Le organizzazioni hanno attraversato nel tempo una trasformazione digitale significativa, orientata verso l'integrazione e l'ottimizzazione dei processi interni mediante l'adozione di sistemi tecnologici avanzati. Questo percorso inizia comunemente con l'implementazione di un sistema ERP, come SAP, rinomato per la sua capacità di gestire efficacemente i dati aziendali. La progressione verso una digitalizzazione più complessa porta le aziende ad adottare sistemi CRM per affinare la gestione delle relazioni con i clienti e, parallelamente, a investire in strategie di marketing e digital marketing. L'evoluzione continua con l'esplorazione di automazioni e l'aggiunta di strumenti analitici, come Google Analytics e sistemi di CMP per la gestione dei consensi, evidenziando la complessità e le sfide nell'integrazione tra diverse tecnologie.
Questa molteplicità di soluzioni, ciascuna dotata di propri database e modelli di dati, introduce significative difficoltà nell'armonizzazione delle informazioni aziendali.
Inoltre, in passato, la sincronizzazione dei dati tra piattaforme diverse richiedeva l'implementazione di processi batch o di sincronizzazione su richiesta, procedure che aggiungevano ulteriori strati di complessità al flusso di lavoro aziendale.
Oggi i processi di sincronizzazione sono migliorati ma si sono aggiunte nuove sfide come la gestione dei consensi che deve essere coerente attraverso tutti i sistemi. La segregazione dei dati in silos isolati rende difficoltoso mantenere l'aggiornamento e la coerenza delle informazioni, richiedendo un impegno considerevole da parte dei team IT per l'integrazione e l'aggiornamento dei dati.
L'adozione di un Modern Data Stack rappresenta una svolta strategica in questa direzione, proponendo un modello in cui un unico database in cloud funge da nucleo centrale di integrazione. Questo approccio facilita una comunicazione fluida tra le diverse tecnologie adottate dall'azienda, consentendo una gestione dei dati più reattiva e agile. Invece di operare in silos indipendenti, i dati sono centralizzati in un unico punto di verità, facilitando l'aggiornamento e l'accesso alle informazioni in tempo reale.
Nei paragrafi successivi, esploreremo una serie di casi d'uso che traggono vantaggio dall'adozione di un Modern Data Stack come loro infrastruttura tecnologica.
Controllo dinamico dei consensi degli utenti
L'introduzione del Regolamento Generale sulla Protezione dei Dati (GDPR) ha significativamente ridefinito il panorama della tutela della privacy, segnando un punto di svolta per le aziende che operano nel settore digitale. Questa evoluzione normativa insieme ai recenti Digital Acts, hanno posto particolare attenzione sui giganti tecnologici come Google, che gestiscono volumi considerevoli di dati utente. Tali regolamenti richiedono che queste entità ottengano consensi espliciti dagli utenti, data la loro posizione dominante sul mercato. Di conseguenza, le aziende sono ora tenute ad aggiornare le loro politiche di consenso, rendendole obbligatorie e conformi a nuove specifiche.
La gestione dei consensi degli utenti si presenta come una sfida complessa e dinamica, che richiede un'attenzione costante alle variazioni di comportamento degli utenti e ai nuovi consensi forniti tramite diverse interfacce. Questa complessità si estende alla necessità di sincronizzare i consensi ottenuti attraverso vari canali, come i punti vendita fisici e i siti web, per assicurare che le preferenze degli utenti siano rispettate su tutte le piattaforme.
L'implementazione di un Modern Data Stack che centralizzi i consensi degli utenti in un unico hub olistico emerge come una soluzione strategica per semplificare la gestione dei consensi. Un approccio del genere non solo facilita l'adeguamento alle normative vigenti ma rende anche le aziende più agili nell'adattarsi a future evoluzioni legislative.
Inoltre, l'adozione della consent mode v2 sta influenzando notevolmente pratiche come il customer match, una tecnica che consente alle aziende di inviare set di dati a piattaforme pubblicitarie per ottimizzare il retargeting pubblicitario. Le recenti modifiche introdotte da Google richiedono che le aziende forniscono non solo i dati degli utenti ma anche la conferma che questi abbiano espresso un consenso esplicito alla condivisione dei loro dati e all'ad personalization.
