Negli ultimi anni, sotto la pressione dell'opinione pubblica e delle autorità di regolamentazione, le perplessità sulla privacy dei dati hanno indotto le aziende a ripensare le proprie strategie di raccolta dati. Ciò ha di fatto messo fine a un'era di condivisione involontaria dei dati dei clienti durata oltre 25 anni.
A partire dalla metà degli anni '90, i cookie di terze parti, ovvero frammenti di codice inseriti nei siti web o nei server, hanno permesso agli inserzionisti e agli editori di raccogliere, analizzare e condividere informazioni sugli utenti, oltre a creare l'opportunità di indirizzare e ritargettizzare gli utenti con annunci personalizzati. Con l'aumento dell'uso e dell'abuso di questo strumento di raccolta dei dati, sono emerse anche le prime criticità:
consenso non raccolto in modo esplicito;
non sono state fornite informazioni agli utenti sulle modalità di archiviazione e utilizzo dei loro dati;
non era garantita la protezione dei dati degli utenti, che potevano essere esposti in pochi secondi a violazioni, interessi commerciali fraudolenti e ad azioni malevole.
L'attesa eliminazione dei cookie di terze parti ha scosso l'ecosistema pubblicitario nel profondo. Anche il passaggio di Google Analytics da UA a GA4, che sarà completato entro marzo 2023, è stato in gran parte determinato dalla spinta verso una maggiore protezione dei dati.
Alcuni editori e inserzionisti lamentano la perdita di uno strumento facilmente accessibile per tracciare i propri utenti, dalla geolocalizzazione alla divisione per fascia d'età, dal potere d'acquisto ai modelli di ricerca. Tuttavia, per le aziende che cercano di mantenere il proprio potere e i propri guadagni a lungo termine, il pensionamento programmato dei dati di terze parti rappresenta un'opportunità per costruire la propria attività su basi più solide e socialmente responsabili.
Comprendere i diversi livelli di dati
Quali sono dunque le differenze tra dati di prima e di terza parte? In realtà rappresentano diversi livelli di consenso e di intermediazione tra l'utente (ad esempio, la persona o l'entità che visita un sito web) e il destinatario finale delle informazioni dell'utente.
I dati zero-party sono dati forniti consensualmente e in modo proattivo dall'utente. Ad esempio, un utente che clicca su un quiz, un sondaggio o un elenco di newsletter per il quale il suo nome e l'indirizzo e-mail sono un requisito fondamentale.
I dati di prima parte sono estratti esclusivamente dal sito web che l'utente sta visitando, mentre i dati di seconda parte sono quelli condivisi dal sito web con un partner diretto. I dati di terze parti, invece, sono raccolti da società esterne e non dal sito web che l'utente sta visitando.
Sia i cookie di prima parte che quelli di terza parte vengono impostati tramite un server o un codice. La differenza principale, tuttavia, riguarda chi ha accesso ai dati raccolti. Nel caso dei cookie di prima parte, i dati raccolti sono disponibili solo per il sito web che li ospita. Nel caso dei cookie di terze parti, invece, i dati sono disponibili a tutti i siti web che caricano il codice o — acquistano il database raccolto.
Con i cookie di terze parti fuori dal gioco, il modello "fondatori - custodi" implica che gli editori devono chiedere il permesso per memorizzare e utilizzare i cookie, dopodiché sono di fatto proprietari dei dati degli utenti. In altre parole, il nuovo ordine mondiale è vantaggioso per gli utenti — e per gli editori.
Come raccogliere e sfruttare i dati di prima parte
L'engagement è la chiave per comprendere gli utenti in un mondo di prima parte e attento alla privacy. Invece di acquisire informazioni di massa sul profilo e sul comportamento di un utente su Internet, gli editori devono stimolare l'engagement dei loro visitatori, con azioni che includono:
lettura di articoli;
prendere parte a sondaggi e indagini;
navigazione nel sito web;
condivisione dei contenuti sui social media;
lasciare commenti;
utilizzo della casella di ricerca del sito web;
utilizzo dell'opzione chat.
L'engagement consente all'editore di costruire profili di utenti e di comprendere il percorso del cliente in modo molto accurato. Inoltre, i dati di navigazione e di engagement possono essere integrati per personalizzare ulteriormente l'esperienza dell'utente.
Esperienze utente personalizzate
Grazie a dati di prima parte più completi, gli editori dispongono anche di importanti informazioni su ciò che il loro pubblico trova rilevante, significativo e coinvolgente. La personalizzazione delle esperienze degli utenti avvicina gli editori sempre più al Sacro Graal del marketing: un profilo utente completo e accurato.
Le esperienze personalizzate offrono agli utenti l'opportunità di interagire con contenuti mirati. In cambio, aiutano gli editori a raccogliere più dati. Alcune strategie includono:
iscrizioni a newsletter periodiche;
iscrizioni a promozioni speciali;
paywall per contenuti approfonditi;
accesso alla community (social media, forum, commenti);
profilo personalizzato per contenuti mirati.
L'impegno richiesto per questo tipo di personalizzazione è spesso minimo o una tantum. Filtrare i contenuti in base a parole chiave, implementare una pagina di login per i clienti o adattare i contenuti per l'invio di e-mail può spesso essere fatto impiegando poche risorse e con un elevato ritorno sugli investimenti.
