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Il 2017? L’anno in cui il programmatic diventa predictive

L’ad tech company Rocket Fuel vede nel predictive marketing l’evoluzione del programmatic advetising e presenta i cinque principi che ne sono alla base

Enrico Quaroni, Regional Director Southern Europe and Mena Region di Rocket Fuel
10 luglio 2017
Enrico Quaroni-Rocket Fuel
Enrico Quaroni

L’evoluzione è estremamente rapida nel mondo del digital advertising e, in particolar modo, in ambito programmatic, dove sempre nuovi player fanno la loro comparsa nel mercato e la trasformazione rappresenta un fattore fondamentale.

La nascita del programmatic advertising ha portato un notevole progresso nell’identificazione dei segmenti di clientela online, nella pubblicazione di annunci su larga scala e nella realizzazione di contenuti personalizzati e rilevanti per i consumatori. Tuttavia, la crescente frammentazione dei canali e delle audience, oltre al rapido aumento dei dispositivi e delle piattaforme, sta rendendo il mercato sempre più complesso. Ora, non solo i consumatori prendono decisioni d’acquisto in una frazione di secondo, ovunque si trovino, ma si aspettano anche che le aziende offrano proposte interessanti e anticipino le loro esigenze.

Dunque, per riuscire a comprendere i consumatori e comunicare con loro nel momento migliore, è ormai essenziale che le aziende passino dal programmatic al predictive marketing.

Il predictive marketing consente ai marketer di analizzare l’enorme quantità di informazioni sui consumatori in loro possesso attraverso l’intelligenza artificiale e identificare quando è più probabile che una persona si interessi a un determinato prodotto o servizio. In questo modo, le aziende potranno offrire esperienze cross-device, always-on e sempre rilevanti per gli utenti, che saranno maggiormente portati alla conversione.

Secondo la recente indagine “Consumer Perceptions of AI” condotta da Rocket Fuel, i giovani – e specialmente i Millennial – vedono positivamente la realizzazione di pubblicità personalizzate e rilevanti. L’80% degli intervistati tra i 25 e i 35 anni ha infatti dichiarato di comprendere il valore dell’utilizzo dell’intelligenza artificiale per proporre pubblicità e offerte interessanti.

Inoltre, quando i marketer dividono i potenziali clienti in segmenti – identificando un ristretto gruppo di persone con determinate caratteristiche – automaticamente pongono un limite al numero di utenti che possono raggiungere. Il predictive marketing, invece, basato sul machine learning, consente di elaborare continuamente le informazioni sui propri clienti, scoprendo e raggiungendo sempre nuovi utenti che adottano comportamenti simili online.

Un’ulteriore preoccupazione dei marketer è riuscire ad avere il controllo su dove vengano pubblicate le proprie pubblicità. L’integrazione dell’intelligenza artificiale garantisce che gli ad raggiungano le persone giuste nel momento migliore in un ambiente sicuro, riducendo il rischio di bot e frodi e massimizzando il controllo su dove viene posizionata la pubblicità.

Il predictive marketing, dunque, si fonda su cinque principi:

  • Momenti, non segmenti: consegnare pubblicità significative che piacciano ai potenziali clienti usando l’intelligenza artificiale e il moment scoring in real-time per identificare il momento migliore in cui raggiungere l’utente.
  • Dati proprietari, non di terze parti: usare, organizzare e analizzare i first party data per ottenere informazioni preziose sui propri consumatori e usarle per trovare nuovi potenziali clienti che condividono con loro abitudini e comportamenti online.
  • Persone, non dispositivi: concentrarsi sul singolo consumatore nel momento in cui è pronto a interagire, indipendentemente dal dispositivo utilizzato.
  • Customer journey, non funnel: le interazioni degli utenti sono sempre più diffuse, frammentate e frequenti. È necessario superare il funnel “considerazione-acquisto” per raggiungere i potenziali clienti in qualsiasi momento del loro customer journey.
  • Decisioni, non dati: tutti i dati del mondo sono inutili se un’azienda non possiede la tecnologia e l’intelligenza artificiale necessarie per dar loro un senso. Una Data Management Platform consente di prendere decisioni su vasta scala in tempo reale.

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