Il tanto preannunciato e atteso “cookiegeddon” è ormai vicino (almeno così pare). Dopo diversi rinvii, presto Google cesserà il proprio supporto ai cookie di terze parti, ovvero quelli che permettono di acquisire dati di navigazione ai fini di una più approfondita conoscenza dei gusti e bisogni dell’utente, seguendo la scelta di Apple, Mozilla e Microsoft verso una maggiore protezione della privacy a beneficio dell’utente.
Questo cambiamento, atteso per il 2024, potrebbe ribaltare il modo in cui le aziende pensano ed elaborano i dati dei propri clienti. Basti pensare che, oggi, Chrome supporta più del 61% di tutto il traffico web in Europa (59% in Nord America, 68% in Italia – fonte: Browser Market share across devices - aprile 2023, StatCounter).
Il tema è affrontato nello studio BCG “It’s time to start your AI-led Data Driven Transformation”, da cui emerge il bisogno di una trasformazione “data-driven” per le aziende orientate ad una profonda conoscenza dei consumatori in ottica di precision marketing.
L’ondata di digitalizzazione che ha investito le aziende negli ultimi anni, infatti, ha permesso il passaggio dal marketing di massa a quello di precisione, portando una maggiore efficacia degli investimenti marketing e media. Gli utenti navigano sempre di più il web, trascorrendo più dell'80% del proprio tempo online via mobile (fonte: Mobile internet usage worldwide - 2023 -, Statista). Questi sono spesso alla ricerca di esperienze personalizzate, ormai così importanti per cui il 62% abbandonerebbe un marchio, qualora quest’ultimo non fosse in grado di offrire un'esperienza online personalizzata.
Una personalizzazione efficace avviene attualmente attraverso un monitoraggio costante del consumatore, da un lato attraverso i cookie per i siti web e dall’altro attraverso il mobile advertising identifier (MAID), l’identificativo univoco del dispositivo.
La crescente attenzione verso la privacy degli utenti è tuttavia un tema sempre più importante per organizzazioni e istituzioni, e le limitazioni nel tracciamento dell’utente comporteranno una minore visibilità delle preferenze del cliente. Il nuovo orientamento determinerà quindi una minore capacità di personalizzare esperienza, comunicazione e prodotto, con una perdita stimata, per le imprese che hanno finora utilizzato tali strumenti, compresa tra l’1 e il 5% del fatturato, a parità di investimento.
[Clicca sull'immagine per ingrandire]
Secondo una ricerca globale di BCG, condotta su mercati e consumatori, il 66% di questi ultimi ritiene che la personalizzazione contribuisca alla fruizione di un’esperienza positiva durante l’interazione con i brand, con differenti livelli di recettività dovuti all’età, educazione digitale e reddito (fonte: Consumers Want Data Privacy and Marketers Can Deliver - 2022 -, BCG). Eppure, nonostante il 64% dei consumatori si dica favorevole all’utilizzo dei propri dati da parte delle aziende, il 68% risulta infastidito dalla loro vendita (fonte: State of the Connected Customer - 2019 -, Salesforce).
[Clicca sull'immagine per ingrandire]
La cosiddetta “privacy di default”, quindi, è in grado di proteggere le aziende dai rischi reputazionali e finanziari associati alle violazioni dei dati e all'uso non conforme. Si tratta di una scelta che può creare fiducia negli stakeholder, specialmente in un quadro normativo in continua evoluzione, nonché portare all’interno delle aziende la gestione dell’intera filiera del dato che, secondo BCG, permetterà di recuperare dal 10 al 30% di efficienza degli investimenti.
Per le aziende pronte a internalizzare la capacità di gestione dei dati di terze parti, è quindi giunto il tempo di una “trasformazione data-driven”, suggerisce il paper realizzato da BCG, che richieda la capacità di sfruttare il dato al massimo del suo potenziale.
Sarà quindi importante definire la direzione in cui l’azienda si sta muovendo per concentrare tutti gli sforzi verso un unico obiettivo: cambiare la cultura di gestione del dato chiarendo come tutti possano contribuire a tal fine, promuovere il cambiamento attraverso una governance adeguata a riequilibrare le priorità e garantire che la trasformazione interna avvenga senza intoppi. Infine, utilizzare l’AI per potenziare gli sforzi tramite l’automazione e le pratiche di test & learn. Ciò si tradurrà nell’applicazione dei dati negli esercizi di ottimizzazione e nella loro raccolta in ogni fase, per costruire basi proprietarie sulle quali adattare le capacità dell’AI generativa e acquisire maggiore competitività.
Alla luce di questo, la perdita di visibilità di dati di terze parti non sarà necessariamente una minaccia, ma piuttosto l'opportunità per distinguersi dalla media e acquisire nuovi vantaggi competitivi.