Il ruolo della pubblicità AI per una profonda personalizzazione dell'esperienza del cliente

Dai un'occhiata in giro: disponiamo di meccanismi pubblicitari basati sull'intelligenza artificiale estremamente precisi: playlist intelligenti, strumenti di raccomandazione di contenuti su YouTube e Netflix, chatbot invece di consulenti e megastore senza cassieri. Stiamo già vivendo nell'era dell'IA. Tuttavia, per la maggior parte, la penetrazione dell'IA nella pubblicità è così delicata che passa per lo più inosservata.

Per quasi un decennio, la pubblicità basata sull'intelligenza artificiale ha aiutato i professionisti del marketing ad affrontare le routine quotidiane, come la segmentazione, l'automazione e l'interpretazione dei big data nell'intento del cliente.

Oggi, la tecnologia AI nella pubblicità è avvolta intorno all'automazione, alla personalizzazione , alla segmentazione e ad altre funzioni senza le quali è impossibile immaginare gli stack di annunci.

Quindi, perché gli stack di annunci hanno bisogno di queste funzioni in primo luogo? La risposta è a causa dei dati.

Se nell'era del posizionamento manuale degli annunci, i professionisti si lamentavano della grave scarsità di dati, oggi le quantità di dati sono così travolgenti che a malapena possono essere elaborate senza la tecnologia.

Quando il mercato della tecnologia pubblicitaria è troppo saturo, ogni tanto compaiono soluzioni AI basate sui dati, quindi è importante capire quanto possa essere importante questa tecnologia per il tuo stack al fine di prendere le decisioni giuste e investimenti giustificati.

L'importanza dell'intelligenza artificiale nello stack tecnologico pubblicitario e in che modo è diversa dalle altre tecnologie

L'utilizzo dell'intelligenza artificiale nella pubblicità aiuta a identificare e riconoscere i modelli comportamentali analizzando enormi array di punti di big data raccolti in un lungo periodo di tempo.

Quasi tutte le fonti di dati utilizzate per ottenere informazioni sui clienti (informazioni personali fornite direttamente, social media, abitudini di acquisto online e offline) possono essere utilizzate per prevedere il comportamento futuro e le inclinazioni all'acquisto.

In questo modo, gli stack di annunci creano modelli predittivi per determinare i modelli di comportamento degli utenti. Questi modelli, a loro volta, consentono di fornire consigli sui prodotti adatti a una persona, un tempo e un contesto specifici.

In parole semplici, la più grande capacità dell'intelligenza artificiale nello stack di tecnologia pubblicitaria è che può esaminare enormi quantità di informazioni sugli utenti distaccate e interpretarle in modo simile a quello umano.

A differenza dei sistemi informatici tradizionali, la funzione cognitiva dell'intelligenza artificiale consente di comprendere chi è il pubblico di destinazione, cosa gli piace o non gli piace, quale scelta di acquisto è più probabile che facciano e quale dispositivo molto probabilmente utilizzerà per questo.

In questo modo l'intelligenza artificiale può eseguire molte attività negli stack di annunci, dall'automazione del flusso di lavoro alla personalizzazione dei messaggi pubblicitari e alla loro consegna.

Qual è allora il ruolo di altre tecnologie come l'apprendimento automatico, le reti neurali e il deep learning?

1. Apprendimento automatico

Anche l'apprendimento automatico è un ramo dell'intelligenza artificiale. Il machine learning di norma lavora fianco a fianco con l'IA e svolge la funzione di apprendimento esperienziale.

Raccoglie dati, li analizza e impara nel tempo a riconoscere nuovi schemi per poter istruire il sistema su come ottimizzare le campagne pubblicitarie in futuro.

In questo modo, ad esempio, ML può analizzare i modelli di offerta in una varietà di tipi e condizioni di asta e fare affidamento su queste informazioni per sviluppare la migliore strategia di offerta.

2. Reti neurali

Le reti neurali sono costruite su modelli matematici che riproducono il lavoro del cervello umano per replicare l'intelligenza artificiale.

I loro algoritmi sono basati su nodi strettamente interconnessi che funzionano in qualche modo in modo simile ai neuroni umani che sono orientati principalmente al riconoscimento di schemi.

Negli stack di annunci, l'obiettivo principale delle reti neurali è elaborare il maggior numero possibile di dati per ottenere risultati precisi e di maggior valore dai dati raccolti.

3. Apprendimento profondo

Il deep learning è un sottoinsieme dell'apprendimento automatico che applica le capacità di elaborazione dei dati delle reti neurali per analizzare meglio i dati in diversi contesti, riconoscere i modelli e rendere questi modelli applicabili alle categorie normalmente utilizzate per la classificazione.

