Qual è la differenza tra CDP e DMP?

Avendo la personalizzazione come una delle loro funzioni principali, gli utenti possono confondere le Data Management Platforms (DMP) con le Customer Data Platform (CDP).

Le DMP erano state originariamente create per utilizzi pubblicitari, dove l'attenzione era sempre incentrata sulla gestione del pubblico attraverso ID di dispositivo, indirizzi IP e cookies ottenuti attraverso le esperienze d'acquisto. Al contrario, le CDP consolidano e memorizzano dati che identificano personalmente gli utenti, come nome, indirizzi email, indirizzi postali, numeri di cellulare.

Pertanto, entrambe si somigliano nell'influenzare il comportamento di acquisto del cliente, ma hanno funzionalità abbastanza distinte che le potrebbe rendere forti alleate. Ecco alcune differenze chiave tra le due, che i leader aziendali devono conoscere.

Tabella comparativa

DMP
CDP
Definizione
Secondo Gartner, una piattaforma di gestione dei dati è un software che controlla il flusso di dati dentro e fuori ad un'organizzazione. Supporta strategie pubblicitarie basate su dati, come la segmentazione.
Secondo Gartner, una CDP è un sistema di marketing che unifica i dati dei clienti di un'azienda, proveniente da diversi touch-point, per consentire ai marketer di modellare e ottimizzare la tempistica e il targeting di messaggi e offerte.
La necessità
La necessità di avere una piattaforma di gestione dati è nata quando i leader del marketing hanno sentito il bisogno di raggiungere il proprio pubblico in modo più preciso con la pubblicità, oltre che per ampliarne la portata. Supporta gli utenti nel comprendere le informazioni sulla psicografia e la demografia dei clienti, facendo così luce su ciò che i clienti trovano attraente e ciò che li incoraggia a comprare.
Le aziende hanno bisogno di un'interfaccia web-based costruita esclusivamente per i marketer; qualcosa di più analitico di un CRM, qualcosa che possa facilitare la raccolta dei dati, la profilazione, la segmentazione del pubblico e agire di conseguenza. È necessario perché il marketing si sta espandendo. Campagne omnicanali e integrazione dei dati stanno diventando parte integrante delle attività di marketing.
I benefici
I professionisti della pubblicità, le agenzie pubblicitarie e gli operatori di marketing hanno bisogno di DMP per per catturare il loro pubblico mirato al momento giusto nel loro viaggio d'acquisto attraverso messaggi pertinenti. Gli inserzionisti lo utilizzano per fornire campagne ad alto impatto centralizzando i dati dell'audience dei clienti in modo che migliori ottimizzazioni e decisioni di acquisto possano essere prese sulla base dell'analisi del pubblico e delle ultime campagne. I marketers lo usano per costruire i segmenti, l'estrazione del pubblico e per adattare i messaggi secondo il comportamento degli utenti.
Le CDP sono hub di dati creati principalmente per i marketer; sono utilizzati per un'analisi approfondita del comportamento dei clienti e per raccogliere informazioni commerciali su nuovi modi di interagire con il cliente. Le CDP sono diventati la fonte primaria di ogni più piccolo dettaglio sui clienti, in quanto centralizzano i dati associati ai clienti rilevati da una svariata gamma di applicazioni, sistemi e canali. Inoltre, le moderne CDP sono dotate di strumenti come l'analisi della qualità e la modellazione dei dati, la personalizzazione in tempo reale, e l'automazione.
Raccolta e gestione dei dati
I dati vengono raccolti da varie fonti e media come analisi di marketing, CRM, server di annunci, partner di editori e punto di vendita (POS). Successivamente, i dati importati vengono abbinati ad altri dati che provengono presumibilmente dallo stesso dispositivo. I dati sono raccolti anche da applicazioni mobile, siti web del cliente, così come da altri canali che utilizzano applicazioni native. Vengono poi aumentati e arricchiti con dati di terze parti come quelli forniti dai partner. Infine, i dati sono resi disponibili per l'esecuzione di attività di marketing.
Le CDP possono raccogliere dati dei clienti da tutti i tipi di fonti offline e online. Possono creare una panoramica completa sui clienti attraverso l'unione di dati raccolti da fonti separate, tra cui lo storico del comportamento del cliente, per avere una visione a 360° del cliente stesso e per creare esperienze personalizzate. Memorizza l'intento, il comportamento e le preferenze dei clienti attraverso il monitoraggio delle loro attività. Comprende anche la de-duplicazione delle identità dei clienti, la profilazione e la segmentazione.

DMP

La funzione principale di una DMP è servire le attività di pubblicità. È stata progettata per abilitare i cookie di retargeting e pone l'accento su segmenti e categorie anonimi. Le DMP danno al marketing informazioni sul ROI dalle campagne e sulla conversione ottimizzata. I marketer usano le DMP per:

  • Estensione del pubblico - Utilizzando gli attributi del cliente come mezzo per una migliore identificazione nelle attività di targeting.

  • IdentiAd targeting - Per estendere e generare pubblico per campagne pubblicitarie.
  • Personalizzazione - Per facilitare la creazione e l'attuazione di una migliore comunicazione con più messaggi personalizzati attraverso i canali di marketing.
  • Ad-measurement - Per segnalare e capire i risultati, e offrire appropriati dati di esito delle campagne.
  • Customer Insights - Ottenere analisi più puntuali sui clienti attraverso l'arricchimento dei dati e l'indicizzazione.
  • Esportazione di elenchi di clienti segmentati per ricavare informazioni commerciali o eseguire campagne.

  • Integrazione Canale - Migliorare l'esperienza di acquisto attraverso vari canali, grazie ad una serie di attributi standardizzati del pubblico.

CDP

Le CDP raccolgono, consolidano, organizzano e presentano i dati del cliente a sostegno delle attività di marketing. Le CDP possono integrarsi con i CRM e altri sistemi rivolti al cliente per accumulare informazioni sui clienti stessi come ubicazione, età, acquisti, visualizzazioni di pagina, clic, ecc., per un'ulteriore segmentazione e modellazione. Le aziende le usano per:

  • Gestione completa dei dati comprensiva dell'integrazione, della convalida e della pulizia.

  • Identificazione e classificazione degli gli attributi e del comportamento dei clienti nei sistemi online e offline
  • Definizione dei profili dei clienti e loro gestione per un corretto uso futuro
  • Analisi del comportamento del cliente per migliorare la segmentazione
  • Visione della storia di acquisto del cliente e altri comportamenti per ulteriori raccomandazioni riguardanti contenuti o eCommerce
  • Esportazione di elenchi di clienti segmentati per ricavare informazioni commerciali o eseguire campagne

  • Analisi predittiva del comportamento dei clienti.

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