Abbiamo realizzato una guida gratuita dove troverai tutti i segreti per fare campagne di successo nel Programmatic Advertising e nel RTB,
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Chi Siamo
Kahuna è l’unica agenzia indipendente in Italia specializzata unicamente in Programmatic Advertising e RTB, con un team manageriale e di consulenza con oltre 30 anni di esperienza cumulata nel Digital.
Si stima che entro 3 anni oltre il 70% del digital advertising globale sarà erogato in modalità programmatica: in Italia questa percentuale oggi è inferiore al 30%.
Il significato di Look-alike Modeling e il suo funzionamento nelle DMP e DSP
Il Look-alike Modeling è essenzialmente trovare gruppi di persone (audiences) che si comportino come i vostri migliori clienti. Per esempio, in un ecommerce, che ha identificato come miglior target di pubblico le persone il cui acquisto medio è più di 100 euro, che comprano profumi, e lo fanno almeno due volte al mese, il Look-alike Modeling consente di trovare più persone del genere tramite associazioni, per esempio acquirenti simili, ma che comprano cosmetici.
Come funziona il Look-alike Modeling?
Ormai la pubblicità e il marketing utilizzano dati e algoritmi. Per questo motivo, si utilizzano piattaforme di gestione dei dati (DMP), in quanto fornisce agli inserzionisti ed esperti di marketing gli strumenti e le risorse necessarie per realizzare la modellazione e la clusterizzazione dei target. Alcune piattaforme lato domanda (DSP) forniscono inoltre funzionalità che permettono di creare modelli precostituiti di look-alike. Il primo passo è definire gli attributi e i comportamenti dei vostri clienti più importanti, come quelli del precedente esempio. Più attributi vengono definiti, maggiore sarà la probabilità di trovare il pubblico giusto, che vi permetterà di migliorare il rendimento della campagna. Tuttavia, si potrebbe essere meno precisi con i modelli (cioè definire meno attributi e comportamenti) se l’obiettivo fosse quello di concentrarsi su reach e awareness, piuttosto che avere tassi di conversione più elevati.
La seconda fase prevede la raccolta dei dati, un sacco di dati.
Per avere dei perfetti modelli di look-alike e per produrre risultati accurati, è necessario avere diversi tipi di dati (ovvero first, second, e third-party data) che devono essere raccolti da una serie di fonti online e offline. Ogni azienda compra i dati da aziende diverse che forniscono questo servizio. Per esempio, un recente sondaggio molti CMO hanno dichiarato che non avendo un CRM in azienda, o non potendo usare i dati presenti nel CRM, perché spesso incompleti o scarsamente aggiornati, preferiscono reperirli esternamente, da chi lo fa di mestiere, procurandosi preziosi dati di seconda parte completi e dettagliati e sopratutto certificati come veritieri.
La terza fase prevede l’utilizzo degli algoritmi per estendere il pubblico sulla base dei modelli di lookalike.
Come probabilmente avrete già compreso, il Look-alike Modeling viene utilizzato principalmente per il prospecting, ovvero la ricerca di nuovi clienti e/o visitatori potenziali. Tuttavia, può anche essere utilizzato per estendere la portata delle campagne pubblicitarie online. Diciamo che il target di pubblico viene diviso sulla base di un insieme di attributi (per esempio età, sesso, posizione, ecc). Applicando il Look-alike Modeling alle campagne, è possibile trovare clienti simili che forse non si adattano al vostro pubblico attuale o perché non ci sono abbastanza dati, o perché non siete in grado di identificarli con i dati che sono in vostro possesso, ma sono simili in molti modi ai vostri clienti migliori.
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