Daniel Casarin – Imprenditore ed analista indipendente, si dedica al mondo della comunicazione, del marketing, del business design e della trasformazione digitale.
I retail media networks rendono le campagne pubblicitarie più efficaci e mirate. Scopri come i brand usano i first-party data per aumentare vendite e ROI.
Quali dinamiche strategiche consentono ai principali eCommerce di proporre agli utenti prodotti e annunci pubblicitari altamente pertinenti? Questa capacità deriva da una delle trasformazioni più rilevanti del marketing digitale: i retail media networks.
Dal punto di vista operativo, i RMN sono piattaforme pubblicitarie proprietarie, create dai retailer per permettere ai brand di acquistare visibilità. Questa visibilità si estende naturalmente all’interno dell’ecosistema digitale (sito web, app), ma sempre più frequentemente anche sui canali fisici e off-site.
Un modello di questo tipo trasforma il retailer in un vero e proprio media publisher, valorizzando il potenziale strategico dei dati legati ai comportamenti d’acquisto dei clienti. In questa analisi approfondiremo il fenomeno dei RMN, osservando come stiano rimodellando le logiche della pubblicità digitale.
Perché i RMN stanno spopolando?
La crescita dei RMN non è un fenomeno temporaneo, ma una risposta strutturale a profondi cambiamenti del panorama digitale.
Lo scenario attuale è influenzato principalmente da due fattori. Da un lato, normative sulla privacy sempre più rigorose (come il GDPR); dall’altro, la graduale eliminazione dei cookie di terze parti. Questo contesto ha reso le modalità di tracciamento tradizionali meno efficaci e più costose, confermando i retail media networks come la soluzione strategica più solida.
Basandosi su dati di transazione reali, superano le inferenze probabilistiche e consentono ai brand di investire dove l’intento d’acquisto è più elevato. I principali fattori alla base del successo globale dei RMN sono:
- Accesso a dati deterministici di alta qualità: i RMN sfruttano dati transazionali reali, garantendo un targeting preciso basato su acquisti effettivi;
- Targeting contestuale nel punto di acquisto: i retail media networks mostrano l’annuncio mentre l’utente naviga o cerca prodotti, massimizzando la probabilità di conversione nel momento decisionale;
- Flussi di ricavi ad alto margine per i retailer: creare un RMN consente di generare profitti netti dalla vendita di spazi media, spesso superiori a quelli derivanti dagli stessi prodotti.
L’espansione dei RMN continuerà a rafforzarsi perché risponde alle esigenze dei due principali protagonisti del mercato.
Da un lato, i retailer cercano nuove fonti di profitto e margini più elevati. Dall’altro, i brand necessitano di mantenere visibilità ed efficacia in un ecosistema digitale sempre più complesso e segnato dalla scomparsa dei cookie di terze parti.
In questo contesto, adottare un RMN diventa un elemento strategico essenziale per competere con successo nel mercato digitale.
Quali strumenti e tecnologie attivano i first-party data?
Per trasformare i first-party data in azioni concrete e misurabili, è fondamentale dotarsi di strumenti tecnologici adeguati e definire processi chiari. Senza un approccio strutturato, anche i dati più ricchi rischiano infatti di restare inutilizzati.
L’adozione di tecnologie avanzate consente di individuare pattern comportamentali e insight preziosi, capaci di guidare decisioni strategiche e migliorare l’efficacia complessiva delle campagne. Queste soluzioni permettono di centralizzare le informazioni, monitorare le performance e orchestrare messaggi personalizzati su tutti i touchpoint, aumentando il ritorno sull’investimento.
L’integrazione tra dati, tecnologia e processi resta quindi il fulcro di una gestione ottimale dei first-party data. I principali strumenti e approcci includono:
- Customer Data Platform (CDP): centralizza dati provenienti da CRM, POS e canali digitali, offrendo una visione completa e unificata del cliente;
- Dashboard di analytics: monitora le performance delle campagne e evidenzia l’impatto dei dati attivati, fornendo insight utili per ottimizzazioni immediate;
- Integrazione omnicanale: coordina messaggi e offerte su web, app, email e punti vendita, garantendo coerenza e rilevanza lungo tutto il customer journey.
