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Sizmek, accordo con Tapad per migliorare la reach cross-dispositivo

Sizmek ha annunciato un nuovo accordo globale con Tapad, società di marketing cross-dispositivo. Integrando la tecnologia Tapad Device Graph, la piattaforma d’acquisto migliorerà le proprie capacità predittive fondate sull’intelligenza artificiale per consegnare messaggi corretti e cross-dispositivo su scala globale, in un ambiente sicuro dal punto di vista della privacy.

Grazie alle funzionalità di attivazione dati, ottimizzazione creativa ed esecuzione media di Sizmek, la soluzione potenzierà l’efficienza e la precisione delle campagne di pubblicità digitale riuscendo a riconoscere le persone su tutti i dispositivi. In questo modo, gli inserzionisti potranno ottenere una visione chiara del customer journey degli utenti, realizzare economie di scala senza compromettere l’efficienza e scoprire nuove opportunità di conversione.

I clienti di Sizmek avranno accesso ai dataset di Tapad, conformi alle normative di tutto il mondo e con elevati livelli di protezione della privacy, nelle Americhe e nelle regioni EMEA e APAC. Ottenendo una conoscenza più approfondita delle preferenze dei consumatori, delle loro intenzioni d’acquisto e delle abitudini di conversione, Sizmek e i propri clienti saranno in grado di potenziare le strategie di comunicazione, migliorando il riconoscimento cross-dispositivo dell’audience.

“Tapad è nota per le sue avanzate funzionalità cross-device e l’integrazione della sua offerta rientra nel nostro programma volto a coinvolgere i migliori provider di soluzioni per la gestione del dato e la misurazione”, ha commentato Enrico Quaroni, Managing Director per l’Italia di Sizmek. “Grazie a questa partnership, potremo offrire ai nostri clienti una maggiore precisione e una reach più ampia delle campagne marketing sulla base delle informazioni sugli utenti, che andranno ad aggiungersi alla nostra offerta completa di ottimizzazione creativa, abilitazione del dato ed esecuzione media”.

“L’offerta di Sizmek basata sulle migliori tecnologie di intelligenza artificiale e machine learning del mercato costituisce un’ottima integrazione al nostro Device Graph”, ha dichiarato Chris Feo, SVP, strategy & global partnerships di Tapad. “La nostra capacità di creare segmenti più piccoli e personalizzati insieme al modeling basato sull’AI di Sizmek garantiranno efficienza, efficacia e un maggiore ROI ai marketer di tutto il mondo”.

Rocket Fuel: raggiungere gli utenti nel momento giusto non basta, serve la giusta creatività

Oggi, grazie all’intelligenza artificiale, i professionisti del marketing possono consegnare le pubblicità migliori alle persone giuste nel momento adatto. Tuttavia, spesso si concentrano sul “chi” e “dove”, perdendo di vista il “cosa”.

Howard Gossage, teorico dei media e uno dei più importanti esponenti dell’era “Mad Men”, dichiarò: “Nessuno legge le pubblicità. Le persone leggono quello che gli interessa. A volte si tratta di una pubblicità”. I problemi dell’industria pubblicitaria degli anni ’50 e ’60 sono ancora attuali: come raggiungere le persone giuste nel momento migliore col messaggio adatto? Il panorama attuale basato sul bidding porta spesso a perdere di vista questa domanda fondamentale.

Nonostante la rivoluzione portata dal programmatic, troppe pubblicità raggiungono ancora l’obiettivo sbagliato e comunicano il messaggio o il prodotto errato. Tuttavia, esiste una soluzione: l’intelligenza artificiale, capace di prendere migliaia di decisioni ogni millisecondo sulla base di dati nuovi e rilevanti, aiutando i marketer a ottenere risultati migliori e mostrare pubblicità più coinvolgenti e mirate agli utenti.

Oltre a essere professionisti del marketing, noi di Rocket Fuel siamo anche clienti e sappiamo cosa significhi ricevere pubblicità non pertinenti, che preferiamo ignorare. Il 91% dei consumatori dichiara che le pubblicità sono più intrusive oggi rispetto a due anni fa. Questo significa che le persone spesso notano le pubblicità ma solo per motivi negativi. Abbiamo tutti gli strumenti per migliorare la situazione ma molti dati della navigazione degli utenti – come la cronologia delle ricerche, i social visitati e molto altro – sono ancora poco o per nulla utilizzati. Il risultato, come sappiamo, sono campagne maldestramente targettizzate che non riescono a raggiungere l’audience desiderata.

