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Sbirciare all’interno dei Walled Garden: perché la transparency crea vantaggi competitivi per tutti

Considerando l’utilizzo crescente di piattaforme online e digitali, non sorprende che i brand abbiano deciso di investire fortemente in questo settore, attuando importanti strategie di digital advertising. Negli ultimi anni è stata registrata una crescita di questi investimenti verso il programmatic: una tendenza che si conferma considerando che in Italia, nel 2018, si prevede una crescita del 20% del budget dell’adv display investito in programmatic, trainata dalla ricerca da parte di pubblicitari e i brand di massimizzare l’impatto, la reach e le conversioni della propria comunicazione.

Questo aumento della spesa è considerato come un passo avanti di rilievo per la digital advertising, ma il programmatic e il retargeting hanno sollevato la questione della trasparenza e la richiesta di avere maggiore chiarezza e controllo su come vengono spesi i soldi degli investimenti pubblicitari. Di seguito, un contributo inedito di su questo tema di Sizmek, una delle maggiori piattaforme indipendenti per l’acquisto di inventory digitale in programmatic.

L’impatto della tecnologia sulla trasparenza

Mentre altri settori, come per esempio quello sanitario, stanno già vedendo da tempo gli effetti positivi dell’intelligenza artificiale, il settore pubblicitario invece sta realizzando solo ora quanto sia importante l’intelligenza artificiale per indirizzare il messaggio alla persona giusta e per affrontare la sfida della transparency. I sistemi che implementano l’intelligenza artificiale mettono a disposizione dei pubblicitari più dati e di conseguenza più insight riguardo alla comunicazione che dovrà essere erogata, in quale momento e a quale consumatore.

La tecnologia può anche fornire dati maggiormente dettagliati sull’efficacia del budget investito. Questo rassicura i brand sul valore che stanno ottenendo dalla loro spesa pubblicitaria e stanno raggiungendo il numero ottimale di consumatori con la corretta comunicazione. Sono informazioni efficaci che possono essere usate per pianificare future campagne, attività marketing o anche strategie corporate.

Scoprendo il contenuto della scatola nera

Una cultura basata sulla segretezza genera solo una mancanza di fiducia tra agenzie, advertiser e provider di tecnologie pubblicitarie. Aprire la “scatola nera” di un sistema di adv per rivelare come funziona e come fornisce i risultati, aumenta la visibilità riguardo alla struttura dell’ecosistema pubblicitario, e mostra esattamente ciò che viene speso e fornisce importanti insight.

Scegliendo di lavorare con quello che viene definito un “walled garden” i brand e le agenzie media rischiano di perdersi delle informazioni vitali che possano essere fondamentali per prendere decisioni importanti. Per questo motivo Sizmek si impegna per avere con i suoi clienti una conversazione a doppio senso. “Dopotutto” afferma Enrico Quaroni, Managing Director Italy di Sizmek “crediamo che non abbia senso ottenere, organizzare e implementare tutti questi dati se non possono essere usati per aiutare gli advertiser ad ottenere migliori risultati, imparando dai consumatori e creando delle strategie marketing efficaci.

Fiducia e trasparenza devono, dunque, diventare una norma nel settore. Senza questi due elementi i provider di tecnologia per la pubblicità rischiano danni alla loro reputazione, e danni anche a livello di risultati.

“Lo scopo finale per tutti deve essere quello di deliverare adv su larga scala alla persona giusta, nel momento perfetto e in un ambiente sicuro”, conclude Quaroni. “Il programmatic può aiutare i vendor a perseguire questo obiettivo e se mostrerà apertamente il suo modo di operare e la direzione verso cui vuole tendere, verrà ancora più apprezzato per i vantaggi dal punto di vista della personalizzazione e della rilevanza per i consumatori. Può essere quindi un approccio vincente per tutti”.

Talkwalker rilascia uno strumento di sentiment analysis basato sull’IA

Talkwalker, società di social media analytics, ha annunciato oggi il rilascio di una nuova tecnologia di sentiment analysis sviluppata grazie all’Intelligenza Artificiale, che consente ai brand di fotografare il sentiment dei consumatori, si legge nella nota, con il 90% di precisione. Gli algoritmi, dotati di profonde capacità di apprendimento, comprendono il significato di frasi complesse e sono in grado di determinare accuratamente le attitudini del cliente e le sue reazioni contestuali all’interno dei tweet, dei post e degli articoli.

