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Teoria evoluzionista del digital advertising:
dal Media Planner al Data Planner
Umberto Bottesini
Partner - Simple Agency
…dunque il “Real Time Bidding”
è l’ennesima nuova MODA?
(peraltro maledettamente tecnica e complicata…)
2
REAL
TIME
BIDDING
3
Purtroppo…
[per chi spera nel ritorno dei fasti dell’Advertising del 2000]
Per fortuna…
[per quei pochi hanno già capito tutto e ci stanno lavorando da tempo]
E’ un cambiamento epocale!
destinato a caratterizzare l’industry almeno per i prossimi anni
• Investire oggi in RTB
non vuol dire “fare un test”
• Bensì acquisire un serio
vantaggio competitivo!
dunque,
a che serve il RTB?
4
Rende più efficiente/efficace la comunicazione
in tutte le fasi del ciclo di acquisto
5
Awareness Consideration Conversion
Desire Information Choice
• Riduzione della dispersione
• Ottimizzazione di Reach &
Frequency
• Modifica dinamica del
messaggio pubblicitario
• Ottimizzazione dei livelli di
interazione
• Retargeting sul
comportamento di
acquisto
• Ottimizzazione della
conversione finale
in modalità trasversale
su tutti i device digitali
L’era della Data Analysis
6
W il Real Time Bidding?
Si, ma se possiamo fare meglio, allora
abbiamo l’obbligo di fare meglio.
7
• Le tecnologie per acquistare
impression in Real Time
Bidding sono numerose sul
mercato. A questo punto non
ci resta che scegliere la
piattaforma che riteniamo
migliore e partire con le
campagne?
• Certamente, ma è bene
precisare come acquistare
inventory in RTB sia solo il
primo passo per rendere efficaci
ed efficienti le nostre campagne
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valorizzare tutti i dati a nostra
disposizione.
Studiare le audience significa evitare le
dispersioni = Minor spesa, stessa resa
• Henry Ford in un celebre
intervento esclamò:
«So che metà dei
soldi che spendo in
comunicazione
sono buttati via… Il
problema è che non
so a quale metà mi
riferisco».
8
La vera sfida? Collezionare, organizzare
e sfruttare la quantità di dati disponibile
Certo, ma come
posso fare?
Oggi la vera innovazione è rappresentata
dall’uso combinato di Dati e Tecnologia
10
Displa AdvVideo Adv Mobile AdvSocial Adv
Data Management
Platform (DMP)
Demand Side
Platform (DSP)
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o Organize data
o Clusterize audiences
o Plan
o Target
o Deliver & Optimize
AUDIENCE CLUSTER 3AUDIENCE CLUSTER 2AUDIENCE CLUSTER 1
3rd Party Data1st Party Data
1
0
Dati di 1° parte o di 3° parte? La risposta
corretta è… entrambi!
11
3rd Party Data
1st Party Data
CRM & PRM
DATA PROVIDER
o Socio-demo
o Consumer behavior
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DATA FUSION & CLUSTERING
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cambierà il Media Planning?
12
L’evoluzione del media planner: dalle
origini del Web Adv alla Digital Inclusion
13
PLANNER HABILIS
In principio il ruolo del Media Planner era piuttosto rudimentale:
dotato di pochi strumenti di analisi si divideva tra poche e
ripetitive attività: studiava nella proprie possibilità il target,
identificava i media partner, alzava il telefono fisso (strumento oggi
in via di scomparsa), chiedeva offerte commerciali e le negoziava
…
1998 2003 2008 2012 Presente
L’evoluzione del media planner: dalle
origini del Web Adv alla Digital Inclusion
14
PLANNER ERECTUS
Solo pochi anni dopo il Media Planner presentava segni di una
consistente evoluzione: grazie alla scoperta dei primi sistemi di
qualificazione dell’inventory lato publisher (geo, contextual e le
prime forme di behavioral targeting) il media planner era in grado
di ridurre la dispersione connaturata alle campagne che aveva in
gestione.
1998 2003 2008 2012 Presente
L’evoluzione del media planner: dalle
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15
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5 anni più tardi la scoperta dei sistemi di re-targeting consentiva al
Media Planner un salto evolutivo piuttosto forte: poter qualificare
delle audiences con elevati livelli di propensione all’acquisto
consentiva al media planner di creare delle strategie di ricontatto
diversificate e molto efficaci.
1998 2003 2008 2012 Presente
L’evoluzione del media planner: dalle
origini del Web Adv alla Digital Inclusion
16
PLANNER SAPIENS SAPIENS
La nascita dei sistemi di RTB e le tecnologie di Data Providing hanno
consentito di raggiungere un elevato livello di evoluzione della
professione del Media Planner: la possibilità di conoscere in tempo
reale i «gusti» prospect, qualificarne il livello di propensione
all’acquisto permette una pianificazione in real time non solo
efficiente ma anche efficace sul canale display adv.
