Fino a poco tempo fa, i sistemi di Data Management Platform (DMP) erano associati quasi esclusivamente al digital advertising. Domandarsi, perciò, in quali settori manifestasse le migliori perfomance avrebbe ottenuto quasi una risposta scontata: editori e agenzie pubblicitarie, con una connotazione trasversale che tuttavia intercettava il vasto mondo dei marketer. Questo perché le DMP riescono a raccogliere e a dare ordine a una enorme mole di dati, provenienti da fonti disparate (Web, social, mobile), ai fini di una profilazione “chirurgica” del cliente da raggiungere. Rappresentano, perciò, uno strumento formidabile al servizio di campagne pubblicitarie, che sono tanto più efficaci perché si fondano su una segmentazione accurata dei destinatari. Lo dimostra la crescita, anche in Italia, dell’Internet advertising che, secondo l’Osservatorio del Politecnico di Milano, veleggia nel 2019 verso i 3,2 miliardi di euro. In realtà, sebbene tale settore rappresenti tuttora quello in cui le Data Management Platform trovano maggiore diffusione, non bisogna sottovalutare le tante potenzialità che il sistema offre a quelle aziende che hanno bisogno di trasformare i dati in valore per il business. Praticamente tutte, o quasi.
La convergenza nel retail di online e offline grazie alla Data management platform
La differenza tra una DMP “tattica”, impiegata semplicemente per l’acquisto di spazi media digitali, e una “strategica”, che invece serve come strumento evoluto di Business Intelligence e marketing automation, determina anche il contesto del suo utilizzo. Dal punto di vista strategico ci sono alcuni settori in cui le piattaforme di Data Management Platform stanno dimostrando una certa efficacia.
Il primo è sicuramente il retail. La vendita al dettaglio sta affrontando una sfida enorme di duplice natura: la competizione con i colossi dell’e-commerce da un lato, l’armonizzazione dei flussi di vendita tra l’online e l’offline dall’altro. Quest’ultima, in particolare, risulta ancora più insidiosa della prima. Tutti i medi e grandi retailer, infatti, hanno sviluppato in questi anni dei siti e-commerce lasciando così liberi i clienti di fare acquisti a distanza o di recarsi nei propri punti vendita, con il rischio di assistere a un progressivo svuotamento degli store. Un rischio a cui hanno dovuto far fronte portando l’innovazione digitale fin dentro i punti vendita fisici, soprattutto con sistemi di rilevamento IoT, totem interattivi e vetrine intelligenti. In questo modo, le informazioni raccolte in store, unite a quelle registrate nelle interazioni online, hanno permesso di guidare la customer experience e, di conseguenza, una personalizzazione dell’offerta sempre più spinta.
Gli infiniti settori di applicazione delle DMP (per esempio, l’Healthcare)
Senza una Data Management Platform, l’integrazione dei dati raccolti online con quelli rilevati offline non sarebbe possibile. Per questo il retail sta beneficiando della sua capacità di aggregare e sistematizzare dati transazionali, analitici e comportamentali. Da cui discendono i possibili output: analisi statistiche (Business Intelligence) anche di carattere predittivo grazie all’intelligenza artificiale; azioni automatiche (Marketing Automation) quali notifiche push, product recommendation engine, invio di contenuti personalizzati. Si intuisce quindi perché i comparti economici interessati dalle DMP siano potenzialmente illimitati, anche se si prestano di più quelli in cui l’ampiezza e disomogeneità dei dati necessitano di un potente motore che li converta in informazioni intellegibili. Un ambito per esempio è quello dell’Healthcare. A prima vista potrebbe sembrare paradossale che il settore dell’assistenza sanitaria e del farmaceutico possa trovare nelle Data Management Platform una soluzione per una gestione ottimizzata del paziente. Eppure è proprio la sua evoluzione, guidata da innovazioni quali la cartella clinica elettronica nonché dalla diffusione di wearable device, ad aver creato un nesso quasi naturale con le DMP. La confluenza di dati riferiti alla salute, infatti, deve trovare una sorta di “contenitore dinamico” per la modellizzazione a favore sia delle aziende, pubbliche e private, che si occupano della cura delle persone mediante terapie e rilascio dei farmaci, sia dei pazienti stessi che possono consultare in qualsiasi momento lo storico delle proprie diagnosi. Questo contenitore dinamico può essere soltanto una Data Management Platform che metta insieme dati clinici, trend di acquisto delle medicine, report diagnostici, grafici di misurazione dei valori e così via.
