1.1 – Cosa vuol dire essere Data Driven e come esserlo in un contesto digitale

Trascrizione

Ciao e benvenuto in questo corso sul Data Driven Performance Marketing, il mio nome è Raffaele Girace, mi occupo di Growth e Advertising da diversi anni, ho lavorato con top brand internazionali, agenzie di rilievo sul territorio italiano, ho gestito qualcosa come 27 milioni di euro in budget pubblicitari su Google, Meta, LinkedIn e anche qualcosina di native, sono stato il primo in Italia a parlare di data enrichment e oggi insieme ai miei due soci Matteo Manfreda e Francesco Cipolla sono co-founder di Isaac che è il primo software italiano di data enrichment. Da freelance mi occupo di creare sistemi di tracciamento avanzati, seguire progetti di growth e gestire l’advertising per e-commerce e progetti di lead generation, soprattutto se parliamo di scaling o ottimizzazione avanzata dove ogni euro investito corrisponde ad un margine da raggiungere per mantenere la profittabilità oppure quando parliamo di scaling non intendo solo l’aumento del budget, aumenti del budget massivi o anche espansione a livello geo del target di riferimento. Cosa andiamo a vedere in questo corso? Io in queste slide e a schermo condiviso ti farò vedere cosa vuol dire essere data driven nel 2024, ti racconterò la mia personale esperienza nel mondo del performance marketing basato sui dati, ti spiegherò come essere data driven in un contesto digitale in cui i dati sono sempre minori sia per quantità che per qualità soprattutto, parleremo quindi di data enrichment, che cos’è e come applicare le basi delle diverse tecniche di data enrichment, delle diverse categorie. Una volta che definiremo queste categorie di data enrichment, entreremo nello specifico, parleremo di business di lead generation o business di e-commerce, ti spiegherò poi seppur velocemente il mio sistema ISAC e vedremo come utilizzare i dati che andiamo ad arricchire nelle piattaforme di advertising. Una volta che avremo chiaro come preparare il tutto, capiremo come utilizzare questi dati per scalare le nostre campagne pubblicitarie con l’AI. Alla fine ti mostrerò qualche risultato e qualche caso studio. Bene, allora, cosa vuol dire essere data driven? Innanzitutto dobbiamo fare una grossa distinzione, ci sono tre approcci per essere data driven. Uno è basarsi sui dati di mercato, il secondo secondo me il più importante per una questione di business è basarsi sui dati del mio mercato, sia che io faccia riferimento ad un e-commerce o ad un business di lead generation, i dati del mio mercato sono i più importanti e poi ci sono i dati di piattaforma. Vedendoli nello specifico, i dati per dati di mercato intendo le analisi di mercato studiando i competitor, guardando le loro landing, leggendo le loro email, come si diceva qualche anno fa, iscrivendomi al loro funnel. Oppure andare a guardare analisi dei trend di ricerca, non parlo solo di Google Trend o lo strumento di pianificazione delle parole chiave di Google Ads, andando anche a fare delle ricerche più approfondite su trend e stagionalità di ricerca, anche quelle sono informazioni molto molto interessanti. E poi c’è l’ultima parte, cioè analizzare le ads dei competitor su l’ad library di Meta, ad transparency di Google o praticamente la stessa cosa di cui al momento non mi sobbia nel nome, relativa a TikTok. Per informazioni del mio mercato intendo dati e quindi informazioni che ci hanno fornito in modo diretto o indiretto i nostri clienti. Entrerò in questo argomento tra un attimo. Per dati di piattaforma invece intendo tutte le metriche primarie e le metriche scomposte, mettendo un grosso punto esclamativo sulla scomposizione delle metriche primarie. Una cosa tanto importante quanto la scomposizione delle metriche primarie è conoscere quali sono le informazioni che abbiamo a nostra disposizione. Entrando nello specifico di questi tre approcci di essere data-driven, voglio farti degli esempi. Quindi parlavamo prima di dati di mercato. Supponiamo di essere un e-commerce che si occupa di vendere prodotti di moda sostenibili, quindi siamo nel fashion sostenibile. In questa nicchia di mercato i nostri prodotti costano di più