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Machine learning e intelligenza umana per un targeting più preciso: Ogury lancia Lituus

Ogury amplia la sua offerta con una nuova soluzione dedicata a brand e marketer. Si chiama Lituus ed è uno strumento in grado di profilare il pubblico ad un livello ancora più avanzato.

La soluzione combina intelligenza umana e machine learning a sostegno della pianificazione e implementazione delle campagne pubblicitarie su dispositivi mobili, offrendo una targettizzazione degli utenti ancora più articolata.

Lituus opera su tre step interconnessi: apprendimento, ottimizzazione e condivisione. A livello di apprendimento, la macchina studia quali sono i criteri necessari per la campagna del cliente (come per esempio i dati del sito del brand) in modo da imparare dal traffico qualificato degli utenti. A questo punto Lituus individua sia gli attributi discriminanti che quelli simili tra i profili, per poi costruire una matrice di profilazione composta da centinaia di criteri diversi.

Poi c’è il livello di ottimizzazione: Lituus continua ad apprendere durante tutta la durata della campagna, in modo da poter aggiornare costantemente i suoi parametri escludendo i criteri con rendimento basso e incrementando le impression sui criteri con rendimento più elevato. I parametri vengono sempre aggiornati tenendo conto delle abitudini degli utenti profilati quali l’ora del giorno ottimale in cui raggiungerli, i publisher, il modello di dispositivo che possiedono, la connettività e la localizzazione. Tutto questo avviene grazie ai dati di prima parte sul comportamento degli utenti forniti da Ogury, che è in grado di dare informazioni sulle app installate, sul loro utilizzo e sulla navigazione da mobile.

Infine, la condivisione dei risultati con i clienti: a fine campagna è disponibile per i clienti una sezione “targeting performance” che offre ai brand una visione esaustiva delle combinazioni dei criteri di profilazione che hanno performato meglio o peggio. In questo modo i clienti possono disporre di dati trasparenti raccolti durante la campagna: i criteri migliori possono così essere applicati anche alle campagne future e utilizzati per pianificare strategie legate al target.

«La nuova soluzione di profilazione di Ogury offre prestazioni più elevate su una scala più ampia e una maggiore trasparenza dei dati raccolti – commenta Christophe Thibault, Chief Algorithm Officer di Ogury -. Il suo processo altamente automatizzato implica un impegno umano minimo, che non solo consente di risparmiare tempo durante la fase di impostazione della campagna, ma consente anche un targeting migliore. Nei primi test di applicazione di questo nuovo strumento di machine learning abbiamo rilevato un calo fino al 50% nella frequenza di rimbalzo dell’utente nelle campagne cost per clic e un’aumento fino al 16% nella percentuale di completamento della visualizzazione video nelle campagne cost per view rispetto al target identificato con l’intelligenza umana».

Tra i primi utilizzatori della soluzione c’è Ford, beta-tester di Lituus in occasione della campagna di pre-lancio della nuova Ford Fiesta in Francia. «Oltre a portare risultati eccellenti, Ogury ci ha fornito un elenco di criteri molto utili, che ci hanno fatto capire ciò che ha funzionato meglio nella campagna che potremo sfruttare in futuro – spiega Céline Armitage, Communications Director di Ford Francia -. Abbiamo già riutilizzato questi dati per la campagna di lancio principale della Fiesta e ci hanno permesso di ottimizzare i risultati sin dall’inizio. Ad esempio, abbiamo ottenuto una diminuzione della frequenza di rimbalzo di 13 punti sulla pagina di reindirizzamento della Fiesta».