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Quali elementi considerare nella scelta della DMP

Agosto 2018

Ora che le piattaforme Big Data & Anlytics si sono consolidate e che il Cloud permette di accedere con più facilità a una vasta gamma di soluzioni standard e flessibili, scegliere una Data Management Platform (DMP) non è più una questione squisitamente tecnologica, ma prima di tutto un tema culturale. Per certi versi è anzi la conseguenza di un deliberato cambio di rotta nel modo in cui si intende il Marketing. Premessa essenziale per adottare un software capace di integrare ed elaborare le informazioni relative alle audience per segmentarle e profilarle al fine di ottimizzare le performance delle campagne pubblicitarie è infatti essere consapevoli che dotarsi di strumenti del genere vuol dire rivoluzionare le logiche con cui si lavora e si affronta il mercato, seguendo una impostazione data-driven.

Detto questo, lo scenario oggi è contraddistinto da una moltitudine di soluzioni, ciascuna delle quali offre approcci, opportunità e funzionalità differenti, a seconda del grado di integrazione dei dati che si vuole ottenere. Fatto salvo che questo è il punto di partenza nel momento in cui si valutano i criteri di scelta di una DMP, ecco i principali elementi da prendere in considerazione per identificare il prodotto che meglio risponde alle proprie esigenze.

 


 

Mossa tattica o visione strategica?

 

Anche se quasi sempre alla base della decisione di implementare una Data Management Platform c'è la necessità di ripensare completamente i meccanismi che regolano i processi di ingaggio del target, bisogna chiarire se la trasformazione avviene per gradi, sviluppando volta per volta nuove soluzioni man mano che crescono le ambizioni e la complessità delle iniziative, oppure se l'organizzazione è già pronta a introiettare la nuova cultura del dato, avendo maturato una visione strategica e un ecosistema di competenze e strumenti tali per cui – fermo restando che la maggior parte delle piattaforme è scalabile – occorre da subito una DMP che vada oltre la mera generazione di profili per le attività di Programmatic Advertising.

 


 

Mantenere il possesso dei propri dati

 

Qualunque sia l'approccio con cui ci si avvicina a una Data Management Platform, rimane fondamentale dare la priorità a una soluzione che permetta all'azienda di sfruttare appieno e soprattutto di rimanere in possesso del proprio patrimonio informativo. Alcuni fornitori di DMP si propongono infatti anche come data provider, oppure propongono agevolazioni nell'acquisto del prodotto in cambio della facoltà di rivendere i risultati delle elaborazioni ad altre imprese perché li possano a loro volta utilizzare per potenziare i propri processi di profilazione. I dati sono un asset straordinario, che va preservato con piattaforme che puntino a valorizzarli a favore dell'organizzazione e dei suoi clienti, non a trasformarli in merce di scambio, a meno che questa non sia una scelta consapevole e i profitti generati dallo scambio diventino un nuovo revenue stream per l’azienda stessa.

 


 

Un circolo virtuoso a cavallo di Business Intelligence e Marketing automation

 

L'incrocio dei dati proprietari che provengono da più fonti (CRM, ERP, social network) è essenziale per ottenere un quadro completo del proprio posizionamento e della propria audience. Le DMP evolute, per esempio, integrano le informazioni di navigazione degli utenti nei sistemi aziendali di Business Intelligence e di Marketing Automation, aiutando a delineare e pianificare con maggiore precisione attività e risorse, facendole convergere sugli obiettivi prefissati. Se è questo il risultato a cui si vuole tendere, diventa cruciale disporre di uno strumento che aiuti a condividere il patrimonio informativo tra tutte le divisioni coinvolte, mettendo in moto un circolo virtuoso grazie al quale si potrà poi restituire alla DMP informazioni ancora più accurate per massimizzare le performance delle campagne di comunicazione personalizzate.

 


 

Costruire sistemi aperti per integrare il Machine Learning

 

Progetti di questo genere, di ampio respiro e con finalità strategiche, sono estremamente complessi e di solito non comportano ritorni immediati. Ma rappresentano le fondamenta per la creazione di sistemi capaci di generare, attraverso l'implementazione di soluzioni di Machine Learning, sempre più valore a partire dai dati, da una parte migliorando l'efficienza nell'allocazione delle risorse, dall'altra producendo risultati più brillanti in termini di efficacia delle campagne. Chi adotta prospettive simili, di lungo termine, deve puntare alle DMP aperte, che possono essere considerate l'infrastruttura di base per abilitare nuove funzionalità, come per l'appunto il Machine Learning, e nuovi servizi man mano che vengono integrate sorgenti dati alternative e adottati modelli di analisi sempre più sofisticati.