Customer Analytics: fine cookie di terze parti, nuovo approccio ai dati

MarTech

Customer Analytics: la fine dei cookie di terze parti apre una nuova era per la Customer Experience

Per certi versi il 2022 sarà l’anno zero del marketing data driven. Senza cookie di terze parti si accelera la necessità di raccogliere e analizzare i dati dei clienti per ottimizzare i Customer Journey. Un cambiamento necessario, in cui un ruolo centrale spetta, ancora una volta, alle tecnologie digitali

06 Mag 2021

Federico Della Bella*

Associated Partner P4I - Digital Customer Experience Practice

La fine ormai prossima dei cookie di terze parti può essere un grande punto di (ri)partenza per i brand, perché viene esaltato il valore dei Customer Analytics. Altro che apocalisse del digitale e del marketing: si apre l’era delle organizzazioni centrate sui Customer Journey.

A parole tutte le organizzazioni sono centrate sul cliente. Osservando con più attenzione, sono in realtà poche quelle che usano i dati e i Customer Analytics per prendere decisioni rispetto alle iniziative e alle politiche cliente da eseguire. Poche anche le organizzazioni che utilizzano realmente i Customer Journey per disegnare i servizi. Pochissime quelle che fanno entrambe le cose insieme. Quasi nessuna certamente ha ripensato la propria struttura organizzativa, i ruoli, i processi, i sistemi di valutazione, le metriche, la tecno-struttura partendo da Customer Analytics e Customer Journey.

Eppure partire dai Customer Journey nel ridisegno organizzativo presenta diversi vantaggi. Principalmente costituisce la bussola con cui definire ruoli, responsabilità e competenze. Le domande da porsi diventano pertanto:

  • Siamo in grado come organizzazione di rispondere alle necessità del cliente in ogni momento della relazione e in ogni singolo punto di contatto?
  • I processi e le attività mettono a disposizione del front-end gli strumenti adeguati per comprendere e interagire con il cliente in ogni momento?
  • Le piattaforme, le interfacce e i punti di contatto sono in grado di offrire un supporto concreto in ogni fase di ogni singolo journey che l’utente deve realizzare durante il suo intero ciclo di vita?

Ripensare l’organizzazione, i sistemi, le competenze, le tecnologie in funzione dei Customer Journey più rilevanti rende senz’altro più concreto il mantra del cliente al centro. In questo processo le tecnologie e, in particolare, le Customer Data Platform e le nuove Customer Intelligent Platform, supportate dall’Intelligenza Artificiale, giocano un ruolo fondamentale.

Customer Analytics: i dati disegnano esperienze personalizzate

Ma dove prendere i dati per i Customer Analytics che disegnano un efficace Customer Journey?

I cookie di terze parti permettono di tracciare i dati di navigazione degli utenti, seguendoli attraverso il web con offerte commerciali personalizzate. Questo modello, lungi dall’essere perfetto dal punto di vista della qualità dell’esperienza offerta, presenta diverse controindicazioni. Anzitutto, per diverse settimane (il tempo di permanenza del cookie), l’utente è bombardato con lo stesso set di offerte, anche quando sono chiaramente datate, proseguendo anche dopo l’eventuale acquisto del medesimo prodotto.

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Per questo, senza cookie di terze parti, si aprono enormi opportunità in termini di Customer Analytics e costruzione di esperienze rilevanti nei Customer Journey. Molte organizzazioni dovranno cominciare davvero a raccogliere i dati degli utenti. Dal 2022, chi vorrà fornire esperienze ingaggianti sfruttando la conoscenza nascosta nei dati dovrà usare principalmente i cookie di prima parte, cioè dati raccolti direttamente, per orchestrare l’intera esperienza degli utenti incrociando bisogni e desideri con le proprie offerte e contenuti.

Per farlo si dovranno ripensare i Customer Journey e le interfacce, che andranno progettati per raccogliere il maggior numero di dati possibili in una modalità non invasiva, secondo i principi del progressive profiling, e per restituire esperienze ingaggianti e percorsi chiari e facilmente fruibili attraverso i diversi punti di contatto.

I Customer Analytics sono una sfida duplice per le organizzazioni. Da un lato si tratta di raccogliere, integrare e analizzare i dati, con modalità più creative, intelligenti e lungimiranti rispetto al passato; dall’altro di disegnare esperienze volte sia a soddisfare l’utente sia a generare il maggior numero di dati significativi di comportamento e di interazione.

