Con il passare del tempo i First-Party Data hanno acquisito sempre più importanza, arrivando ad essere fondamentali in molti campi d’applicazione.
Le scelte dei colossi del Web in ottica “Cookie-Less”, il progressivo abbandono dell’uso dei cookie di terza parte, il rispetto del consenso degli utenti e della loro privacy, stanno spingendo le aziende di tutti i settori (Editoria, Retail ed e-commerce, Largo Consumo, …) ad organizzarsi nella raccolta, organizzazione e attivazione dei dati di prima parte per una vasta serie di necessità.
Basti pensare alle attività di marketing o ai processi decisionali sempre più guidati dai dati, per capire quanto siano importanti e strategici.
Nell’ambito dell’iniziativa Privacy Sandbox, e in nome del rispetto degli utenti, Google ha dichiarato di voler seguire una politica cookie-less per questo ha annunciato che Chrome non supporterà più i cookie di terza parte. La scelta di Google va nella stessa direzione di quanto già fatto da Apple con Safari, mentre Firefox di Mozilla ed Edge di Microsoft già consentono agli utenti di bloccare i cookie di terza parte.
In questo scenario, la perdita dei cookie di terza parte rappresenta un cambiamento epocale per molti settori che hanno sempre basato il loro business sulla raccolta e utilizzo di questi dati.
Da una recente ricerca dell’Osservatorio Internet Media della School of Management del Politecnico di Milano, è emerso che l’abbandono dei dati di terza parte avrà importanti ripercussioni sul settore dei media e sull’industria pubblicitaria che nel 2020 ha visto il Programmatic advertising in crescita del 6% rispetto all’anno precedente, arrivando ad un volume di 588 milioni di euro.
Anche gli editori saranno particolarmente colpiti dall’eliminazione dei cookie di terza parte, vista l’inevitabile contrazione dei ricavi pubblicitari se non sostituiti prontamente con i first-party data.
I dati di prima parte sono i dati che vengono raccolti direttamente dall’azienda e sono di sua esclusiva proprietà. Sono considerati molto preziosi perché permettono di ottenere una maggiore conoscenza dei propri clienti, sono in linea con le normative sulla privacy e sopratutto non sono ottenuti da soggetti esterni di cui non si conosce l’affidabilità e la qualità dei dati prodotti.
Queste informazioni possono essere raccolte utilizzando una serie di canali online e offline come siti web, social media, app, crm, sondaggi e quant’altro possa rappresentare un touch-point con il proprio cliente, come per esempio i punti vendita.
Riconosci l’utente e mostragli i contenuti che possono interessargli maggiormente
Crea contenuti in base agli interessi dei tuoi lettori
Maggiori informazioni hai sui tuoi utenti, maggiori ricavi potrai ottenere dalla pubblicità
Individuare gli utenti più interessati ad acquistare un prodotto servizio oppure a rischio di lasciare un servizio/prodotto sottoscritto
Raccogliere i First-Party Data non basta, occorre interpretarli e attivarli per delle finalità molto precise.
L’accuratezza e la rilevanza dei dati di prima parte consentono alle aziende di personalizzare le azioni di marketing, di prevedere il comportamento del pubblico, oppure di sapere in anticipo quali saranno i clienti che procederanno all’acquisto e quali saranno probabilmente persi.
Grazie all’utilizzo di algoritmi e tecniche di machine learning, possono essere definiti dei cluster molto precisi dove inserire gli utenti in base alle informazioni raccolte.
Questo consente alle aziende di attuare una serie di azioni altamente efficaci, ottenendo un miglioramento delle performance e l’aumento del ROI.
Ogni cliente, infatti, è generalmente rappresentato da più profili individuali e anonimi mentre interagisce con un’azienda sui diversi canali online e offline. La fusione di questi profili in un’unica visione del cliente, consente di capire le loro preferenze e attuare di conseguenza attività di marketing personalizzate.
I dati di prima parte sono fondamentali anche per gli editori: grazie alle informazioni sui loro utenti, i publishers possono mostrare contenuti personalizzati, monetizzare i loro siti e proporre ai lettori dei piani a pagamento.
Per farlo è necessario di utilizzare piattaforme progettate appositamente per queste finalità, come DataLysm o DataLit.
Identificare le dimensioni e le metriche per capire il proprio business
Creare dashboard per osservare l’andamento delle mie KPI di business
Collegare le informazioni di navigazione alle informazioni disponibili nel CRM
Utilizzare first party data per personalizzare le email ed aumentare il tasso di ritorno degli utenti ed il tasso di apertura delle email
Integrare i dati delle email (aperture, click, ricezione, ecc) nei first party data
In base alla navigazione precedente consiglio contenuti per aumentare il tempo online
Importare i dati delle piattaforme di adv (Google Ads, Facebook ads, ecc) ed i dati da Search Console
Usare le informazioni di intento di ricerca per migliorare i contenuti
Sviluppare modelli di propensity per individuare utenti interessati a sottoscrivere un abbonamento, utenti a rischio di churn, LTV, ecc
Sincronizzare i dati di prima parte con l’infrastruttura di advertising al fine di azioni di acquisition, awareness, consideration e/o monetizzare l’utente in private deal, pmp, reservation