Dal Dato al Valore: Trasformare i First-Party Data in Vantaggi Competitivi

Nel contesto del marketing digitale, il concetto di First Party Data assume un ruolo centrale, definendosi come l'insieme dei dati raccolti direttamente dall'azienda attraverso interazioni dirette, sia online che offline. Quindi, le informazioni personali di un utente, la sua storia transazionale, la sua navigazione nel mio sito, i feedback che lascia, i prodotti che preferisce, sono tutti dati di prima parte, direttamente e consapevolmente rilasciati dall’utente tramite consenso. 

La capacità di collezionarli, raggrupparli in un unico punto, applicare su di essi algoritmi di AI per segmentarli e arricchirli, permette alle imprese di acquisire una comprensione profonda dei propri clienti, offrendo consistenti vantaggi competitivi grazie a tutti i trigger e segnali che possono essere usati nelle strategie di marketing. 

Ogni professionista aspira a decifrare e anticipare le dinamiche comportamentali dei propri clienti, per penetrare l'essenza delle loro inclinazioni e necessità. Attraverso l'analisi minuziosa dei segnali lasciati dai consumatori durante le loro interazioni, si possono distillare dati preziosi che rivelano desideri, preferenze e passioni individuali. Queste informazioni diventano la base su cui costruire esperienze personalizzate, decidere quali contenuti mostrare, quali prodotti o offerte proporre.

L'analisi del Predictive Customer Lifetime Value (PCLV) rappresenta una componente essenziale per comprendere il valore economico che un cliente può generare per l'azienda nel corso della sua interazione con essa. Attraverso l'analisi del comportamento d’acquisto, degli interessi personali e la comparazione con profili simili che presentano differenti valori di Lifetime Value, è possibile stimare il potenziale di spesa di un individuo. Questo permette alle aziende di adottare strategie proattive e personalizzate, trattando il cliente in base al suo valore previsto, come se avesse già realizzato acquisti significativi.

Parallelamente, il concetto di Time to Push emerge come un fattore determinante per l’effettivo impatto delle strategie di marketing. Questo indicatore temporale, generato attraverso l'analisi predittiva, segnala il momento più opportuno per iniziare azioni di marketing diretto. L'identificazione di un'intenzione di acquisto più marcata, percepita attraverso il comportamento transazionale del cliente, consente di attivare meccanismi di engagement, massimizzandone l'efficacia. 

La capacità di anticipare tali momenti attraverso l'intelligenza artificiale ha reso possibili azioni con alti tassi di conversione, addirittura prima che l’intento si manifestasse, offrendo un enorme vantaggio competitivo a quei player che per primi e meglio hanno saputo mettere a terra algoritmi puntuali nelle previsioni.

Nell'ambito del settore retail, le analisi predittive hanno una lunga storia, sebbene tradizionalmente si siano concentrate maggiormente sul comportamento dei consumatori all'interno dei punti vendita fisici, trascurando in parte l'ambito digitale. Con l’avvento delle grandi piattaforme di e-commerce e di entertainment come Amazon o Netflix, le opportunità di personalizzazione e la qualità degli algoritmi hanno raggiunto vette inimmaginabili.

Queste pratiche di analisi, volte a prevedere tendenze e comportamenti d'acquisto, erano accessibili solamente a un ristretto numero di aziende. Questa limitazione era dovuta principalmente agli elevati costi infrastrutturali e tecnologici, oltre alla complessità degli algoritmi di intelligenza artificiale, che richiedevano competenze specializzate presenti solo in pochi centri di eccellenza. Di conseguenza, la maggior parte delle imprese rimaneva esclusa dai benefici derivanti da queste sofisticate tecniche di insight.

Nell'attuale scenario digitale, si osserva una trasformazione positiva caratterizzata dall'evoluzione dall’ampia disponibilità del dato, dai ridotti costi computazionali portati dal cloud e l’ampia disponibilità di algoritmi di intelligenza artificiale, contribuiscono a un miglioramento significativo nella gestione e automazione dei dati di prima parte. Questo sviluppo ha reso il panorama del martech estremamente dinamico, arricchendolo di opportunità ma, al contempo, incrementando la complessità degli stack tecnologici. In questo contesto, i professionisti del marketing scelgono gli strumenti che ritengono più adatti alle loro attività, riducendo così il divario precedentemente esistente tra l'elaborazione dei dati e le applicazioni pratiche del marketing.

