• Ottobre 16, 2020

Data Driven Advertising: strategie e trend

Data Driven Advertising: strategie e trend

Data Driven Advertising: strategie e trend 640 480 DataLit

di Marco Belmondo, Chief Marketing Officer del guppo Datrix

Secondo alcune stime nel 2020 la spesa pubblicitaria online supererà nel mondo la metà di tutto l’ad spending

Tale percentuale è destinata a crescere, nonostante un rallentamento (ma non solo nel digitale) causato dall’epidemia di coronavirus, che ha determinato una forte flessione negli investimenti in advertising da parte delle aziende. 

Parallelamente però assistiamo ad un imponente cambiamento nel modo di fare pubblicità online: gli investitori non si accontentano più di campagne “a pioggia” ma in questa fase – ancora più di prima – pretendono la garanzia di raggiungere esattamente il target che hanno in mente. Le tradizionali metodologie di marketing non riescono a raggiungere tale livello di granularità ed è qui che entra il cosiddetto “data driven advertising”.

Cos’è il data driven advertising

Tradizionalmente si tende ad accoppiare l’advertising con la creatività e l’immaginazione, per cui parlare di data driven advertising (advertising guidato dai dati) fa storcere la bocca a molti. 

Eppure paradossalmente l’approccio data driven permette all’advertising di utilizzare veramente tutti i dati che si possiedono relativamente ad un utente al fine di mostrargli contenuti, annunci, prodotti talmente personalizzati da essere quasi 1 ad 1. E cosa ci potrebbe essere di più sfidante in termini di creatività? 

Per ottenere questo risultato si sfruttano tecniche di intelligenza artificiale e di machine learning per raccogliere, analizzare, rendere significativi e utilizzare i 2,5 quintilioni di gigabyte di dati generati ogni giorno per l’elaborazione e il delivery di messaggi, contenuti, suggerimenti di acquisto incredibilmente targettizzati

Alla fine tutto (o molto) si riduce a due domande fondamentali: dove e in che modo i propri utenti interagiscono con il proprio sito o brand. Si tratta in altre parole di identificare e studiare l’intero percorso di ogni utente, ivi compresi i canali con i quali interagisce maggiormente e che producono i risultati più fruttuosi in termini di conversioni o di altre azioni ritenute desiderabili. 

Una volta fatto questo si possono usare gli algoritmi di machine learning per fare previsioni su alcuni aspetti, per esempio quali utenti potrebbero recepire più favorevolmente i propri messaggi, dove è più probabile che un certo tipo di utenti concentrerà le sue interazioni, su quali contenuti o prodotti potrebbero essere più graditi per loro e su quali canali è più facile che interagiscano. 

A valle di questo enorme lavoro di analisi, possibile ovviamente solo grazie alla tecnologia, possono e devono rientrare la creatività e l’immaginazione che sembravano essere state lasciate da parte: ad esempio si possono ideare modi creativi ed inediti per mettere attrarre, convertire e fidelizzare questi utenti di cui si sanno tante più cose di prima. Ux semi-personalizzate, oggetti di mail pensate ad hoc, CTA che massimizzino i click, tutto deve mirare a creare una esperienza che stupisca e convinca non più la massa ma i singoli colti e compresi nella loro individualità.

E’ da notare che il fatto che un brand possa conoscere assolutamente tutto dei propri clienti, di ognuno dei propri clienti, genera aspettative negli advertiser ma anche nei clienti: gli utenti ormai si aspettano che quando interagiscono gli venga proposto esattamente il contenuto o il prodotto che stavano cercando, nel momento in cui lo stavano cercando o magari ancora prima che lo cercassero.

Il data driven advertising è l’unica strategia in grado di rispondere a questo tipo di aspettative, sfruttando gli ultimi sviluppi in campi quali l’intelligenza artificiale, il machine learning e anche le tecnologie blockchain. 

Data driven advertising: alcune applicazioni pratiche

Le applicazioni del data driven advertising possono andare dalle più scontate (tutto sommato il marketing, quello serio almeno, è sempre stato guidato dai dati) alle più futuribili. Vediamone alcune.

Analisi predittiva attraverso l’AI

Applicando le tecniche attualmente disponibili di machine learning e di intelligenza artificiale ai dati raccolti si possono identificare gli interessi degli utenti in modo granulare e suddividerli automaticamente in cluster, andandone poi a predire i plausibili comportamenti futuri, inclusi i comportamenti di acquisto.