rispetto ad un e-commerce normale, cioè che vende un marketplace, insomma. La differenza tra l’e-commerce di moda sostenibile e l’e-commerce di, non lo so, per fare un nome più grande ma che ha prezzi pressoché simili, potremmo dire Luisa via Roma. Non voglio arrivare al pricing di Gucci perché è troppo alto, però rimaniamo su un pricing medio-alto. Se io vado a fare delle analisi di mercato per capire come andare a vendere i miei prodotti, io non terrò mai in considerazione che chi compra prodotti di moda sostenibile probabilmente, anzi molto probabilmente, ha a cuore dei valori che sono molto diversi dal semplice, lasciami usare questa parola, vestirsi bene. Quindi io andrò a comprare un brand di moda sostenibile per altre motivazioni che nei miei valori giustificano il costo. Questo cosa comporta che i dati di mercato potrebbero essere molto generici. Nei dati del mio mercato io ho l’opportunità di trasformare quei dati in informazioni profittevoli, quindi prendo quei numeri e li trasformo in revenue. È dove ottengo informazioni vere. Perché? Perché vado a bypassare tutta quella fascia di clienti che comprano prodotti di quel costo ma che non sono vicini ai miei valori e al mio brand. E poi ci sono i dati di piattaforma. Le piattaforme pubblicitarie sono il luogo in cui io vado a comprare i miei clienti, quindi è molto importante andare a capire queste tre divisioni. Entrando nello specifico dei dati del mio mercato vorrei farti questo esempio. Immagina di essere l’e-commerce di cui parlavamo un attimo fa, quindi di moda sostenibile. Hai deciso di lanciare un nuovo prodotto, un nuovo cardigan, che è la revisione di un cardigan che hai lanciato già l’anno scorso. Quindi noi abbiamo due metodi per andare a capire qual è il pricing di lancio. Uno, andare a fare un’analisi di mercato relativa a tutti i competitor che hanno dei prodotti in fasce di prezzo simili e ipoteticamente, facciamo un esempio, troviamo che il costo dei cardigan di quella specifica taglia è di 200 euro. Un altro modo, che è quello che in un processo di growth ti permette di andare a attribuire il massimo peso e quindi il valore all’informazione che ottieni, è clasterizzare i tuoi clienti con una matrice RFM, insomma, per capire quali sono i clienti a te più vicini e andare a chiedere con una survey qual è secondo loro il prezzo adatto per fare il lancio di questo prodotto. Magari otterrai delle risposte diverse oppure potrai fornire loro una scelta. Immaginiamo tre range, tre prezzi diversi, ovviamente tutti basati su una tua analisi interna di costi-benefici, quindi quanto è costato produrre quel prodotto e quanto margine ti serve per rimanere profittevole. Quindi supponiamo che hai tre alternative 190, 200 e 219. La survey che mandi ai tuoi clienti, che sono affezionati al tuo brand, potrebbe darti un risultato che potrebbe sbalordirti, cioè se una percentuale statisticamente rilevante dei tuoi clienti ti dice che pagherebbe quel cardigan 219 euro, che sono 19 euro in più rispetto alla tua analisi di mercato, tu hai vinto non solo una frizione molto alta che è quella del prezzo, perché loro decidono di comprare il tuo brand rispetto al prezzo che troverbero altrove. Quindi insomma, senza dilungarmi, i dati del tuo mercato sono la tua fonte di revenue principale. Vorrei adesso andare a soffermarmi sui dati di piattaforma. Parlavamo prima di scomposizione delle metriche fondamentali, delle metriche primarie. Ti faccio un esempio. Supponiamo che noi stiamo guardando il costo per click. Allora, il costo per click è ovviamente il totale speso diviso il numero di click che ho ricevuto. Ma una volta che otteniamo la capacità di entrare più nel profondo delle metriche, andiamo a capire che il costo per click si può calcolare anche in un altro modo, e cioè CPM su 1000 per 100 su CTR. Questo che cosa ti dà? Ti dà il controllo di una metrica. Se CPC uguale totale speso sul numero di click ti dà la capacità di controllare una sola metrica, e cioè il totale speso. Andando a dividere, andando a trovare quest’altro modo di calcolo del costo per click, tu hai la possibilità di controllare due metriche fondamentali che sono il CPM e il CTR. In