Advertising e Marketing Data: esiste un mercato? Lo spiegano Zimmermann e Poss di Hi-media

Il ceo di Hi-media Group e il ceo di Hi-media Italia spiegano come si fa un buon uso dei Big Data e come e quando questi si rivelano un buon investimento

di Roberta Simeoni
07 aprile 2014
Big Data - Generica
(Foto di Depositphotos)

Lo sviluppo del mercato delle aste pubblicitarie o del programmatic buying o acquisto automatizzato tramite algoritmi che agiscono in tempo reale (Real Time Bidding o RTB) ha semplificato l’uso e l’ottimizzazione dei Dati pubblicitari (o advertising Data), da molti oggi considerati il Santo Graal del marketing digitale. Eppure nel momento clou dei “Big Data” e dei fantasmi che li circondano, restano irrisolte delle domande molto pratiche e operative, a cui hanno cercato di dare risposta Cyril Zimmermann, ceo Hi-media Group, e Carlo Poss, ceo Hi-media Italia, in un interessante articolo pubblicato da siti internazionali e che riproponiamo di seguito.

Qualità dei dati: è ora di approfondire

Carlo Poss

Al di là degli aspetti giuridici o tecnici, molti editori, inserzionisti e agenzie si stanno interrogando sul valore, le modalità di determinazione dei prezzi e implicitamente sulla qualità del marketing e advertising Data disponibili sul mercato.

Carlo Poss

Secondo noi questi dati, ovvero le informazioni raccolte su un utente online, rappresentano un bene con una qualità piuttosto variabile a seconda della sua origine e di come è stato raccolto” riporta il testo.

Il dibattito sulla qualità si pone marginalmente quando si tratta di “first party data” ovvero” dati di prime parti” in quanto il “collettore” definisce esso stesso la natura della propria segmentazione. La domanda è più rilevante quando i dati provengono da partner di terze parti (“3rd party data”). In questo caso vengono regolarmente sollevati dubbi o domande relative alla trasparenza, alla pertinenza dei target scelti e alle informazioni acquistate. Per esempio, che cosa si intende con target “intenzionato all’acquisto di auto”?

Un approccio semplificato ci induce a pensare che si tratti di un navigatore che è intenzionato ad acquistare un’auto. Ma come vengono presi in considerazione i concetti di frequenza e recenza (ovvero il tempo trascorso dall’ultimo acquisto ad oggi)? Quante visite deve effettuare un utente ad un sito di annunci auto, e con quale “recenza” per essere considerato un “intenzionato all’acquisto”? Ed inoltre quest’ultimo ha anche le stesse caratteristiche per un investitore del brand A o del brand B?

Tutte queste domande hanno un impatto diretto sulla determinazione dei prezzi dei Dati.

Prezzo dei dati: dipende dai modelli, a ciascuno il suo?

L’efficacia dei dati si sta rivelando sempre più verificata su migliaia di campagne pubblicitarie, è il suo prezzo il vero punto di discussione. Mentre l’uso dei dati di prima parte è gratuito (in quanto appartengono all’origine al suo utilizzatore), il prezzo e il valore dei 3rd party data sono spesso difficili da valutare a priori. Questo spiega i diversi metodi di vendita e di meccanismi di formazione dei prezzi. Ecco i più comuni:

  • Fatturazione CPM (costo per mille), modello classico del marketing digitale attraverso il quale all’acquirente viene fatturato il numero di utenti esposti all’annuncio.
  • Fatturazione in percentuale rispetto al costo del mezzo, correlando strettamente quindi il prezzo di questi dati ai costi del mezzo utilizzato per diffondere la campagna pubblicitaria. Per esempio, con una percentuale del 30% , un acquirente avrebbe pagato un costo di € 0,30 per Data per l’uso in ottimizzazione degli spazi pubblicitari acquistati per 1 euro.
  • Fatturazione a forfait, di solito approvato nell’ambito di un contratto direttamente con il proprietario dei DATI (first party) – consente al compratore, per un canone mensile fisso, di utilizzare il volume di informazioni che preferisce.