“Un tweet sarcastico è stato sufficiente a mettere in ginocchio un rilevamento del sentiment basato sulle parole chiave, ma le nostre reti neurali sono già in grado di comprendere il sarcasmo e l’ironia a livelli basici”, dice Robert Glaesener, AD di Talkwalker. “I brand saranno finalmente in grado di esaminare non solo l’andamento macro degli atteggiamenti dei clienti su un’ampia mole di dati, ma otterranno anche risultati molto dettagliati e spendibili. Si tratta di uno strumento unico sul mercato e stabilisce un nuovo standard nella sentiment analysis”.

Per raggiungere questo livello di precisione, si legge nella nota, Talkwalker ha addestrato diversi prototipi machine learning con decine di milioni di dati utili puliti, una metrica fondamentale per avere risultati sempre coerenti per ogni tema. Questo permette ai clienti di ottenere immediatamente risultati significativi per qualsiasi progetto.

Talkwalker investe in Intelligenza Artificiale

“Essere in grado di classificare accuratamente il sentiment è solo l’inizio. La definizione di standard di riferimento per determinare lo “stato di salute” dei marchi, l’analisi integrata dei dati di sentiment con informazioni demografiche o con le caratteristiche dei singoli prodotti nella nostra piattaforma: è qui che avviene la vera magia”, aggiunge Glaesener.

Talkwalker è stata la prima società di social listening a rilasciare una tecnologia proprietaria di image recognition per marchi, luoghi e oggetti nel 2016. La tecnologia copre una vasta maggioranza del web “visivo”, con oltre 100 milioni di immagini elaborate ogni giorno su Twitter, Instagram, Facebook, siti di notizie online e altre fonti.

La società, prosegue la nota, sta puntando tutto sull’Intelligenza Artificiale. La divisione data science fa parte del programma NVIDIA Inception, che promuove la crescita di imprese d’avanguardia che mirano a rivoluzionare l’industria tramite l’AI.

Social analytics: da Simply Measured un’API dedicata alle aziende

Simply Measured, società specializzata nei social analytics, lancia la prima API di misurazione social disegnata specificatemente per i marketers.

I team di marketing potranno ora misurare tutti i loro dati da social media in un’unica piattaforma, che li integrerà e analizzerà, senza bisogno di mantenere sorgenti multiple di dati, connessioni e processi di lavoro. L’API di Simply Measured è già operativa con il primo partner tecnologico della società, la piattaforma di Visual Analytics Tableau, che la integrerà all’interno dei propri tool, e altri partner arriveranno nelle prossime settimane.

Quello della misurazione dei social è un tema sfidante per le aziende. Secondo un recente studio dell’American Marketing Association, insieme a Deloitte LLP e alla Duke University’s Fuqua School of Business, solo l’11,5% dei responsabili marketing dice di avere una prova quantitativa dell’impatto dei social media nella propria marketing strategy.

Attualmente, per misurare il successo dei propri social media plan, i brand utilizzano per lo più le metriche di engagement, ma, come precisa Uri Bar-Joseph, VP of Marketing di Simply Measured, con questa nuova soluzione la società conta di andare oltre la sola osservazione dell’engagement degli utenti, dando ai social marketer «l’abilità di effettuare misurazioni sulla base delle stesse metriche di business usate in tutti gli altri canali di marketing, come le revenue, la lead generation e la brand awareness». E in quest’ottica la società sta già lavorando a nuove innovazioni di prodotto, tra cui una Social Analytics Dashboard e un modulo di Social Listening, che verranno presentate nel corso dei prossimi mesi.

LinkedIn, arrivano nuovi strumenti per il targeting pubblicitario

LinkedIn rilascia nuove funzionalità per facilitare ai marketer la gestione e l’ottimizzazione delle loro campagne sulla rete sociale dedicata ai professionisti. L’azienda ha annunciato lunedì, in un articolo pubblicato sul suo blog, che questi sono solo alcuni degli aggiornamenti che diverranno disponibili nel corso del 2016.

Innanzitutto, gli inserzionisti saranno presto in grado di salvare in memoria una audience professionale in target per riutilizzarla in altre campagne, con vantaggi in termini di tempo. A partire da giugno, visualizzeranno una sezione “Save audience as template” in fondo alla pagina Audience, dove è possibile impostare l’obiettivo di campagna. Questa opzione permetterà di memorizzare come modello tutti i profili di targeting: un’azione che si potrà applicare ad ogni campagna futura attraverso qualsiasi profilo a cui si ha accesso, senza dover inserire manualmente i criteri più volte.