Per permettere ai marketer di proporre agli utenti il giusto prodotto nel modo migliore, le piattaforme self-service odierne offrono quelle che vengono chiamate “creatività dinamiche”: grazie all’automazione intelligente è possibile creare AD in 36 dimensioni e formati pubblicitari, coprendo tutti i principali dispositivi, senza bisogno di intervento umano. Inoltre, il processo di dynamic creative optimisation (DCO) seleziona il prodotto – o la combinazione di prodotti – che ha maggiori probabilità di avere successo, veicolandolo con la pubblicità migliore nel momento adatto.

L’intelligenza artificiale effettua le proprie scelte sulla base delle abitudini di navigazione dell’utente ma in modo predittivo, evitando di mostrare un prodotto già acquistato. In questo modo è possibile migliorare il costo per acquisizione del 46%.

L’utilizzo degli adblocker è in rapida crescita ma gli utenti non sono così contrari alle pubblicità come può sembrare: secondo una ricerca condotta da HubSpot, il 77% delle persone preferirebbe filtrare le pubblicità invece di bloccarle completamente. Mostra a un utente un prodotto che non gli interessa e lo ignorerà, ma se trovi il prodotto giusto le possibilità di conversione aumenteranno immediatamente.

IBM Watson, Michael Mendenhall è il nuovo Chief Marketing Officer

IBM ha nominato Michael Mendenhall come Chief Marketing Officer di IBM Watson: sarà responsabile del marketing e delle comunicazioni per il marchio di intelligenza artificiale e la piattaforma cloud della società.

Mendenhall proviene da Flex, dove ha già lavorato come CMO e ha contribuito al rebranding dei 12 verticali della società di elettronica.

Nel corso della sua carriera, ha ricoperto lo stesso ruolo anche in SanDisk e HP. In precedenza, ha maturato oltre dieci anni di esperienza nel marketing dei Walt Disney Studios e nella divisione parchi e resort.

Mendenhall avrà base a San Francisco e sarà operativo dalla prossima settimana.

Salesforce ribattezza Krux e avvia l’integrazione tra AI e DMP

Sei mesi dopo l’acquisizione di Krux, Salesforce ribattezza la data management platform con il nome di Salesforce DMP.

L’operazione di rebranding è stata resa nota da Tom Chavez, Co-fondatore e Ceo di Krux, in un articolo pubblicato sul blog della società fornitrice di servizi cloud e CRM dedicati alle imprese.

Ad oggi, secondo quanto riportato da Chavez, Salesforce DMP interagisce con oltre 3 miliardi di browser e dispositivi, supporta più di 200 miliardi di attività di raccolta dati, elabora oltre 5 miliardi di rapporti CRM e dirige circa 200 milioni di esperienze utente personalizzate.

Nello stesso articolo, è stato anche annunciato l’avvio di Salesforce DMP Einstein Segmentation, una soluzione che permette ai marketer di utilizzare il machine learning per rilevare le molteplici identità digitali esistenti all’interno del loro bacino d’utenza.

L’utilizzo di Einstein AI, che si aggiunge ai dati unificati sul consumatore provenienti da fonti di prima e di terza parte, ci permette di determinare, attraverso algoritmi, le “personas” che meglio definiscono l’audience di un brand. Adesso le aziende possono personalizzare il proprio marketing e raggiungere gli individui con un messaggio personalizzato, piuttosto che lanciare un messaggio retargeting generalizzato su una pagina web”, ha scritto Chavez.

Salesforce DMP Einstein Segmentation si aggiunge alle soluzioni e agli aggiornamenti sviluppati in seguito all’integrazione di Krux. Già a dicembre dello scorso anno, infatti, la società aveva potenziato la propria Marketing Cloud sfruttando le tecnologie e i dati proprietari della DMP.

RadiumOne al Programmatic Day: «Puntiamo sull’Augmented Intelligence»

Sono due i filoni che la ricerca in ambito di Intelligenza Artificiale sta seguendo: nel primo, la programmazione degli algoritmi è eseguita dall’uomo, il quale scrive codici che la macchina rispetterà seguirà e rispetterà, nel secondo, l’apprendimento automatico della macchina permette alla stessa di evolvere e generare in autonomia, in base ad alcuni segnali, nuovi algoritmi. Il percorso che ha deciso di intraprendere RadiumOne è il primo, quello dell’Augmented Intelligence.

