Media, advertising e non solo: l’impatto dell’Intelligenza Artificiale cambia strategie e analisi, coinvolgendo il retail

Nel corso degli ultimi anni l’industria pubblicitaria si è evoluta considerevolmente, seguendo un percorso diversificato sulla via di una modernizzazione ispirata soprattutto dalla tecnologia. Una profonda trasformazione che molti osservatori del settore attribuiscono anche all’avvento di un agente di cambiamento e innovazione formidabile, particolarmente vitale per l’evoluzione in atto: l'Intelligenza Artificiale. Combinando concetti di marketing fondamentali dell’epoca precedente con elementi di natura digitale all'avanguardia, le agenzie e i marchi, oggi, possono sfruttare raffinate tecniche automatiche di apprendimento sulle audience da raggiungere che si sono aggiunte alle modalità classiche di reperimento delle informazioni demografiche generalizzate, provenienti da sondaggi e censimenti, per determinare quali annunci detengono le maggiori possibilità di successo e in quali touchpoint dovrebbero essere inseriti per conquistare i più elevati livelli di efficacia. Così, i team specializzati delle agenzie stanno sfruttando in modo sempre più ampio l’opportunità di segmentare le audience attraverso l’utilizzo di algoritmi di apprendimento automatico che interpretano e ridefiniscono i modelli di comportamento dei consumatori e determinano quali messaggi risuonano meglio in relazione a ciascun individuo. Non sorprende, allora, la stima - in base alle recenti ricerche - che indica come nel 2022 circa il 14% dei responsabili delle attività di marketing utilizzerà l'IA per la segmentazione dei pubblici.

Connessioni profonde

Dunque, per creare connessioni più profonde con i clienti e promuovere la crescita dei marchi, i vertici delle divisioni marketing delle imprese stanno dando priorità alle tecnologie di personalizzazione, sfruttando le potenzialità del machine learning per consentire la realizzazione di creatività di maggiore successo grazie alla preziosa capacità di segmentare e indirizzare un pubblico specifico con messaggi pertinenti. Ad esempio, grazie alle innovazioni della startup Phrasee, Facebook - nel corso dell’ultimo anno - è stata in grado di aumentare il valore della propria strategia di email marketing attraverso la creazione di un framework di messaggistica collegato al percorso ideale del cliente. La campagna del social network, basata sull'Intelligenza Artificiale, ha generato un Roi del 275% sulla spesa pubblicitaria, oltre a garantire un aumento medio della percentuale di clic del 23% e della media di aperture del 15%. E ancora, grazie alla soluzione fotografica di prodotto di Vue.ai, il colosso statunitense di Menlo Park utilizza l'apprendimento automatico anche per generare modelli realistici e immagini di prodotti, risparmiando, così, tempo e denaro per dotarsi di servizi fotografici ad alta intensità di produzione. Scorrendo i dati pubblicati sul sito ufficiale da Facebook, queste innovazioni di IA introdotte nel flusso di creazione degli annunci avrebbero consentito ai clienti di aumentare il coinvolgimento del 40%, spingendo i tassi di conversione a un livello di 1,5 volte superiore rispetto ai risultati precedenti.