Nello stesso periodo, saranno introdotti nuovi strumenti di targeting sotto la scheda “Audience” del Campaign Manager, ciò permetterà di raggiungere un pubblico sulla base degli anni di esperienza professionale. Al lancio della nuova funzione, sarà visualizzata un’icona “years of experience” con cui si potranno selezionare specifici anni di esperienza.

Entro la fine del mese, sarà inoltre possibile estendere la durata delle campagne o nasconderle dalla visualizzazione. Riavviare e archiviare le campagne completate permetterà di ridurre i tempi e agevolare le iniziative pubblicitarie su LinkedIn. Queste funzionalità saranno disponibili per gli Sponsored Content, Text Ads e le Sponsered InMail.

Il limite di annunci per campagna aumenterà a cento per tutte le tipologie di inserzioni, senza nessuna restrizione su quanti annunci possano essere attivi o in pausa. Con l’ausilio di una maggiore quantità di opzioni, gli inserzionisti disporranno di una flessibilità superiore per sperimentare con i messaggi che li connettono con la loro audience.

Infine, si potrà apporre il “Like” ai commenti agli Sponsored Content e agli aggiornamenti aziendali organici. Inoltre, l’azienda darà l’opportunità di condividere o rispondere a specifici commenti. Ciò aiuterà gli utenti a scoprire contenuti rilevanti, offrire più coinvolgimento con i marchi e aumentare la viralità del contenuto che i marketer stanno pubblicando su LinkedIn.

 

Big Data Analytics: un mercato in crescita (+25%) ma ancora immaturo

Il mercato dei Big Data Analytics in Italia, anche nel 2014, si conferma in forte espansione con un trend di crescita del +25%. Una crescita sostenuta, più che da un utilizzo maturo di questi strumenti, dalla disponibilità di tecnologie di storage a basso costo, dalla crescente mole di dati generati dal web e dalla diffusione di un numero sempre maggiore di dispositivi mobile che permettono di utilizzare app, fare pagamenti ed interagire con dispositivi intelligenti.

L’attenzione delle aziende resta al top. L’ambito Big Data Analytics rappresenta inoltre la principale priorità di investimento per il 2015, indicata dal 56% dei CIO. Sono ancora ampie le potenzialità da cogliere, in particolare nell’utilizzo dei dati destrutturati, se si considera che nell’84% dei casi sono utilizzati dati interni aziendali e solo nel 16% fonti esterne come web e social media. Ed emerge chiaramente la mancanza di adeguati modelli e competenze di governance, poiché solo il 17% delle imprese si è dotata di un Chief Data Officer e solo il 13% di un Data Scientist.

È quanto emerge dalla ricerca 2014 dell’Osservatorio Big Data Analytics & Business Intelligence, promossa dalla School of Management del Politecnico di Milano, presentata questa mattina al convegno tenutosi all’Aula Carlo De Carli del Politecnico di Milano, in cui Jobrapido, Enel e EuropCar sono stati premiati con il “Big Data Innovation Award” per i migliori progetti di adozione di sistemi di Intelligence e Analytics a supporto dei processi decisionali aziendali.

«Di fronte all’aumento delle fonti informative, i Big Data Analytics stanno cambiando il modo di raccogliere, analizzare e integrare i dati – ha detto Carlo Vercellis, Responsabile scientifico dell’Osservatorio Big Data Analytics & Business Intelligence –. I sistemi di Big Data Analytics & Business Intelligence possono svolgere un importante ruolo per migliorare la competitività delle imprese, attraverso il miglioramento dei processi decisionali, diventando uno strumento di evoluzione dello stesso modello di impresa. Le aziende italiane, però, nonostante I buoni tassi di crescita, non hanno ancora compreso appieno quali siano le reali opportunità offerte dai Big Data e come attrezzarsi per coglierle».

 

Spesa e diffusione dei Big Data Analytics

L’interesse delle organizzazioni italiane verso i Big Data Analytics è in forte crescita: a fronte di un budget ICT stimato sostanzialmente stabile nel 2014, la spesa dedicata a queste soluzioni cresce del 25%. Sebbene per l’83% sia dedicata ancora a soluzioni di Performance Management & Basic Analytics e solo il 17% ad Advanced Analytics, queste ultime crescono in modo maggiore (+34% contro +23%).

