L’importanza della Strategia di Tracciamento
Uno dei principali obiettivi e una delle più importanti sfide di un Analytics Specialist è trovare la giusta strategia per raccogliere i dati delle proprietà digitali dei Clienti, in modo che diventino KPI utili a evidenziare insight e azioni per raggiungere gli obiettivi di business dell’azienda stessa.
Ciò che diventa fondamentale è comprendere già nel processo di pianificazione del tracciamento come e quali dati delle proprietà digitali – che siano app o siti web – possano essere analizzati e strutturati per servire gli obiettivi aziendali globali. È evidente, perciò, come nell’ambito di un’attività di marketing, una strategia di tracciamento sia centrale. Stabilire sin dall’inizio quali dati portarsi in casa, prevedendo già quali possibilità di analisi potranno essere sviluppate, immaginando come questa architettura di dati potrà essere incrociata e confrontata anche con dati derivanti da altre fonti, sarà importantissimo per raggiungere gli obiettivi prefissati e per strutturare tutta l’attività.
Per capire quali e quanti tipi di dato tracciare e come ciascuno di questi potrà aiutare a raggiungere gli obiettivi aziendali, però, occorre innanzitutto conoscere a fondo il business aziendale.
Integrazione dei dati e superamento dei Third Party Cookies
Quando ci si trova a valutare quali dati importare nel tracciamento, bisogna quindi già valutare come questi dati saranno usati e come potranno essere integrati con altri dati, derivanti da altre fonti.
Di una proprietà digitale possiamo estrarre solo i dati che da questa derivano, ma ci sono in realtà diverse possibilità di creare dei “ponti” fra “cosa succede nel sito” e “cosa succede fuori dal sito”, ad esempio in relazione a campagne di marketing digitale oppure nei punti di contatto off-line: store fisici, filiali di agenzia ecc.
Sino a qualche mese fa, si poteva contare sui Third Party Cookies, che permettevano di ricostruire il comportamento e gli interessi dell’utente in maniera sufficientemente profilata. Queste informazioni consentivano di individuare gruppi di interesse o comportamenti specifici su cui attivare azioni di marketing dedicate. Con l’entrata in vigore del GDPR e l’adeguamento alle nuove regole in materia di privacy, i Third Party Cookie entro il 2023 dovranno essere abbandonati.
Già adesso alcuni dei maggiori browser come Safari, Firefox e Microsoft Edge non supportano più i cookie di terze parti, il che significa che su di essi le attività di remarketing non possono essere attivate correttamente, di conseguenza le conversioni lato advertising risultano meno precise. Chrome, uno dei browser più utilizzati oggi, ha introdotto una fase di transizione per studiare e individuare soluzioni alternative, ma comunque dismetterà i cookie di terza parte entro il 2023. In un contesto simile una strategia di tracciamento oggi non solo deve essere ancora più “visionaria”, ma includere e integrare anche i First Party Data, i dati che sono già di proprietà delle aziende.
Rientrano nei dati proprietari di prima parte, per esempio, quelli derivanti dalle proprietà digitali – siti web e app – dai social media, dal CRM o da un ERP, da una cartà fedeltà o da sondaggi, eseguiti online o offline. Una enorme mole di dati che può e deve essere sfruttata: ma come fare per utilizzare e sbloccare le potenzialità dei First Party Data?
Strategia di Tracciamento e First Party Data Strategy
Integrare i First Party Data in una strategia di tracciamento di una proprietà digitale, ad esempio di un sito web, è un’attività che va strutturata in maniera dettagliata ma che poi ripaga in termini di precisione della conoscenza del proprio consumatore.
Tutti i dati che derivano da un CRM proprietario sono dati proprietari da tenere in massima considerazione e che possono essere integrati in una strategia di tracciamento digitale. L’obiettivo è quello di ricostruire le caratteristiche dei propri utenti attraverso dati proprietari che derivano dal tracciamento delle proprietà digitali, che siano sito web o app, o da touchpoint fisici, tramite una carta fedeltà, ad esempio.
Diventa fondamentale, quindi, pensare a un elemento di congiunzione tra queste fonti di dati che va pensato come chiave dell’architettura di tracciamento. Ma le stesse proprietà digitali ci permettono di ottenere informazioni proprietarie che sono granulari e ci consentono di conoscere il nostro utente, anche nel caso in cui non sia già presente in CRM.
Come possiamo quindi sfruttare le nostre proprietà digitali? Come possiamo ottenere questi dati?
Ripensare la strategia di tracciamento includendo la maggior parte delle informazioni sugli utenti come dati proprietari significa ripensare ai dati che si raccolgono dall’esperienza sul sito e da quella sulle app dedicate.
