Negli ultimi anni gli zero party data stanno assumendo sempre più importanza nell’ambito del digital marketing.

Sono un’evoluzione dei First, Second e Third Party Data, che propone un approccio differente agli utenti, basato su due aspetti fondamentali, ovvero il rispetto della privacy e il valore aggiunto. Grazie a questi dati, le aziende hanno un contatto più diretto con i propri consumatori e, di conseguenza, sono in grado di creare delle campagne marketing più mirate, personalizzate e sicuramente più efficaci. Ne abbiamo parlato con Mariacarla Millone, co-fondatrice e direttrice operativa di Scratch & Screen.

Che cosa sono esattamente gli zero party data?
Sono sostanzialmente i dati che un cliente condivide consapevolmente e volontariamente con un determinato brand. Sono informazioni raccolte in maniera diretta, che possono includere le preferenze riguardo i prodotti da acquistare, cosa i clienti cercano in un determinato servizio, che cosa li motiva ad acquistare un certo prodotto o anche semplicemente il loro nome, l’età, l’indirizzo mail e altri dati personali. Questo tipo di dati rappresenta una fonte di informazioni importantissima perché consente ai brand di finalizzare le loro strategie di prodotto e di comunicazione. Le aziende, infatti, per la prima volta, sanno esattamente a chi si stanno rivolgendo e sono in grado di capire in maniera più profonda quali siano i veri interessi e bisogni della loro clientela.

Come raccogliere gli zero party data?
Riuscire ad ottenere questi dati è sicuramente molto più complicato rispetto alle classiche modalità di tracciamento. In termini di valore aggiunto le aziende, per poter ottenere le informazioni di cui hanno bisogno, devono essere disposte a offrire ai loro clienti qualcosa in cambio dei loro dati, come per esempio offerte speciali, sconti esclusivi sui prodotti, o una customer experience migliore e più personalizzata.
Un altro elemento importante, ai fini dell’ottenimento dei dati e della creazione di un legame reale tra azienda e consumatore, è la condivisione, da parte dell’azienda, di contenuti utili e personalizzati che possano realmente interessare il cliente portandolo ad approfondire la sua conoscenza del brand e ad interagire sempre più spesso con esso. Alcuni metodi di raccolta dati possono essere:
• Newsletter: se il cliente si sente coinvolto dai contenuti offerti dall’azienda e li reputa di valore, sarà sicuramente più propenso a lasciare il proprio recapito mail per poter ricevere costantemente novità e aggiornamenti che possono anche essere personalizzati sulla base degli interessi del cliente stesso.
• Giochi e sondaggi: quando si tratta di tematiche a cui sono interessati, gli utenti sono maggiormente predisposti a partecipare a giochi online o ad esprimere un voto o un’opinione, dando così molte informazioni che permettono di capire al meglio quelle che sono effettivamente le loro preferenze e i bisogni.
• Promozioni, sconti e concorsi: un buon metodo è sicuramente quello di fornire ai propri clienti, in cambio dei loro dati, delle promozioni e sconti sui prodotti o dei premi che possono essere vinti grazie alla partecipazione a delle manifestazioni a premio creati proprio dalle aziende.

Perché scegliere la lettura Ocr degli scontrini?
Come abbiamo detto, gli zero party data sono molto importanti perché forniscono, in tempi decisamente rapidi, informazioni sui consumatori direttamente da loro stessi.
Uno dei modi più interessanti per ottenere questo tipo di dati è l’organizzazione di manifestazioni a premio, raccolte punti e cash back utilizzando la lettura Ocr dello scontrino per consentire al consumatore di giocare. La modalità di gioco è semplice:
• il consumatore si registra;
• fotografa lo scontrino, che deve rispettare le caratteristiche richieste per consentire l’accesso al gioco (importo minimo della spesa, durata del concorso, tipologia dei prodotti da acquistare…);
• scopre se e cosa ha vinto, raccoglie dei punti oppure vince un premio sempre.
Questa modalità permette, in tempi rapidi, di raccogliere una grande quantità di scontrini e, quindi, correlando il loro contenuto ai dati anagrafici statistici raccolti, è possibile ottenere importanti volumi di informazioni relative alle abitudini di spesa dei consumatori.

In quanti modi si possono ottenere gli scontrini utili ai diversi tipi di analisi?
I principali canali per ottenere gli scontrini sono i seguenti:
- Sistemi crowdsourcing: con i quali si richiede una specifica azione ad una community di consumatori, i quali vengono premiati per il caricamento dello scontrino. Questi sistemi sono sicuramente utili nei casi in cui si ricerchi un’informazione specifica in tutte le sue possibili, o principali, declinazioni;
- Manifestazioni a premio dove sia necessaria la presenza di uno specifico prodotto sullo scontrino: utili nei casi si vogliano analizzare le abitudini di acquisto dei propri consumatori, legando le analisi anche ai dati anagrafici;
- Manifestazioni a premio dove sia sufficiente la lettura dello scontrino e non sia richiesta la presenza di un prodotto, ma ad esempio un determinato importo minimo di scontrino: utili nei casi si vogliano analizzare i percorsi di acquisto dei consumatori, legando le analisi anche ai dati anagrafici.

Quanto indicato sopra è sufficiente per poter accedere ad analisi corrette?
Per ottenere un risultato che sia ottimale, quanto esposto sopra non è ancora sufficiente; sarà necessario effettuare altri passaggi ben precisi, anche in funzione delle analisi a cui si vuole poter accedere.
- Nel caso delle manifestazioni a premi, per esempio, si dovrà modulare il contenuto dell’attività di ingaggio già in vista delle analisi che si vorranno attuare;
- Gli scontrini dovranno essere soggetti a operazioni di data cleaning in fase di lettura, indirizzandoli in due canali diversi: quello abilitante al gioco e quello utile per le analisi dei dati;
- Tipicamente ci sarà una seconda fase di elaborazione batch degli scontrini che andranno esaminati, questa volta, non per le finalità della manifestazione a premi, ma per le finalità legate alle necessità di analisi del promotore
o Eliminazione di scontrini non significativi
o Applicazione di modelli statistici a scontrini con contenuti ambigui
o Pulizia e normalizzazione del database
o Assegnazione a categorie
o Eventuali integrazioni con dati provenienti da altre fonti

Quali sono i principali campi di applicazione?
Una volta che i dati vengono puliti e normalizzati, è possibile estrarre una grande quantità di informazioni differenti. Nonostante sia necessario un set-up delle necessità e delle reali possibilità di ottenere le analisi desiderate, possiamo comunque individuare i filoni di applicazione più utili:
• Reseller monitoring, per individuare delle criticità e intervenire in caso di andamenti non soddisfacenti;
• Basket analysis, per identificare partners e competitors, opportunità di partnership e campagne di marketing congiunte;
• Consumer behaviour, ovvero i comportamenti d’acquisto dei propri consumatori in relazione a dati geografici, fasce d’età, genere, capacità di spesa, ecc.;
• Osservatorio prezzi e promozioni.