Google Analytics e BigQuery a Supporto del Futuro dell'Advertising Privacy-Oriented

dic 15, 2023

Nel contesto attuale dell'advertising, orientato sempre più verso la tutela della privacy e lontano dall'utilizzo dei cookie di terze parti, l’integrazione tra Google Analytics 4 (GA4) e Google BigQuery si rivelano essenziali. Questa sinergia può rappresentare un pilastro per le aziende che cercano di navigare in questo nuovo paesaggio digitale, unendo analisi approfondite e rispetto della privacy dell'utente.

Integrazione dei dati di comportamento ed il CRM grazie a BigQuery

L'integrazione dei dati di comportamento utente con i sistemi CRM (Customer Relationship Management) attraverso Google Analytics (GA) e BigQuery rappresenta una svolta significativa nel campo dell'analisi dei dati e delle strategie di marketing. Al centro di questa integrazione c'è l'utilizzo dello UserID in GA, che è fondamentale per una comprensione approfondita e personalizzata del cliente.

UserID in Google Analytics: Un Ponte Tra Dati Online e Offline

Lo UserID in GA è un identificativo unico assegnato a ciascun utente. Questo permette di tracciare le interazioni degli utenti attraverso diverse sessioni e dispositivi, offrendo una visione più precisa e coerente del loro comportamento. La capacità di riconoscere l'utente in modo accurato in sessioni diverse e cross-device è cruciale, poiché consente di comprendere il percorso completo del cliente, dalla scoperta del prodotto all'acquisto, indipendentemente da come e dove l'interazione avviene

Integrazione con CRM: Una Visione Olistica del Cliente

Integrando lo UserID con i sistemi CRM, le aziende possono collegare i dati di comportamento online con informazioni offline, come storico acquisti, preferenze e dati demografici. Questo collegamento consente di creare un profilo cliente completo, che unisce il loro comportamento digitale con le interazioni avute con la marca attraverso altri canali. Questa visione olistica è essenziale per sviluppare strategie di marketing mirate e personalizzate.

Amplificazione con BigQuery: Analisi Dettagliata e Personalizzata

L'utilizzo di BigQuery per analizzare questi dati arricchiti porta l'analisi a un livello superiore. BigQuery, con le sue capacità di elaborazione di grandi volumi di dati e di analisi avanzata, permette alle aziende di eseguire query complesse e di ricavare insight profondi dal comportamento dei clienti. Questo non solo migliora la precisione delle strategie di marketing, ma consente anche di prevedere tendenze e comportamenti futuri, ottimizzando l'allocazione delle risorse e l'efficacia delle campagne.

Rispetto della Privacy e Personalizzazione

Importante sottolineare è che, nonostante l'approfondimento dei dati del cliente, l'integrazione di UserID, CRM e BigQuery deve essere gestita nel rispetto delle normative sulla privacy. Le aziende devono assicurarsi di ottenere il consenso degli utenti e di trattare i loro dati in modo sicuro e conforme alle leggi vigenti.

Business Case: Azienda di E-commerce nel Settore Moda

Scenario: Una nota azienda di e-commerce nel settore moda, chiamiamola "ModaTrend", ha un forte presenza online e utilizza Google Analytics 4 (GA4) per tracciare l'interazione degli utenti sul suo sito web e app mobile. ModaTrend dispone anche di un robusto sistema CRM che raccoglie dati sui clienti, inclusi storico degli acquisti, preferenze di stile, e informazioni demografiche.

Obiettivo: ModaTrend intende offrire esperienze di shopping personalizzate e migliorare l'efficacia delle sue campagne di marketing digitale.

Integrazione dei Dati: ModaTrend decide di integrare i dati comportamentali da GA4 con i dati del suo CRM in BigQuery. L'integrazione avviene tramite l'uso dello UserID, che consente di collegare l'attività online di un utente (visite al sito, visualizzazione di prodotti, interazioni con campagne pubblicitarie) con il suo profilo nel CRM (storico acquisti, preferenze, feedback).

Utilizzo di BigQuery: Una volta integrati i dati in BigQuery, ModaTrend utilizza le sue capacità di analisi per:

Segmentare il Pubblico: Identifica segmenti di clienti in base ai comportamenti di acquisto, alle preferenze di stile e alla risposta alle precedenti campagne di marketing.
Personalizzare l'Esperienza di Shopping: Sviluppa raccomandazioni di prodotti personalizzate per ogni segmento, migliorando la pertinenza delle offerte visualizzate sul sito web e sull'app.
Ottimizzare le Campagne di Marketing: Analizza l'efficacia delle diverse strategie di marketing per i diversi segmenti di clienti, adattando le future campagne per massimizzare l'engagement e le conversioni. Inoltre può trarre vantaggio dalla capacità delle piattaforme di identificare pubblici simili a specifici gruppi di utenti
Prevedere Tendenze Future: Utilizza i modelli predittivi per identificare possibili nuove tendenze di moda basandosi sui dati di comportamento e acquisto.

Risultati: Con questa integrazione, ModaTrend riesce a:

Aumentare la rilevanza delle raccomandazioni di prodotti, portando a un miglioramento del tasso di conversione.
Ottimizzare l'allocazione del budget pubblicitario, focalizzandosi sui canali e sui messaggi più efficaci per ogni segmento di clienti.
Migliorare la fedeltà dei clienti, grazie a un'esperienza di acquisto più personalizzata e soddisfacente.
Prevedere e adattarsi rapidamente alle mutevoli tendenze della moda, mantenendo la propria offerta sempre attuale e desiderabile.

Conclusione

In sintesi, l'integrazione dello UserID in GA migliora significativamente la capacità di analisi dei dati. Questo, unito all'uso di BigQuery e alla sincronizzazione con i sistemi CRM, offre alle aziende la possibilità di comprendere profondamente i loro clienti, di personalizzare le loro strategie di marketing in modo efficace e rispettoso della privacy, e di ottimizzare l'esperienza cliente in un mondo digitale sempre più interconnesso e cross-device.
Google permette di integrare anche i dati di Google Ads, Search Console, e di tutta la marketing platform grazie a Ads Data Hub, spostando l’asticella dell’analisi ancora più in alto

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