Grazie a questi strumenti, i brand possono trasformare i dati in insight azionabili, orchestrare campagne più precise e ottenere risultati misurabili.
Un approccio strutturato consente di valorizzare i dati di prima parte, generare impatto concreto sul business e migliorare l’esperienza del cliente, rendendo ogni investimento strategico e vantaggioso. Permette inoltre di anticipare le esigenze dei consumatori, ottimizzare la personalizzazione delle comunicazioni e creare un vantaggio competitivo sostenibile nel lungo periodo.
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Come si creano strategie basate sui first-party data?
L’asset fondamentale di ogni RMN di successo sono i first-party data. Senza una strategia solida, basata su raccolta, gestione e attivazione dei dati, un network di retail media rischia di perdere gran parte della propria efficacia operativa.
I dati di prima parte rappresentano il patrimonio informativo raccolto direttamente dall’audience e comprendono lo storico degli acquisti, le interazioni sul sito e i dati dei programmi fedeltà. In un contesto in cui i dati di terze parti perdono valore, orchestrare correttamente questi dati costituisce un vantaggio competitivo determinante.
Il segreto è trasformare i dati in insight attivabili. Per costruire una strategia basata sui dati di prima parte, è necessario seguire questi passaggi fondamentali:
- Consolidamento e unificazione delle fonti dati: aggregare i dati di prima parte provenienti da diverse sorgenti (CRM, POS, eCommerce) per ottenere una visione unificata del cliente tramite una customer data platform (CDP);
- Segmentazione avanzata dell’audience: utilizzare i dati per creare cluster di utenti basati sui comportamenti d’acquisto, consentendo agli inserzionisti un targeting altamente preciso;
- Attivazione omnicanale personalizzata: i first-party data vengono infine attivati per distribuire messaggi personalizzati, includendo campagne off-site per completare l’intero ciclo di comunicazione.
Sviluppare strategie basate sui dati di prima parte richiede un approccio strutturato e una governance del dato orientata all’attivazione concreta. Solo investendo nella qualità, nella centralizzazione e nella piena valorizzazione dei dati di prima parte sarà possibile sfruttare appieno il potenziale dei RMN.
Questo permetterà ai retailer e ai brand di costruire esperienze realmente personalizzate, aumentare la rilevanza delle campagne e generare un impatto misurabile sul fatturato e sulla fidelizzazione dei clienti.
Errori da evitare con i first-party data
La gestione dei dati di prima parte negli ecosistemi RMN presenta criticità che possono compromettere l’intera strategia di marketing. Un errore frequente riguarda la scarsa qualità del dato: raccogliere informazioni senza adeguati processi di pulizia genera dataset imprecisi, analisi distorte e campagne meno efficaci.
Un altro rischio cruciale è legato alla fiducia dell’utente. Utilizzare i dati di prima parte senza un consenso chiaro o in violazione del GDPR espone a conseguenze legali e a danni reputazionali significativi.
Molti gestori di RMN operano inoltre ancora con silos interni, ostacolando l’integrazione dei dati online e offline e impedendo una visione realmente olistica del cliente. Infine, l’assenza di un piano di attivazione rende inutile l’accumulo di first-party data, perché senza strumenti adeguati per segmentarli correttamente l’investimento non genera risultati concreti.
Per questo motivo, evitare queste criticità è essenziale per trasformare i dati in un asset strategico concreto, misurabile e realmente utile per il business.
Le tre dimensioni del posizionamento
Per comprendere i retail media networks è fondamentale conoscere i tipi di spazi pubblicitari che offrono e i canali in cui possono essere utilizzati. Questo consente ai retailer di coprire l’intero percorso dell’utente, ottimizzando visibilità, targeting e possibilità di conversione.
