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Contesto

Sebbene la maggior parte delle organizzazioni abbia adottato per il proprio martech stack un approccio best of suite, le soluzioni ad hoc per singole esigenze puntuali che gravitano intorno alla piattaforma principale di marketing automation sono costantemente cresciute nel tempo spesso guidate da logiche fortemente orientate al canale.

Questa articolazione nel landscape applicativo ha portato ad un’elevata frammentazione nei dati e nelle logiche di business con conseguente aumento dei costi di gestione e dei tempi di sviluppo di nuove soluzioni marketing.

In questo contesto molte organizzazioni stanno investendo per razionalizzare il proprio martech stack cercando di portare a fattor comune alcuni elementi funzionali chiave oggi replicati in più punti. Tra questi uno dei più importanti è sicuramente la gestione dei dati dei clienti e prospect tramite una Customer Data Platform che ne centralizza la raccolta, consolidamento, analisi e condivisione.

Punti critici

I problemi principali legati alla mancanza di una CDP sono:

Silos tra funzioni aziendali e costi di integrazioni in logica omnicanale
Mancanza di una single source of truth su cui basare modelli di marketing sulla clientela
Aumento dei costi di gestione di un volume di dati in costante crescita e ridondato per le diverse esigenze
Mancata o scarsa valorizzazione dei dati di prima parte, in ottica anche della fine del supporto dei cookie di terze parti da parte di Google (fine 2024)
Difficoltà nel controllo e nella verifica dell’utilizzo dei dati personali dei clienti in modo conforme alla normativa

52% dei marketers ritiene che l'integrazione

sia più grande ostacolo al successo in ambito martech

Ascend2 Marketing Technology Trend Survey

Soluzione

Le sorgenti dati direttamente di proprietà dell’azienda, oppure di seconde/terze parti sono integrate, normalizzate, pulite e modellate all’interno del layer di data management.

Nel layer di data analysis è possibile implementare modelli di analytics più avanzati, che coinvolgono anche analisi statistiche o algoritmi di intelligenza artificiale come la segmentation della base clienti oppure sistemi di recommendation.

I dati vengono poi resi disponibili per il loro consumo nel layer di data activation, dove è possibile implementare ad esempio logiche di targeting e reverse ETL.

Tutto il ciclo dei dati e dei metadati, con una particolare attenzione sui dati sensibili, è gestito dal layer trasversale di data governance and compliance.

Percorso completo

1. Identificazione di uno use case

Fase di assessment con il business per individuare il migliore use case da utilizzare per la costruzione e la validazione della Customer Data Platform.

2. Customer Data Management

Analizzare le varie sorgenti da cui attingere i dati, riunirli in un unico posto, pulirli in modo tale che siano riconciliabili tra di loro e organizzarli in un data model scalabile per altri use case.

3. Customer Data Analysis

Analisi dati esplorativa e realizzazione dei modelli dello use case direttamente su dati della customer/prospect base.

4. Customer Data Activation

Esposizione dei dati e degli esiti della elaborazione e analisi verso reportistica, applicativi utilizzati dall’area di marketing. Riavvio del ciclo a scalare

Make or Buy?

Per l’implementazione di una CDP tre sono le opzioni possibili: adottare la soluzione di CDP offerta dalla propria suite di marketing automation, selezionare un prodotto esterno offerto da un pure play vendor, sviluppare la propria CDP come estensione dalla data platform. Ogni opzione presenta vantaggi e svantaggi.

La tendenza generale è quella di seguire un approccio ibrido nel quale la base della CDP (data management e data analysis) è sviluppata come estensione della data platform aziendale per avere un’infrastruttura aperta e altamente customizzabile in funzione delle proprie esigenze.

Le parti più orientate all’attivazione possono essere invece sviluppate selezionando il miglior mix tra soluzioni custom e soluzioni off the shelf focalizzate su specifici use case (es. audience definition, journey orchestration, ecc ..) per aumentare ROI e time to market

I principali vantaggi di costruire la CDP come estensione della propria data platform sono:

Capitalizzazione degli investimenti fatti sulla data platform

Molti dei dati del cliente sono spesso già presenti ed integrati all’interno della data platform per cui costruire la CDP al di sopra di essa è una naturale evoluzione che permette di riutilizzare tecnologie e competenze già acquisite.

Gestione dei dati del cliente come un asset aziendale

Poiché più dipartimenti hanno bisogno di accedere ad una vista unificata dei dati del cliente (Marketing, Finance, Operations, Customer Care, Risk Management, ecc…) si vuole razionalizzare lo sforzo di integrazione ed evitare di avere molteplici repository indipendenti costosi da manutenere nel tempo.

Aumento dell’agilità e riduzione del lock in (marketing cloud fatigue)

Le piattaforme di marketing cloud in adozione nella maggior parte delle grosse organizzazioni per quanto riguarda la gestione centralizzata dei dati del cliente presentano problemi legati alla facilità di integrazione con sistemi esterni, pricing poco scalabili e modelli dati e di analytics poco flessibili.

Riduzione dei rischi presenti in un mercato ancora troppo frammentato e volatile

I pure play vendor hanno dinamiche evolutive ancora troppo incerte e soggette alla costante incognita relativa a possibili acquisizioni.

Vantaggi

Riduzione dei costi di infrastruttura relativi alla gestione dei dati del cliente

Minore time to market nello sviluppo di soluzioni omnicanale

Visione olistica sul customer/prospect journey

Possibilità di fornire esperienze utente personalizzate e maggiormente coinvolgenti

Gestione più trasparente e privacy compliant dei dati personali dei propri clienti/prospect

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