Di fronte a questa evoluzione, le organizzazioni si trovano a confrontarsi con la sfida di fornire flussi di dati ottimizzati verso strumenti ben consolidati nel settore, quali Mailchimp, Google Ads, Salesforce o HubSpot. Questo processo di attivazione dei dati si svolge in un contesto sempre più orientato al rispetto della privacy dell'utente, adottando un approccio privacy by design.

La crescente enfasi sulla anonimizzazione e sulla sicurezza dei dati solleva questioni complesse relative alla raccolta, conservazione e aggregazione delle informazioni, le quali devono essere gestite nel pieno rispetto del consenso espresso dall'utente.

La realizzazione di processi efficaci di integrazione dei dati, essenziale per attivare strategie basate su dati di prima parte, presenta complessità significative, specialmente quando questi processi vengono impostati ex novo. In questo contesto, emerge come soluzione preferenziale l'adozione di un modello di componibilità applicato ai data warehouse aziendali. Tale approccio prevede l'utilizzo ottimizzato delle infrastrutture di data warehousing esistenti, integrandole con componenti modulabili che rispondono specificatamente alle necessità operative e strategiche, senza la necessità di implementare nuovi strumenti o piattaforme che potrebbero risultare ridondanti o duplicare le risorse dati già presenti.

Inoltre, l'enfasi sulla ricerca di soluzioni di integrazione "out of the box" facilita la connessione tra diversi elementi dello stack tecnologico, garantendo un flusso di dati coeso e integrato. Questo paradigma si allinea al concetto di Modern Data Stack, proposto da Snowflake, che promuove un ecosistema dati flessibile, scalabile e facilmente gestibile. Adattando questa visione alle specificità del marketing, si è evoluta la nozione di Modern Customer Data Stack, che riprende i principi del Modern Data Stack e li applica all'ottimizzazione delle strategie di gestione dei dati clienti. Tale evoluzione riflette l'intento di massimizzare l'efficacia delle informazioni di prima parte, sfruttando tecnologie avanzate per un'analisi dati profonda e per lo sviluppo di azioni di marketing mirate e personalizzate.

Numerose organizzazioni hanno evidenziato una problematica ricorrente: l'applicazione di modelli analitici avanzati - quali, RFM, scoring e analisi degli interessi - che, nonostante la loro lunga storia e la comprovata efficacia, si traduceva spesso in un utilizzo limitato alla semplice lettura dei dati statistici. Le aziende, invece, necessitano di trasformare queste analisi in azioni concrete, convertendo i clienti fedeli in segmenti targetizzati per campagne su Facebook Ads, in dimensioni personalizzate su Google Analytics o in etichette su sistemi CRM per l'invio di comunicazioni mirate. Questo implica la necessità di sincronizzare le audience con i canali pubblicitari, arricchire i profili dei clienti e adottare strategie di offerta basate sul valore.

Di fronte a questa esigenza emergono tre sfide principali: 

• la risoluzione dell'identità 
• la modellazione dei dati 
• l'attivazione dei dati

Avendo già discusso dell’Identity Resolution, ci concentreremo sulla modellazione e sull'attivazione dei dati. Questi aspetti sono fondamentali per l'implementazione efficace delle strategie di marketing digitale, poiché consentono di strutturare i dati in modo che possano essere facilmente interpretati e utilizzati per le iniziative di marketing, oltre a garantire che le informazioni vengano attivate attraverso i canali più opportuni per massimizzare l'engagement e il ritorno sull'investimento.

Data Modeling

Nel contesto del Data Modeling, abbiamo concentrato la nostra attenzione su quattro principali aree di analisi: l'analisi degli interessi, l'analisi RFM (Recency, Frequency, Monetary value), il lead scoring e il calcolo del Predictive Lifetime Value. Questi approcci rappresentano strumenti fondamentali per la comprensione approfondita e la segmentazione dei clienti, basandosi su diversi aspetti del loro comportamento e interazione con il brand.