Fornisci agli inserzionisti l'accesso diretto al tuo pubblico iper-targettizzato
Una volta creato il meccanismo di acquisizione dei dati di prima parte e personalizzata la propria offerta, si possono già vedere segmenti con maggiore engagement e fidelizzazione. Ma a questo punto, sei seduto su una miniera d'oro per la pubblicità. Invece di una massa confusa di utenti indefiniti, il tuo pubblico ha una serie distinta di interessi, dati demografici e comportamenti comprovati.
Mettendo a disposizione spazi e informazioni per gli inserzionisti, offrirai vantaggi impareggiabili, quali:
consentire agli inserzionisti di adattare le campagne a segmenti specifici;
consentire aggiustamenti rapidi sulla base di informazioni in tempo reale;
monetizzare attraverso contenuti di alta qualità e ben personalizzati che, in ultima istanza, portano benefici all'utente.
In effetti, come hanno notato gli early adopter, questa spinta verso i dati di prima parte ha incoraggiato le aziende a costruire dei data lake. Questi possono essere utilizzati a proprio vantaggio ma anche, a seconda delle dimensioni e della varietà delle informazioni, per la monetizzazione attraverso gli annunci pubblicitari.
Far crescere la propria attività grazie ai dati di prima parte: le piattaforme dati degli editori
Le grandi reti di editori possono costruire le proprie piattaforme pubblicitarie o di dati e vendere le informazioni del proprio bacino di utenti agli inserzionisti. La piattaforma Saga di Insider è un esempio di come i dati di prima parte possano essere sfruttati dagli inserzionisti in modo da consentire agli utenti di trovare informazioni rilevanti.
Con Saga, Insider, attraverso le sue numerose piattaforme editoriali, raccoglie informazioni sugli utenti — non direttamente su chi sono, ma piuttosto su cosa fanno nel portafoglio di Insider. Questi dati di prima parte sul comportamento del pubblico vengono poi trasferiti agli inserzionisti che possono così identificare il pubblico giusto per il loro prodotto.
DTMG ha fatto crescere il suo database di e-mail con hash da 5 a 55 milioni in un anno. Anche il San Francisco Chronicle e Conde Nast hanno sviluppato strategie per mettere in contatto gli inserzionisti con i dati del bacino utenti. Naturalmente, più proprietà internet possono essere aggregate in un unico data lake, più dettagliati saranno gli approfondimenti sull'audience e più efficace sarà la pubblicità.
Altri vantaggi
Per gli editori, avere a disposizione i dati rappresenta sia un potere che un rischio: senza una buona strategia di raccolta, gestione e utilizzo dei dati, la partita è tutta da perdere. Nelle migliori condizioni, i dati avvicinano il pubblico e aumentano l'engagement. Collaborare con inserzionisti di fiducia è un modo per gestire il rischio; perfezionare la propria strategia on-site per testare ciò che funziona meglio è un altro modo per essere sempre un passo avanti.
Per gli inserzionisti, invece, operare su piattaforme di dati di prima parte offre il vantaggio primario di rivolgersi a un pubblico pre-qualificato.
Per gli utenti, in particolare, la raccolta di dati di prima parte può portare vantaggi fondamentali:
maggiore rilevanza dei contenuti;
maggiore rilevanza degli annunci;
moderazione dei commenti (e discussioni più sicure e civili).
Considerazioni finali
I dati di prima parte rappresentano indubbiamente delle sfide. La prima e più importante è la disponibilità al cambiamento.
Oltre a questo ostacolo iniziale, si profilano due grandi sfide.
Risorse materiali: Anche quando c'è la disponibilità al cambiamento, le risorse materiali e umane necessarie sono enormi. Nel caso di DTMG, il suo successo ha innescato un'ondata di investimenti necessari — clean room per i dati aggregati, analisti di dati e creativi per interpretare e soddisfare i diversi segmenti di pubblico — che potrebbero non essere accessibili alle aziende più piccole. La chiave è iniziare in piccolo e scalare.
Conoscenze: Anche se non sussistono problemi in termini di mentalità e di risorse materiali, siamo solo all'inizio di un lungo percorso. Nessuno, ad esempio, ha un metodo standardizzato per identificare, analizzare o misurare i segmenti ancora inesplorati attraverso la raccolta di dati di prima parte. In un certo senso, stiamo tutti costruendo l'aereo mentre lo pilotiamo. La chiave è iniziare presto, raccogliendo dati il prima possibile, e osservare, prendendo nota dei successi e dei fallimenti degli altri early adopter.
Accrescere la fiducia, stimolare l'engagement e migliorare le prestazioni dei contenuti attraverso la personalizzazione sono ancora innegabili vantaggi fondamentali delle politiche sui dati di prima parte. A ciò va aggiunto che i dati di prima parte offrono agli editori anche la possibilità di comprendere meglio il proprio pubblico e di proporre contenuti e annunci migliori.
Per gli editori che sfruttano i dati di prima parte in modo intelligente, il nuovo mondo offrirà, infatti, informazioni più accurate sul proprio pubblico. In fin dei conti, i dati demografici ottenuti in precedenza attraverso i dati di terze parti non sempre hanno permesso di prevedere se un cliente avrebbe cliccato sul pulsante di acquisto. Le azioni precedenti sul sito web, invece, possono essere un indicatore più efficace.
