Una delle tematiche calde lo è sempre stata, ma sta andando lo sta diventando sempre di più, anche per le questioni legate alla difficoltà di tracciamento di cui parlavamo, di cui abbiamo parlato nelle altre lezioni.

E il la modalità con cui possiamo utilizzare i nostri dati.

Prima parte i nostri dati prima parte nella grande grande nella maggior parte dei casi ovviamente vivo all'interno del CRM eh l'apa questo il come sfruttare questi dati sta diventando un pochino il Sacro Graal del, del marketing, del digital marketing in particolare perché effettivamente è un dato che la cui importanza sta crescendo, diventa piu'.

Difficile avere da bere al the ta da da sessioni che non sono identificabili con un utente specifico.

Quindi questa parte diventa fondamentale per poter fare, per poter sfruttare altre altre strategie e altre attività, per le nostre campagne, per quello che poi vogliamo ottenere e quindi c'è una grossa quantità di lavoro che e viene portata avanti non solo da noi, ma in generale da chi ha questo tipo di approccio per dire Okay, come possiamo incominciare a far dialogare quello che il CRM con Wolowitz, con Facebook, con le piattaforme in generale e it's not the wolf non è non è una cosa banale in particolare, anche perché cioè un aspetto tecnico, un aspetto di implementazione tecnica che richiede di andare piuttosto nel dettaglio, perché poi non è solamente l'aspetto di analizza i dati ok, ma un aspetto di analizza i dati li modello il valore che ricavo in termini granulari lo devo implementare all'interno di piattaforme con logiche di matching che cambiano la piattaforma piattaforma e quindi nell'ultimo.

In particolare ultimo anno sono spaccati la testa tantissimo contro questa cosa qua so sangue sui muri per testare quella quando gli approcci che funziona di più per capire effettivamente come riportare questo questo valore all'interno di piattaforme.

Adesso vi mostriamo un pochino quella che può essere un posto che può essere un'alternativa una strada in giro prima di di andare a negli step per fare questo per fare questa connessione.

Una cosa da considerare che ci sono due grosse partite può essere divisa in due grosse famiglie una che è quella standard che ha già una porzione di implementazione con le piattaforme che è di default.

Ma ovviamente sei forse up spot? Zooma ce ne sono ben, sono veramente tante, eh? Il che ci facilita un po' anch'io lavoro, ma non sempre è adesso vivi, dico perché.

E poi c' è una grossa parte che è il nostro popolo.

Vuole in questo caso che è invece quella del di custom.

Quando dico che Houston partiamo da dallo spray cheat al PSV fino a mai qualcosa anche di un po' piu' avanzato, un database è tutta questa la preda di roba che abbiamo.

Quindi ci sono anche lavorazioni differenti in queste.

In queste due casistiche ho bisogno che la parte di standard crm comunque non sempre ci permette di sfruttare appieno le potenzialità, perché molto spesso non c' è un layer di modellazione, ma che rende piu' intelligente quel dato li' e questa è una delle cose che invece noi cerchiamo.

In alcuni casi abbiamo cercato di fare, quindi guardiamo un attimo quali sono gli step? Il primo è sicuramente andare basico di andare a prendere il i dati del crm e cercare di connetterli all'interno di un database nel nostro caso quello che utilizziamo in maniera principale i bicchieri.

Quindi cominciamo prima il primo pezzo di informazione dentro questo questa foto database.

Tenete conto che questo l'utilizzo che facciamo un pochino del di del database in questo caso D b.

Qui è a mo' di data Lake, ovvero buttiamo tutto dentro e poi da li' incominciamo a ottimizzare.

Cominciamo a fare la parte di analisi, ma molta confusione e da lì poi facciamo la parte stazioni.

È ovviamente fondamentale che in questa confusione confusione ci siano i pezzi di informazioni chiave che ci servono, quindi ad esempio la parte di click che poi ci permette di fare l'importo della piattaforma la parte di mail ho dato dall'utente che ci permette di fare poi il match di nuovo con le piattaforme, eccetera eccetera.

Il secondo step è quello di noi abbiamo, abbiamo, ci siamo, abbiamo cercato di costruire una sorta di tag che più che un tag è un misto tra un tag é un effettivo endpoint, quindi qualcosa che possa comunicare direttamente con il database che quello che fa è prendere le informazioni lato piattaforma tante piattaforme analytics quanto piattaforme di advertising di Facebook e raccogliendo questa informazione le spara all'interno dello stesso database all'interno del database di cui dicevo prima am questa questa implementazione la facciamo tramite Wall Drug manager.

Abbiamo provato anche a farlo tramite whatsapp manager server side, ma insomma è possibile in entrambi i casi, una volta che abbiamo fatto questo, probabilmente cominciamo.

I dati cominciano ad essere a passare all'interno all'interno di bikini all'interno dello stato Bays e abbiamo incominciato a vedere il nostro il nostro panettone informazione nostro panettone I dati a questo punto abbiamo da parte di rodata da parte di informazione base che ci permette di rendere quel dato che intelligente, di per sé più intelligente perché è un top.