I giganti della pubblicità come Google e Facebook sono noti per la loro implementazione del deep learning per la modellazione predittiva.

Esistono grandi opportunità che questi algoritmi creano per gli stack di annunci quando si tratta di funzioni particolari: analisi geografica, segmentazione, approfondimenti sui piani di offerta e ottimizzazione dei timeout, estensione del pubblico e l'elenco potrebbe continuare.

Queste tecnologie sono strettamente correlate e aiutano lo stack pubblicitario a funzionare in modo fluido ed efficace.

Tre professionisti che fanno investire ai marketer in stack pubblicitari AI

Nel prossimo futuro, la pubblicità sarà completamente ridefinita. La situazione in cui un utente vede un'abbondanza di banner con prodotti completamente irrilevanti si estinguerà.

I messaggi di marketing personalizzati nella pubblicità digitale danno al cliente un senso di valore e promuovono la fedeltà degli utenti, che si traduce non solo in un aumento del CTR e delle conversioni, ma anche in un migliore coinvolgimento e fidelizzazione degli utenti.

Le seguenti statistiche possono dimostrare pienamente questa tendenza:

• L'88% dei marketer negli Stati Uniti afferma che la personalizzazione ha un impatto misurabile sui risultati pubblicitari
• Il 40% dei dirigenti aziendali nell'e-commerce riferisce che la personalizzazione influisce direttamente sulle vendite e sui ricavi dell'azienda
• Con il marketing personalizzato, i marchi normalmente registrano un aumento delle vendite di almeno il 20%
• L'80% degli utenti dichiara di essere più propenso a effettuare un acquisto quando l'annuncio è personalizzato

I professionisti del marketing e della pubblicità che implementano l'IA ottengono risultati delle campagne pubblicitarie molto migliori, il che, a sua volta, si traduce in entrate più elevate generate dallo stack di annunci durante il periodo. I seguenti tre motivi forniscono una breve spiegazione di come l'IA contribuisce a questo:

1. Aumentare le conversioni

I sistemi CRM con intelligenza artificiale integrata, ad esempio, possono determinare automaticamente la probabilità di una conversione, suggerire quale tipo di servizio o prodotto il cliente acquisterà e quale tipo di messaggio sarà più rilevante per il cliente.

In questo modo, i responsabili delle vendite possono rimanere molto più concentrati sui loro sforzi e su dove applicarli.  

2. Trovare i migliori canali di comunicazione con il cliente

L'intelligenza artificiale può anche aiutare i professionisti del marketing a determinare la relazione tra il numero di interazioni e i canali (e-mail, chiamata, messaggio push) al fine di definire la probabilità di una transazione per diversi segmenti di clienti.

3. Abilitazione della personalizzazione della pubblicità

La pubblicità e l'intelligenza artificiale applicate insieme possono facilmente aumentare i risultati della personalizzazione. In questo modo, i rivenditori possono dare nuova vita ai programmi di fidelizzazione, che per qualche motivo sono diventati inefficaci.

Poiché tali programmi si basano principalmente su sconti e offerte speciali, possono avere una seconda vita; ad esempio con campagne pubblicitarie di geomarketing o geofencing pertinenti basate sulla posizione.

Questo è il motivo per cui per i marketer, i marchi e gli inserzionisti investire denaro in stack basati sull'intelligenza artificiale sembra essere l'opportunità commerciale numero uno.

In effetti, un sondaggio di Deloitte rivela che oltre l'82% delle aziende di medie e grandi dimensioni nel Regno Unito sta abbracciando le opportunità dell'IA.

Allo stesso tempo, appena il 15% di queste aziende sa come padroneggiare effettivamente l'intera portata delle capacità dell'IA (24% negli Stati Uniti, 22% in Germania, 19% in Canada e 17% in Francia).

Poiché le tecnologie pubblicitarie dipendono fortemente dai dati, investire in stack di annunci completi basati sull'intelligenza artificiale potrebbe essere un'altra opportunità che si profila all'orizzonte.

Sebbene Facebook e Google possiedano la maggior parte dei dati degli utenti, sono probabilmente le uniche aziende che utilizzano al meglio le capacità di intelligenza artificiale.

Ora le aziende che investono in stack di annunci basati sull'intelligenza artificiale saranno in grado di creare prodotti e servizi personalizzati che agganciano facilmente nuovi clienti con offerte individuali.

