La “qualità” dei dati nel Programmatic Advertising

Nuovo appuntamento con la rubrica di Paolo Serra per DailyNet dedicata al programmatic: Paolommatic. In questa puntata Serra analizzerà i dati nella pubblicità programmatica.   Per leggere l'appuntamento della settimana scorsa sul "fingerprinting": clicca qui  

Paolo Serra

Appassionato di nuove sfide per far crescere le imprese, con l’obiettivo di contribuire ad aumentarne i ricavi. Si dedica al search engine marketing dal 1999, lavorando con le principali agenzie internazionali. In seguito, allarga le conoscenze al mondo del Programmatic Advertising, diventandone uno dei maggiori esperti italiani, tanto da aver aperto il sito Programmatic RTB, punto di riferimento per gli addetti ai lavori.

La “qualità” dei dati nel Programmatic Advertising

Articolo a cura di Paolo Serra

Paolo Serra

Una DMP, letteralmente “piattaforma di gestione dei dati”, è un sistema tecnologico che serve a raccogliere, ordinare e utilizzare dati, utile agli investitori pubblicitari e agli editori per ottimizzare l’acquisto o la vendita di spazi pubblicitari online. I brand e le agenzie usano le DMP per aumentare il valore di qualsiasi tipo di informazione abbiano a disposizione sugli utenti internet e sui mezzi. Gli investitori possono caricare sulla DMP dati di loro proprietà e incrociarli con altri set di dati reperibili sul mercato per prendere decisioni di marketing migliori. Allo stesso modo, publisher e concessionarie di pubblicità possono caricare su una DMP informazioni sugli utenti o sui contenuti pubblicati sui propri siti per aumentare il valore del proprio inventario di spazi pubblicitari.

Esistono tre tipologie di dati

First Party Data: i dati di prima parte sono le informazioni ricavate da strumenti di vostra proprietà come siti web, CRM e strumenti di analisi di business. In generale, i dati di prima parte sono quelli più preziosi, poiché sono dati del tuo pubblico, generalmente più precisi e sicuri.

Second Party Data: i dati di seconda parte sono essenzialmente i dati di prima parte di qualcun’altro. Benché non siano una commodity, è possibile arrivare a un accordo con partner certificati, che sono disposti a condividere i loro dati sui clienti con voi. Per esempio, un’azienda di orologi preziosi potrebbe condividere con un’azienda che vende beni di lusso i dati che ha nel proprio database.

Third Party Data: molte aziende che sviluppano DMP vendono dati di terze parti. Il vantaggio dei dati di terze parti è l’enorme volume di dati utente a cui è possibile accedere. Tuttavia, visto che hanno un costo significativo, è bene che le aziende acquirenti verifichino la qualità di questi dati.

Sette modi per valutare la qualità dei dati

 

1. Da dove provengono i dati che si stanno utilizzando? 

   Sapere che mix di dati si sta utilizzando per gestire la propria campagna, anche se la risposta è di solito evidente, è importante perché influisce sul livello di visibilità o trasparenza che si avrà nella gestione dei dati stessi e potrebbe portare a notevoli risparmi. Come detto prima ci sono tre categorie di dati. 

   1° Party - Sono i tuoi dati, è dovrebbero essere affidabili, tuttavia molte aziende non hanno un CRM o non lo utilizzano al meglio, causando possibili perdite di profitto.

   2° Party - Dopo i dati di prima parte sono i più puliti, ma anche qui è bene sapere da chi arrivano, per non trovarsi a pagare dati provenienti da editori di dubbia origine.

   3° Party - In alcuni casi, l’origine è descritta, ma difficilmente verificabile. Vengono aggregati e normalizzati da una moltitudine di fornitori, editori e altre fonti. A causa dell’opacità è bene verificarne la qualità richiedendo informazioni ai fornitori.

2. Meccanismo di raccolta del dato 

   Un’altra dimensione importante da considerare quando si valuta il targeting dei dati è come sono stati raccolti, vale a dire la tecnologia utilizzata. Fa affidamento sui cookie? O è basata sul fingerprinting? O è collegata a un ID utente su una applicazione o piattaforma chiusa? Questo è importante per capire l’affidabilità del rilevamento e raggiungere il target di riferimento. 

   Native Database - I dati da piattaforma nativa sono dati associati agli account utente. Come per esempio Facebook, LinkedIn, Twitter, Google, Amazon, Microsoft e così via. Questi dati spesso alimentano le piattaforme di annunci offerte dalle stesse aziende, sono per ovvi motivi considerati di alta qualità e a volte sono ceduti a soggetti terzi che li utilizzano per le proprie campagne. 