1998 2003 2008 2012 Presente
L’evoluzione del media planner: dalle
origini del Web Adv alla Digital Inclusion
17
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Grazie all’introduzione di tecnologie in grado di riconoscere in modalità
anonima il prospect all’interno dell’intero canale digitale - parliamo di
navigazione Desktop, Mobile e residenziale (Smart TV) - assistiamo ad
un’ulteriore evoluzione che trasforma il Media Planner in un analista in
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tempo reale. Nasce il Data Planner.
1998 2003 2008 2012 Presente
Non siamo del tutto convinti?
Un po’ di numeri «reali» ci aiuteranno
a valutare le opportunità in campo.
18
CONTEXTUAL TARGETING
+
Un caso pratico
19
• Settore: Broadcasting & Entertainment
• Obiettivo: comunicare il prodotto e le sue varianti in maniera
pertinente, cercando corrispondenza fra gli interessi dei singoli
utenti ed il prodotto a loro più vicino
• Obiettivo di business: generazione di vendite dirette
• Durata: 12 mesi
PIANIFICAZIONE TRADIZIONALE AUDIENCE TARGETING
SITE TARGETING SU SITI
VERTICALI
3rd PARTY DATA PER LA
QUALIFICAZIONE
DELL’AUDIENCE PER INTERESSE
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CONTROLLO DI FREQUENZA
Un caso pratico: risultati
20
TRADITIONAL PLANNING AUDIENCE TARGETING PLANNING
• La pianificazione Audience Targeted ha consentito di limitare la
dispersione su audience non interessata, apportando un incremento
medio di CTR ed una significativa maggiore reattività in ottica di
acquisizione diretta
impression
click
sales
WHITELIST TARGETING
+
Un caso pratico
21
• Settore: Finance
• Obiettivo: comunicare il lancio di un nuovo brand e sollecitare
l’interesse verso il nuovo prodotto (conto corrente)
• Obiettivo di business: generazione di attivazione conto
• Durata: 3 mesi
PIANIFICAZIONE TRADIZIONALE AUDIENCE TARGETING
SITE TARGETING SU SITI
VERTICALI A TEMA
FINANZIARIO
3rd PARTY DATA PER LA
QUALIFICAZIONE
DELL’AUDIENCE PER INTERESSE
+
CONTROLLO DI FREQUENZA
Un caso pratico: risultati
22
TRADITIONAL PLANNING AUDIENCE TARGETING PLANNING
• La pianificazione Audience Targeted ha consentito di limitare la
dispersione controllando l’esposizione e massimizzando la
pertinenza
impression
click
sales
Grazie.
Umberto Bottesini
Umberto.bottesini@simpleagency.it
Simple Agency Srl, Via Solari 11, 20144 Milano
23

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Simple Agency - IAB Seminar Real Time Bidding 2013

  • 1. Teoria evoluzionista del digital advertising: dal Media Planner al Data Planner Umberto Bottesini Partner - Simple Agency
  • 2. …dunque il “Real Time Bidding” è l’ennesima nuova MODA? (peraltro maledettamente tecnica e complicata…) 2 REAL TIME BIDDING
  • 3. 3 Purtroppo… [per chi spera nel ritorno dei fasti dell’Advertising del 2000] Per fortuna… [per quei pochi hanno già capito tutto e ci stanno lavorando da tempo] E’ un cambiamento epocale! destinato a caratterizzare l’industry almeno per i prossimi anni • Investire oggi in RTB non vuol dire “fare un test” • Bensì acquisire un serio vantaggio competitivo!
  • 5. Rende più efficiente/efficace la comunicazione in tutte le fasi del ciclo di acquisto 5 Awareness Consideration Conversion Desire Information Choice • Riduzione della dispersione • Ottimizzazione di Reach & Frequency • Modifica dinamica del messaggio pubblicitario • Ottimizzazione dei livelli di interazione • Retargeting sul comportamento di acquisto • Ottimizzazione della conversione finale in modalità trasversale su tutti i device digitali
  • 6. L’era della Data Analysis 6
  • 7. W il Real Time Bidding? Si, ma se possiamo fare meglio, allora abbiamo l’obbligo di fare meglio. 7 • Le tecnologie per acquistare impression in Real Time Bidding sono numerose sul mercato. A questo punto non ci resta che scegliere la piattaforma che riteniamo migliore e partire con le campagne? • Certamente, ma è bene precisare come acquistare inventory in RTB sia solo il primo passo per rendere efficaci ed efficienti le nostre campagne pubblicitarie: è necessario valorizzare tutti i dati a nostra disposizione.
  • 8. Studiare le audience significa evitare le dispersioni = Minor spesa, stessa resa • Henry Ford in un celebre intervento esclamò: «So che metà dei soldi che spendo in comunicazione sono buttati via… Il problema è che non so a quale metà mi riferisco». 8
  • 9. La vera sfida? Collezionare, organizzare e sfruttare la quantità di dati disponibile Certo, ma come posso fare?
