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La DMP di Neodata al cuore delle strategie di Marketing data-driven. Il CEO, Giovanni Giuffrida: «In arrivo soluzioni specifiche per sport e fashion»

Pioniere nell’analisi intelligente dei Big Data, la società italiana ha sviluppato una piattaforma per la gestione dei dati di audience (Data Management Platform) e un servizio, unico in Italia, che arricchisce i dati di prima parte aggregando le informazioni delle aziende, già adottato da sei grandi brand. Al via con UPA un master per formare direttori marketing e innovation manager alle logiche della data science

Pubblicato il 19 Lug 2019

Manuela Gianni

Direttrice, Digital4Executive

neodata

L’analisi dei dati dei clienti è la chiave del marketing moderno, ma mettere in pratica una strategia data-driven non è semplice. I marketing manager sono oggi alla ricerca di esperti che li possano indirizzare, in un percorso che ha nella tecnologia le sue origini, ma che è soprattutto culturale e strategico. Di certo, la richiesta è molto forte, e gli esperti non sono molti. Fra questi c’è il team di professionisti (20 di loro hanno un Phd o un master) di Neodata, azienda italiana pioniere nell’ambito dell’analisi dei Big Data, fondata 15 anni fa da due professionisti italiani visionari Giovanni Giuffrida, informatico (CEO) e Tommaso Giola, ingegnere (COO), con sedi a Milano, Catania, Madrid e Los Angeles. Un sodalizio nato a Los Angeles, dove i due si sono formati e hanno vissuto 15 anni, e poi proseguito in Italia, dove hanno deciso di tornare a vivere, mantenendo stretti legami con il mondo accademico. La vision di allora, quella di applicare un motore di intelligenza artificiale per l’analisi dei dati, si è rivelata esatta, ma, come spesso accade, troppo in anticipo per il mercato italiano. Il motore intelligente era già presente nel primo prodotto sviluppato, un ad server data centric, in grado di effettuare l’analisi dei cookie per capire abitudini tendenze degli utenti e creare così dei cluster di utenti in target. «Oggi è pane quotidiano, ma le concessionarie a quel tempo non compravano pubblicità ottimizzata. Eravamo in anticipo sui tempi», spiega Giuffrida. Così, i due imprenditori puntano sulle grandi imprese italiane ed estere, che apprezzano ad.agio, l’ad server di Neodata soprattutto per la sua flessibilità, che permette di adattarlo all’infrastruttura esistente e integrarlo con gli altri sistemi, come il CRM, e per la qualità del servizio di supporto offerto. E riescono a ottenere una quota di mercato importante, con clienti come Sky, Mediaset, Rai, Barilla e Pirelli, tallonando il leader, DoubleClick, acquisito poi da Google.

Il focus della strategia oggi è sulle aziende, per supportarle nella trasformazione data-driven. L’offerta include la piattaforma tecnologica, la DMP (Data Management Platform) exaudi, l’innovativo servizio Nessie, messo a punto insieme a UPA, l’associazione dei pubblicitari italiani, e un’attività formativa che ha il suo fiore all’occhiello in un master sulla data science per manager.

Facciamo un po’ di chiarezza. Perché alle aziende serve una DMP per realizzare una strategia data-driven?

La DMP exaudi di Neodata viene utilizzata dalle aziende per ottimizzare le audience, ovvero a raccogliere e aggregare i dati da sorgenti disomogenee, fare intelligence sui dati per le attività di marketing, utilizzando un motore di inferenza, generare profili utente, erogare contenuti in maniera ottimizzata. In questo modo, è possibile per il marketing applicare regole di targeting specifiche, migliorando i risultati delle campagne. La piattaforma è personalizzabile e fornisce i report necessari al marketing. Per esempio, le aziende sportive, che hanno l’esigenza di monetizzare la fan base, con la DMP possono individuare il target a cui inviare una mail per proporre merchandising o vendere biglietti.

La DMP permette di implementare logiche di marketing data-driven, ma prima serve avere una strategia. Molti clienti ci chiedono supporto in questo.

Va detto che il termine DMP è stato mutuato dal Digital Advertising, ma la piattaforma che proponiamo alle aziende è una corporate DMP, non è la stessa utilizzata da concessionarie e agenzie per il programmatic adv, le aste della pubblicità online. C’è ancora confusione in questo ambito, che è molto innovativo: sono ancora poche le aziende che hanno una DMP interna, una di queste è Nestlè.

Oltre a fornire la piattaforma tecnologica, vi siete organizzati per rispondere a questa richiesta di supporto consulenziale?

Cerchiamo di ridurre l’entropia che troviamo negli interlocutori, ma abbiamo capito che la strada giusta è creare alleanze con system integrator. Noi forniamo la tecnologia per gestire i dati, e ci appoggiamo a partner per la consulenza di marketing. Impostare una strategia data driven non è banale, è un passaggio culturale e ci sono esigenze specifiche. C’è forte richiesta anche di formazione per i manager. Per questo, abbiamo deciso di realizzare uno spin off, creando una realtà dedicata, Neodata Lab, una startup innovativa che si occupa di progetti strategici, consulenza e formazione. Stiamo anche verticalizzando l’offerta. Abbiamo sviluppato una DMP per l’industry dello sport e stiamo lavorando a una piattaforma per il Fashion.

In cosa consiste l’offerta formativa?

Con UPA, l’associazione che fa gli interessi delle aziende che investono in pubblicità, abbiamo organizzato un master che ha avuto molto successo, e a settembre ci sarà una nuova edizione con un programma esteso.

È dedicato a digital manager e head of marketing che devono parlare il linguaggio della data science, per poter avviare strategie data-driven. Non insegniamo la data science, ma il linguaggio per comprenderla e per poter parlare con i tecnici.

Da poco avete lanciato il progetto Nessie. In cosa consiste?

È un progetto innovativo che nasce insieme a UPA. Si tratta, in sostanza, di una “meta-DMP”, ovvero una piattaforma che raccoglie i dati di più aziende. Si chiama Nessie come il mostro di Lochness, perché stiamo creando un grande data lake. Siamo molto soddisfatti, da inizio anno abbiamo già raccolto l’adesione di sei aziende: Valsoia, Perfetti, Piaggio, Bolton, Henkel e Nestlè.

Mettendo i dati in comune, l’inferenza ha risultati migliori. I dati vengono arricchiti di valore e li restituiamo all’azienda, così le campagne hanno più efficacia. Non c’è scambio di informazioni sui clienti fra le aziende, questo è un punto importante, ma ciascuna ottiene delle informazioni aggiuntive sui suoi profili.

È il primo progetto in Europa di questo tipo. Mettendo a fattor comune i dati di prima parte, quelli del CRM, i più pregiati, si può generare una collezione di dati di qualità che Google e gli altri provider non possono fornire.

La qualità dei dati è un punto dolente, la trasparenza spesso manca.

È vero, oggi il mercato dei dati è estremamente sporco, non sempre si riesce a conoscere la provenienza dei dati quando si acquistano. Per noi la Data Quality è un mantra: garantiamo trasparenza e tracciabilità.

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