Profilazioni accurate

Secondo Aberdeen Group - società internazionale di marketing intelligence con sede centrale negli Stati Uniti, a Waltham, nel Massachusetts, e tre uffici europei a Versailles, Madrid e Chertsey - le aziende che investono in analisi predittive avrebbero quasi il doppio delle probabilità di segmentare in modo efficace il proprio pubblico e indirizzare, di conseguenza, le proprie campagne con successo. Ma non solo per migliorare il Roi e le prestazioni delle campagne stesse, ma anche per diminuire i rischi di dispersione e permettere di ottimizzare le spese. Sempre in riferimento alle indicazioni della società statunitense, il 45% delle aziende che adottano l'IA avrebbe riferito che queste tecnologie hanno aiutato a stabilire un vantaggio significativo sulla concorrenza, contribuendo in misura significativa a prendere decisioni più “intelligenti” e rapide, identificando schemi operativi olistici attraverso l’integrazione di set di dati provenienti da diverse fonti. E in effetti, è ormai assodato che la maggior parte dei progressi dell'IA nel marketing digitale sono legati allo sfruttamento di economie di scala che gli esseri umani, semplicemente, non possono fornire, diminuendo, al contempo, il volume del carico di lavoro e le risorse umane necessarie per l'ottimizzazione delle campagne. Si ritiene, in questo ambito, che l’Intelligenza Artificiale porti l'analisi dei dati a un livello superiore non solo analizzando i dati storici, ma creando modelli predittivi di enorme precisione sulle prestazioni future e suggerendo modalità efficienti per fronteggiare eventi previsti. Una dinamica che consente ai marchi di promuovere attività proattive rispetto ai cambiamenti nell'ambiente esterno e che vede il processo decisionale basato sui dati derivanti dalle applicazioni di IA diventare la chiave giusta per stare un passo avanti rispetto al mercato. A seconda degli obiettivi e delle esigenze del marchio gestito, le agenzie, quindi, stanno sempre più utilizzando la tecnologia AI sul fronte della pianificazione dei media, nelle azioni di messaggistica creativa e nell'ottimizzazione delle previsioni sui percorsi d’acquisto, sebbene le leve attivate per ciascuno di questi casi d'uso possano variare. Inoltre, nell’ipotizzato futuro pubblicitario senza i cookie, l'IA potrebbe diventare ancora più importante per riconoscere i modelli e le tendenze del pubblico, collegando i punti tra i singoli consumatori e il loro comportamento online multicanale.

Un’esperienza visionaria

In questo quadro, una visionaria esperienza sviluppata di recente e di spiccato carattere evolutivo è rappresentata da Dunnhumby Sphere, una soluzione modulare per ottimizzare i processi di digital advertising. In pratica, un ponte tra retailer e partner pubblicitari in ottica data-driven. In questo caso, l'integrazione è la parola chiave per l’ottimizzazione dei processi, il punto di partenza per una strategia che porti a ottenere un vantaggio competitivo. Per favorire questo tipo di approccio, puntando a una maggiore integrazione nel retail, Dunnhumby, azienda britannica attiva nella customer data science, ha lanciato, appunto, Sphere, una nuova piattaforma “retail media” integrata, data-driven, focalizzata sui clienti. L’obiettivo è quello di ridurre la complessità nell’ambito della pubblicità digitale, aiutando i retailer e i brand a risparmiare tempo semplificando e unificando i flussi di lavoro complessi su tutti i canali media. La piattaforma, infatti, consente agli utenti di gestire una molteplicità di aspetti, dai brand insight fino alla fatturazione delle campagne, grazie a moduli completamente integrati, aiutando a unificare il targeting del pubblico, la pianificazione dei media, le previsioni e la misurazione attraverso i diversi canali “retail media”. Parallelamente, i retailer possono utilizzare tool per massimizzare i ricavi dai “retail media” e contenere i costi, mentre i partner pubblicitari possono beneficiare di una maggiore collaborazione ed efficienza nel pianificare, prenotare, misurare e pagare le campagne sia online che in-store. Si tratta, in sostanza, di una sofisticazione dell’offerta di media omnichannel, la cui essenza modulare si integra con il più ampio ecosistema pubblicitario, consentendo ai retailer di integrare agevolmente le attuali tecnologie a disposizione.

Tre macro aree d’azione

Nell’analisi ulteriore della soluzione proposta dall’azienda inglese è possibile identificare tre macro aree d’azione, a partire dai flussi di lavoro, da rendere più efficienti facendo convergere ogni elemento coinvolto in un unico posto - dagli insight alla fatturazione -, con un controllo affidato a un'unica interfaccia intuitiva che copre tutti i canali del “retail media”. E ancora, trova spazio determinante nella fisionomia di Sphere una science-based audience semplice ma potente, proprio perché l’utilizzo dell’Intelligenza Artificiale prevede con precisione la probabilità che il cliente acquisti un determinato prodotto, ottimizzando il tempo e semplificando i flussi di lavoro complessi su tutti i canali media. Inoltre, nel campo applicativo di Sphere emerge la misurazione centrata sul cliente con impatti definiti: benefit in termini di tracciamento dell'esperienza dell'acquirente e dell’appeal delle campagne pubblicitarie, con la possibilità, da parte dei retailer, di monitorare l'impatto sul customer lifetime value - il valore medio del singolo cliente -, sulla fedeltà e sulle dimensioni del carrello di spesa, dimostrando la possibilità di una performance incrementale. Dunnhumby Sphere sarà lanciato nel corso del 2022 in diverse fasi, con moduli che includono il digital, i media in-store, il digital on site (website e app dei retailer) e il Crm, adottando un approccio omnichannel per garantire un'esperienza coerente e ottimizzata per tutti i clienti. Sphere fungerà, quindi, da ponte tra retailer e partner pubblicitari, apportando a entrambe le parti, in ottica win-win, i vantaggi dell’automazione data-driven e il superamento della frammentazione e della dispersione su canali diversi.

