Segmentazione del pubblico e gestione dei dati

I dati di prima parte sono informazioni raccolte direttamente dai propri clienti e potenziali clienti tramite il sito web, l'app, il CRM, il programma fedeltà o la cronologia degli acquisti — dati di proprietà dell'azienda, raccolti con il consenso esplicito degli interessati.

Sono la categoria più preziosa perché sono accurati, basati sul consenso e rappresentano interazioni reali con il brand. In un mondo in cui la privacy è prioritaria, i dati di prima parte costituiscono la base sostenibile per ogni attività di targeting e personalizzazione del pubblico.

I dati di seconda parte sono dati di prima parte di un'altra azienda, ai quali si accede tramite una partnership diretta o un accordo di condivisione dei dati — per esempio, un brand di viaggi che condivide i dati dei propri clienti con un rivenditore di valigie.

Queste partnership forniscono dati di alta qualità e basati sul consenso che non possono essere acquistati sui marketplace di dati aperti, risultando così più accurati e meno soggetti alla standardizzazione rispetto ai dati di terze parti.

I cookie di terze parti — la tecnologia che ha reso possibile il tracciamento degli utenti tra siti diversi e l'industria dei dati di terze parti da $400B — vengono gradualmente dismessi nei principali browser con il rafforzarsi delle normative sulla privacy.

Safari e Firefox bloccano già per impostazione predefinita i cookie di terze parti. La dismissione prevista da Chrome significa che i segmenti di pubblico basati su dati comportamentali di terze parti non saranno più disponibili per la maggior parte delle attività di targeting programmatico, trasformando radicalmente la pubblicità digitale.

La Privacy Sandbox di Google propone di sostituire il tracciamento tramite cookie di terze parti con alternative basate sul browser, come la Topics API, che assegna gli utenti a categorie di interesse generiche (ad es., "Fitness", "Viaggi") in base alla cronologia di navigazione memorizzata localmente sul dispositivo.

Questo approccio fornisce un certo segnale per il targeting comportamentale, mantenendo però privati i dati di navigazione individuali — un compromesso di cui il settore pubblicitario sta ancora valutando l'efficacia rispetto al targeting basato sui cookie.

Il targeting contestuale mostra gli annunci in base al contenuto della pagina visualizzata, anziché ai dati sull'identità dell'utente, risultando così naturalmente senza cookie e conforme alle normative sulla privacy.

Il targeting contestuale moderno si è evoluto oltre la semplice corrispondenza delle parole chiave e include analisi semantica ed elaborazione del linguaggio naturale, che comprendono il significato della pagina e consentono agli inserzionisti di trovare posizionamenti pertinenti e sicuri per il brand senza utilizzare alcun dato degli utenti.

L'imperativo strategico in un mondo senza cookie è creare asset proprietari di dati di prima parte: liste di indirizzi email, utenti dell'app, membri del programma fedeltà e dati sulle preferenze raccolti tramite sondaggi.

Ogni contenuto offerto, quiz, blocco che richiede la registrazione e acquisto rappresenta un'opportunità per raccogliere dati di prima parte ottenuti con il consenso. I brand con set di dati di prima parte ricchi possono continuare a effettuare un targeting preciso del pubblico indipendentemente dalla dismissione dei cookie.

Una Customer Data Platform (CDP) unifica i dati noti dei clienti di prima parte — email, cronologia degli acquisti e comportamento sul web — in profili persistenti dei clienti, con particolare attenzione all'attivazione sui canali proprietari come l'email e la personalizzazione del sito.

Una Data Management Platform (DMP) gestiva storicamente audience anonime basate su cookie di terze parti per la pubblicità programmatica. Con la dismissione dei cookie di terze parti, le CDP stanno acquisendo importanza, mentre le DMP tradizionali affrontano una crisi esistenziale legata all'identità.

La modellazione lookalike utilizza il machine learning per trovare nuovi utenti statisticamente simili ai migliori clienti esistenti, sulla base di segnali dei dati di prima parte come dati demografici, comportamenti e schemi di acquisto.

Facebook's Lookalike Audiences e Google's Customer Match sono le implementazioni più utilizzate, poiché consentono agli inserzionisti di ampliare la copertura in modo efficiente targettizzando persone simili ai clienti con il LTV più elevato.

Per audience suppression si intende il caricamento sulle piattaforme pubblicitarie di liste di clienti esistenti, acquirenti recenti o utenti attualmente in prova, per escluderli dalle campagne di acquisizione di nuovi clienti e impedire di sprecare budget su persone già presenti nel funnel.

Le liste di esclusione sono tra le ottimizzazioni con il ROI più elevato nella pubblicità programmatica: escludere i clienti esistenti da una campagna per acquisire nuovi clienti migliora immediatamente le metriche del costo per acquisizione.

Le data clean room sono ambienti che proteggono la privacy, in cui due parti possono analizzare set di dati sovrapposti senza che nessuna delle due esponga i propri dati grezzi all'altra.

Gli inserzionisti utilizzano le clean room — offerte da piattaforme come Google Ads Data Hub, Meta Advanced Analytics e Amazon Marketing Cloud — per misurare l'impatto delle campagne rispetto ai dati di publisher o rivenditori, senza violare la privacy degli utenti o gli accordi sui dati.

I dati zero-party sono informazioni che i clienti condividono attivamente e intenzionalmente con un brand — risposte a sondaggi, preferenze dichiarate, risposte a quiz e dati delle wishlist — a differenza dei dati comportamentali dedotti dalle loro azioni.

I dati zero-party sono estremamente accurati (non richiedono alcuna inferenza) e basati su un consenso esplicito, risultando preziosi per la personalizzazione e particolarmente resilienti ai cambiamenti normativi sulla privacy che limitano il targeting comportamentale basato su inferenze.

Verifichi la Sua comprensione dei dati sul pubblico nel marketing digitale.

I dati di prima parte sono la base più preziosa e duratura per il marketing digitale con la dismissione dei cookie di terze parti: creare asset di dati proprietari attraverso ogni interazione con i clienti è ora una priorità strategica.

Le CDP unificano i profili di prima parte per la personalizzazione, la modellazione lookalike estende la copertura a partire dai migliori clienti e le data clean room consentono una collaborazione nella misurazione conforme alla privacy con publisher e rivenditori.