Tra i principali driver di crescita dell’advertising digitale, il Programmatic diventa sempre più diffusamente una modalità di ottimizzazione degli investimenti da parte delle aziende.
Nella maggior parte dei casi si ricorre ad agenzie specializzate dotate di proprie DMP, salvo pochi casi di gestione diretta motivati da ragioni di maggiore sicurezza e privacy. Ad ogni modo, nonostante la crescita del settore, si sta assistendo in Italia ad una fase che ancora per molte aziende rappresenta un momento di sperimentazione.
Al di là delle specificità italiane, la difficoltà generale di realizzare campagne digitali veramente efficaci sta alla base di come avviene attualmente, nella maggior parte dei casi, la targettizazione delle audience. Principalmente la targetizzazione avviene sulla base dei behaviour online e di informazioni socio-demografiche, con l’aggiunta di eventuali criteri di segmentazione normalmente basati su logiche di ricerca tradizionale e utilizzati originariamente per la pianificazione dei media tradizionali.
Questo tipo di informazioni, una volta riportate in un contesto di DMP, al netto della bontà di espansione dei modelli look-alike utilizzati, forniscono un livello di definizione dei target generalmente troppo ampio per poter essere utilizzato in maniera efficace.
Numerosi tentativi e diverse piste di analisi sono attualmente in corso per aumentare gli standard di performance del Programmatic, tra cui ad esempio l’utilizzo del search come elemento aggiuntivo di profilazione, che può in alcuni casi intercettare in anticipo l’interesse verso una categoria o un brand, e che teoricamente si può trasformare in behave successivamente.
Ma nuove proposte e sperimentazioni in atto evidenziano anche un possibile supporto proveniente dalla ricerca, ai fini di una maggiore efficacia del Programmatic. TNS ha lavorato molto in questa direzione, realizzando alcune esperienze di successo già nel 2015 in US, e intende affermarsi come partner chiave in questo settore sempre di più nel corso del 2016.
Due i filoni di sviluppo. Il primo è l’utilizzo di indicatori attitudinali con un elevato livello di correlazione con i comportamenti reali, che consentono di identificare i segmenti di maggiore potenzialità per i brand, vale a dire i consumatori che dimostrano una disponibilità ad usare di più il brand in futuro, o a iniziare ad usarlo nel caso siano attualmente indecisi o abituali consumatori di altri brand.
Questi segmenti, identificati tramite survey, vanno ad arricchire i dati di online behaviour e consentono una definizione più mirata delle audience all’interno delle DMP, con un beneficio finale che si traduce in termini di targetizzazione più efficace.
Un secondo filone di sviluppo è costituito invece dal dettaglio che oggi si può ottenere, sia tramite survey che con l’integrazione dei dati social, sulla rilevanza delle occasioni per i brand. Sapere non solo quali sono i target di crescita più promettenti, ma anche quando ha più senso raggiungerli sapendo anche in quale contesto si trovano, è perfettamente in linea con le potenzialità tecniche offerte dal Programmatic.
Senza sminuire il ruolo della componente strategica e creativa delle campagne, in ambito Programmatic emerge il ruolo determinante, forse più che mai rispetto al passato, dell’execution. E in questo senso diventa cruciale una data strategy che possa garantire, anche nel medio-lungo periodo, un maggiore ritorno dai crescenti investimenti sul Programmatic.
Nei progetti pilota effettuati con questi nuovi approcci al Programmatic, i risultati sulle vendite dei Brand che hanno innovato le modalità di targeting nell’uso per il Programmatic, sono stati sorprendenti.
Lo studio ha offerto l’occasione di misurare direttamente via analytics del sito la maggior efficacia dei publishers che hanno usato questo tipo di segmentazione insieme alle maggiori vendite del Brand effettuate direttamente online.
Un nuovo approccio integrato più attento e profilato: il futuro del Programmatic è già iniziato.