Nel nuovo marketing digitale spazio all’intelligenza artificiale

Il marketing digitale è da sempre un settore contraddistinto dall’elevato contenuto tecnologico e dall’alto tasso d’innovazione. Nei nostri precedenti articoli abbiamo parlato delle varie fasi di rinnovamento che ha visto protagonista il marketing digitale, di tutti i trend, sia strategici che strumentali, che lo hanno reso il settore così come lo conosciamo oggi. Una spinta innovativa dettata soprattutto dai nuovi mezzi che la tecnologia mette a disposizione per una comunicazione più efficace e performante in termini di conversioni, ritorno economico sull’investimento e brand awareness.

Eppure non tutti gli addetti al merketing sembrano voler utilizzare questi strumenti, rimanendo ancorati ad un metodo di lavoro che prevede la supremazia dell’uomo sulla macchina, non solo nelle scelte strategiche delle campagne, ma anche all’interno della fase di analisi di un’enorme mole di dati a cui la macchina potrebbe dare esito in tempo reale. Cosa più importante è che oggi questi strumenti riescono a mettere direttamente in relazione l’analisi dei dati sugli utenti e il messaggio pubblicitario, riuscendo a calcolare real-time le probabilità di successo, quale tra i contenuti dinamici sia più efficace e i risultati previsti, agendo direttamente sul contenuto del messaggio, personalizzandolo per ogni singolo utente. Operazioni queste eseguibili solamente grazie all’applicazione del machine learning e che rendono modelli di marketing predittivo molto precisi, in grado non solo di prevedere risultati e performance, ma anche di raggiungerli.

 

Una rivoluzione non pienamente condivisa

La possibilità di personalizzare il messaggio pubblicitario in maniera autonoma è la vera rivoluzione dell’automazione digitale. L’intelligenza artificiale riesce in tempo reale a determinare se un profilo è in linea con un determinato prodotto o servizio da pubblicizzare, per poi adattare ogni contenuto al profilo in questione. Un lavoro impossibile senza automazione e machine learnig. Eppure ancora oggi un terzo degli addetti al marketing crede di poter rielaborare in autonomia l’incredibile quantità di dati e di potere individuare dei target in modo affidabile. Quali sono i rischi di questo approccio? Innanzi tutto la dispersione. I segmenti di pubblico scelti per la propria campagna non tengono conto spesso di ulteriori segmentazioni interne. Si arriva così all’individuazione delle personas, che nonostante caratteristiche molto simili, possono differire nella loro percezione del singolo prodotto e reagire diversamente al modo con cui questo viene comunicato.

Proprio quest’ultimo elemento è un altro fattore di rischio nella mancata personalizzazione del messaggio. Infatti una volta individuati tutti i profili “sensibili” al prodotto o servizio da proporre, la percezione positiva o negativa dello stesso dipende molto dagli elementi che ne costituiscono la comunicazione. I profili individuati possono avere astrazione sociale diversa, un grado di istruzione diversa, differenti condizioni economiche o familiari: è impensabile che una comunicazione univoca possa determinare risultati positivi a prescindere da queste differenze. Così risulta fondamentale, oltre all’individuazione del profilo, anche la personalizzazione del messaggio pubblicitario.

I risultati in numeri

Sono molte le agenzie che già da tempo usano gli strumenti più all’avanguardia per creare campagna più performanti: il 57% dichiara di avere ottenuto conversioni maggiori con l’utilizzo di strumenti predittivi, mentre il 53% dichiara di avere raggiunto risultati migliori in termini di brand awareness. Di sicuro c’è il dato indiscutibile che campagne automatizzate, in cui si lascia spazio all’apprendimento automatico nell’analisi dei dati e nelle scelte operative, sono più performanti e saranno nel futuro sempre più precise. Personalmente, noi di TLC ci siamo sempre fidati della tecnologia.

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