La capacità di integrare on-site, off-site e in-store permette infatti ai RMN di offrire esperienze pubblicitarie coordinate e rilevanti, sfruttando dati transazionali e comportamentali. Ogni dimensione possiede caratteristiche e vantaggi specifici che contribuiscono a massimizzare l’efficacia delle campagne e la pertinenza dei messaggi per l’utente finale.
Ogni dimensione dell’RMN combina posizionamenti, dati e strumenti di targeting per offrire esperienze pubblicitarie coordinate e rilevanti:
- On-Site: comprende gli spazi pubblicitari sulle proprietà digitali del retailer, come banner in homepage o prodotti sponsorizzati. L’utente è già orientato all’acquisto, con maggiori possibilità di completare la transazione;
- Off-Site: permette di estendere la reach al di fuori del sito proprietario. Grazie ai dati, i RMN targettizzano gli utenti su altri siti o piattaforme di streaming, guidandoli verso l’eCommerce;
- In-Store: rappresenta la frontiera della digitalizzazione fisica, includendo schermi digitali e totem interattivi nei negozi fisici, che erogano pubblicità basata sui dati di acquisto locali.
Un RMN maturo integra queste tre dimensioni per presidiare l’intero customer journey. Ciò garantisce coerenza del messaggio, ottimizzazione dei touchpoint e maggiore rilevanza per l’utente, trasformando ogni interazione in un’opportunità di conversione concreta e misurabile.
Inoltre, consente di raccogliere dati preziosi in ogni fase del percorso d’acquisto, generando insight utili per ottimizzare targeting, creatività e tempistiche, rafforzando fidelizzazione ed esperienza personalizzata.
La sfida della standardizzazione nei RMN
Nonostante i vantaggi offerti dalle tre dimensioni del posizionamento, i brand devono affrontare una sfida trasversale: la mancanza di standardizzazione tra i diversi RMN.
Questa frammentazione rappresenta uno degli ostacoli principali alla piena maturità dei retail media networks. Ogni retailer adotta infatti piattaforme, metriche e processi operativi differenti, costringendo i brand a gestire ambienti eterogenei che non dialogano tra loro. Questo rende complessa la comparazione delle performance.
La mancanza di uniformità si riflette poi in difficoltà nella misurazione, nella pianificazione strategica e nella scalabilità delle campagne. Ciò che funziona in un RMN, infatti, non è automaticamente replicabile in un altro.
Anche la reportistica risulta spesso disallineata, con KPI non uniformi che complicano la valutazione del contributo reale dei touchpoint. Per i retailer, l’assenza di standard comuni limita l’integrazione con partner esterni e riduce l’efficienza operativa.
Superare questa situazione richiede uno sforzo congiunto verso metriche condivise, framework interoperabili e processi più omogenei, fondamentali per favorire una crescita sostenibile del mercato RMN.
Perché utilizzare il closed-loop attribution?
Un limite storico del marketing tradizionale era rappresentato dalla difficoltà di collegare con certezza gli annunci alle vendite effettive, soprattutto quelle in negozio. Questo comportava spesso decisioni di budget poco efficienti e strategie fondate su stime anziché su dati concreti.
Il closed-loop attribution risolve questo problema, configurandosi come il modello di misurazione ideale per gli inserzionisti attivi nei retail media networks. Grazie ai dati transazionali del retailer, questa metodologia traccia l’intero percorso dell’utente, dall’esposizione all’annuncio fino alla vendita.