L’avventura di Sphere

Ma non è solo l’universo pubblicitario a trovarsi immerso nel flusso innovativo derivante dall’avvento dell’IA nei diversi comparti della industry, perché anche il segmento dei media e dell’informazione ne è ampiamento influenzato. E proprio in questo quadro evolutivo spicca la novità introdotta da Volocom - struttura con sedi a Milano e Roma, nata nel 2001, oggi tra i leader nella media intelligence e nelle soluzioni per la digitalizzazione dell'informazione - che ha avviato una piattaforma innovativa capace di fotografare e sintetizzare l'informazione giornalistica. Protagonista dell’operazione è la piattaforma Winet che sfrutta il patrimonio informativo della stessa Volocom ed è in grado di offrire, grazie a sofisticati algoritmi, una sintesi ragionata - basata su programmi di Intelligenza Artificiale, metodi statistici e social network analysis - di ciò che viene pubblicato dai media cartacei e digitali in relazione a qualsiasi argomento scelto dall'utente. In termini strettamente operativi, un “cruscotto” interattivo restituisce in pochi secondi tutte le informazioni necessarie per comprendere come l'argomento indicato viene  trattato, offrendo anche previsioni sulle uscite previste nei giorni successivi. L'utente può, quindi, disporre dei nomi e della natura dei media che hanno trattato uno specifico argomento, oltre alla rappresentazione grafica intuitiva con il numero degli articoli apparsi, con elementi descrittivi di distribuzione geografica e classificazione per tipologia. E ancora, Winet fornisce l'elenco delle parole attinenti al tema prescelto per l'analisi che stanno diventando “caldi” (hotwords) o che, al contrario, stanno perdendo di interesse. Attraverso librerie di machine learning, specificatamente di natural language processing, la piattaforma valuta il “sentiment” con il quale l'argomento di interesse viene trattato giorno per giorno, svelando, quindi, se la percezione attorno a un certo tema è positiva o negativa.

Text network analysis 

Poi, sfruttando la text network analysis, Winet mostra le associazioni tra i termini che descrivono il tema di interesse. La piattaforma, disegnando il network delle connessioni tra i diversi vocaboli, rivela con chiarezza la struttura dei discorsi, mostrando quali concetti sono centrali e quali meno importanti. Una libreria di Intelligenza Artificiale, infine, si incarica di effettuare previsioni sul numero delle uscite future. La piattaforma è di immediato utilizzo e tutti i risultati dei suoi “cruscotti” sono scaricabili come immagini o fogli di calcolo per ulteriori analisi. “Winet è un servizio unico - spiega Valerio Bergamaschi, fondatore e Amministratore Delegato di Volocom -, in grado di riassumere in pochi secondi milioni di articoli: una quantità di dati che una persona normale impiegherebbe mesi per leggere e che invece sono rese disponibili in tempo reale grazie al database di Volocom. Winet - dice ancora il founder - è uno strumento di analisi progettato per tutti coloro che si occupano di comunicazione e vogliono capire come sia percepito il proprio marchio o quello della concorrenza, fino ai politici che desiderano conoscere le conversazioni attive su argomenti di attualità”. La piattaforma, oggi, funziona in italiano e in inglese e oltre che in Italia sarà proposta in altri Paesi, europei ed extraeuropei, una volta terminati i necessari interventi di implementazione in altre lingue.