La geocalizzazione consiste nella localizzazione geografica per le attività marketing, ovvero l’insieme di tecniche e metodologie di tracciamento, conservazione, analisi e utilizzo dei dati di spostamento sugli utenti al fine di supportare le azioni di marketing strategico e decisionale. Tali dati hanno un interesse crescente legato da una parte all’incremento costante delle capacità tecnologiche di tracciamento e analisi delle informazioni e della loro precisione e qualità, dall’altra ai cambiamenti nel percorso di acquisto dei consumatori. Passiamo ormai moltissimo tempo a raccogliere informazioni tramite i nostri device mobili, dalla ricerca di informazioni al confronto dei prodotti e prezzi online, nonostante l’esperienza d’acquisto nel negozio fisico resta ancora molto importante, soprattutto su alcune categorie merceologiche come, ad esempio, il mondo dei beni durevoli. È interessante, dunque, la contaminazione tra il mondo digitale nella raccolta di informazioni, e la visita in negozio per la parte esperienziale e di finalizzazione dell’acquisto che porta alla crescente attenzione del marketing nel definire strategie drive-to-store: portare traffico al punto vendita a partire da campagne geo-targettizzate attraverso canali digitali.
Le metodologie di geolocalizzazione si declinano in strategie di Geoproximity e Geobehavioural. Il Geoproximity consiste nell’indirizzare il messaggio attraverso dispositivi mobili a persone che si trovano vicino a un punto vendita, o in una determinata area geografica, con la possibilità di aggiungere al targeting-mix altri attributi d’interesse e socio-demo, cogliendo il momento giusto per erogare il messaggio. Il Geobehavioural riguarda invece la raccolta, categorizzazione e analisi delle informazioni di spostamento delle audience a cui inviare un messaggio pubblicitario, oppure finalizzate ad azioni di marketing strategico.
Più nello specifico, il Geoproximity si concretizza in azioni di drive-to-store con l’erogazione di pubblicità su dispositivi mobili che grazie alle tecnologie di geolocalizzazione vengono veicolati agli utenti in-target con l’obiettivo di guidarli allo store. Essere in grado di localizzare gli utenti, identificarli e guidarli verso il punto vendita permette anche un monitoraggio real-time degli stessi in termini di finalizzazione dell’acquisto, ottimizzando la definizione del target e la performance finale di una campagna pubblicitaria. Sulla comprensione dell’efficacia delle campagne ci vengono in aiuto diverse attività: la Footfall Analysis, ad esempio, è in grado di misurare il tasso di “pedonabilità” dei negozi fisici fornendo dati sull’efficacia dell’attività pubblicitarie drive-to-store. Gli insight forniti aiutano a misurare la performance delle campagne digitali e la loro influenza sulle visite al negozio fisico, ottenendo informazioni sui flussi nei punti vendita per fascia oraria, misurando la reattività degli utenti alle campagne anche monitorando e differenziando gli esposti e i non esposti, fino ad arrivare all’audience discovery pura, attivando inoltre un flusso di informazioni di ritorno su interessi e preferenze degli utenti che si trovano in store.
Il Geobehavioural come dicevamo utilizza invece i dati di prossimità per raccogliere, categorizzare e analizzare le informazioni di spostamento al fine di creare audience basate su chi è transitato in una determinata area in un range di tempo predefinito. Le informazioni di spostamento degli utenti possono quindi essere classificate in categorie tassonomiche di interessi, preferenze e comportamenti d’acquisto. Un esempio è quello della targetizzazione dei business traveler, in questo caso si possono individuare i profili che con una certa frequenza si recano in aeroporto o in stazione, in giorni feriali, in determinati orari e percorrono tratte predefinite, come ad esempio Milano-Roma. L’utilizzo di queste informazioni va dall’audience discovery per la costruzione di modelli di look-a-like o per attività di marketing strategico, alla costruzione di target su cui veicolare messaggi pubblicitari specifici. Un altro esempio è quello dell’analisi dei flussi per cui non ci si limita al concetto di prossimità allo store ma si analizzano in maniera più ampia le caratteristiche di spostamento delle persone. Pensiamo ad alcune categorie merceologiche non legate al largo consumo come l’Automotive: in questo caso l’analisi degli spostamenti non solo identifica chi si trova in prossimità dello store, ma intercetta e analizza da dove provengono gli utenti, in modo da creare una mappatura e analisi delle aree di maggior concentrazione degli utenti in target, permettendoci anche un livello di intelligence superiore quando dobbiamo decidere, ad esempio, dove posizionare una campagna Out Of Home. In Havas Media utilizziamo AdCity, la piattaforma tecnologica dedicata alla pianificazione in audience planning dell’Out Of Home che integra i dati di mobilità di Olivetti, polo digitale del Gruppo TIM. Abbiamo così potuto mappare i quasi 200.000 impianti affissione d’Italia, a cui possiamo associare i Point Of Interest di una determinata campagna: siamo in grado, infatti, di scegliere e monitorare un cluster tra le oltre 700.000 attività commerciali al dettaglio presenti oggi in Italia. I dati online e di mobilità in questo caso vengono quindi utilizzati per pianificare e monitorare anche mezzi off line, come le affissioni, permettendoci di sviluppare campagne tradizionali focalizzate al drive-to-store su un numero preciso di negozi.
