Perché il marketing basato sui dati ha bisogno di intelligenza artificiale e machine learning

Gli esperti di marketing di oggi devono affrontare sfide importanti poiché l’ambiente normativo e tecnico in cui operano continua a cambiare, mentre i giorni dei cookie di terze parti sono gravemente contati. Bobby Gray, responsabile dell’analisi e del marketing dei dati presso Artefact, esamina come le organizzazioni possono affrontare la conseguente perdita di dati con una mentalità proprietaria dei dati e l’adozione dell’intelligenza artificiale e dell’apprendimento automatico.

Nessuno ha bisogno di ricordare che la vita dei cookie di terze parti è sempre più limitata, manca poco più di un anno prima che diventino obsoleti. (Il 90% dei browser desktop e mobili bloccherà il tracciamento di terze parti entro la fine del 2023.) Allo stesso tempo, le normative sulla privacy si stanno inasprindo e i consumatori stanno diventando sempre più esperti di dati, con il 90% che desidera una maggiore privacy dei dati integrata nei propri dispositivi .

Il risultato netto? La perdita di molti dati che fino ad oggi i marketer hanno dato per scontati, il che significa che dovranno essere prese più decisioni con meno dati.

Nonostante le alternative ai cookie di terze parti siano progredite enormemente negli ultimi due anni, la strada da percorrere è ancora scoraggiante per molti esperti di marketing.

Il targeting e la misurazione sono le aree in cui la mancanza di dati di terze parti si farà sentire maggiormente. Pool di pubblico più piccoli e precisione ridotta influiranno sull’efficacia del targeting dei consumatori, mentre la misurazione di chi ha visto un annuncio sarà complicata dalla perdita sia dei dati sul percorso del cliente sia dalla capacità di tenere traccia delle interazioni degli utenti su altri siti Web e app.

E poiché i professionisti del marketing faticano ad attribuire le conversioni in modo accurato e non sono in grado di ridimensionare il loro targeting, è probabile che la spesa pubblicitaria si riduca, portando in definitiva a minori entrate.

Tutto sommato, questo è un quadro potenzialmente cupo.

Le strategie a prova di futuro sono basate sui dati

Tuttavia, i professionisti del marketing possono prepararsi a questo panorama alterato adottando un cambiamento di mentalità. Spostare l’attenzione dai dati di terze parti ai dati di prima parte (che, per sua natura, hanno il consenso del consumatore integrato), allontanandosi anche dalla dipendenza dall’attribuzione dell’ultimo clic, consentirà loro di raggiungere gli stessi obiettivi pubblicitari.

I dati di prima parte saranno fondamentali; i marchi dovranno estrarne quante più informazioni possibili per comprendere le attività dei clienti, come la cronologia degli acquisti, il comportamento di navigazione sul Web, le risposte al marketing diretto e il coinvolgimento generale. Inoltre, i dati di seconda parte, ottenuti attraverso partnership rilevanti, possono aggiungere volume ai dati disponibili e hanno anche un ruolo chiave.

L’intelligenza artificiale e l’apprendimento automatico guidano la conoscenza dei clienti

Ma i dati stessi sono solo il primo passo necessario per affrontare le sfide odierne e creare strategie di marketing basate sui dati “pronte per il futuro”. Anche le tecnologie di intelligenza artificiale (AI) e machine learning (ML) sono strumenti vitali perché possono sbloccare un valore significativo che altrimenti potrebbe non essere sfruttato. AI e ML forniscono agli esperti di marketing le informazioni per prendere decisioni più efficaci, oltre a garantire che i budget di marketing siano utilizzati nel modo più efficiente possibile e raggiungano risultati che contribuiscono agli obiettivi aziendali.

L’aggiunta di AI e ML ai dati dei clienti può aiutare i professionisti del marketing a comprendere più a fondo i propri clienti; questo può informare i consigli sui prodotti, prevedere il valore della vita del cliente, fornire informazioni sull’abbandono, indicare i canali di comunicazione preferiti e iniziare a determinare quanto è probabile che diverse attività di marketing si traducano in un’azione del cliente.

L’IA e il ML possono sembrare spaventosi (in parte a causa di troppi titoli dubbi e trame fittizie), ma mettersi a proprio agio con queste discipline è fondamentale; affrontano alcune delle principali sfide attualmente affrontate dai professionisti del marketing e li aiutano a creare solide strategie basate sui dati che sono essenziali per un mondo senza cookie.

L’IA e il ML possono essere implementati in modo incrementale, colmando gradualmente il divario tra il processo decisionale umano e i pixel di tracciamento su cui si faceva affidamento ma non sono più disponibili. La maturità dei dati non è il punto finale; piuttosto è il viaggio di un’organizzazione verso un migliore utilizzo dei propri dati per ottenere una maggiore efficienza ed efficacia.

Un motore di audience consente la segmentazione

Una parte fondamentale di questo nuovo paradigma è un motore di audience, che sfrutta un’ampia varietà di punti dati dei clienti per creare segmenti di audience iper-mirati da attivare su tutte le piattaforme pubblicitarie.

L’applicazione di modelli ML e AI su un motore di audience è relativamente semplice; può essere utilizzato per comprendere scenari semplici, come determinare chi visita un sito Web e quale azione è probabile che intraprenda (se presente) nel mese successivo.

I dati possono quindi essere attivati ​​con identificatori di prima parte (come ID cliente di prima parte di Google o cookie FBP di Facebook), profili contestuali, indirizzi e-mail o numeri di telefono. I dati dei clienti di prima parte possono anche essere integrati in una delle piattaforme che solitamente riceve i dati tramite un pixel di terze parti.

Ciò può essere avviato identificando il caso d’uso particolare o il segmento di clienti su cui si basa il marketing per ottenere strategie di attivazione chiave. Una volta che quella capacità individuale è stata creata e guidando l’efficacia del marketing incrementale, il processo può essere replicato con altri punti dati del cliente o approcci di modellazione; questi agiscono come singoli elementi costitutivi nel motore del pubblico e, in definitiva, significano che non sarà necessaria una piattaforma di dati del cliente.

Intuizione del consumatore e vantaggio competitivo

La perdita di cookie di terze parti pone rischi innegabili per le organizzazioni e i loro marchi in termini di capacità di rivolgersi a clienti rilevanti. Tuttavia, la creazione di strategie future utilizzando un approccio basato sui dati e l’applicazione graduale di AI e ML offre un percorso sicuro per ottenere informazioni importanti sui consumatori, che potrebbero non essere nel radar della concorrenza.

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