Addio MarTech e AdTech, diamo il benvenuto al MadTech hip hip urrà

Questo articolo rappresenta più di tutti cos’è Kahuna e perchè è nata.

I DATI SONO OVUNQUE; LA SFIDA PRINCIPALE PER LE AGENZIE E LE AZIENDE È SAPERE COME RACCOGLIERLI E SFRUTTARLI CORRETTAMENTE.

Con le piattaforme MarTech che utilizzano i dati per visualizzare messaggi personalizzati nei media di proprietà, ad esempio le email (DEM/Marketing automation), messanger, chatbot etc. e le piattaforme AdTech che li utilizzano per visualizzare messaggi mirati nei media esterni, ad esempio i giornali (corriere.it, lastampa.it), i social (Facebook, Istagramm, Linkedin) e i motori di ricerca (Google, Baidu in Cina, Yandex in Russia etc.), c’è una forte spinta verso un’unica tecnologia che offre personalizzazione su tutti i media – MadTech.

L’AdTech e il MarTech si sono evoluti a tal punto che sono diventati molto difficili da distinguere. Le piattaforme tecnologiche pubblicitarie di oggi sono molto più di semplici strumenti utilizzati per aumentare l’awareness del brand e raggiungere nuovi clienti. Allo stesso modo, le piattaforme tecnologiche di marketing come i CRM non sono solo database passivi dei clienti; funzionano con grandi quantità di dati e offrono una serie di nuove funzionalità come l’integrazione dei social-media, l’IA, la profilazione olistica e molto altro ancora. Ciò che MarTech e AdTech hanno sempre più in comune, tuttavia, sono i dati.

CHE COSA È MADTECH?

Il termine MadTech – è un concentrato delle parole marketing, pubblicità (Advertising) e tecnologia – è stato coniato da David Raab per descrivere l’attuale tendenza nello sviluppo delle piattaforme tecnologiche: Verso l’ibridazione di AdTech e MarTech. Quindi con l’accento sui dati, le connessioni e le convergenze di una serie di tecnologie e fonti, tra cui i big data, l’internet of things (IoT) e il machine learning.

Il MadTech si fonda sul principio della sinergia dei dati e spinge l’idea del SCV (SINGLE CUSTOMER VIEW) ad un altro livello. Ciò avviene attraverso l’eliminazione del sistema a silos, (Qui un post sui silos di dati) tipico di molte aziende, e la combinazione di insiemi di dati correlati in repository condivisi e facilmente accessibili, arricchiti da dati provenienti da dispositivi multipli, che tutte le aziende dovrebbe utilizzare.

SINERGIA DEI DATI PER LA VISIONE DI UN SINGOLO CLIENTE (SCV)

La visione del singolo cliente è un concetto sinonimo e parte del marketing centrato sull’utente, del marketing basato sulle persone e del marketing omnicanale. Viene creato consolidando varie informazioni sui clienti provenienti da varie fonti e viene visto come la base del MadTech.

Si fonda sull’idea ormai consolidata che il marketing e l’advertising per funzionare al meglio deve essere 1:1, ovvero specifica per la singola persona e non più di massa uguale per tutti.

In molti casi, queste fonti di dati possono essere sistemi sparsi in vari dipartimenti dell’organizzazione – marketing, vendite, servizio e design del prodotto, etc.

QUALI TIPI DI DATI POSSONO ESSERE UTILIZZATI PER CREARE UNA SCV?

  • Dati comportamentali: numero totale di pagine viste, obiettivi raggiunti e URL visitati.
  • RTB e dati programmatici: include i dati raccolti durante gli acquisti online, come le interazioni con gli annunci (es. click) e altri dati utente.
  • Ecommerce e sistemi transazionali: numero di prodotti acquistati (sia online che offline), valore del carrello, date di ordine/rinnovo, abbandono dei prodotti (carrelli abbandonati), resi dei prodotti, etc.
  • Dati CRM e offline: informazioni sugli indirizzi forniti, informazioni telefoniche, informazioni sugli indirizzi e-mail, dati presi dai social, etc.