Negli ultimi due modelli, il prezzo dei Dati dipende dall’utilizzatore e dalle caratteristiche di utilizzo degli stessi. I Dati dunque non hanno alcun valore intrinseco riconosciuto a priori.

Ciò è coerente con l’idea che difendiamo che i dati non sono in definitiva un fine in sé stesso, ma solo un mezzo per raggiungere obiettivi più generali, come aumentare le vendite, guadagnare quote di mercato o migliorare l’esperienza dell’utente”.

Inoltre, l’utilità marginale dei dati varia anche in base al tipo di attori che vogliono usarli. Per esempio:

  • i fornitori di soluzioni di pagamento cercheranno di ridurre efficacemente le frodi, di proporre le migliori forme di pagamento e di massimizzare il tasso di conversioni sui siti dei merchant.
  • Gli inserzionisti, le agenzie o i centri media potranno utilizzare le loro informazioni per migliorare il modo o il tono con cui veicolano i messaggi pubblicitari.
  • Gli editori potranno utilizzare queste informazioni per ottimizzare il rendimento del loro bacino di impression e massimizzare i ricavi pubblicitari o migliorare l’esperienza dell’utente, offrendo i contenuti più adatti ai propri lettori.

Gli indici su cui è possibile calcolare il valore dei dati possono essere dunque molto diversi. Questa non è una garanzia di semplicità per gli operatori del mercato. Infatti, quando il venditore e “utilizzatore” dei dati ne è anche la fonte stessa, è in grado di regolare la raccolta delle variabili e la segmentazione per raggiungere i risultati desiderati, ma quando si tratta di 3rd party Data, il controllo è minore e di conseguenza la determinazione del prezzo è più complessa. L’intermediazione commerciale pura sul mercato dei Dati non è quindi evidente.

Dati + strategia + know how = buon uso dei Big Data

Fatto ancora più rilevante è che il valore marginale dei Dati pubblicitari e di marketing dipenda dalla capacità e dal talento di chi li utilizza e di come vengano ottimizzati. In un piano media per il quale un trading desk opererebbe l’acquisto Dati in Rtb, la qualità e l’efficacia della campagna sono determinati non solo dai dati ma certamente dalla strategia di acquisto.

In definitiva i Dati sono semplicemente uno degli ingredienti di una ricetta, a volte complessa, il cui gusto dipende molto dalle capacità dello chef. La chiave del successo di aziende come Criteo Outbrain o Rocket Fuel al di là degli algoritmi, risiede nella loro capacità di sfruttare nel modo più performante possibile i Dati che non sono di loro proprietà. L’intermediazione commerciale o anche la vendita stessa dei dati, va di pari passo con l’ottimizzazione e l’interpretazione degli stessi, il tutto alimentato dalla tecnologia e dalla curva di esperienza.

Pertanto, qual è la giusta remunerazione per gli editori e gli inserzionisti che forniscono Dati? Cosa dovrebbero fare per ricavare il massimo valore dai propri dati?

Coerentemente con l’analisi appena svolta, risulta essenziale per i fornitori di dati associare il processo di raccolta ad una profonda riflessione sulla attivazione, la segmentazione e la strategia di diffusione (media buying) che devono essere quelle degli utilizzatori (clienti?) e acquirenti dei Dati. La vendita dei dati deve essere effettuata mantenendo un controllo sulla loro raccolta e segmentazione, elementi che evolvono in base alle esigenze degli utenti finali dei Dati. Questa associazione consente una creazione di valore e produce un equilibrio collaborativo che permetterà i necessari adeguamenti in modo che il cliente acquirente di Dati possa ottenere i risultati attesi. Gli inserzionisti e le agenzie dovrebbero utilizzare le piattaforme di gestione dati (DMP) non solo per comprare segmenti precostituiti ma per sviluppare i propri, fianco a fianco con il DMP, e di ottimizzarli attraverso i piani media… trasformando così i Big Data in Smart Data.

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