Di conseguenza, offre una visione completa e affidabile dell’impatto delle campagne. L’adozione del closed-loop attribution è fondamentale per almeno tre motivi:
- Misurazione accurata del ROAS: permette ai brand di calcolare il ritorno sugli investimenti pubblicitari basandosi su vendite reali e non su metriche intermedie;
- Ottimizzazione continua delle campagne: consente di capire quali creatività generano risultati e riallocare il budget in tempo reale sulle strategie più performanti;
- Validazione strategica degli investimenti: fornisce dati concreti per dimostrare agli stakeholder l’efficacia delle campagne e supportare decisioni basate su evidenze.
Un ulteriore vantaggio riguarda l’analisi dettagliata del customer journey, che restituisce insight precisi sul comportamento dell’utente e aiuta a ottimizzare le strategie future. Il closed-loop attribution trasforma così la spesa pubblicitaria in un investimento realmente misurabile, superando le incertezze tipiche dell’attribuzione tradizionale.
Applicarlo nei RMN significa adottare un approccio data-driven, aumentare l’efficienza grazie all’automazione di parte dei processi e rendere le strategie scalabili e davvero orientate ai risultati.
Come utilizzare il closed-loop attribution
L’implementazione del closed-loop attribution nei retail media networks richiede un’integrazione tecnologica solida tra sistemi di advertising e database di vendita.
Per sfruttare appieno questa metodologia, ogni interazione dell’utente deve essere tracciata tramite un identificativo unico, spesso collegato ai programmi fedeltà. Questo consente di associare esposizione agli annunci e vendita effettiva, sia online sia offline, e di comprendere come ogni touchpoint contribuisca al percorso di conversione.
L’analisi deve andare oltre il semplice dato di vendita finale, includendo impressioni, interazioni e altri segnali utili a costruire modelli di attribuzione accurati. Per comprendere meglio come applicare il closed-loop attribution, è utile analizzare nel dettaglio le principali fasi operative:
- Tracciamento completo delle interazioni: ogni visualizzazione di un annuncio su un RMN viene registrata tramite un identificativo unico, permettendo di verificare le transazioni correlate in una finestra temporale definita;
- Attribuzione multilivello dei touchpoint: configurare modelli che considerino tutte le interazioni dell’utente, comprese impressioni e clic, per determinare il reale contributo di ogni punto di contatto;
- Dashboard unificate per l’analisi in tempo reale: correlare vendite offline e attività digitali in un’unica piattaforma, ottenendo insight immediati utili a ottimizzare strategie e investimenti.
Un ultimo punto riguarda la valorizzazione strategica dei dati: le informazioni raccolte permettono di identificare pattern di comportamento, migliorare il targeting e personalizzare le campagne in modo più efficace.
L’analisi approfondita di tutti i touchpoint fornisce insight concreti che consentono ai brand di ottimizzare le campagne e aumentare il ritorno sugli investimenti. Questi dati permettono di prendere decisioni basate su evidenze reali, rendendo l’intero processo pubblicitario più efficace e misurabile.
L’evoluzione della pubblicità verso la TV e lo streaming
I RMN stanno attraversando una profonda evoluzione, estendendo il loro raggio d’azione oltre il web e approdando su Connected TV (CTV) e piattaforme di streaming.
Questa trasformazione nasce dalla necessità di combinare la precisione dei dati retail con l’impatto emotivo dei contenuti video. In questo modo, è possibile offrire agli utenti pubblicità rilevante e personalizzata durante la visione di film e serie TV.
A differenza della TV lineare tradizionale, gli annunci gestiti tramite RMN possono mostrare prodotti diversi a nuclei familiari differenti, basandosi sullo storico acquisti e sui comportamenti precedenti.
Nasce così la “Shoppable TV”: gli utenti possono interagire direttamente con gli annunci e completare acquisti tramite i propri device, trasformando la TV in un’estensione diretta del negozio. Questa convergenza tra video e dati retail consente ai brand di unire impatto emotivo e targeting di precisione, creando esperienze più coinvolgenti e misurabili.
Grazie a questi strumenti, è possibile ottimizzare le campagne in tempo reale, monitorare le performance e generare vendite concrete, aprendo nuove opportunità strategiche per il marketing digitale.