Significa, quindi capire in che modo possiamo sfruttare informazioni derivanti
- dai flussi di navigazione
- da un’area riservata
- da un articolo
- dai servizi a disposizione sul sito o sull’app
- dalle survey e dai form online.
Dai contenuti di un blog si possono ottenere informazioni proprietarie sugli interessi degli utenti, gli argomenti specifici: si possono correlare le informazioni cercate con l’interesse sui prodotti acquistati o sui servizi richiesti.
Da un’area privata si possono ottenere dati proprietari sui gruppi per fasce d’età, per zone geografiche, per servizi richiesti. O, se esiste un customer service online, per tipo di reclami. Dai servizi offerti e dalle app si possono valutare caratteristiche di comportamento.
Da nuove app web, che consentono di effettuare delle prove virtuali di occhiali, prodotti per capelli, abiti, si possono ottenere dati proprietari incredibilmente granulari su cui poi attivare, grazie all’integrazione con il proprio servizio di CRM attività di marketing diretto, o attivare campagne, azioni di retargeting ecc.
Si possono creare audience e target specifici, anche questi basati su caratteristiche precise e – soprattutto – proprietarie.
Uno dei dati proprietari più utili sono i termini di ricerca interna, che anche qui permettono – se strutturati correttamente – di comprendere le necessità degli utenti, le urgenze, ancora una volta gli interessi principali. Possono evidenziare correlazioni con un flusso eCommerce o semplicemente definire vere azioni di marketing mirate.
L’importanza del consenso al tracciamento
Il cambio di approccio sui Third Party Data si lega strettamente alle restrizioni riguardanti il GDPR e alla necessità di ottenere un consenso esplicito da parte dell’utente su quali dati poter tracciare, ovvero sulla finalità che i dati tracciati avranno. Su questo punto è necessario essere trasparenti e responsabili perché l’utente ha sempre il diritto di bloccare il tracciamento dei dati su interessi e profilazione.
Gli utenti, infatti, apprezzano la responsabilità e la trasparenza e spesso sono disposti a offrire il loro consenso al tracciamento se viene chiaramente spiegato loro che l’attività è diretta a proporre scelte personalizzate all’interno del sito, o prodotti scelti per quel tipo di utente, in base, appunto, a navigazione o interessi.
A questo proposito, potrebbe essere molto utile mostrare all’utente cosa potrebbe ottenere in termini di miglioramento della user experience o di facilità nel reperire informazioni o prodotti, nel momento in cui consente al tracciamento.
Creare sin dall’inizio una relazione di rispetto e fiducia diventa fondamentale: essere perfettamente conformi alle regolamentazioni, lasciare la libertà di scelta crea sicuramente ottime basi per la sua fidelizzazione.
Le possibilità di analisi e le attività di marketing con una First-Party Data Strategy
Sebbene tutto questo cambio di approccio richieda uno sforzo in più nell’architettura del tracciamento, gli effetti positivi su insights e suggerimenti e sulle possibilità di miglioramento nei servizi alla propria customer base sono notevoli. Avere la proprietà del dato, e possederlo in modo così granulare apre ampi scenari di analisi. Le informazioni che possiamo ottenere e che possiamo utilizzare sono molteplici.
Il dato granulare consente di analizzare i comportamenti in base alle caratteristiche, confrontando contenuti letti, tipi di navigazione, devices utilizzati, fasce d’età, gruppi di interesse, prodotti acquistati o servizi richiesti.
È possibile disegnare modelli di comportamento e personalizzare l’esperienza utente in base ad essi, eventualmente attivando dei test per migliorare layout e funnel. È possibile valutare in che modo le fonti di traffico esterne, che siano organiche o a pagamento, interagiscano nelle scelte anche qui specifiche degli utenti.
Un aspetto da evidenziare in una strategia basata sui First Party Data, è la possibilità di lavorare ad esempio sul churn rate. Nel momento in cui una strategia è pensata sui dati proprietari e prevede l’integrazione con altre fonti di dati proprietari è più facile evidenziare il rischio di abbandono di un utente magari non soddisfatto.
Ancora, si possono creare segmenti lookalike, per identificare audience con comportamenti simili e attivare azioni per aumentare il ROI ad esempio incentivando l’acquisto di prodotti spesso comprati insieme, o proponendo servizi di interesse.
Per concludere, se una strategia di tracciamento digitale ha la caratteristica di servire il business aziendale, guardando ben oltre il semplice “tracciamento analytics”, l’approccio di una strategia che si basa sul collezionamento dei First Party Data diventa una incredibile opportunità per creare una relazione solida, precisa e ricca di possibilità di miglioramento con i propri utenti.