Le tecnologie, la vista integrata del cliente e i journey

Secondo una recente mappatura realizzata da Chiefmartec.com, le tecnologie di marketing più rilevanti sono oltre 8.000, di cui oltre 1.200 in ambito dati. Tra queste troviamo le Data Management Platform (DMP), destinate soprattutto alla gestione della pubblicità sfruttando i cookie di terze parti, e le Customer Data Platform (CDP), che permettono invece di integrare dati da una molteplicità di fonti molto più ampia, offrendo anche capacità di azione immediata. Oltre 2.000 sono poi le tecnologie classificate nella categoria Social & Relationship, tra cui i Customer Relationship Management (CRM) e le diverse piattaforme di Customer Experience e Customer Journey Analytics.

Le Customer Data Platform e le loro evoluzioni – le Customer Intelligent Platform – sono le tecnologie più indicate di Customer Analytics per raccogliere e gestire in maniera unitaria i dati provenienti da diverse fonti e a trasformarli in conoscenza utile a ridisegnare l’esperienza utente in una o più fasi, in un uno o più punti di contatto.

Né i CRM né le DMP sono adatte allo scopo. I primi sono destinati ad accogliere per lo più dati imputati manualmente e tendono a essere piuttosto rigidi, focalizzati come sono sugli aspetti socio-demografici e transazionali. Non superano inoltre i silos, né sono adatti a gestire i dati dinamicamente lungo i singoli percorsi utente.

Le DMP sono nate proprio per integrare i dati raccolti con i cookie e principalmente per la programmazione e la gestione delle campagne marketing. Non offrono una visione completa del cliente né abilitano una gestione dinamica dei singoli Customer Journey.

Un approccio contemporaneamente data-driven e customer-centric è assicurato proprio dalle Customer Data Platform, che consentono di seguire il cliente lungo i principali percorsi di interazione con l’organizzazione, prendendo decisioni basate sui dati raccolti e analizzati.

Customer Analytics e dati integrati per un approccio customer-centric

I dati sono fondamentali. Come è chiaro, la logica è totalmente diversa sia rispetto ai CRM sia rispetto alle DMP. I dati personali e demografici sono integrati dai dati di navigazione e di comportamento sulle piattaforme proprietarie, dalle conversazioni e dalla partecipazione alla discussione online, dai dati transazionali e da informazioni provenienti dai device utilizzati.

I dati integrati sono utilizzati per segmentare e prendere decisioni rispetto alle iniziative da attivare sui diversi canali, ovvero per consolidare l’identificazione dei clienti cross-canale. Questa conoscenza rende possibile un’orchestrazione dell’intero marketing attraverso i diversi punti di contatto e nelle diverse fasi dell’esperienza utente.

La nuova generazione: Customer Intelligence Platform

Le CDP non riescono tuttavia a coprire l’intera esperienza dell’utente con l’organizzazione. La conoscenza messa a disposizione dalle CDP può essere usata anche al di fuori del marketing. In maniera molto concreta, significa considerare i Customer Journey del cliente per poter interagire non solo nel modo giusto, ma nel momento giusto.

Le Customer Intelligence Platform permettono di integrare i dati cliente con dati anonimi o aggregati di comportamento per offrire una visione completa del cliente. Attraverso algoritmi di machine learning, queste soluzioni realizzano modelli predittivi e motori di raccomandazione, traducendo la conoscenza in azione.  Quello che serve è proprio una vista unitaria e dinamica del cliente, collegata allo specifico Customer Journey.

Perché cambiare?

Perché sono necessarie tecnologie più avanzate di Customer Analytics per costruire più efficacemente il Customer Journey lo spiegano alcuni semplici dati. Come conseguenza della pandemia, il 76% delle persone ha cambiato permanentemente le proprie abitudini di consumo, scegliendo prodotti e marche diversi, modificando comportamenti ed esperienze cercate e fruite, svela uno studio di McKinsey.

L’imminente stop ai cookie di terze parti rende necessario per il 75% dei responsabili marketing europei (dati IAB) ripensare il modo in cui i dati sono raccolti, integrati e usati per la creazione di esperienze d’acquisto e d’uso personalizzate.

In un sondaggio condotto da Merkle Inc. il 59% dei responsabili marketing ha individuato con chiarezza l’impatto provocato dalla nuova policy Google nella gestione dei cookie di terza parte.

In sintesi, sia dal lato della domanda che dal lato dell’offerta, per 3 persone su 4 l’attuale struttura del canale, dei punti di contatto e del modo di gestirli deve cambiare in maniera permanente e radicale.

Le nuove piattaforme di Customer Analytics permettono esattamente questa necessaria orchestrazione del marketing per una gestione dinamica dei Customer Journey che risponde al profondo cambiamento dei consumatori.

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Associated Partner P4I - Digital Customer Experience Practice
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