A questo possiamo la prima cosa che facciamo di solito costruirci un modello attribuzione.

E qui è anche, rispetto alle serie precedenti, un modello attribuzione generalmente algoritmico, quindi basato su Markov stains o approcci approcci di questa di questa tipologia.

Il secondo step che cerchiamo di fare è quello di Cluster Izz Hare, gli utenti su questo poi, abbiamo anche una lezione specifica su cosa significhi fare la segmentazione degli utenti con i dati del del CRM e sfruttarle fine al fine di di attivazione.

Qui questo è un secondo è un secondo aspetto un'altra cosa che generalmente cerchiamo di di fare è quella di andare a calcolare le tv e quindi il valore degli utenti e il valore futuro, in particolare gli utenti.

Questo perché perché tutti questi pezzettini informazioni se all'inizio la conversione di quell'utente basato sulle informazioni che avevo quindi non integrata con informazioni di CRM, con informazioni su varie piattaforme, con un modello attribuzione aggiuntivo, eccetera eccetera.

Se quella conversione di quell'utente a di Mario per me valeva una, poi, grazie a queste, a queste informazioni sono in grado di andare a ricalibrare il peso effettivo e di dire che la conversione di Mario, che valeva una che era stata generata in Watts, in realtà vale zero sei, perché in realtà all'interno c'è stata, la compri la contribuzione dell'altro canale c' è stata per me quell'utente a un valore minore, perché so che sulla base delle caratteristiche condivise non comprerà tanto quanto un altro utente e così via.

Quindi mi permette di ricalibrare il peso del valore che do poi la piattaforma e di nuovo questo è fondamentale perché vuol dire che sto passando un segnale molto piu' accurato alla macchina e il come e posso comprarmi più di questa tipologia di utenti piuttosto di quell'altra.

È ovvio che è un bel salto.

Quantico è l'ultimo giro l'ultimo pezzo.

Il penultimo, in realtà che abbiamo è quello di passare queste informazioni che abbiamo elaborato le abbiamo rese più intelligenti all'interno del nostro, del nostro database e rico ndt dividerle con con le piattaforme, quindi con Facebook Google ci sono le modalità, nello specifico sono diverse piattaforme la piattaforma.

Ma diciamo che ad oggi sono due grosse tipologie c'è, una tipologia che si basa su il tracciamento click and ways.

Aram L'ambulanza Ma adesso che lo scorso vabbè, ma lo so, ci sono due grosse tipologie metodo di funzionamento, diciamo per poter riposare, per poter condividere queste informazioni più intelligenti con le piattaforme dei due grossi Bucket se vogliamo da una parte, cioè la modella con cui tuttora funziona Google, anche se sta facendo dei passi nell'altra direzione che è quella di utilizzare il click.

Quindi effettivamente un pezzettino, una stringa di codice per marciare quella che è la conversione, questo a vantaggio che più banale se volete, a un certo punto da implementare.

Ma incomincia anche essere meno efficace sotto alcuni aspetti, perché se no ovviamente non mi porto dietro quel pezzo di informazione e talvolta può capitare, non ho visibilità.

Un altro l'altro approccio, invece quello che è più basato su Facebook e si basa invece sul caricamento delle conversioni user base quindi do in pasto il valore piu' tutte le informazioni dell'utente e poi a Facebook stesso a cercare di rimediare quello che puo' che puo' mangiare, eh? Allo stesso modo che facciamo quello che facciamo con la conversione lo facciamo anche con gli audience.

Quindi cerchiamo di una volta classificati londinese ritrovati quelli che sono i nostri top performers, quelli che sono i walk performance, eccetera.

Prendiamo queste informazioni e li condividiamo all'interno delle piattaforme advertising.

Non mi soffermo adesso molto su come che cosa lo facciamo? Perché lo vediamo più tardi.

Nello specifico é ok l'ultimo l'ultimo step in realtà di tutto questo processo è quello di condividere queste informazioni anche con la nostra tuta analytics.

Questo è più in ottica di avere visibilità totale del fan di quello che è il valore reale a meno meno meno valore in ottica di ottimizzazione dei delle piattaforme advertising in senso stretto, perché hanno bisogna avere un dato che ha condiviso immediatamente con loro e ovviamente avere questo tipo di visibilità ci sblocca un livello di reporting che è molto più avanzato e che ci aiuta a prendere decisioni molto in maniera molto più precisa.

Come dicevo prima.

A quel punto si, ho ripensato alle conversioni che mi genera un canale all'altro il valore che mi porta un cane all'altro.

Posso anche andare a stare a spostare i budget da parte all'altra a dire questo funziona meglio rispetto a questo e fare delle decisioni strategiche strategica.

Quindi questo è un ma la modalità con cui ha che abbiamo sviluppato per approcciare il collegamento tra CRM piattaforma libertino.

Cioè stiamo grattando la superficie in in un certo senso adesso perché questa è sicuramente la direzione e come dicevo prima, chi trova la quadra per effettivamente implementare questo Tusk sblocca proprio quel Sacro Graal arriva di nuovo ad avere un vantaggio competitivo molto importante.