CRM, CDP, DMP e molto altro ancora: il mercato delle marketing technology è in continuo fermento.
Di fronte a consumatori post-moderni, sempre più informati, consapevoli, iperconnessi, ma anche disincantati e sfuggenti, i brand non possono prescindere da una loro conoscenza approfondita e dalla capacità di presidiare ogni fase del loro customer journey.
Dati ed informazioni diventano così strategicamente rilevanti per orchestrare il processo decisionale di clienti e prospect, ma occorre il giusto apporto tecnologico per renderli effettivamente utili ed utilizzabili in un ottica di marketing data driven.
Il comparto martech offre numerose soluzioni capaci di soddisfare le più diverse esigenze per quanto concerne la raccolta, l’organizzazione e l’attivazione dei dati.
È per questo motivo che, così, si è soliti contrapporle, dimenticando, invece, come una loro integrazione possa essere un vero valore aggiunto per la nostra strategia.
Nell’articolo di oggi, abbiamo scelto di focalizzare l’attenzione su CDP e DMP, provando a proprio a cogliere il valore aggiunto derivante da una loro integrazione.
Customer Data Platform e Data Management Platform utilizzo e funzionalità
Customer Data Platform utilizzo e caratteristiche
Abbiamo avuto più occasioni di approfondire nel nostro blog caratteristiche e funzionalità di una Customer Data Platform.
Ma, ricordiamole brevemente.
Nonostante non esista ad oggi una definizione esauriente, possiamo definire la CDP o Customer Data Platform come piattaforma che raccoglie ed unifica dati di utenti e clienti provenienti da più canali e sorgenti, normalizzandoli a livello di single customer view.
Quindi attraverso un Customer Data Platform si ha la possibilità di creare profili utenti completi, accurati ed aggiornati in real-time grazie all’integrazione di dati comportamentali, dati demografici, dati transazionali, ovvero per lo più first-party-data.
La CDP consente la raccolta, la normalizzazione dei dati ma non solo: molte piattaforme cdp marketing infatti dispongono di servizi di customer analytics integrate con AI e machine learning per una profilazione ancora più evoluta e attività di marketing predittivo.
Dalla raccolta all’attivazione del dato fino all’orchestrazione del customer journey: le più moderne CDP integrano funzionalità di marketing automation, marketing personalization e gestione di campagne in ottica omnichannel.
Data Management Platform: caratteristiche e funzionalità
Le DMP o Data Management Platform nascono per lo più a supporto delle attività di media buying, consentendo di raccogliere dati ed informazioni per ottimizzare le campagne ADS. Le DMP gestiscono per lo più dati provenienti da canali digitali, dati comportamentali ed informazioni relative alle audience e permettono di creare audience di utenti con interessi e caratteristiche simili che possono essere utilizzate per attività e campagne ADS più mirate.
Una volta raccolti i dati, di prima parte, ma soprattutto di seconde e terze parti, le DMP li organizzano per costruire un profilo di ogni singolo utente, ma in modo del tutto anonimo. Acquisite le informazioni le DMP le condividono così con piattaforme pubblicitarie digitali e canali di marketing interni in modo che tali sistemi sappiano quali annunci veicolare.
Le DMP, infine, a loro volta raccolgono informazioni sulle prestazioni degli annunci per ottimizzare ancora di più le campagne.
Data Management Platform: ambiti di utilizzo
Utilizzate in ambito advertising, ma non solo: come è facilmente intuibile, un’efficace gestione dei dati come quella fornita da una DMP può davvero fare la differenza anche per un uso prettamente “corporate”.
Se combinati tra loro, dopo essere stati raccolti da questi strumenti, i dati di prima, seconda e terza parte hanno un potenziale incredibile per individuare i migliori prospect interessati ai prodotti e servizi dell’azienda.
CDP e DMP a confronto: obbiettivi, raccolta dati e modalità di profilazione.
Semplificando, potremmo dire che le DMP sono utilizzate soprattutto per soddisfare esigenze e obiettivi relativi alla parte alta del funnel.
A differenza delle CDP che offrono una visione omnicomprensiva di utenti specifici con insgiht deterministici, le DMP si mostrano particolarmente efficaci per attività legate alla creazione e all’ampiamento delle audience, mediante insight probabilistici. La loro forza si racchiude infatti nella capacità di processare e mettere in relazioni enormi quantità di dati.
La CDP al contrario delle DMP oltre alla raccolta e la normalizzazione racchiude in se molte altre funzionalità: molte piattaforme cdp marketing infatti dispongono di servizi di customer analytics integrate con AI e machine learning per una profilazione ancora più evoluta e attività di marketing predittivo.
Dalla raccolta all’attivazione del dato fino all’orchestrazione del customer journey: le più moderne CDP integrano funzionalità di marketing automation, marketing personalization e gestione di campagne in ottica omnichannel.
Inoltre una CDP permette la profilazione degli utenti anonimi.
CDP e DMP i vantaggi di una loro integrazione
Customer Data Platform e Data Management Platform, se combinate, permettono, di fatto, di adottare un vero e proprio approccio marketing data driven.
Le capacità analitiche e la risoluzione delle identità di una Customer Data Platform che consentono di creare profili completi e panoramiche unificate su ogni singolo utente, possono, per esempio, essere utilizzate dalla DMP per incrementare le performance delle campagne grazie alla possibilità di creare pubblici nuovi maggiormente profilati, garantendo anche la personalizzazione dei messaggi automatizzati.
Blendee MOS oltre l’unione tra una cdp e una dmp
Il marketing operating system di Blendee si muove proprio in questa direzione: esso unisce le funzionalità e le potenzialità di una moderna Customer Data Platform con quelle di una performante Data Management Platform.
Il risultato?
Una piattaforma che raccoglie e normalizza dati provenienti da più sorgenti a livello di single customer view, permettendo la creazione di profili utenti completi ed accurati, aggiornati in real-time.
Raccolta, normalizzazione dei dati, ma non solo: le funzionalità legate alla DMP consentono di ampliare l’audience conosciuta di partenza grazie agli utenti anonimi. Il motore di Intelligenza artificiale della piattaforma consente di derivare informazioni sugli utenti anonimi basandosi sul loro comportamento. È così possibile andare oltre e costruire modelli predittivi che individuino le correlazioni esistenti tra caratteristiche degli utenti e azioni target.
Dalla raccolta all’attivazione del dato fino all’orchestrazione dell’intero customer journey per una strategia davvero omnichannel, grazie alle attività di marketing automation e marketing personalization.
I dati, anche se raccolti, da soli rimangono irrilevanti, sono una semplice componente di un meccanismo ben più ampio.
Acquistano valore solo se vengono resi accessibili ed utilizzabili: è proprio in questa fase che diventano un vera e propria miniera d’oro per le aziende, ma occorre il giusto stack tecnologico.
