Meta continua a essere l’ecosistema social più importante su cui le aziende del direct-to-consumer (DTC) puntano per la crescita digitale. Tuttavia, le modifiche sulla privacy apportate un anno fa al sistema iOS di Apple (il famoso ATT) hanno portato con sé una sfida significativa per chi fa advertising sui canali del gruppo di Mark Zuckerberg.
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Infatti, per sopperire al minor numero di dati disponibili e continuare a sostenere la propria crescita digitale, molti marchi DTC hanno iniziato a differenziare maggiormente i propri investimenti, assicurando quindi un ritorno migliore sulla spesa pubblicitaria.
Puntare sui dati di prima parte ottenuti sui propri canali
Con l’imminente fine dei cookie di terze parti, è ormai chiaro che le aziende devono puntare tutto sui dati di prima parte, ovvero i dati raccolti tramite i propri canali di marketing.
È possibile implementare strategie di ottimizzazione sui canali esistenti, quindi lavorare su propri messaggi e creatività e privilegiare campagne native ai sistemi di pubblicazione.
Per esempio, creando una campagna di raccolta contatti effettuata direttamente sui social o su una landing page. Inoltre, si può espandere la propria portata portando le proprie attività su nuovi canali, purché siano quelli giusti per il proprio pubblico target.
Dopotutto, il modello commerciale DTC si basa sull‘eliminazione dell’intermediario. Tramite la raccolta di dati di prima parte, i DTC possono ottenere informazioni più accurate, affidabili e pertinenti sul loro pubblico, essenziali per creare relazioni più significative con i consumatori.
Dalla personalizzazione alla comprensione dei punti di attrito nel percorso d’acquisto del cliente, i dati di prima parte sono una risorsa ormai di cui non si può fare a meno.
Esplorare l’influencer marketing
L’influencer marketing presenta ampi margini di crescita nel mercato italiano, dove sono solo il 28% le aziende che lo usano in maniera strategica.
Eppure, questa strategia offre ai DTC un mezzo prezioso per raggiungere obiettivi interessanti per l’intero marketing funnel, dalla brand awareness alle vendite. Che si tratti di recensioni di prodotti o di annunci a pagamento, gli influencer sono una risorsa in grado di creare contenuti coinvolgenti traendo vantaggio dalla forte connessione con le loro comunità di follower.
Per i marchi DTC che vogliono sperimentare con l’influencer marketing, il consiglio che diamo è quello di monitorare costantemente l’efficacia delle attività, considerando l’entità dell’investimento e i risultati raggiunti. Il dato si conferma quindi il perno attorno al quale ruota ogni strategia digitale.
Alcuni esempi concreti per l’influencer marketing sono quindi l’introduzione di elementi misurabili come i coupon, tramite i quali i marchi DTC possono identificare quanti consumatori hanno effettuato un acquisto dopo aver interagito con i contenuti degli influencer.
Inoltre, è vantaggioso utilizzare link di affiliazione, che portano i consumatori dai contenuti degli influencer al proprio sito o e-commerce, e permettono di misurare le conversioni.
Grazie a questi dati, i marchi DTC sono in grado di individuare le attività che supportano i loro obiettivi e di adattare di conseguenza le loro strategie.
Avere un approccio a 360 gradi
Per crescere, bisogna continuare ad affinare le proprie strategie, evolvendosi insieme ai trend di mercato, se non anticipandoli. Ad esempio, un’azione che i brand DTC possono intraprendere è quella di affidarsi maggiormente al server-side tracking, che non utilizza cookie di terza parte, invece che al browser-side.
In questo modo, possono raccogliere dati per conto proprio e ridurre la loro dipendenza dai browser. Inoltre, tramite API di conversione, come CAPI di Meta, possono anche assicurarsi che il tracking dialoghi con dati in-house e di proprietà, migliorando anche l’attribuzione delle conversioni.
Altri strumenti avanzati possono inoltre collegare sia dati online che offline, permettendo ai DTC di sfruttare tutto il potenziale dei dati raccolti su ogni canale, digitale e fisico.
Infine, non bisogna dimenticare l’utilizzo di soluzioni basate su modelli predittivi, che consente di attivare dati aggregati raggiungendo livelli ottimali.
