Le customer data platform (CDP) non sono un concetto nuovo, ma la loro popolarità è in aumento, soprattutto in Europa. L’anno scorso l’adozione di CDP a livello regionale è cresciuta del 42%, ovvero il 10% in più rispetto alla media globale, mentre le entrate annuali hanno raggiunto quota 130 milioni di euro. Non è difficile capire il motivo di questo aumento. Grazie alla capacità di unificare dati provenienti da fonti diverse, le CDP forniscono una visione a 360 gradi continua e completa della clientela, necessaria per realizzare un targeting preciso delle comunicazioni e amplificare i rendimenti provenienti dagli investimenti nel programmatic, la cui crescita non accenna a diminuire.
C’è però un problema: nel settore non esiste un’idea univoca di cosa costituisca una CDP.
Spesso, il termine è infatti utilizzato in modo intercambiabile con “data management platform”, DMP (un concetto simile e molto usato negli ultimi tempi), senza contare che vi è parecchia confusione sull’effettivo valore delle CDP per le attività commerciali, sulle loro caratteristiche principali e sulle modalità e casistiche di utilizzo. In realtà, CDP e DMP sono due concetti a sé e che non si sostituiscono a vicenda.
Per fare un po' di chiarezza, approfondiamo le differenze tra le due piattaforme.
CDP: una breve definizione
Una CDP è una
soluzione che permette di collegare, arricchire e attivare dati sugli utenti relativi dei diversi canali, dispositivi e tecnologie. Fornisce una visione unica del cliente e rende possibile un utilizzo efficace dei dati a beneficio di una moltitudine di team, strumenti, competenze e caratteristiche. Le CDP creano dati centralizzati utilizzabili da tutte le funzioni di un’organizzazione e in tempo reale.
DMP: le differenze principali
La maggior parte delle attività commerciali conosce le basi delle DMP. Progettate per combinare e organizzare i dati relativi al comportamento degli utenti sui siti web,
provvedono a catalogare le informazioni in categorie diverse prima di creare segmenti che saranno sfruttati a fini di analisi o condivisi con tecnologie pubblicitarie per alimentare la compravendita automatizzata di spazi pubblicitari, generalmente tramite piattaforme lato domanda (DSP). Tuttavia, spesso il significato di questo concetto non è analizzato nel dettaglio.
A causa dello stretto legame con le DSP, la maggior parte delle DMP si affida a tipi di dati compatibili, quali cookie di terze parti. Considerate esclusivamente come strumenti di marketing,
le DMP sono utilizzate soprattutto per soddisfare gli obiettivi che caratterizzano la fase alta del marketing funnel, ad esempio per generare brand awareness e stimolare i click e le vendite. L’applicazione interfunzionale è quindi limitata, così come le possibilità offerte dai dati: gli insight di terza parte forniscono soltanto una visione circoscritta delle attività, e ciò rende difficoltosa un’esecuzione precisa dei processi di risoluzione delle identità e targeting a livello multicanale. Per non parlare del fatto che l’associazione delle identità è di tipo probabilistico e deve verificarsi prima che i dati vengano immessi nella piattaforma.
Al contrario, le CDP hanno la capacità di accedere e accorpare in modo istantaneo dati diversi di prima, seconda e terza parte. Di conseguenza,
le CDP non sono solo in grado di produrre una visione omnicomprensiva di utenti specifici (tra cui abitudini online e offline),
ma anche di creare automaticamente identità persistenti utilizzando insight deterministici. Le CDP offrono quindi una comprensione coesa e granulare che può essere utilizzata da ogni funzione aziendale per offrire esperienze personalizzate, efficaci e uniformi, dalle vendite allo sviluppo dei prodotti.
Far emergere il potere della collaborazione
Ciò non significa che le DMP siano destinate a essere accantonate, ma possono al contrario rappresentare un elemento prezioso per qualsiasi stack tecnologico, soprattutto se utilizzate congiuntamente alle CDP.
Le attività commerciali devono solo individuare e sfruttare i punti di forza di ciascuna piattaforma.
Ad esempio, le capacità analitiche in tempo reale e la risoluzione delle identità delle CDP le rende una soluzione migliore in quanto singola fonte di informazioni veritiere sul cliente.
Le CDP possono creare una libreria integrata, armonizzando dati provenienti da ogni fonte e punto di contatto (DMP incluse) per offrire profili completi sui visitatori da utilizzare per costruire messaggi e servizi personalizzati.
Allo stesso tempo,
le DMP possono sfruttare gli insight delle CDP per incrementare l’impatto delle campagne e creare segmenti più definiti e migliori audience lookalike, al fine di ottimizzare il targeting e l’engagement a livello individuale. Per estensione, tutto questo contribuirà ad accrescere il ritorno sugli investimenti pubblicitari.
Le scelte in materia di gestione dei dati sono fondamentali poiché questi ultimi dovrebbero essere alla base di tutte le decisioni commerciali. Capire le differenze tra DMP e CDP è un punto di partenza obbligato, anche se le società dovranno pur sempre eccellere nell’utilizzo di tali strumenti se intendono massimizzarne la resa.
Nel 2019, le attività commerciali di successo saranno quelle in grado di sfruttare tali piattaforme come soluzioni complementari, ovvero avvalendosi delle CDP per raccogliere, connettere e concretizzare gli insight e mantenendo al contempo le DMP per garantire la personalizzazione dei messaggi automatizzati.