Secondo questo modello, la tecnologia incrementa le capacità cognitive dell’uomo, che nel frattempo mantiene pieno controllo sulla macchina svolgendo un ruolo insostituibile nell’analisi dei dati raccolti. Abbiamo approfondito questo tema con Mattia Stuani, Managing director per l’Italia della società ad-tech, in una videointervista realizzata a margine del suo intervento al Programmatic Day.

Un robot può conoscere mia moglie meglio di me?

Ogni anno, San Valentino risveglia il nostro lato romantico ma porta con sé anche un certo stress. Ad alcuni sembra che si tratti di un esame: quanto bene conosco il mio partner? Apprezzerà le ore trascorse a scegliere la nostra fuga romantica, il ristorante esclusivo o il regalo lussuoso? La paura di sbagliare questa dimostrazione d’amore può essere fonte di ansia.

Spesso, piani poco elaborati o regali sbagliati possono rovinare il momento, sottolineando una mancanza nella conoscenza del proprio partner. Non sorprende, quindi, che le settimane successive a San Valentino siano tra quelle in cui è più probabile che le coppie si lascino (al pari solo di quelle che precedono Natale).

Solo due mesi fa bisognava scegliere i regali di Natale, cercando di interpretare gli indizi e i suggerimenti e valutando tutte le possibilità. Sono riuscito a uscire da questo campo minato (gli indizi hanno funzionato!) ma ora è già tempo di un altro esame.

La relazione tra aziende e consumatori si trova ad affrontare molte difficoltà simili. I brand che fanno supposizioni su quello che i loro clienti desiderano sulla base di grezzi dati di terze parti sono destinati a offrire esperienze frustranti e deludenti.

Come consumatori lasciamo moltissimi indizi. I siti che visitiamo, quello che compriamo, ascoltiamo, guardiamo, cerchiamo e condividiamo mandano segnali sui nostri interessi alle aziende. Queste attività lasciano una traccia, cioè dati che permettono di delineare un profilo sempre più accurato di chi siamo, cosa ci interessa e cosa è più probabile che ci porti all’azione. La capacità dei brand di raccogliere e sfruttare questi segnali e trasformarli in momenti che contano è resa possibile dall’applicazione dell’intelligenza artificiale. I brand possono ora imparare dalle nostre azioni a prevedere il nostro comportamento futuro e attribuire questo potere predittivo al marketing.

Il predictive marketing consente ai marketer di prevedere cosa catturerà l’attenzione dei consumatori, permettendo loro di creare momenti significativi per gli utenti.

Immaginate se avessimo questo potere di previsione a San Valentino: potremmo sapere esattamente cosa comprare ai nostri partner senza stress e senza il rischio di ritorsioni. L’intelligenza artificiale non ci deluderebbe: avrebbe certezze assolute basate su comportamenti rivelatori, invece che provare a indovinare sulla base di indizi e supposizioni. Saprebbe tutto quello che potrebbe rendere questo giorno piacevole e magico.r

Potremmo sempre chiedere ai nostri partner di lasciare indizi più chiari, ma l’intelligenza artificiale può analizzare oltre 14 milioni di dati sugli interessi dei nostri partner, le loro opinioni, le cose che amano e quelle che odiano ottenendo una profonda conoscenza della loro personalità che noi forse possiamo solo sognare di avere.

Questo è esattamente il livello di comprensione che il predictive marketing può offrire ai brand. Con un attento utilizzo di questi dati, le aziende ci possono conoscere meglio e mostrare i contenuti e i messaggi pubblicitari più rilevanti.

Quindi, per questo San Valentino, spero di riuscire a capire i suggerimenti di mia moglie come l’intelligenza artificiale. Con un po’ di fortuna, e un po’ di aiuto da parte dell’AI, sopravvivrò anche a questa festa.

A San Valentino l’Intelligenza Artificiale di Rocket Fuel viene in aiuto degli innamorati

San Valentino si avvicina e molti innamorati stanno ancora cercando il regalo perfetto per il proprio partner. Si tratta di un momento particolarmente ghiotto per tutte quelle aziende che vogliono promuovere i propri prodotti e servizi. Ma come fare a spiccare nella folla di offerte e a trovare gli utenti più interessati?

