Una delle ultime novità in fatto di strategie di pianificazione delle campagne promozionali online sono i sistemi di “probalistic matching”, e che si stanno rivelando molto efficaci soprattutto per le iniziative multipiattaforma, con particolare focus sul mobile.
Detto in maniera molto semplificata, si raccolgono e analizzano i miliardi di dati prodotti dagli utenti del Web incrociando abitudini, indirizzi IP, browser utilizzati, ricorrenze, accessi da dispositivi e specifiche località geografiche, e si costruisce una colossale ma precisissima mappa delle probabilità, che identifica non solo cluster di consumatori potenzialmente suscettibili all’offerta di specifici prodotti e servizi, ma persino singoli individui, ognuno racchiuso nelle proprie sfere di azione e interesse. Il risultato? Gli annunci sono in grado di seguire il target di riferimento ovunque esso sia, e soprattutto su qualsiasi device, dando vita automaticamente a vere campagne integrate e mirate.
Alla base del successo del sistema c’è il concetto di convergenza tra media digitali. «Il segreto sta nel combinare tre o quattro fonti diverse», assicura Philip Smolin, Senior Vice President for Strategy della digital agency califoniana Turn, parlando alla MIT Technology Review, che ha dedicato un approfondimento al tema.
Ad aiutare le agenzie a cogliere e a strutturare le informazioni giuste sparse per la Rete ci sono aziende specializzate come Drawbridge, Crosswise e Tabad. La sola Dawbridge, per esempio, riesce correlare 1,2 miliardi di utenti attraverso l’analisi dell’utilizzo di circa 3,6 miliardi di dispositivi. Potenza di calcolo e precisione degli analytics crescono di anno in anno se, come ammette la stessa Dawbridge, nel 2014 i device presi in considerazione erano “solo” un miliardo e mezzo. «Stiamo diventando sempre più abili nell’associare gli elementi che identificano i profili attraverso le varie piattaforme di utilizzo», conferma Kamakshi Sivaramakrishnan, fondatore e CEO di Drawbridge, riferendosi a un rapporto Nielsen che evidenzia come il suo team sia riuscito a risalire allo stesso individuo inviando messaggi pubblicitari coerenti con il profilo correlando due o più dispositivi con un’accuratezza del 97,3%. Il concorrente Tapad se la cava con un tasso di precisione del 91,2%.
Come anticipato, a trarre maggiore vantaggio da questo nuovo modo di indirizzare le campagne multimediali sono gli investimenti sul mobile, che ormai rappresenta la piattaforma privilegiata per le ricerche online (Google il mese scorso ha dichiarato che ormai in USA, Giappone e altri otto Paesi lo smartphone ha superato il desktop), con un traffico dati aumentato negli States del 63% durante il 2014.
Ma il vero valore nasce dalla possibilità di ingaggiare i potenziali clienti sui piccoli display per poi poterli indurre all’azione in un secondo momento, magari sul desktop, dove si registrano ancora le migliori performance per l’eCommerce. Anche se non esiste una regola precisa, l’importante è creare coinvolgimento a prescindere dal device e dalla situazione d’uso, abbattendo le barriere che fino a pochissimo tempo fa frammentavano la coerenza delle iniziative sul Web.
Il probabilistic matching, con buona pace di chi non ha mai attivato un profilo Facebook o Google per non cadere preda della pubblicità online, vanifica la possibilità di non essere “schedati” semplicemente effettuando il logout dalle varie piattaforme di social networking o dai servizi di e-mail e messaging. Il sistema infatti rintraccia tutti i “detriti” lasciati dalle attività di navigazione e li ordina creando un mosaico coerente che rappresenta un vero e proprio “avatar” dell’utente. Il vantaggio per quest’ultimo però – assicurano gli esperti di digital marketing – sta nel totale anonimato del profilo. Per i duri e puri della privacy, l’ultima spiaggia sembrerebbe essere AdChoices, un programma fornito dagli stakeholder dell’industria pubblicitaria che permette agli utenti di scegliere di non ricevere messaggi in base agli interessi monitorati durante la navigazione.