questo modo tu sai che se abbassi il CPM o se alzi il CTR, tu avrai un costo per click più basso. Come fai ad abbassare il CPM? Aumentando la quantità, la qualità, scusami, del pubblico e la sua pertinenza. Come fai ad alzare il CTR? Ovviamente, ma non solo. Andando a creare delle creatività più ingaggianti, anche questo è essere data-driven. Andare a scomporre le metriche fondamentali in metriche più piccole su cui puoi avere controllo. Avere controllo sul CPM è di per sé non semplicissimo, soprattutto quando ci sono dei sistemi di tracciamento che non prevedono una grossa qualità. Andare a controllare il CTR invece tecnicamente è un po’ più semplice, ma prevede comunque una creazione di creatività che siano più ingaggianti. Quindi è vero, l’abbiamo scomposta in due metriche la cui natura è comunque difficile da gestire, ma sappiamo che possiamo lavorarci. Come essere data-driven in un contesto digitale in cui i dati sono sempre minori per qualità e per quantità? Bene, c’è una sola vera risposta che poi si dirama in tre punti principali, e cioè affinare la tecnica. Per affinare la tecnica intendo che bisogna sapere entrare nello specifico della parte tecnica dell’advertising e lavorarci per bene. Tutto questo ti permette di diramare la problematica principale, appunto affinare la tecnica, in lavorare dove sono i dati. Un esempio lampante e fondamentale che voglio farti è è vero che di primo acchito i lead, quindi parliamo di un business di lead generation, i lead che facciamo sull’ending page hanno una qualità tendenzialmente maggiore rispetto ai lead fatti su form, quindi su lead form di Meta o su estensione di lead direttamente per Google Ads o su estensione lead form ma per TikTok. Questa è una cosa che è vera in parte, lo vedremo più avanti perché è vera in parte e ti spiegherò come lavorare per migliorare la qualità dei lead che arrivano su questo tipo di asset, ma ti assicuro che lavorare dove sono i dati, quindi nello specifico, lavorare dentro Meta, lavorare dentro TikTok, ti garantisce sul lungo periodo una grande qualità esponenziale degli utenti che andrai a raggiungere. La stessa cosa vale per sistemi esterni al posto in cui ci sono i dati, e cioè parlo di lending, parlo di raccolta di lead fuori dal sistema di Meta o dai sistemi pubblicitari e parlo di e-commerce. Qui bisogna capire, comprendere appieno che lavorare su una struttura tecnica che favorisca l’apprendimento algoritmico non è una cosa opzionale. Vero, oggi si parla di advertising come offerta, prodotto, creatività, copy…perfetto, tutto questo è assolutamente vero. Ma ti ricordo che l’AI delle piattaforme pubblicitarie lavora a tuo supporto. Lavora a tuo supporto per fare in modo che la tua offerta, il tuo prodotto, il tuo copy, tutto venga visto dalle persone in target con il tuo prodotto o servizio. Quindi spesso si tende a tralasciare questa parte, a dare per scontato che tu possa permetterti di spendere soldi a caso, quindi di perdere budget pubblicitario, perché prima o poi su cento impression, su mille impression, una impression di una persona in target con la tua creatività, con la tua offerta, con il tuo copy, Facebook te la porta. Perfetto! Ma perché non lavorare a favore di questa percentuale? Perché non aiutare Meta a non andare a girovagare per trovare il tuo target? Questa è la mia filosofia. Funnelizzare la lead generation e trattare le piattaforme pubblicitarie come dei CRM. Che cosa intendo? Funnelizzare la lead generation vuol dire, e dopo lo vedremo più specificatamente, andare a fornire a Meta informazioni relative al tuo funnel, alla tua sales pipeline. La stessa cosa, non per business di lead generation, ma per e-commerce, sarà andare a fornire a Meta, a Google Ads, eccetera, informazioni relative ai tuoi clienti, e non ai tuoi utenti, quali sono i loro cookie, quali sono… No, bisogna fornire alle piattaforme pubblicitarie la massima quantità e qualità dei dati possibili. In questo modo potrai focalizzarti sull’offerta e sulle creatività, ma sarai al sicuro rispetto allo spending del budget sprecato. Saprai che non ce ne sarà tanto, non ce ne sarà quanto ce n’è adesso. Sottotitoli e revisione a cura di QTSS