Ads personalizzati

Il data driven advertising permette di conoscere i propri utenti. Sapere da dove vengono, quante volte recentemente hanno visitato il proprio sito, con quali contenuti hanno interagito. Banalmente quindi permette intanto di discriminare fra utenti conosciuti e non conosciuti e poi di differenziare il contenuto mostrato (ad esempio negli exit-intent box, o nei form per l’acquisizione dell’email). Questo si faceva già prima naturalmente, ma ora grazie alla granularità dei dati raggiunta grazie alle ultime tecnologie si può portare a livelli nettamente superiori.

Programmatic advertising

Il programmatic advertising (cioè l’acquisto in maniera automatica – tramite piattaforme tecnologiche ad hoc – di spazi pubblicitari, acquisto basato su dati acquisiti tramite intelligenza artificiale e machine learning) sta avendo una grande crescita ed è sicuramente una delle applicazioni più interessanti della accresciuta capacità di raccolta e di analisi dei dati.

Data base “specchio”

Sappiamo bene che una delle principali ricchezze per gli advertisers è un data base utenti ben segmentato. Grazie al data driven advertising si possono conoscere estremamente bene i propri utenti e si può sfruttare questa conoscenza per cercare, sui social media, una serie di utenti del tutto simile con cui interagire, talmente simile che ci si può aspettare che agisca e reagisca nello stesso modo della base utenti conosciuta.

Sfruttare la potenza del mobile

Qui non si tratta solo di conoscere i propri utenti, ma anche di sapere cosa stanno facendo e dove in real time, per esempio grazie agli strumenti di geo-localizzazione. Questo può permettere di mostrare messaggi in-app che siano completamente pertinenti non solo al tipo di utente ma anche al contesto in cui in quel momento si trova.

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Scenari futuri

E’ indubbio che nei prossimi anni il data driven advertising prenderà sempre più piede e sarà difficile per le aziende farne a meno, anche per motivi competitivi.

Dato che molto dipenderà dalle evoluzioni della tecnologia è difficile prevedere con esattezza le possibili evoluzioni ma sicuramente si possono individuare alcuni trend.

Enorme importanza della raccolta etica dei dati

Anche a causa dei recenti scandali (ad esempio Cambridge Analytica) il tema di come i dati vengono raccolti e utilizzati ha acquistato una primaria importanza, anche perchè strettamente connesso con il tema della fiducia degli utenti. Le aziende si concentreranno su dati raccolti in maniera “etica”.

Collegare in modo ultra smooth i vari canali

L’interazione con un utente non deve limitarsi ad un solo canale, anzi è necessario combinare e coordinare diversi canali come sito, email, sms, app, webchat, ebooks…integrare i diversi canali è attualmente faticoso e richiede molto lavoro di analisi, ma tramite l’advertising automation sarà possibile sviluppare soluzioni integrate che permettano con pochissimo sforzo di condurre per mano l’utente attraverso tutte le diverse interazioni.

Intelligenza artificiale e machine learning

Al cuore del data driven advertising ci sono le più avanzate soluzioni di intelligenza artificiale e machine learning. Si può sicuramente ipotizzare che tali soluzioni divengano sempre più performanti ed evolute il che avrà una ricaduta certa anche su strumenti che già si utilizzano, un esempio per tutti i chatbots che saranno in grado di offrire un’esperienza sempre più simile ad una reale interazione con un essere umano. Anche il ricorso ai cosiddetti augmented analytics diventerà sempre più necessario nello scenario ipercompetitivo attuale e futuro.

Ads sempre meno invasivi e sempre più contestualizzati

Ovviamente l’utente tipo non è certo contento di essere interrotto nella sua navigazione da annunci pubblicitari, né ama particolarmente ricevere notifiche nella sua email o sul telefono. Uno dei trend che sicuramente vedremo realizzarsi nel futuro è proprio la personalizzazione sempre più spinta, accompagnata dalla concentrazione degli ads di un certo brand su pochi canali scelti accuratamente piuttosto che su tutti indistintamente. Dunque invece di rivolgersi a tutti in ogni luogo si cercherà di incontrare solo chi vuole ascoltare un certo messaggio nel momento in cui lo vuole ascoltare e magari è anche pronto ad interagire.

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