{"id":6436,"date":"2017-06-29T18:03:11","date_gmt":"2017-06-29T18:03:11","guid":{"rendered":"http:\/\/www.criteo.com\/it\/?p=6436"},"modified":"2024-05-22T18:36:51","modified_gmt":"2024-05-22T18:36:51","slug":"direct-matching-vs-probabilistic-matching-qual-e-migliore-e-perche","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.criteo.com\/it\/blog\/direct-matching-vs-probabilistic-matching-qual-e-migliore-e-perche\/","title":{"rendered":"Direct matching vs. probabilistic matching: qual \u00e8 migliore e perch\u00e9?"},"content":{"rendered":"<p>&nbsp;<\/p>\n<p>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 pi\u00f9 probabili.<\/p>\n<p>Esistono due tipi di elenchi di corrispondenze di clienti probabili da cui scegliere:<\/p>\n<ol>\n<li>Il <strong><em>Deterministic matching<\/em>, <\/strong>il metodo diretto di abbinare clienti probabili, quello che \u00e8 sempre stato l\u2019approccio 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 pi\u00f9 elevato di accuratezza.<\/li>\n<\/ol>\n<ol>\n<li>Il <strong><em>Probabilistic matching<\/em>, <\/strong>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 variet\u00e0 di identificatori, quali pattern di navigazione, indirizzo IP e tipo di dispositivo. Questo elenco di potenziali corrispondenze probabilistiche \u00e8 molto pi\u00f9 numeroso di quello dei match deterministici. Se la raccolta dati viene effettuata in modo efficace, i match probabilistici possono avere un\u2019elevata probabilit\u00e0 di fornire lead forti e appropriati, anche se non direttamente corrispondenti. D\u2019altra parte, i risultati possono essere deludenti se la raccolta dati \u00e8 inferiore alla media e le ipotesi sono scorrette.<\/li>\n<\/ol>\n<p>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\u2019enorme numero di dati disponibili da analizzare nel dettaglio, la risposta \u00e8: entrambi! Servirsi di una combinazione dei due gruppi di dati pu\u00f2 darti grandi risultati.<\/p>\n<p>Il segreto per ottenerli \u00e8, naturalmente, complicato. \u00c8 necessario lavorare con un partner di marketing che capisca le complessit\u00e0 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\u2019accuratezza dei tuoi dati deterministici. Se la campagna \u00e8 fatta correttamente, il suo successo sar\u00e0 musica per le tue orecchie.<\/p>\n<p>Per saperne di pi\u00f9 su come massimizzare i risultati della tua campagna grazie a matching diretto e a quello probabilistico, contattaci all\u2019indirizzo info@criteo.com.<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>&nbsp; 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. 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