   Fingerprinting - Il fingerprinting è una tecnologia relativamente nuova che viene utilizzata al posto dei cookie. Il fingerprinting funziona attraverso la raccolta di tutti gli attributi unici su un computer, come per esempio: l’indirizzo IP, la risoluzione dello schermo, la versione del browser, plugin del browser, libreria di font, il fuso orario e molto altro ancora. Tutti questi dati creano una “impronta” digitale univoca in circa il 94% dei casi. Si tratta di una tecnologia molto promettente, che sembra essere molto più robusta dei cookie, ma il futuro è tutto da vedere. 

   Cookies - Per lungo tempo, i cookie sono stati il meccanismo standard utilizzato per il tracciamento, in particolare la componente di targeting comportamentale. Tuttavia, la loro efficacia sta lentamente diminuendo, a causa delle norme governative, di blocchi del browser, oltre ad altri fattori. Come risultato, nell’ecosistema ad-tech in molti si stanno preparando per un mondo senza cookie. Da qui, l’ascesa di tecnologie come il fingerprinting.

3. Metodologia 

   Un altro criterio importante da prendere in considerazione quando si valutano i dati è la metodologia di raccolta degli stessi. È importante saperlo perché influisce direttamente sulla precisione dei dati. 

   Dichiarati volontariamente - I visitatori, clienti o utenti, cedono le informazioni del profilo, i dati di registrazione o rispondono ai sondaggi. Tali dati possono includere l’età, il sesso, il reddito delle famiglie, gli interessi, la lingua, la religione e tanto altro ancora. I dati dichiarati sono di altissima qualità a causa della loro fonte. Non ci sono congetture. Vengono direttamente dalle persone. 

   Analisi comportamentale - I dati vengono raccolti ed etichettati in base a ipotesi fatte sulla loro navigazione. Per esempio, un editore che ha un sito web per le neo mamme potrebbe creare una serie di segmenti come: donne, nuovi genitori, le neo mamme, la fascia di età, il reddito e così via. Naturalmente, questo non è il modo più accurato per catalogare tutti i visitatori, ma è dedotto in base all’oggetto del sito, e alle pagine viste. Per questo motivo, non è così preciso come il precedente, anche se rimane comunque affidabile. 

   Precedentemente segmentato - Al fine di aumentare le dimensioni e la scala di segmenti di pubblico, molte aziende hanno inventato dei metodi per elaborare e associare le caratteristiche del pubblico, ma la precisione di questi dati e di queste segmentazioni dipende moltissimo da chi le ha fatte.

4. Come si classificano i consumatori? 

   Noi tutti guardiamo prodotti e servizi che sono fuori dalla nostra portata, siamo curiosi per natura. Ciò significa che un sacco di consumatori visitano siti, non necessariamente perché sono interessati ai prodotti o servizi esposti, ma per i più disparati motivi. Chiedete al vostro fornitore di dati come distinguere la lettura casuale dal comportamento d’acquisto reale in modo da non spendere il vostro budget per consumatori che non saranno mai vostri clienti. 

5. Dati venduti a cani e porci? 

   I dati che abbiamo acquistato sono stati venduti e rivenduti centinaia di volte? Perché è importante saperlo? Perché il rischio è di bombardare lo stesso gruppo di consumatori più e più volte, cosa che porta rapidamente alla cosiddetta cecità da banner e influisce sulle prestazioni della campagna.

6. Freschezza dei dati 

   Una delle proprietà più trascurate nei dati è la freschezza delle informazioni, vale a dire ogni quanto vengono aggiornate. È molto importante capire quanto recentemente l’informazione è stata acquisita. Perché? Perché impatta drasticamente sul valore dei dati e può cambiare la strategia di una campagna pubblicitaria.

7. Prezzo: Quanto costano? 

   Dal punto di vista pratico, uno dei fattori più importanti da considerare quando si valutano i dati di pubblico, è il prezzo dei segmenti. I prezzi sono importanti perché hanno un impatto diretto sul rendimento effettivo delle campagne. Questi costi generalmente si applicano solo ai dati che non sono di prima parte. Se ci sono obiettivi specifici di performance, per esempio, il costo dei dati deve essere incrementale all’aumento dei risultati. Purtroppo in generale, però, il prezzo dei dati è piuttosto arbitrario e le aziende non pensano mai che è possibile negoziarlo. In questo modo si evita che i prezzi dei dati possano facilmente superare il costo del supporto. è quindi importante ricordarsi questo fattore nell’equazione finale e poter avere risultati migliori.