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Misurazione dei dati: 3 errori comuni

Tutto parte dai dati. Lo sanno bene i professionisti del marketing, che se ne servono per implementare le loro strategie e creare narrazioni che funzionino, aumentando l’interazione tra brand e target.

Tutto parte dai dati. Lo sanno bene i professionisti del marketing, che se ne servono per implementare le loro strategie e creare narrazioni che funzionino, aumentando l’interazione tra brand e target.

Ma nell’era in cui viviamo e con l’avvento di GA4, del futuro (sempre più imminente) cookieless e della GDPR, la raccolta e l’analisi dei dati sembra sempre più ostica.  

In questo clima si diffondono spesso falsi miti in merito alla misurazione dei big data che contribuiscono a confondere e ostacolarne la corretta valutazione.

Editori, inserzionisti, data analysts sono preda della “psicosi” della privacy. Molti professionisti si mettono in allarme quando si pensa ad un approccio ai dati incentrato sulla tutela privacy, perché è assodato che la stragrande maggioranza degli utenti non è d’accordo nel condividere i propri dati a fini di tracciamento. Chiaro quindi che il passaggio ad un’analisi dei dati più trasparente e in linea con la GDPR non soltanto è necessaria, ma obbligatoria. Già l’anno scorso Gartner aveva profetizzato leggi sulla privacy che avrebbero protetto i dati almeno del 65% degli utenti.(inserisci link ricerca) Ma siamo preparati a questa grande rivoluzione nella privacy dei big data?

Adattarsi a queste nuove normative mantenendo la compliance implica non scadere in false convinzioni.  

Analizziamo nel dettaglio quali sono questi elementi che ostacolano la tua strategia di marketing e come muoversi rispetto ai dati oggi.  

3 errori comuni sulla misurazione dei dati

1. L'era cookieless decreta la fine dei tag nei siti

I cookies e i tag vengono inseriti all’interno dei siti web per rilevare conversioni ed eventi. Ma che fine faranno quando i cookies verranno ritirati?

Per rispondere a questa domanda è necessario fare una precisazione nella distinzione tra cookies e tag. I tag sono parti di codice all’interno del sito che servono a misurare le interazioni degli utenti. I tag sono utilizzati per impostare i cookies, che invece sono immessi sul dispositivo dell’utente e memorizzano informazioni sul comportamento di navigazione.  

Immaginando un mondo senza cookies, impostare un sistema di tagging perfetto sarà fondamentale.  

2. Con i dati di prima parte la misurazione non è precisa

I dati proprietari, di prima parte, saranno la nuova fonte su cui impostare la propria strategia di marketing. Costituiscono, tra l’altro, un compromesso ottimale tra raccolta del dato e protezione della privacy. I metodi utili per raccogliere dati proprietari sono basati su strategie freemium: il brand dovrebbe offrire ai propri clienti delle proposte di valore, dei consigli, delle offerte speciali e delle risorse uniche, ottenendo così in cambio i dati dei clienti.  

Il segreto starà dunque nell’implementare una buona strategia per raccogliere dati di prima parte; il resto garantirà comunque una buona misurazione e in conseguenza una base per studiare una strategia di marketing.  

3. La tutela della privacy non porta risultati

Alcuni professionisti sostengono che tutelare la privacy (con tutti gli accorgimenti che ne conseguono) causerà problemi nella produzione dei report e nel processo di ottimizzazione delle campagne.  

Dobbiamo necessariamente fare riferimento ai nuovi modelli di machine learning e, perché no, ai dati artificiali. Oggi abbiamo a disposizione un’AI avanzata (pur essendo ancora in principio) che può creare dati “artificiali” in base all’apprendimento automatico di quelli già esistenti, riproponendo dati del tutto nuovi che, pur preservando la privacy, riproducono fedelmente quelli reali. Questi saranno un’ottima base dati da utilizzare. I data scientists li creano e li analizzano già da molto tempo.

L’AI in questo senso funziona anche in maniera predittiva, rilevando tendenze, correlazioni tra i dati e informazioni strategiche di cui prima non si faceva uso. Specie nel digital advertising, le tecniche di machine learning migliorano significativamente la qualità dei report sulle campagne e creano un quadro molto preciso sul comportamento dell’utente online.  

Andare in contro a un futuro di terze parti può fare paura, lo sappiamo. Per questo vogliamo aiutarvi nella guida a questa transizione che si sta avviando al termine.  

Navighiamo in questo campo ostico da tempo, perciò abbiamo studiato le soluzioni possibili per ovviare a questo problema.  

Per quanto riguarda il sistema di tagging, sottolineiamo quanto sia importante avere un sistema che sia semplice da implementare e che possa evolversi con i cambiamenti del settore. Sebbene Google Tag Manager fornisca integrazioni e misurazioni precise, noi ci riserviamo di un tag apposito, il TagSour. Notevolmente intuitivo ed efficace, è asincrono (a differenza del GTM); questo significa che i tempi di caricamento non bloccano né rallentano il sito che ospita il tag. Inoltre ha il vantaggio di poter caricare la pubblicità solo nei punti in cui verrà vista, senza appesantire ulteriormente l’esperienza di navigazione in termini di fruizione.  

Inoltre utilizziamo da tempo i dati di prima parte sull’interno funnel, ottimizzando perfettamente ogni fase delle campagne e rispettando comunque i vincoli di tutela della privacy sugli utenti. Le nostre pianificazioni sono da sempre full-funnel. Per questo abbiamo fatto in modo di implementare 1st party data lungo tutto il processo di pianificazione, garantendo trasparenza ma non abbandonando mai l’efficacia.  

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