Interest Analysis

L'Interest Analysis si prefigge di delineare i campi di interesse dei clienti attraverso l'osservazione delle loro attività sulle piattaforme digitali aziendali, quali siti web o applicazioni. Il punto di partenza di questa analisi sono le pagine visitate dagli utenti. Utilizzando modelli avanzati, basati su Large Language Models e tecniche di embedding, è possibile associare ad ogni URL visitata specifiche etichette indicative di un “argomento” trattato in quella determinata URL.

In questo ambito, ByTek ha implementato tre differenti tipologie di classificazione degli interessi:

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• Classificazione IAB: un sistema di classificazione multi livello progettato dall’ Interactive Advertising Bureau (IAB) per standardizzare la categorizzazione dei contenuti  in modo da facilitare la comparazione e l'integrazione delle audience, consentendo un linguaggio comune tra diversi attori del mercato. 
• Classificazione Personalizzata: offre ai clienti la possibilità di definire e personalizzare gli interessi specifici rilevanti per la loro attività.
• Classificazione dei Prodotti: associa ad ogni URL visitato una o più etichette che identificano il prodotto presentato sulla pagina.

Ad ogni URL vengono assegnate una o più etichette secondo questi criteri e, attraverso l'applicazione di algoritmi sofisticati, viene attribuito a ciascun utente un profilo di interesse basato non solo sulle proprie azioni ma anche sul comportamento complessivo degli utenti del sito analizzato. L'interesse verso un prodotto non viene dedotto unicamente dalla visita a una pagina specifica, ma viene contestualizzato rispetto alle attività complessive degli utenti, considerando parametri quali il numero di pagine visitate, il tempo trascorso e le azioni compiute. Questo approccio consente di attribuire un interesse in maniera più accurata e rappresentativa del reale coinvolgimento dell'utente.

RFX Analysis

Il secondo modello è l'analisi RFX, un processo di clusterizzazione finalizzato a segmentare la base utenti in gruppi omogenei basati sulle loro caratteristiche di comportamento d'acquisto. L'analisi utilizza tre variabili chiave: Recency (R), Frequency (F), e una terza variabile (X) che rappresenta un valore specifico, tipicamente monetario. Lo scopo di questa analisi è quello di categorizzare gli utenti in base a  quando è stato effettuato l’ultimo acquisto, alla frequenza delle transazioni e a una metrica di valore, che può variare in base alle esigenze aziendali. Tradizionalmente nota come analisi RFM (Recency, Frequency, Monetary), la denominazione RFX è stata scelta per riflettere la flessibilità nell'adattare la terza variabile a metriche diverse dal valore monetario delle transazioni - come il margine di profitto - offrendo così una personalizzazione maggiore nell'interpretazione dei dati.

Questa metodologia si basa sull'uso di algoritmi di clusterizzazione per identificare e classificare i clienti in categorie quali "migliori clienti", "clienti fedeli" o "clienti a rischio di perdita", a seconda della loro interazione con l'azienda e del valore generato attraverso le loro transazioni. 

Predictive customer lifetime Value

Una volta identificate queste categorie, è utile conoscere il valore del singolo cliente conducendo analisi predittive, in modo da ottenere il Customer Lifetime Value (CLTV). Questo permette di determinare il potenziale valore economico che un cliente può apportare nel corso della sua relazione con l'azienda, orientando strategicamente gli investimenti in iniziative di marketing e retention.

Il calcolo del Predictive Customer Lifetime Value inizia con l'analisi delle metriche di Recency, Frequency e Monetary (RFM). Questo processo prevede un'esplorazione dettagliata della distribuzione di tali metriche attraverso l'intera base clienti e la successiva fase di addestramento del modello predittivo. Nella fase di addestramento, il modello viene calibrato utilizzando un set di dati storici durante il quale i risultati effettivi sono già noti. Questo consente di valutare l'accuratezza delle previsioni del modello confrontandole con gli eventi realmente verificatisi.

Una volta che il modello dimostra di fornire previsioni affidabili e in linea con i dati storici, si procede alla fase di predizione vera e propria. In questa fase, si tenta di prevedere il comportamento dei clienti nei successivi mesi. L'esperienza dimostra che estendere le previsioni oltre i sei mesi riduce significativamente la loro precisione e utilità. Questo deriva dalla natura stessa della previsione, la quale tende a essere più accurata nel breve termine, mentre la proiezione di scenari a lungo termine introduce un maggiore grado di incertezza e variabilità.