È proprio in questo che i brand possono affidarsi al predictive marketing che, basato sull’intelligenza artificiale, permette di conoscere gli interessi e le intenzioni degli utenti e anticipare le loro necessità.

Secondo una ricerca condotta da Rocket Fuel tra i propri clienti, quasi il 40% dei brand aumenterà il proprio budget in vista di San Valentino, creando offerte speciali e materiali creativi dedicati. Le aziende più interessate sono chiaramente quelle dei settori retail&shopping, travel e telco.

«Come è facile immaginare, i brand che si rivolgono agli utenti consumer dimostrano un grande interesse per San Valentino», ha commentato Enrico Quaroni, Regional Director Southern Europe e MENA Region della società di Programmatic, «Tra i nostri clienti, infatti, si prevede una aumento del 15-20% del budget normalmente pianificato in un mese per la creazione di campagne ad hoc».

Sebbene il customer journey degli utenti non sia affatto lineare e interagiscano da diversi device, l’intelligenza artificiale permette di riconoscere le singole persone, comprendere a che punto sono del processo d’acquisto, analizzare e rispondere a migliaia di segnali generati in real-time.

“Grazie alla tecnologia Moment Scoring di Rocket Fuel siamo in grado di targettizzare gli utenti più interessati nel momento migliore e nel posto giusto, creando momenti che contano e permettendo ai brand di aumentare il ROI”, ha concluso Quaroni.

Accenture, i più giovani amano gli assistenti digitali

Gli assistenti digitali stanno diventando parte della nostra vita quotidiana e molte persone, principalmente adolescenti e millennial, li usano con una certa regolarità. Lo conferma un sondaggio condotto da Accenture, che ha intervistato in tutto il mondo 25.996 utenti internet dai 14 anni e in su, interrogandoli sull’utilizzo degli assistenti digitali vocali.

Per la maggior parte, i rispondenti più giovani hanno usato questo strumento più frequentemente delle loro controparti più mature.

Quasi un terzo dei rispondenti di età compresa tra i 14 e 17 anni ha dichiarato che li impiega regolarmente. I partecipanti tra i 18 e i 34 anni sono più interessanti nell’intelligenza artificiale delle loro controparti più vecchie, ma solo il 23% di questi millennial più grandi usa regolarmente la tecnologia.

accenture

Solo il 14% delle persone tra i 35 e i 55 adotta frequentemente gli assistenti digitali, il fenomeno si verifica in misura più ridotta tra le persone dai 55 anni in su. Anche tra gli utenti che hanno appena cominciato ad usare gli assistenti digitali l’adozione è la più per adolescenti e millennial.

Fa notare eMarketer che questo non equivale a dire che i rispondenti più vecchi non sono interessati nell’IA. Infatti, circa un terzo degli utenti internet, appartenente ad ogni gruppo d’età, ha dichiarato che mentre non usa assistenti vocali in questo momento, nutrono comunque interesse verso lo strumento. Tuttavia, i rispondenti più vecchi hanno meno probabilità di esserlo.

Microsoft investe nell’Intelligenza Artificiale: acquisita Maluuba

Microsoft ha annunciato di aver acquisito Maluuba, una giovane società canadese specializzata in intelligenza artificiale. Il valore dell’accordo non è stato reso noto.

La startup, avviata nel 2010 da alcuni studenti dell’Università di Waterloo, sviluppa programmi che utilizzano l’elaborazione del linguaggio naturale, che aiuta i computer a comprendere il dialogo e a sviluppare capacità di ragionamento in aree di ricerca come il “deep learning” (apprendimento approfondito) e il “reinforcement learning” (apprendimento per rinforzo).

Grazie al software di Maluuba, i lavoratori in una grande struttura potranno digitare una richiesta per localizzare un impiegato con una competenza specifica. Inoltre, la tecnologia è in grado di mettere in ordine documenti, email e directory aziendali per individuare la persona più idonea.

Come molte altre società concorrenti, fa notare The Wall Street Journal, Microsoft sta investendo in intelligenza artificiale; lo scorso aprile, Salesforce ha acquistato la startup di deep learning MetaMind e, in agosto, Apple ha comprato Turi, specializzata in machine learning.

Microsoft ha dichiarato che assorbirà tutti i 50 impiegati di Maluuba, i quali si uniranno alla sua squadra dedicata allo sviluppo dell’Intelligenza artificiale.