questo particolare contesto l’utilizzo del messaggio comportamentale è strettamente connesso ad attività di profilazione della propria audience. Gli smart form dinamici di Blendee possono infatti essere contestualizzati in base al percorso di navigazione dell’utente permettendo così di mostrare domande coerenti e più efficaci.

Tra i messaggi comportamentali contenenti form il più comune ed utilizzato è senza dubbio il box message e l’on-exit message contenente il form per l’iscrizione alla newsletter. 

Ma gli impieghi degli smart form all’interno dei messaggi comportamentali non si esauriscono qui.

ESEMPIO:
Immaginiamo,  ad esempio, di gestire un sito di assicurazioni on-line: agli utenti che accedono per la prima volta al portale, potrebbe essere interessante mostrare loro un messaggio che li inviti a compilare un form per ricevere magari un preventivo gratuito.
In questo caso potremmo configurare il messaggio comportamentale come un box message da mostrare dopo x secondi che hanno fatto accesso al sito.

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.