La fine del supporto dei cookie di terze parti sulla piattaforma di Google potrebbe costare alle imprese una perdita tra l’1 e il 5% del fatturato. Tuttavia una trasformazione data-driven guidata dall’Ai permetterà a queste imprese di recuperare dal 10 al 30% di efficienza degli investimenti. È quanto sostiene il nuovo studio di Bcg, “It’s time to start your Ai-led Data driven transformation” (SCARICA QUI IL REPORT COMPLETO).
Per trasformare il mondo cookieless da minaccia a opportunità occorre puntare su un marketing di precisione, sempre più personalizzato, basato su un approccio data-driven e sull’uso dell’intelligenza artificiale che potenzia le iniziative e i risultati della comunicazione.
Le sfide del mondo cookieless
Una personalizzazione efficace avviene attualmente attraverso un monitoraggio costante del consumatore, da un lato attraverso i cookie per i siti web e dall’altro attraverso il mobile advertising identifier (Maia), l’identificativo univoco del dispositivo. Tuttavia la crescente attenzione verso la privacy impone delle limitazioni nel tracciamento dell’utente, con una conseguente riduzione della capacità delle imprese di personalizzare esperienza, comunicazione e prodotto e una perdita stimata, per le imprese che hanno finora utilizzato tali strumenti, compresa tra l’1 e il 5% del fatturato, a parità di investimento. Per le aziende pronte a internalizzare la capacità di gestione dei dati di terze parti, è quindi giunto il tempo di una trasformazione “data-driven”, che richieda la capacità di sfruttare il dato al massimo del suo potenziale, si legge nello studio.
I cookie di terze parti permettono di acquisire dati di navigazione utili a disegnare un profilo del proprio utente. Google si è allineata alla scelta di Apple, Mozilla e Microsoft verso una maggiore protezione della privacy dei navigatori del web. Il cambiamento, annunciato per il primo semestre del 2024, esige dalle aziende l’adozione di un nuovo modello di raccolta ed elaborazione dei dati dei propri clienti. Basti pensare che, oggi, Chrome supporta più del 61% di tutto il traffico web in Europa (59% in Nord America, 68% in Italia).
L’opportunità per le imprese si lega al passaggio dal marketing di massa a quello di precisione, permesso dagli strumenti digitali, che dà maggiore efficacia agli investimenti in marketing e media. Gli utenti, infatti, navigano sempre di più il web, trascorrendo più dell’80% del proprio tempo online via mobile, e sono alla ricerca di esperienze personalizzate, spesso criterio di preferenza per la scelta di n brand (per il 62% dei consumatori).
Il marketing tra personalizzazione e privacy
Secondo una ricerca globale di Bcg condotta su mercati e consumatori, il 66% dei consumatori ritiene che la personalizzazione contribuisca alla fruizione di un’esperienza positiva durante l’interazione con i brand, con differenti livelli di recettività dovuti all’età, educazione digitale e reddito. Eppure, nonostante il 64% dei consumatori si dica favorevole all’utilizzo dei propri dati da parte delle aziende, il 68% risulta infastidito dalla loro vendita.
La cosiddetta “privacy di default”, quindi, è in grado di proteggere le aziende dai rischi reputazionali e finanziari associati alle violazioni dei dati e all’uso non conforme. Si tratta di una scelta che può creare fiducia negli stakeholder, specialmente in un quadro normativo in continua evoluzione, nonché portare all’interno delle aziende la gestione dell’intera filiera del dato che, secondo Bcg, permetterà di recuperare dal 10 al 30% di efficienza degli investimenti.
La nuova cultura data-driven che usa l’Ai
Sarà quindi importante definire la direzione in cui l’azienda si sta muovendo per concentrare tutti gli sforzi verso un unico obiettivo: cambiare la cultura di gestione del dato chiarendo come tutti possano contribuire a tal fine, promuovere il cambiamento attraverso una governance adeguata per riequilibrare le priorità e garantire che la trasformazione interna avvenga senza intoppi. Infine, utilizzare l’Ai per potenziare gli sforzi tramite l’automazione e le pratiche di test & learn. Ciò si tradurrà nell’applicazione dei dati negli esercizi di ottimizzazione e nella loro raccolta in ogni fase, per costruire basi proprietarie sulle quali adattare le capacità dell’AI generativa e acquisire maggiore competitività.
“Le aziende, anche se appartenenti a settori differenti, sembrano ancora impreparate ai cambiamenti che stanno per arrivare, data la scarsa maturità tecnologica e i rischi connessi alla gestione del dato. Essere consci del divario tra le attuali capacità e le ambizioni, però, è un potente strumento per identificare le priorità e avviare un percorso di trasformazione”, sottolinea Paola Scarpa, Managing Director and Partner di Bcg, autrice del paper. “Il che non comporta esclusivamente lo sviluppo di un lavoro di raccolta e analisi dati. Sarà fondamentale la nascita di partnership tra i vari attori della filiera, ad esempio, per sfruttare le potenzialità del dato al massimo, bilanciando costi e valore generato”.