In sintesi, il processo di calcolo del Predictive CLV si basa su un esame delle metriche chiave di interazione cliente e sull'applicazione di modelli predittivi addestrati su dati storici. Questo approccio consente di generare stime attendibili riguardanti il valore futuro dei clienti, offrendo alle aziende una base solida su cui costruire strategie di marketing e di business mirate.

Lead Scoring

Nelle interazioni con i nostri clienti, emerge frequentemente la richiesta di implementare sistemi di lead scoring, una pratica di marketing che assegna a ciascun utente un valore che rappresenta la probabilità che si converta in cliente. Questo approccio offre vantaggi significativi, ampliando il campo di applicazione delle strategie di marketing e vendita, in particolare quando si gestiscono grandi volumi di lead, consentendo un'ottimizzazione delle risorse attraverso la priorizzazione delle opportunità più promettenti. 

L'importanza del lead scoring si estende anche al settore della pubblicità, dove può influenzare efficacemente l'allocation del budget e la personalizzazione delle campagne.

Il calcolo del lead scoring presenta un grado di complessità abbastanza elevato in quanto è necessario integrare e analizzare dati eterogenei, tra cui informazioni comportamentali, interessi precedentemente identificati, e altri dati, tipicamente situati nel CRM, come l’azienda presso cui lavora l’utente, le dimensioni e il settore di attività dell'azienda in questione, il ruolo professionale dell'individuo, etc.

La fase iniziale del processo implica un'attenta valutazione della qualità dei dati raccolti, seguita da operazioni di pulizia e, ove necessario, di riduzione, se la quantità è troppo elevata in relazione alle osservazioni disponibili, richiedendo l'applicazione di tecniche statistiche avanzate per preparare i dati all'analisi.

La scelta del modello più adatto a calcolare il lead scoring varia in funzione delle specificità del dataset. Non esiste un modello universalmente applicabile, ma è necessario valutare diverse tecniche come le reti neurali, i metodi di shrinkage e modelli ensemble (che includono tecniche come bagging, boosting e stacking) per identificare l'approccio più efficace. La selezione del modello finale si basa sulla sua capacità predittiva, scegliendo quello che garantisce la maggiore accuratezza.

È fondamentale adottare un approccio critico e personalizzato nella scelta del modello di lead scoring, evitando soluzioni standardizzate che non tengono conto delle peculiarità e della complessità dei dati in esame. Solo attraverso un'analisi dettagliata e una selezione accurata del modello è possibile ottimizzare le strategie di lead scoring e predittivo, garantendo risultati efficaci e adattati alle esigenze specifiche dell'azienda.

Data Activation

L'approfondimento e la complessità nell'elaborazione degli algoritmi sono fondamentali per stabilire una solida affidabilità dei dati. Questa precisione è cruciale per l'attivazione dei dati, poiché garantisce l'efficacia delle previsioni ed evita un’errata allocazione delle risorse di marketing. L'obiettivo è di ottimizzare le metodologie esistenti senza necessariamente reinventarle, pur personalizzandole per assicurare che l'identità aziendale sia distintamente riconoscibile. Un elemento chiave in questo processo è l'acquisizione di dati aggiornati e tempestivi. La capacità di rilevare rapidamente le transizioni dei clienti tra diversi segmenti è essenziale. Di conseguenza, un'infrastruttura dati agile e reattiva, che permetta una veloce elaborazione algoritmica e generazione di insight, è di vitale importanza. 

Marketing Trigger

Il concetto di triggering, originario del settore informatico, ha trovato una vasta applicazione nel marketing. Questa metodologia si basa sull'implementazione di azioni automatiche in risposta all'occorrenza di eventi specifici. Un esempio pratico potrebbe essere l'ingresso di un cliente in un determinato cluster o l'effettuazione di un acquisto, che attiva l'invio di una comunicazione e-mail personalizzata. Questo approccio consente di creare un'interazione mirata e tempestiva con il cliente, potenziando l'efficacia delle strategie di engagement e fidelizzazione.