Riassumendo: le strategie di geolocalizzazione si concretizzano nella conoscenza delle abitudini e comportamenti reali delle audience, raggiungendo gli utenti nel momento di maggiore impatto, con la possibilità di misurare la relazione tra esposizione al messaggio pubblicitario, visite allo store e vendite e, infine, intercettare clienti vicino ai propri store o dentro a store competitor.
Altri termini spesso correlati alle strategie di geolocalizzazione sono il Geo-fencing, cioè l’impostazione di un perimetro attorno ad una posizione (tipicamente lo store) e il Geo-Conquesting, che è simile al geo-fencing, ma con l’impostazione di un perimetro attorno all’area di un competitor. E qui spesso la differenza è data dalla capacità di essere più o meno precisi nel disegnare le aree di rilevazione: infatti lavorare sui classici perimetri ad area circolare è il primo passo per le attività di geo-targeting, ma la sua naturale evoluzione è data dalle nuove tecnologie in grado di disegnare specifici poligoni intorno ai negozi fisici, andando fondamentalmente a eliminare gli errori di rilevazione e sovrapposizione in fase di audience discovery.
Un ulteriore passo verso la rilevazione sempre più precisa degli spostamenti degli utenti, è data dall’utilizzo di beacon e sensori all’interno dei negozi fisici. Un beacon è un trasmettitore a corto raggio basato sulla tecnologia bluetooth che offre ai dispositivi mobili l'opportunità di inviare o ricevere dati, ad esempio inviando informazioni allo smartphone degli utenti sulle promozioni e ricevendo segnali di prossimità, o rilevando la presenza di un utente vicino a uno specifico scaffale di un supermercato. I beacon diventano quindi un canale di comunicazione con i clienti a tutti gli effetti. I sensori sono invece componenti hardware in grado di fornire ai computer informazioni come ad esempio posizione, temperatura e pressione, e vengono usati in particolare nel settore dell'IoT, trovando applicazione di marketing nel restituire informazioni sull’utilizzo in mobilità dei prodotti.
Tuttavia, l’utilizzo dei beacon che ha nelle sue promesse vantaggi distintivi e uplift importanti in termini di conversioni, a oggi trova ancora barriere all’utilizzo che riguardano il costo dell’hardware e la definizione di una strategia basata sui dati degli utenti in mobilità e la loro analisi in maniera efficace: una sfida sicuramente importante per il marketing dei retailer in un contesto in cui la tecnologia e i player coinvolti sono in costante evoluzione. Un altro rischio riguarda la qualità dei dati per cui è fondamentale la scelta del giusto player in grado di fornire dati sulla posizione correttamente verificati e accurati, effort verso il quale le principali aziende di geolocalizzazione stanno concentrando i propri sforzi.
In conclusione: saper dominare la complessità delle strategie di geolocalizzazione offre un vantaggio competitivo innegabile alle aziende che hanno un business in parte o in tutto spostato sul mondo fisico. L’agenzia affianca e supporta il cliente proprio nella gestione di questa complessità, fatta di rapidi cambiamenti tecnologici e regolatori e immersa in un mercato strutturato sulla molteplicità dei data provider. L’eccesso di informazioni può condurre allo stallo delle decisioni: è quindi importante avere un partner che sappia sempre condurre il brand in una direzione chiara, data driven ma coerente con la strategia aziendale, focalizzata sulla creazione di valore anche per l’utente finale, che non deve sentirsi “seguito” dal brand, ma “servito”, creando una vera e propria Media Experience (Mx) affinché la comunicazione venga percepita come rilevante, meaningful.
Nel prossimo articolo parleremo della contaminazione del digital sui mezzi tradizionali: OOH, Radio e Addressable TV.
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