Pubblicità e machine learning

Pubblicità e machine learning

Come il machine learning potrebbe salvare l'advertising

Daryn Mason, Senior Director, Solution Consulting @CxDaryn


Le ragioni per cui l'intelligenza artificiale promuove la nascita di ad blocker migliori per consumatori e brand

Gli operatori pubblicitari devono affrontare un ostacolo. L'utilizzo di programmi di blocco della pubblicità sta aumentando dato che i consumatori vogliono controllare la quantità di pubblicità che ricevono online e sui social media. eMarketer ha previsto che oltre un quarto degli utenti Internet americani utilizzerà un programma di blocco della pubblicità entro la fine del 2016.

Gli utenti non gradiscono quello che appare come una raffica infinita di messaggi, ma questo non significa che vogliano bloccare tutto. Più semplicemente vogliono visualizzare comunicazioni di loro interesse. Nel Regno Unito, ad esempio, l'Internet Advertising Bureau (IAB) ha rilevato che oltre metà dei consumatori disattiverebbe il blocco della pubblicità per ricevere i contenuti che desidera.

 Un'ondata di software "intelligenti" permetterà agli inserzionisti di esplorare in modo più approfondito le interazioni digitali di ogni consumatore per comprendere quali brand, prodotti e servizi possano interessarlo di più.

Il machine learning potrebbe essere la tecnologia che porterà la pubblicità a un livello più alto. Un'ondata di software "intelligenti" permetterà agli inserzionisti di esplorare in modo più approfondito le interazioni digitali di ogni consumatore per comprendere quali brand, prodotti e servizi possano interessarlo di più e proporgli contenuti di impatto.

Sulla strada giusta

Oggi il marketing online è decisamente più personalizzato di un tempo. L'utilizzo del programmatic advertising ha rappresentato il salto in avanti più importante, permettendo alle aziende di comunicare con i clienti in base all'attività online e alle abitudini di acquisto, ma i clienti si ritrovano comunque sommersi da un grande volume di messaggi pubblicitari. Da qui la tendenza crescente a utilizzare i software di blocco della pubblicità.

Il problema è che gli ad blocker sono in genere poco flessibili. Come dichiarato da Aiden Joyce, Chief Executive di Oriel, start-up che si occupa di anti-ad-blocking: “Il blocco della pubblicità è uno strumento che, di default, non differenzia tra pubblicità di bassa e alta qualità.”

Solo alcuni programmi offrono un certo livello di controllo. AdBlock Plus permette agli utenti di indicare gli inserzionisti e gli editori di cui desiderano vedere gli annunci utilizzando criteri personalizzati.

Una battaglia tra intelligenze digitali

Molte aziende hanno risposto agli ad blocker implementando software che li eludono.

Facebook ha lanciato una soluzione alternativa ad AdBlock Plus e ad altri servizi simili, con il risultato di un aumento del desktop advertising del 18%. Questa procedura è stata adottata anche nel settore editoriale, con testate come il New York Times e il Guardian che hanno implementato soluzioni alternative nel campo del blocco della pubblicità in modo da garantire i profitti derivanti dalle inserzioni pubblicitarie.

Il fenomeno a cui stiamo assistendo è essenzialmente una battaglia tra produttori di software di blocco della pubblicità e produttori di soluzioni alternative che cercano di vincere utilizzando modalità sempre più sofisticate. Questo tipo di dinamica non genera contenuti migliori e non rappresenta una via sostenibile.

Benvenuto machine learning

Il machine learning offre un grado di sfumatura più ampio riguardo alle modalità con cui i consumatori gestiscono i contenuti e i brand li distribuiscono. La tecnologia sta trasformando gli ad blocker da programmi di esclusione totale a ‘fornitori di contenuti’ sofisticati, che scelgono le inserzioni pertinenti in base alle esigenze di ogni consumatore.

 Il machine learning offre un grado di sfumatura più ampio riguardo alle modalità con cui i consumatori gestiscono i contenuti e i brand li distribuiscono.

Proprio come Google anticipa le parole chiave in base alla cronologia di navigazione, i software di blocco della pubblicità si affideranno sempre di più all'intelligenza artificiale (AI) per curare i messaggi del brand per conto dei clienti. E, proprio come Google, questi programmi col tempo svilupperanno una conoscenza più approfondita di ogni utente, il che significa che diverranno sempre più precisi.

L'uso dell'intelligenza artificiale continuerà a evolvere sia per i venditori che per i clienti e, entro il 2020, assisteremo a una riduzione del marketing basato sul volume in favore di comunicazioni più mirate e produttive.

Sincronizzare marketing e vendite

È importante sottolineare l'importanza della tempistica nel determinare l'impatto delle azioni di marketing. Sovraesporre un prospect ai messaggi quando non è ancora pronto ad acquistare o quando è già in contatto con il team di vendita rischia di pregiudicare l'eventuale acquisto.

 I dipartimenti marketing e vendite devono allinearsi in modo più stretto quando si interfacciano con i clienti.

Per questo motivo i dipartimenti marketing e vendite devono allinearsi in modo più stretto quando si interfacciano con i clienti.

Prendiamo in considerazione il caso di una start-up di software per mobile che per raggiungere un maggior numero di clienti ha bisogno di acquistare banda aggiuntiva da un operatore telefonico. Probabilmente, l'azienda ha già cercato diversi fornitori online e un approccio programmatico porterebbe a un invio di annunci mirati per sfruttare l'interesse dell'azienda. Tuttavia, se la start-up è già in contatto con il team di vendita la continua ondata di messaggi potrebbe risultare aggressiva e inutile.

I punti chiave per una pubblicità efficace sono la rilevanza e la tempistica. Mentre le persone continueranno ad adottare software per il blocco della pubblicità sempre più sofisticati, i brand dovranno lavorare con più attenzione per offrire contenuti che siano opportuni e di valore. Le aziende che sceglieranno questa strada si troveranno più vicine ai clienti e ai potenziali acquirenti, evitando di creare un muro.

Visita la pagina dedicata alla Customer Experience per interessanti testimonianze dei clienti e informazioni sulle soluzioni.


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