Il futuro dell’omnichannel marketing passa per i RMN
Nel prossimo futuro, i retail media networks non saranno più semplici canali isolati, ma diventeranno l’asset centrale dell’intero ecosistema di omnichannel marketing. La strategia mira a integrare pienamente fisico e digitale, facendo fluire i dati senza interruzioni tra tutti i touchpoint.
L’obiettivo è offrire esperienze coerenti e contestuali, capaci di anticipare i bisogni dei consumatori. I RMN evolveranno da semplici piattaforme di vendita di spazi pubblicitari a veri motori di intelligence predittiva, in grado di supportare decisioni data-driven.
In questo scenario, vendite e digital branding convergeranno in un approccio unificato, ottimizzando performance e ROI. Per comprendere come questa trasformazione si concretizzerà, è utile analizzare i principali ambiti di sviluppo dei RMN:
- Standardizzazione delle metriche: i retail media networks guideranno l’intero settore verso criteri di misurazione condivisi, rendendo confrontabili le prestazioni tra canali diversi;
- Integrazione con l’intelligenza artificiale: l’AI permetterà di ottimizzare creatività e offerte in tempo reale, personalizzando le campagne per ciascun utente su tutti i touchpoint dell’ecosistema;
- Espansione nell’Internet of Things (IoT): RMN e smart device collaboreranno per offrire esperienze di acquisto contestuali, pertinenti e integrate, connessi ad assistenti vocali e dispositivi intelligenti.
Un’ulteriore tendenza riguarda la democratizzazione delle tecnologie RMN, che renderà questi strumenti accessibili anche ai piccoli brand, consentendo loro di sfruttare strumenti di targeting avanzato.
Il futuro del marketing sarà così dominato da chi saprà integrare i RMN in una visione olistica e strategica. Non si tratterà solo di adottare nuove tecnologie, ma di ripensare completamente il modo in cui il brand interagisce con il consumatore, facendo di ogni interazione un’opportunità di valore misurabile.
Chi sta investendo negli RMN?
I retail media networks stanno attirando investimenti significativi da parte di brand di diversi settori, spinti dalla possibilità di combinare dati di prima parte e targeting preciso con risultati concreti.
Settori come i beni di largo consumo, l’elettronica, il fashion e la cosmetica sono tra i principali protagonisti: grandi aziende come Procter & Gamble, Unilever o L’Oréal hanno intensificato la spesa sui RMN per intercettare i consumatori nel momento decisionale, sia online sia nei negozi fisici.
Anche retailer di diverse dimensioni, dai colossi come Walmart e Foot Locker a catene regionali più piccole, utilizzano i RMN non solo per monetizzare gli spazi pubblicitari, ma anche per rafforzare il legame con i clienti e migliorare l’esperienza di acquisto.
Il successo dei RMN dipende dalla capacità di trasformare informazioni di qualità in campagne performanti e personalizzate, aumentando la probabilità di conversione e il ritorno sugli investimenti.
Aziende di piccole e grandi dimensioni sanno che investire nei RMN significa posizionarsi in anticipo rispetto ai competitor e sfruttare insight concreti per ottimizzare il marketing. Così facendo creano esperienze personalizzate per i clienti, ottimizzando la redditività delle campagne.
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Comprendere la complessità dei retail media networks è il primo passo per sviluppare campagne efficaci. Trasformare questa conoscenza in una strategia performante richiede esperienza, competenza tecnica e una visione orientata ai risultati.
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Daniel Casarin, imprenditore ed analista indipendente, si dedica al mondo della comunicazione, del marketing, del business design e della trasformazione digitale. Con oltre 20 anni di esperienza, esplora l’impatto delle tecnologie emergenti in ambito economico e organizzativo. Attraverso Adv Media Lab e altre iniziative imprenditoriali, collega la sua expertise multidisciplinare al mondo dell’impresa.