Le piattaforme di gestione del consenso che interagiscono con soluzioni come Google BigQuery e i sistemi CRM sono fondamentali per sincronizzare i consensi e gestire dinamicamente le preferenze degli utenti. Questo consente di trasferire lecitamente i dati agli attori del settore pubblicitario, assicurando che il retargeting sia sempre basato su consensi validi e aggiornati.
L'incapacità di adeguarsi a queste dinamiche non solo rischia di minare la fiducia nel brand ma comporta anche implicazioni legali. La flessibilità nel gestire i consensi diventa, quindi, essenziale per navigare l'evoluzione del panorama normativo e tecnologico, garantendo la capacità di adattarsi rapidamente ai cambiamenti del mercato e alle esigenze degli utenti.
Ottimizzazione delle prestazioni delle campagne automatizzate
Le grandi piattaforme di advertising digitale propongono con crescente insistenza l'adozione di campagne pubblicitarie automatizzate. Sebbene queste ultime offrano il vantaggio di una gestione semplificata e di una potenziale ottimizzazione basata su algoritmi avanzati, emerge un dilemma significativo riguardante l'allineamento tra gli obiettivi e i valori aziendali e le prestazioni effettive delle campagne. La discrepanza tra le aspettative delle aziende e i risultati conseguiti dalle campagne automatizzate può essere attribuita alla mancanza di consapevolezza degli algoritmi riguardo agli obiettivi specifici e ai valori che le imprese intendono perseguire. Tale situazione si manifesta, ad esempio, quando un'azienda si ritrova a privilegiare la vendita di prodotti con una maggiore marginalità, senza che questo principio sia effettivamente riflesso nelle strategie delle campagne pubblicitarie automatizzate.
In tale contesto, emerge la necessità di un dialogo costruttivo e di una sinergia operativa tra due ambiti storicamente disgiunti: l’ ERP, depositario delle informazioni relative ai costi e alle marginalità dei prodotti, e le piattaforme di gestione delle campagne pubblicitarie. La sfida consiste nell'integrare efficacemente queste due realtà, in modo da consentire il trasferimento di dati per l'ottimizzazione delle campagne.
La soluzione tradizionale, basata su Data Stack di vecchia concezione, si scontra con problemi intrinseci legati alla sincronizzazione in tempo reale, alla gestione del consenso degli utenti e alla necessità di integrare i dati con ulteriori informazioni provenienti da diverse aree aziendali. Per superare queste sfide e realizzare campagne pubblicitarie veramente efficaci nell'era dell'iper-personalizzazione, è fondamentale implementare un sistema di sincronizzazione che operi in tempo reale o, al limite, in un arco temporale ridotto. Un tale sistema non si limita a un aggiornamento dati sequenziale, ma adotta un modello di aggiornamento basato sul listening degli eventi aziendali, garantendo così l'immediata disponibilità delle informazioni rilevanti per ottimizzare le campagne in risposta a specifici stimoli di marketing.
Questa evoluzione implica un avvicinamento sostanziale tra i team IT e quelli di marketing, i quali si trovano a collaborare strettamente per comprendere a fondo le diverse casistiche d'uso e per sfruttare al meglio le potenzialità offerte dalla tecnologia. La stretta interazione tra queste due realtà aziendali non solo facilita la condivisione delle conoscenze e l'ottimizzazione delle strategie di marketing, ma segna anche un passaggio cruciale verso un futuro in cui le performance delle campagne pubblicitarie possano effettivamente rispecchiare gli obiettivi e i valori aziendali. La ristrutturazione del sistema di gestione dati, incentrata sul Modern Data Stack, insieme a un dialogo costante tra i reparti IT e marketing, emerge quindi come elemento fondamentale per il successo delle campagne pubblicitarie.