  • 10. Oggi la vera innovazione è rappresentata dall’uso combinato di Dati e Tecnologia 10 Displa AdvVideo Adv Mobile AdvSocial Adv Data Management Platform (DMP) Demand Side Platform (DSP) o Analyze data o Organize data o Clusterize audiences o Plan o Target o Deliver & Optimize AUDIENCE CLUSTER 3AUDIENCE CLUSTER 2AUDIENCE CLUSTER 1 3rd Party Data1st Party Data 1 0
  • 11. Dati di 1° parte o di 3° parte? La risposta corretta è… entrambi! 11 3rd Party Data 1st Party Data CRM & PRM DATA PROVIDER o Socio-demo o Consumer behavior o Life time value & Loyalty o Socio-demo o Behavior o Context o Intent + = DATA FUSION & CLUSTERING
  • 12. Come è cambiato e come cambierà il Media Planning? 12
  • 13. L’evoluzione del media planner: dalle origini del Web Adv alla Digital Inclusion 13 PLANNER HABILIS In principio il ruolo del Media Planner era piuttosto rudimentale: dotato di pochi strumenti di analisi si divideva tra poche e ripetitive attività: studiava nella proprie possibilità il target, identificava i media partner, alzava il telefono fisso (strumento oggi in via di scomparsa), chiedeva offerte commerciali e le negoziava … 1998 2003 2008 2012 Presente
  • 14. L’evoluzione del media planner: dalle origini del Web Adv alla Digital Inclusion 14 PLANNER ERECTUS Solo pochi anni dopo il Media Planner presentava segni di una consistente evoluzione: grazie alla scoperta dei primi sistemi di qualificazione dell’inventory lato publisher (geo, contextual e le prime forme di behavioral targeting) il media planner era in grado di ridurre la dispersione connaturata alle campagne che aveva in gestione. 1998 2003 2008 2012 Presente
  • 15. L’evoluzione del media planner: dalle origini del Web Adv alla Digital Inclusion 15 PLANNER SAPIENS 5 anni più tardi la scoperta dei sistemi di re-targeting consentiva al Media Planner un salto evolutivo piuttosto forte: poter qualificare delle audiences con elevati livelli di propensione all’acquisto consentiva al media planner di creare delle strategie di ricontatto diversificate e molto efficaci. 1998 2003 2008 2012 Presente
  • 16. L’evoluzione del media planner: dalle origini del Web Adv alla Digital Inclusion 16 PLANNER SAPIENS SAPIENS La nascita dei sistemi di RTB e le tecnologie di Data Providing hanno consentito di raggiungere un elevato livello di evoluzione della professione del Media Planner: la possibilità di conoscere in tempo reale i «gusti» prospect, qualificarne il livello di propensione all’acquisto permette una pianificazione in real time non solo efficiente ma anche efficace sul canale display adv. 1998 2003 2008 2012 Presente
  • 17. L’evoluzione del media planner: dalle origini del Web Adv alla Digital Inclusion 17 DATA PLANNER Grazie all’introduzione di tecnologie in grado di riconoscere in modalità anonima il prospect all’interno dell’intero canale digitale - parliamo di navigazione Desktop, Mobile e residenziale (Smart TV) - assistiamo ad un’ulteriore evoluzione che trasforma il Media Planner in un analista in grado di prendere decisioni in termini di planning ed ottimizzazione in tempo reale. Nasce il Data Planner. 1998 2003 2008 2012 Presente
  • 18. Non siamo del tutto convinti? Un po’ di numeri «reali» ci aiuteranno a valutare le opportunità in campo. 18
  • 19. CONTEXTUAL TARGETING + Un caso pratico 19 • Settore: Broadcasting & Entertainment • Obiettivo: comunicare il prodotto e le sue varianti in maniera pertinente, cercando corrispondenza fra gli interessi dei singoli utenti ed il prodotto a loro più vicino • Obiettivo di business: generazione di vendite dirette • Durata: 12 mesi PIANIFICAZIONE TRADIZIONALE AUDIENCE TARGETING SITE TARGETING SU SITI VERTICALI 3rd PARTY DATA PER LA QUALIFICAZIONE DELL’AUDIENCE PER INTERESSE + CONTROLLO DI FREQUENZA
  • 20. Un caso pratico: risultati 20 TRADITIONAL PLANNING AUDIENCE TARGETING PLANNING • La pianificazione Audience Targeted ha consentito di limitare la dispersione su audience non interessata, apportando un incremento medio di CTR ed una significativa maggiore reattività in ottica di acquisizione diretta impression click sales
  • 21. WHITELIST TARGETING + Un caso pratico 21 • Settore: Finance • Obiettivo: comunicare il lancio di un nuovo brand e sollecitare l’interesse verso il nuovo prodotto (conto corrente) • Obiettivo di business: generazione di attivazione conto • Durata: 3 mesi PIANIFICAZIONE TRADIZIONALE AUDIENCE TARGETING SITE TARGETING SU SITI VERTICALI A TEMA FINANZIARIO 3rd PARTY DATA PER LA QUALIFICAZIONE DELL’AUDIENCE PER INTERESSE + CONTROLLO DI FREQUENZA
  • 22. Un caso pratico: risultati 22 TRADITIONAL PLANNING AUDIENCE TARGETING PLANNING • La pianificazione Audience Targeted ha consentito di limitare la dispersione controllando l’esposizione e massimizzando la pertinenza impression click sales