I contro dell'uso dell'intelligenza artificiale nella pubblicità e come superarli

Se i vantaggi della pubblicità basata sull'intelligenza artificiale derivano dall'automazione del flusso di lavoro, dalla segmentazione e dalle capacità di personalizzazione dei messaggi, gli svantaggi dell'utilizzo dell'intelligenza artificiale nella pubblicità potrebbero non essere così evidenti.

1. Mancanza di esperienza

L'inerzia e la mancanza di competenze tecniche sono le ragioni principali per cui lo stack pubblicitario AI è un sogno inverosimile per molte aziende.

A questo proposito, è imperativo impiegare le persone giuste nella fase di sviluppo dello stack di annunci, nella maggior parte dei casi ciò costituisce invitare i data scientist, i dati e gli ingegneri del software nell'organizzazione.

2. Costo più elevato

La pubblicità basata sull'intelligenza artificiale è sempre stata più costosa rispetto alle opzioni che non includono funzionalità di targeting degli annunci, segmentazione e automazione dell'intelligenza artificiale . Naturalmente, maggiori capacità tecnologiche comportano sempre un aumento dei costi.

Scegliendo tra una piattaforma pubblicitaria AI e non AI, ricorda che la prima sarà molto probabilmente più avanzata e quindi più costosa.

La buona notizia è che man mano che la tecnologia matura e ottiene un'adozione più ampia sul mercato, il suo prezzo tende a diminuire.

Un buon esempio è la pubblicità programmatica . Basato sull'acquisto algoritmico, il programmatic è apparso per la prima volta sulla scena con Google DoubleClick nel 1996.

In seguito, si è trasformato in un settore della tecnologia pubblicitaria in rapida crescita con numerose soluzioni convenienti sia per le aziende che per gli inserzionisti indipendenti.

Le piattaforme pubblicitarie programmatiche basate sull'intelligenza artificiale semplificano la segmentazione del pubblico, la personalizzazione dei messaggi, l'utilizzo di impostazioni flessibili per configurare i parametri delle campagne e ottimizzare le campagne pubblicitarie in movimento.

Tali piattaforme sono strumenti complessi basati sull'intelligenza artificiale che tengono conto di una miriade di criteri per assicurarsi che un annuncio acquistato sia giusto sia per l'utente target che per l'inserzionista.

Tali piattaforme acquistano automaticamente impressioni sui siti Web per conto degli inserzionisti e le incanalano al pubblico di destinazione al momento e al dispositivo giusti.

In che modo gli strumenti di intelligenza artificiale programmatica favoriscono una personalizzazione più profonda

1. Ottimizzazione della creatività dinamica

Tecnologia che adatta gli annunci in base al design, al colore e al layout di ogni singolo utente in base ai propri gusti e preferenze e in tempo reale.

Di conseguenza, le aziende possono sviluppare soluzioni di design uniche che combinano branding, prestazioni e personalizzazione in un'unica creatività.

2. Offerta predittiva

L'offerta predittiva aiuta il sistema a valutare adeguatamente gli array di dati e a offrire l'offerta giusta al momento giusto durante l'asta programmatica.

Questo trucco aiuta a ridurre in definitiva il costo per impressione dell'annuncio. L'algoritmo analizza la cronologia degli acquisti dell'utente, insieme ai modelli comportamentali, e determina con precisione quale offerta porterà molto probabilmente alla conversione.

3. Raccomandazioni sui prodotti

Questo algoritmo pubblicitario AI aggiunge prodotti consigliati alla pubblicità che l'utente vede sulla pagina .

Per determinare l'intenzione di acquisto, la funzione dei consigli sui prodotti tiene conto della cronologia degli acquisti degli utenti, dei prodotti più popolari e delle azioni precedenti, nonché delle azioni di altri clienti che condividono caratteristiche simili.

Dopo aver combinato questi fattori, la tecnologia consiglia quei prodotti che possono essere potenzialmente acquistati dal cliente.

Per riassumere  

L'industria della pubblicità è, fondamentalmente, costruita intorno ai dati. Ecco perché non c'è missione migliore per l'AI negli stack di annunci che automatizzare i processi, semplificare le attività di routine, ridurre i budget pubblicitari e personalizzare l'esperienza dell'utente.

Allo stesso tempo, l'implementazione di piccoli algoritmi nello stack di annunci non dovrebbe essere costosa o richiedere l'installazione di dozzine di applicazioni di terze parti che si limitano a nascondere gli strumenti pubblicitari che i marketer devono gestire.

Investendo in piattaforme pubblicitarie intelligenti programmatiche AI, ogni azienda può massimizzare il potenziale dei dati con una personalizzazione completa delle campagne, l' automazione e l'ottimizzazione continua delle campagne.

Ivan Guzenko è CEO di SmartyAds.