Creazione di un’esperienza utente personalizzata sul sito web
Una delle sfide più ambiziose e ricercate è l'implementazione dell'iper-personalizzazione. Questo concetto si riferisce alla creazione di esperienze web altamente personalizzate per gli utenti, basate sulle loro specifiche caratteristiche e preferenze. Nonostante sia un obiettivo molto desiderato dalle aziende, molte si trovano a fronteggiare difficoltà sostanziali nel realizzarlo effettivamente, a causa di complessità tecniche e organizzative.
Il cuore del problema risiede nella difficoltà di sincronizzare in tempo reale le informazioni dettagliate relative agli utenti con l'esperienza che essi vivono sul web. Idealmente, le aziende vorrebbero essere in grado di riconoscere un utente chiave con uno o più interessi marcati e non appena questi accede al sito web, personalizzare i contenuti visualizzati in base alle sue specifiche esigenze e preferenze. Tuttavia, solo un numero limitato di aziende riesce a tradurre questa aspirazione in realtà.
Per attivare efficacemente questo tipo di use case, è essenziale disporre di un Modern Data Stack. L'applicazione di modelli di intelligenza artificiale ai dati centralizzati, consente di ottenere informazioni preziose quali interessi, appartenenza a cluster, scoring e valutazioni del Customer Lifetime Value, che possono essere utilizzate per modulare l'esperienza web in modo altamente personalizzato.
Questa strategia di personalizzazione, un tempo prerogativa esclusiva di giganti del calibro di Amazon e Netflix, diventa accessibile anche a piccole e medie imprese grazie alla transizione verso stack tecnologici più agili e meno costosi. Infatti, l'adozione di un Modern Data Stack non solo riduce significativamente gli investimenti necessari per implementare l'iper-personalizzazione, ma aumenta anche la capacità delle aziende di attivare con successo queste strategie, democratizzando così l'accesso a un livello di personalizzazione che prima era considerato proibitivo per chiunque al di fuori dei grandi player del mercato.
Generazione di dashboard sulle azioni dei clienti e sulle performance aziendali
In un ecosistema tecnologico dove i sistemi e le piattaforme sono spesso disconnessi e richiedono aggiornamenti continui, la creazione di dashboard integrative può rivelarsi un'impresa ardua. Tuttavia, centralizzando i dati su un CDW, le aziende possono superare questi ostacoli, facilitando la correlazione di informazioni disparate e accelerando significativamente il processo decisionale.
Questo strumento permette alle aziende di identificare le campagne di marketing più efficaci, individuando quelle che generano i "top client". Una tale intuizione, apparentemente semplice, rivela la sua cruciale importanza per le strategie aziendali.
L'adozione di una Customer Data Platform completa, dotata di algoritmi di intelligenza artificiale di ultima generazione, promette di elevare ulteriormente le capacità analitiche di un'organizzazione. Questi sistemi avanzati sono progettati per operare in maniera ottimale con i dati raccolti direttamente dalla CDP. Tuttavia, è cruciale riconoscere che l'efficacia di tali algoritmi è intrinsecamente legata alla qualità e alla completezza dei dati su cui operano. Le limitazioni nell'integrazione di dati provenienti da fonti diverse, possono significativamente compromettere le prestazioni degli algoritmi, rendendo l'investimento meno fruttuoso di quanto potenzialmente possibile.
Di fronte a queste sfide, emerge chiaramente che la qualità degli algoritmi di intelligenza artificiale e la disponibilità di flussi di dati diversificati sono entrambi elementi cruciali. Senza un'adeguata centralizzazione dei dati, anche gli algoritmi più avanzati rischiano di fornire risultati parziali, limitando significativamente il loro valore aggiunto per l'azienda. In questo contesto, la strategia di gestione dei dati di un'organizzazione non può prescindere da una riflessione approfondita sulla scelta delle tecnologie e sulla loro integrazione, al fine di sfruttare appieno il potenziale offerto dall'intelligenza artificiale e dai dati di prima parte.
Questa è la grande sfida che le aziende moderne devono affrontare: bilanciare l'elevata qualità tecnologica con la necessità di un ecosistema di dati coesivo e integrato, per trasformare efficacemente le informazioni in insights strategici.
