Direct matching vs. probabilistic matching: qual è migliore e perché?

Una campagna marketing online che funzioni bene deve toccare tutte le corde giuste: presenta prodotti interessanti, annunciati con un vivace disegno creativo, ...
Aggiornato il 22 maggio 2024

Una campagna marketing online che funzioni bene deve toccare tutte le corde giuste: presenta prodotti interessanti, annunciati con un vivace disegno creativo, supportato da un sostanzioso budget di marketing. Ma tutti questi elementi finiranno miseramente insieme alla triste litania del fallimento della campagna se manca un elemento chiave: una forte corrispondenza di dati che ti colleghino ai clienti più probabili.

Esistono due tipi di elenchi di corrispondenze di clienti probabili da cui scegliere:

  1. Il Deterministic matching, il metodo diretto di abbinare clienti probabili, quello che è sempre stato l’approccio preferito. Questo metodo fornisce dati identificativi vagliati direttamente da elementi come canali dei social, download di contenuti e moduli di richiesta di informazioni, oltre che record di partecipazione a eventi. Ciascuna fonte di dati fornisce identificatori unici (nome indirizzo, sesso, ecc.) che garantiscono il livello più elevato di accuratezza.
  1. Il Probabilistic matching, un gruppo di dati che ti dicono chi sono probabilmente i clienti interessati ai tuoi prodotti. I potenziali consumatori sono qui semplicemente coloro che hanno mostrato una varietà di identificatori, quali pattern di navigazione, indirizzo IP e tipo di dispositivo. Questo elenco di potenziali corrispondenze probabilistiche è molto più numeroso di quello dei match deterministici. Se la raccolta dati viene effettuata in modo efficace, i match probabilistici possono avere un’elevata probabilità di fornire lead forti e appropriati, anche se non direttamente corrispondenti. D’altra parte, i risultati possono essere deludenti se la raccolta dati è inferiore alla media e le ipotesi sono scorrette.

Quale tipo di match dovresti utilizzare nella tua campagna? In passato (dai cinque ai dieci anni fa), la risposta di solito era che entrambi potevano andare bene. Ma oggi, dato l’enorme numero di dati disponibili da analizzare nel dettaglio, la risposta è: entrambi! Servirsi di una combinazione dei due gruppi di dati può darti grandi risultati.

Il segreto per ottenerli è, naturalmente, complicato. È necessario lavorare con un partner di marketing che capisca le complessità di far corrispondere armonicamente i tuoi dati deterministici con quelli probabilistici. Questo partner deve conoscere esattamente come creare gruppi di dati probabilistici accurati e come integrare l’accuratezza dei tuoi dati deterministici. Se la campagna è fatta correttamente, il suo successo sarà musica per le tue orecchie.

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