A fronte di una crescita elevata della spesa, si registra una sostanziale stabilità rispetto al 2013 nella diffusione di Big Data Analytics. I sistemi di Performance Management & Basic Analytics son presenti nel 78% delle organizzazioni, mentre quelli di Advanced Analytics nel 35%. A conferma, le funzionalità maggiormente adottate sono strumenti per analisi passive, come servizi di query e reporting (77%), dashboard e scorecard (67%), analisi OLAP e cubi dimensionali (65%) ed analisi statistiche (60%). In maggiore misura strumenti più complessi di forecasting (36%), metodi predittivi e data mining (30%) e modelli di ottimizzazione (12%).

Gli ambiti in cui i Big Data Analytics sono più diffusi sono i CRM Analytics (presente nel 64% delle aziende), Finance & Accounting (56%), Top Manager Dashboard Solutions (41%), soluzioni verticali per il business (39%), Supply Chain Analytics (39%), IT Operations (36%) e Production Planning & Sales (35%).

Esistono poi alcuni ambiti emergenti, in cui, seppure poco adottati, mostrano un alto potenziale: sono in particolare il Social & Web Analytics, in cui il 44% delle organizzazioni adotterà iniziative entro due anni anni, Customer Experience Analytics (39%), Security & Legal (29%), E-commerce (25%) e Human Resources (25%). Le principali aree di evoluzione in ambito Big Data Analytics per il futuro sono l’accessibilità mobile, le tecnologie di analytics in-memory, i social analytics e la possibilità di svolgere analisi near/real time.

 

Un ambito emergente: la Social Intelligence

Secondo la ricerca, i Chief marketing officer e i Responsabili Web e Digital italiani ritengono generalmente i Social Media una componente importante per il Marketing (41%) e addirittura un supporto agli obiettivi e alla strategia complessiva dell’organizzazione complessiva (23%). E così il 42% delle aziende dispone già di una strategia di Social Analytics seppur di breve periodo e il 23% di un piano strategico definito con un orizzonte temporale pluriennale. In generale, si nota una crescita della maturità delle iniziative di social analytics in Italia.

Le iniziative di Social Intelligence (l’approccio più maturo con la trasformazione dei dati social in business e customer insight, attraverso l’integrazione e l’analisi congiunta con i dati provenienti dai sistemi informativi aziendali) oggi sono presenti nel 19% delle organizzazioni, più del doppio dello scorso anno (7%). E anche le iniziative di Social Listening (ascolto e interpretazione delle informazioni con tecniche di text mining e analisi semantica) sono in aumento dal 19% a 29%, mentre diminuiscono dal 31% al 15% quelle di Social Monitoring (la prima fase del processo di ascolto dei Social con la selezione delle fonti rilevanti, l’acquisizione delle conversazioni online e una loro prima classificazione).

 

I Big Data per il Marketing

La funzione Marketing è la principale fruitrice di soluzioni Big Data Analytics: questo avviene nell’87% dei casi, in particolare per l’esplosione dei dati web e social, che permettono di estrarre insight dai consumatori e di tradurli successivamente in azioni operative. L’analisi su 73 Chief marketing officer e Responsabili Web e Digital di medie e grandi aziende rivela che gli investimenti previsti in Marketing Analytics in Italia rappresentano ancora solo il 2% del budget Marketing 2014 (negli Stati Uniti, la media è il 5%), ma sono destinati a più che raddoppiare nei prossimi 2 anni (4,7%). Le motivazioni che spingono le organizzazioni a intraprendere iniziative di Marketing Analytics sono soprattutto il miglioramento delle azioni per l’acquisizione di nuovi clienti (per il 65%) e una migliore gestione della relazione con i clienti attuali e la loro fidelizzazione (85%). I progetti più diffusi sono nel Direct Marketing (presente nel 53%), mentre sono emergenti il Location-based Marketing (interesse prospettico per il 63%), il Customer Micro-segmentation (48%), Product/Service Evaluation (38%), Market Basket Analysis (38%) e Price Optimization (37%).

Il crescente interesse verso i Big Data Analytics è testimoniato anche dall’evoluzione del mercato dell’offerta, con l’esplosione di nuove iniziative imprenditoriali. La ricerca realizzata in collaborazione con l’Osservatorio startup e Polihub ha censito 376 startup a livello internazionale nel mercato Big Data Analytics finanziate da investitori istituzionali, che dall’inizio del 2012 hanno ottenuto finanziamenti per 7,6 miliardi di dollari.

In Italia sono 14 le startup operanti in ambito Big Data Analytics & Business Intelligence che hanno ottenuto finanziamenti da parte di Business Angel, Venture Capitalist e società di investimento negli ultimi 3 anni. La maggior parte delle imprese ha sede nel Nord Italia (57%).

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