Lookalike Audience 

Nell'ambito della definizione di strategie di targetizzazione, l'impiego di dati di prima parte per identificare i clienti più performanti rappresenta un passo fondamentale. Invece di limitarsi a cercare su piattaforme come Facebook utenti con un interesse generico verso certe categorie di prodotti, si opta per l'invio di un feed informativo relativo ai clienti più importanti. Questo approccio si basa sulla premessa che i prodotti offerti possiedono caratteristiche uniche, rendendo pertanto più efficace la ricerca di utenti che presentano similitudini con i cosiddetti Top Client. Tale metodologia facilita l'espansione dell'audience mirando a individui simili, ottimizzando l'efficacia del targeting pubblicitario.

Enriched Bidding

Nel contesto di una campagna pubblicitaria digitale, il processo di tracciamento delle conversioni assume un ruolo cruciale. Supponiamo che un sistema di monitoraggio installato su un sito web rilevi una conversione attribuibile a un determinato utente, segnalando tale evento alla campagna correlata. La campagna identifica che l'utente in questione ha completato una conversione a seguito di un click su un banner pubblicitario, fornendo un feedback positivo sull'efficacia della campagna stessa e sul ritorno sull'investimento.

Questo meccanismo, seppur efficace nella valutazione immediata delle performance, può non considerare elementi qualitativi significativi relativi al profilo dell'utente, come il suo Predictive Lifetime Value.

L'integrazione di segnali arricchiti rappresenta un avanzamento qualitativo nella gestione delle campagne pubblicitarie. Attraverso l'adozione di questa strategia, è possibile attribuire un valore differenziato a ciascuna conversione, ottimizzando l'allocazione del budget pubblicitario in funzione del potenziale valore a lungo termine degli utenti. Questo approccio permette di superare una visione puramente transazionale delle conversioni, favorendo una gestione delle campagne più sofisticata e orientata alla valorizzazione delle relazioni con gli utenti in base al loro valore predittivo.

L'adozione di campagne completamente automatizzate, come l'Advantage Plus, può amplificare ulteriormente i risultati. Tuttavia, è sconsigliato l'utilizzo di campagne fortemente basate sull'intelligenza artificiale in assenza di dati di prima parte. Perché gli algoritmi cercheranno di trovare immediatamente i clienti che convertono più facilmente dando risultati molto performanti all'inizio e sottoperformanti nel tempo.

Difatti, l'analisi delle performance delle azioni di marketing attraverso strumenti quali il Marketing Mix Model e gli Lift Experiments rivela che le campagne prive di una solida base di dati di prima parte tendono a mostrare un'incrementalità bassa, concentrandosi su utenti già predisposti all'acquisto. Al contrario, integrare nei modelli di targeting dati accuratamente selezionati sui clienti più importanti costringe le campagne a espandersi verso nuovi utenti, similari ai Top Client, massimizzando l'efficacia delle strategie pubblicitarie e l'incrementalità delle vendite.

CRM Enrichment e CX Personalized 

Un aspetto particolarmente rilevante riguarda la capacità di gestire e sfruttare i dati in real time. L'integrazione delle etichette generate dagli algoritmi nel database aziendale offre la possibilità di personalizzare ulteriormente la comunicazione verso il cliente, basandosi su variabili quali il punteggio di lead scoring o l'appartenenza a cluster di clienti di alto valore.

Inoltre, è possibile personalizzare l’esperienza utente mediante la sincronizzazione in tempo reale dei dati direttamente sul frontend del sito web. Il nostro Predictive Marketing Data Hub facilita la trasmissione del profilo utente al local storage del browser, consentendo la memorizzazione di informazioni tramite gestori di tag. Successivamente, attraverso l'uso di script, le etichette vengono rese disponibili al data layer, permettendo l'integrazione con strumenti di personalizzazione del contenuto, chatbot e altre soluzioni esterne.

In aggiunta, le label possono essere importate sui sistemi di Analytics, permettendo di valutare l'impatto che una certa etichetta ha sul conversion rate di un percorso di onboarding.

L'evoluzione delle tecnologie cloud e la riduzione dei costi computazionali hanno reso la personalizzazione in tempo reale accessibile a imprese di tutte le dimensioni, democratizzando un'opportunità che in precedenza era limitata a pochi attori di mercato, come Netflix. Questo avanzamento tecnologico, unito a metodologie appropriate, consente di offrire esperienze altamente personalizzate, precedentemente esclusive di aziende con risorse significative.