Qual è la differenza tra una DMP e una CDP?
Entrambe sono piattaforme utilizzate per organizzare i dati, ma in realtà hanno scopi e caratteristiche molto diversi
Le customer data platform (CDP) non sono un concetto nuovo, ma la loro popolarità è in aumento, soprattutto in Europa. L’anno scorso l’adozione di CDP a livello regionale è cresciuta del 42%, ovvero il 10% in più rispetto alla media globale, mentre le entrate annuali hanno raggiunto quota 130 milioni di euro. Non è difficile capire il motivo di questo aumento. Grazie alla capacità di unificare dati provenienti da fonti diverse, le CDP forniscono una visione a 360 gradi continua e completa della clientela, necessaria per realizzare un targeting preciso delle comunicazioni e amplificare i rendimenti provenienti dagli investimenti nel programmatic, la cui crescita non accenna a diminuire.
CDP: una breve definizione
Una CDP è una soluzione che permette di collegare, arricchire e attivare dati sugli utenti relativi dei diversi canali, dispositivi e tecnologie. Fornisce una visione unica del cliente e rende possibile un utilizzo efficace dei dati a beneficio di una moltitudine di team, strumenti, competenze e caratteristiche. Le CDP creano dati centralizzati utilizzabili da tutte le funzioni di un’organizzazione e in tempo reale.
DMP: le differenze principali
Progettate per combinare e organizzare i dati relativi al comportamento degli utenti sui siti web, provvedono a catalogare le informazioni in categorie diverse prima di creare segmenti che saranno sfruttati a fini di analisi o condivisi con tecnologie pubblicitarie per alimentare la compravendita automatizzata di spazi pubblicitari, generalmente tramite piattaforme lato domanda (DSP). Tuttavia, spesso il significato di questo concetto non è analizzato nel dettaglio.
A causa dello stretto legame con le DSP, la maggior parte delle DMP si affida a tipi di dati compatibili, quali cookie di terze parti. Considerate esclusivamente come strumenti di marketing, le DMP sono utilizzate soprattutto per soddisfare gli obiettivi che caratterizzano la fase alta del marketing funnel, ad esempio per generare brand awareness e stimolare i click e le vendite. L’applicazione interfunzionale è quindi limitata, così come le possibilità offerte dai dati: gli insight di terza parte forniscono soltanto una visione circoscritta delle attività, e ciò rende difficoltosa un’esecuzione precisa dei processi di risoluzione delle identità e targeting a livello multicanale. Per non parlare del fatto che l’associazione delle identità è di tipo probabilistico e deve verificarsi prima che i dati vengano immessi nella piattaforma.
Al contrario, le CDP hanno la capacità di accedere e accorpare in modo istantaneo dati diversi di prima, seconda e terza parte. Di conseguenza, le CDP non sono solo in grado di produrre una visione omnicomprensiva di utenti specifici (tra cui abitudini online e offline), ma anche di creare automaticamente identità persistenti utilizzando insight deterministici. Le CDP offrono quindi una comprensione coesa e granulare che può essere utilizzata da ogni funzione aziendale per offrire esperienze personalizzate, efficaci e uniformi, dalle vendite allo sviluppo dei prodotti.