I dati utili al reparto commerciale di un’organizzazione devono essere gestiti con strumenti anti-dispersione; così, una Data Management Platform (DMP) controlla i flussi che attraversano le aziende per supportare strategie data-driven.
Mentre una Data Warehouse è un enorme deposito che raccoglie le informazioni provenienti da prime, seconde e terze parti, la DMP si focalizza su grandi quantità di dati anonimi che riguardano i clienti (soprattutto dati di profilazione).
Si tratta di dati provenienti da enti esterni, raccolti e venduti per descrivere un determinato cluster di pubblico, oppure, come è tipico per le grandi organizzazioni, di informazioni rese affidabili dall’elevato numero di clienti e utenti con certe caratteristiche.
Il secondo scopo dei sistemi DMP è di rendere anonimi i dati, creando segmentazioni di clienti accomunati, tra le altre, da caratteristiche comportamentali, geografiche e demografiche.
In senso pratico, le piattaforme di Data Management sono una miniera utile per l’advertising e per il marketing e comportano diversi vantaggi:
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Unificando e raggruppando dati provenienti da fonti e interazioni differenti, le DMP creano depositi privi di compartimenti, favorendo l'accessibilità omogenea all’interno dell’organizzazione. La panoramica sul cliente diventa chiara e coesa per i membri del management e per i data analyst, così, la targetizzazione utile alla crescita del ROI sarà più precisa e funzionale.
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Le tecniche di modeling lookalike sono una componente di strumenti DMP avanzati. Queste aiutano a identificare e localizzare nuovi clienti potenziali, ricercando pattern e caratteristiche simili a quelli contenuti nei cluster già presenti.
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Software DMP moderni forniscono analitiche in modo costante e sostenibile nel tempo. Con un approccio di analisi real-time, la raccolta e la processazione è in continua azione ed evoluzione, permettendo la creazione di modelli strategici a lungo termine in ambito promozionale.
DMP: le funzioni, i limiti e le applicazioni per e-commerce
Software avanzati di Data Management operano collegando le fonti di dati e la distribuzione dei contenuti, estraendo informazioni da entrambi.
L’estrazione dei dati può avvenire da fonti interne (come ad esempio CRM) ed esterne; in seguito, si costruisce il profilo del cliente assegnandovi un numero identificativo.
La targetizzazione avverrà in funzione e verso tali ID, direzionando il contenuto digitale ad ogni specifico cluster.
I limiti delle DMP riguardano il tipo di analisi svolte e il tipo di dati considerati. Laddove le analitiche aumentate possono rivolgersi a dati non strutturati (secondo l’operato di una Big Data Architecture), il flusso preso in considerazione dalle Data Management Platform contiene dati strutturati, anonimizzati e specifici per le performance delle campagne promozionali.
Inoltre, si tratta di software che non possono avviare attività di marketing di per sé, ma che si connettono con altri strumenti mediatici o esecutivi digitali che le avviano sulla base delle informazioni raccolte nelle DMP.
E’ quindi più facile trovare strumenti di marketing con funzionalità DMP integrate che software stand-alone, ma è comunque possibile che sia necessaria formazione qualificata perché la comunicazione tra le componenti digitali avvenga correttamente.
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Dentro agli e-commerce delle grandi aziende
I negozi online delle grandi imprese fanno sempre più riferimento a strategie fondate sull’omnicanalità. Le campagne marketing sfruttano dati provenienti da diverse fonti, digitali e analogiche, raccogliendo enormi volumi di informazioni che hanno necessità di essere contestualizzate.
Come per le procedure di Data Integration, si tratta di un processo di armonizzazione e unificazione segmentata delle informazioni raccolte, per determinare quale canale abbia, ad esempio, contribuito alla conversione finale e in quale fase del percorso del cliente.
Inoltre, alcuni sistemi DMP dispongono di strumenti di attribuzione integrati per identificare quali risorse siano coinvolte nello stesso processo di conversione.
Tra i canali principali che ruotano attorno al ciclo di vita di un e-commerce si trovano: social media, marketing di affiliazione, SEO e SEA (e, in senso più lato, il traffico web), pubblicità display ed e-mail.
Infine, i software DMP sono molto vicini all’approccio omnicanale, poiché si concentrano sul comportamento specifico del cliente in funzione al tipo di interazione, piuttosto che sulla brand experience complessiva. In una sorta di formula auto-predittiva, essi generano un ciclo iterativo dove è il cliente a decidere ciò che vedrà in futuro.
DMP: il panorama del futuro
Le piattaforme DMP usano tipicamente dati di seconde e terze parti per brevi periodi di tempo, ma queste ultime stanno scomparendo dai principali fornitori di servizi web.
Gli sforzi presi per proteggere la privacy degli utenti si stanno direzionando verso l’eliminazione della vendita di dati demografici, geografici e psicografici (seppur in forma anonima): in questo scenario, componenti DMP moderni verteranno ad analizzare cluster di pubblico più numerosi e meno localizzati, formati grazie a utenti che hanno consenzientemente ceduto le loro informazioni.
L’expertise di Thinkopen sostiene gli e-commerce delle grandi aziende nell’ottimizzazione delle strutture di Data Management con focus su produttività, aumento del ROI e strategie sostenibili.
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