Digital marketing, l’intelligenza artificiale al servizio della crescita delle aziende. Per conservare o accrescere la quota di mercato, serve che le imprese approccino il digital marketing dirigendo maggiormente il focus sui mezzi utilizzati, più che dando priorità ai risultati. Questo perché l’evoluzione del settore sta portando a una crescente richiesta di trasparenza: i marketer desiderano sapere dove compaiano le loro pubblicità e quale sia il rendimento delle loro campagne. Gli inserzionisti sono sempre più interessati a sapere ciò che non ha funzionato e quello che può essere fatto per migliorare l’efficienza e l’efficacia delle proprie campagne.
Per ottenere risultati del genere serve puntare sulla qualità dei dati. Le aziende hanno sempre più bisogno di avere grandi quantità di dati e molto rapidamente, per poterli sfruttare al meglio e rispondere in tempo reale. Solo in questo modo sarà possibile offrire esperienze online che portino alla conversione e alla fidelizzazione degli utenti.
In questo senso il predictive marketing offre alle aziende una conoscenza unica degli utenti, del loro customer journey e delle loro intenzioni. Grazie a queste conoscenze, i marketer possono proporre messaggi più rilevanti, prendendo decisioni in tempo reale in base ad esigenze di business. Il successo del predictive è arrivato con l’ottimizzazione delle Demand Side Platform (DSP), che permettono di acquistare inventory e posizionare messaggi pubblicitari in tempo reale. Se la tecnologia non è sufficientemente sofisticata fornisce dati deboli e le attività della DSP rischiano di non essere efficaci, portando all’acquisto di spazi pubblicitari non adeguati.
“Con lo sviluppo tecnologico, il modello SaaS si è rivelato vincente. Esso offre numerosi benefici ad aziende e brand: consente maggiore controllo e autonomia ai marketer, oltre a permettere di personalizzare funzionalità e applicazioni in base alle specifiche esigenze del cliente. Questo modello offre, inoltre, maggiori possibilità di integrazione con altre tecnologie, per unire dati e applicazioni precedentemente suddivisi in silos”, ha commentato Enrico Quaroni, Regional Director Southern Europe and Mena Region di Rocket Fuel. “Tuttavia, anche in questo caso, è importante che i marketer usino la tecnologia in modo strategico, evitando di cadere nella trappola di dare più importanza alla reach che alla rilevanza, infastidendo i consumatori”.
L’intelligenza artificiale applicata alla DSP permette di ottenere analisi migliori e più rapide dei dati per prendere decisioni in tempo reale. È possibile prevedere il momento migliore per rivolgersi a una persona sulla base di risultati tracciabili come l’audience, il brand engagement e i cambiamenti nella percezione del brand e nelle intenzioni. In questo modo i marketer potranno migliorare la fedeltà al brand offrendo esperienze più personalizzate e rilevanti. “L’era del GDPR sarà presto realtà e i marketer devono iniziare a sfruttare i first party data e ridurre la propria dipendenza dai dati di terze parti. Le informazioni che fanno la differenza nel mondo predictive non vengono da un set di dati acquistato, ma dalla capacità di cogliere i segnali generati dalla propria audience”, ha aggiunto Quaroni.
