Una DSP basata sull’intelligenza artificiale consente di sfruttare al meglio ogni touch point del customer journey in modo coerente rispetto ai valori del brand

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Le aziende impegnate soprattutto a conservare o accrescere la propria quota di mercato, spesso, approcciano il digital marketing dando la priorità ai risultati, senza preoccuparsi dei mezzi utilizzati. A volte anche alcuni fornitori di piattaforme di programmatic marketing hanno favorito questo atteggiamento mantenendo un certo alone di mistero. L’evoluzione del settore ha però portato a una crescente richiesta di trasparenza: i marketer desiderano sapere dove compaiano le loro pubblicità e quale sia il rendimento delle loro campagne. Gli inserzionisti sono sempre più interessati a sapere ciò che non ha funzionato e quello che può essere fatto per migliorare l’efficienza e l’efficacia delle proprie campagne.

Per ottenere questi risultati bisogna puntare sulla qualità dei dati. Le aziende hanno sempre più bisogno di avere grandi quantità di dati e molto rapidamente, per poterli sfruttare al meglio e rispondere in tempo reale. Solo in questo modo sarà possibile offrire esperienze online che portino alla conversione e alla fidelizzazione degli utenti.

L’evoluzione del predictive marketing

Il predictive marketing offre alle aziende una conoscenza unica degli utenti, del loro customer journey e delle loro intenzioni. Grazie a queste conoscenze, i marketer possono proporre messaggi più rilevanti, prendendo decisioni in tempo reale in base ad esigenze di business.

Il passaggio alla piattaforma

Il successo del predictive è arrivato con l’ottimizzazione delle Demand Side Platform (DSP), che permettono di acquistare inventory e posizionare messaggi pubblicitari in tempo reale. Se la tecnologia non è sufficientemente sofisticata fornisce dati deboli e le attività della DSP rischiano di non essere efficaci, portando all’acquisto di spazi pubblicitari non adeguati e irritando gli utenti.

“Con lo sviluppo tecnologico, il modello SaaS si è rivelato vincente. Esso offre numerosi benefici ad aziende e brand: consente maggiore controllo e autonomia ai marketer, oltre a permettere di personalizzare funzionalità e applicazioni in base alle specifiche esigenze del cliente. Questo modello offre, inoltre, maggiori possibilità di integrazione con altre tecnologie, per unire dati e applicazioni precedentemente suddivisi in silos”, ha commentato Enrico Quaroni, Regional Director Southern Europe and Mena Region di Rocket Fuel. “Tuttavia, anche in questo caso, è importante che i marketer usino la tecnologia in modo strategico, evitando di cadere nella trappola di dare più importanza alla reach che alla rilevanza, infastidendo i consumatori”.

Potenziare la DSP con l’intelligenza artificiale

L’intelligenza artificiale applicata alla DSP permette di ottenere analisi migliori e più rapide dei dati per prendere decisioni in tempo reale. È possibile prevedere il momento migliore per rivolgersi a una persona sulla base di risultati tracciabili come l’audience, il brand engagement e i cambiamenti nella percezione del brand e nelle intenzioni. In questo modo i marketer potranno migliorare la fedeltà al brand offrendo esperienze più personalizzate e rilevanti.

“L’era del GDPR sarà presto realtà e i marketer devono iniziare a sfruttare i first party data e ridurre la propria dipendenza dai dati di terze parti. Le informazioni che fanno la differenza nel mondo predictive non vengono da un set di dati acquistato, ma dalla capacità di cogliere i segnali generati dalla propria audience”, ha aggiunto Quaroni.

Un vantaggio competitivo

I consumatori si aspettano che le aziende siano pronte a contattarli con il giusto messaggio nel momento migliore, su ogni canale e dispositivo. Una DSP basata sull’intelligenza artificiale consente di sfruttare al meglio ogni touch point del customer journey in modo coerente rispetto ai valori del brand. Solo così sarà possibile correggere gli errori delle pratiche attuali che hanno minato la fiducia degli utenti.