COME SI È FORMATA LA MADTECH

  • MarTech utilizza database di marketing (es. CRM e CDP) che memorizzano informazioni dettagliate sulle interazioni con individui identificati.
  • AdTech utilizza tipicamente le DMP e memorizza le informazioni raccolte da molte fonti. Le DMP combinano le capacità inerenti al MarTech e AdTech, e si posiziona tra i due regni. Una DMP consente alle aziende di raggiungere un nuovo pubblico (attraverso la modellazione “lookalike”) e di migliorare le decisioni di acquisto dei media durante le aste (Open Market o PMP). Una DMP consente alle aziende di creare e fornire comunicazioni personalizzate ai clienti attuali e futuri.
  • MadTech promette la convergenza delle tecnologie di cui sopra e la connessione senza soluzione di continuità dei dati interni ed esterni (di prima e terza parte) per le SCV. Inoltre, MadTech sfrutta tutte le tecnologie all’avanguardia disponibili per collegare gli utenti alle email o ai numeri di telefono o altro ancora, alle posizioni dei device (Pc, smartphone, etc), comprese le nuove categorie di dispositivi abilitati a Internet, come i wearables, internet-of-the-things devices, SmartTV, la Radio dal 2019, etc..

MadTech copre ciò che è reso possibile dall’unione dei dati MarTech con i dati AdTech:

Di seguito sono riportati due possibili casi d’uso di un approccio MadTech alla pubblicità e al marketing:

CASO D’USO #1: MESSAGGISTICA PERSONALIZZATA SU TUTTI I CANALI (OMNICHANNEL)

L’utilizzo di dati di prima, seconda e terza parte (qui una definizione)

Come funziona la personalizzazione in MarTech, AdTech e MadTech: Un confronto:

  • MarTech consente la messaggistica personalizzata con dati di prima parte provenienti dai media di proprietà (ad esempio, e-mail e siti web, CRM).
  • AdTech fornisce messaggi personalizzati al pubblico utilizzando dati di terze parti e media esterni (ad es. display, video, adwords, social network).
  • MadTech combina queste caratteristiche per fornire messaggi personalizzati su tutti i media disponibili. Email, Google, Facebook, Corriere.it, etc. Le ricerche confermano che i messaggi accuratamente selezionati possono aggiungere valore aggiunto per i clienti e renderli più propensi a convertire. Inoltre, le aziende possono ottimizzare il budget.

CASO D’USO #2: ATTRIBUZIONE MIGLIORATA, CUSTOMER JOURNEY E REPORTISTICA

L’SCV consente alle aziende di creare esperienze contestuali e personalizzate per i clienti. Grazie a report di attribuzione migliorati, le aziende possono analizzare come gli utenti interagiscono con il loro brand, e concentrarsi sui punti di contatto più efficienti lungo il percorso di un singolo utente e ridurre automaticamente al minimo la spesa per altri punti di contatto inefficienti.

NO, NON MI DITE CHE USATE ANCORA GOOGLE ANALYTICS VE’ PREGO !!!!

(Qui alcuni articoli sull’argomento modelli di attribuzione, Attribution Model: quando fanno la differenza fra riuscire a vendere e non riuscirci, Cos’è definizione di Attribution modeling, modelli di attribuzione, Marketing attribution: perché i comuni sistemi di analytics sono ormai superati)

Customer Journey e Attribuzione in AdTech, MarTech e MadTech: Un confronto

  • I sistemi MarTech gestiscono campagne complesse in più fasi e misurano il loro impatto sulla customer journey del cliente con attribuzioni avanzate.
  • I sistemi AdTech utilizzano offerte in tempo reale e raccomandazioni basate sul comportamento per fornire la massima risposta al minor costo.
  • MadTech si basa su analisi avanzate e personalizzazione dei contenuti. Aiuta le aziende a scegliere il momento e il luogo migliore per inviare messaggi e aggiornare il pubblico in base ai nuovi dati (acquisti, conversioni, etc.). Gli algoritmi di apprendimento automatico offrono offerte ottimizzate senza decisioni umane. Tali capacità possono non essere niente di nuovo, ma con la sinergia dei dati, possono essere ulteriormente affinate e integrate in un’unica piattaforma tecnologica funzionale.
  • Inoltre i moderni sistemi di attribuzione consentono di capire quali sono i canali che performano realmente.

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AUTORE

Paolo Serra

Appassionato di nuove sfide per far crescere le imprese, con l’obiettivo di contribuire ad aumentarne i ricavi. Si dedica al search engine marketing dal 1999, lavorando con le principali agenzie internazionali. In seguito, allarga le conoscenze al mondo del Programmatic Advertising, diventandone uno dei maggiori esperti italiani, tanto da aver aperto il blog Programmatic RTB, ed è fondatore di Kahuna, la prima agenzia specializzata nel programmatic advertising.

https://it.linkedin.com/in/paoloserra

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