Danone potenzia la Customer Intelligence e la Addressable Reach utilizzando Safe Haven di LiveRamp

Soluzione

Per realizzare i suoi ambiziosi obiettivi a lungo termine, Danone si è rivolta a Numberly e a LiveRamp per progettare un test incentrato su due obiettivi: 1. Comprendere l’impatto della pubblicità digitale sui segmenti di audience e sul loro percorso di acquisto presso un grande retailer. 2. Ottimizzare le attivazioni omnicanale basate su dati transazionali forniti da quel retailer. Danone ha iniziato rivolgendosi agli esperti di data marketing di Numberly, che hanno implementato Safe Haven di LiveRamp. Safe Haven è una base dati avanzata che supporta l’attivazione omnicanale, la modellazione profonda a livello di dati e la completa sicurezza dei dati per consentire la collaborazione tra più partner commerciali fidati. Safe Haven avrebbe fornito la base normativa people-based per aggiornare la customer intelligence di Danone.

Successivamente, Danone ha lavorato con gli esperti di analisi di Numberly per la progettazione del test, nel perfezionamento dei segmenti storici, nella strategia delle campagne e nella misurazione del marketing. Inoltre, Numberly ha aiutato a identificare gli elementi di dati mancanti forniti dai retailer, in maniera da completare il lavoro di analisi con la massima precisione. Infine, i partner retail sono stati invitati a discutere le data collaboration necessarie con Danone. Queste partnership sono progredite rapidamente grazie alla sicurezza dei dati incorporata in Safe Haven e al fatto che qualsiasi dato di retail sarebbe stato pseudonomizzato e privo di informazioni direttamente identificabili. I dati sono sempre stati gestiti e sotto controllo, poiché Safe Haven non ha consentito la copia o l’esportazione dei registri di dati. A quel punto, tutti i tasselli erano al loro posto: Danone ha potuto condurre un esperimento che avrebbe preparato il terreno per obiettivi più ampi, ovvero il passaggio alla pubblicità post-cookie e la gestione in prima persona del futuro dei propri dati.

Ecco come sono giunti allo studio preliminare. Revisione dei segmenti e progetto sperimentale: il team di Numberly ha suggerito di rivedere i segmenti e i tipi di pubblico delle campagne esistenti di Danone in relazione alle nuove informazioni sugli acquirenti retail. I dati relativi al retail sono stati collegati a definizioni di audience modificate, create con l’identificatore permanente di LiveRamp come chiave di accesso per i dati. Ora, l’analisi delle performance storiche dei ricavi per questi segmenti era possibile a livello di dati, e ha condotto all’eliminazione di un segmento a causa delle scarse performance di vendita, nonché alla fusione di due segmenti dovuta a comportamenti degli utentialtamente correlati. Inoltre, sono stati creati due nuovi segmenti di test, considerati candidati alla performance dai dati degli acquirenti collegati. Sulla base di questo studio preliminare, si è creato un progetto sperimentale per la misurazione e l’ottimizzazione dell’incrementalità reale su questi sei segmenti.

Attivazione del pubblico cookie-less: Numberly ha attivato i segmenti direttamente dall’ambiente di Safe Haven, consentendo una coerenza fra i canali nel definire il pubblico di Danone. Tale definizione coerente ha aumentato la fiducia negli insight post-campagna, oltre ad essere stata essenziale per una strategia holdout di successo. Mantenere accuratamente i gruppi di controllo tra i diversi canali per ogni segmento era importante non solo per misurarne l’aumento, ma anche per giungere ad una reale comprensione dell’impatto incrementale del marketing. I segmenti people-based erano già stati d’aiuto nel garantire che non ci fossero sovrapposizioni che complicassero l’analisi con impression condivise. Ora, Numberly era pronto ad eseguire un’accurata ripartizione 80/20 del pubblico (esposto/non esposto), per offrire uno standard per ottimizzare il media mix personalizzato per ciascun segmento, durante la campagna. 

Esecuzione e misurazione: Numberly ha attivato i segmenti direttamente dall’ambiente di Safe Haven, consentendo una coerenza fra canali nel definire il target di Danone. Tale definizione coerente ha aumentato la fiducia negli insight post-campagna, oltre ad essere stata essenziale per una strategia holdout di successo. Grazie al supporto di Numberly, Danone ha scelto Facebook e DV 360 come primi canali da sperimentare. Numberly ha sviluppato delle campagne media alternative per testare la rilevanza per audience tradizionali specifiche accanto a nuove creazioni pubblicitarie influenzate dalla somiglianza dei dati con i segmenti vicini. Numberly poteva quindi ottimizzare le creazioni pubblicitarie e la strategia di offerta per segmento di audience, al fine di massimizzare l’incrementalità reale nel corso della campagna. Un risultato sorprendente emerso nelle prime fasi dell’analisi è stato un indebolimento della correlazione tra le metriche di coinvolgimento (ad esempio, i tassi di completamento di visualizzazione di un video) e le performance di vendita. Senza l’accesso all’analisi dei ricavi people-level, le campagne precedenti presupponevano che le metriche di impression e di engagement fornite dai publisher fossero indicatori dell’intento di vendita. L’analisi giornaliera di Numberly e le revisioni settimanali della strategia hanno rivelato che non era così, e le decisioni future sulla campagna dovevano separare questi fattori e applicarli in maniera indipendente a obiettivi specifici della campagna stessa. Al termine della campagna, l’aumento complessivo del tasso di conversione è stato uno straordinario 7,9%. In questo periodo, il sito web del retailer ha registrato anche un aumento del traffico e del coinvolgimento sulle pagine dei prodotti di Danone: le conversioni e-commerce sono aumentate del 22,4%, mentre il fatturato complessivo è aumentato del 24,7%. Inaspettatamente, i due segmenti di pubblico appena scoperti da Numberly erano in assoluto i più performanti. L’obiettivo iniziale di Danone di migliorare la propria media strategy ha avuto successo, così come l’obiettivo di aumentare la customer intelligence, mettere in discussione le ipotesi di lungo corso e rendere disponibili insight che altrimenti non avrebbe ottenuto.

Risultato

Danone ha ottimizzato con successo i segmenti di pubblico e raggiunto un livello elevato di addressability  e misurazione dei consumatori, potenziando nel processo la propria customer intelligence. Per Danone si è trattato di un test senza precedenti. Le tecniche e i team impiegati per raggiungere tali risultati costituiscono ora la base per le sue operazioni di marketing interno, consentendo al brand di possedere i propri dati e di creare relazioni dirette con i consumatori. Un’impresa rara per un CPG ma non impossibile grazie alla data collaboration.

Stato attuale

Il percorso intrapreso da Danone l’ha condotto ad una maggiore agilità del marketing. Grazie alla collaborazione fra partner retail , Safe Haven di LiveRamp e gli analisti di dati di Numberly, ora Danone è in grado di:

1. Valutare gli obiettivi di business insieme al budget di marketing per canale
2. Misurare accuratamente i KPI su base settimanale
3. Ottimizzare i canali retail per allinearsi con le priorità di business
4. Avviare campagne utilizzando ID permanenti, non basati sui cookie