Speciale: Big data www.advertiser.it
1
SPECIALE
Le interrogazioni in linguaggio naturale e la creazione in real time delle visualizzazioni di risposta alle stesse diventeranno uno standard nelle analitiche, mentre l’intelligenza artificiale entrerà nei diversi momenti di business: che cosa offrire ai consumatori, come gestire i fornitori, in che cosa istruire i dipendenti.
Porte aperte all’Intelligenza Artificiale Articolo di Massimo Bolchi e Laura Franconi
C
on quasi 2,3 miliardi di gigabytes di dati creati ogni singolo giorno, e l’universo del dato che raddoppia ogni due anni, non c’è dubbio che proprio i dati sono, e saranno sempre più in futuro, pronti a cambiare la forma del nostro mondo conosciuto. Ma non è solo una questione quantitativa: i dati non si limitano ad aumentare, ma evolvono in continuazione, senza soluzioni di continuità. Ecco perché le analisi sull’evoluzione futura del comparto sono sempre meno attendibili man mano che ci si inoltra nel tempo, quando non si limita a guardare al domani prossimo, e le sorprese sono in agguato. Ad esempio, nonostante il gran parlare che se ne fa, e i volumi senza precedenti di dati generati ogni giorno, rimane il fatto che la grande maggioranza dei database di tutto il mondo sono tutt’ora costruiti in forma analogica e quindi non utilizzabili per le forme avanzate di
2
Advertiser Communication Strategies
analitica. I prossimi anni la digitalizzazione di tutti questi “dark data”, provienienti dai registri storici, dal materiale cartaceo e dalla altre forme di registrazione non digitale, darà il via una nuova era, dove saremo in grado di sbilanciarci maggiormente, e con maggior fondamento, sulle tendenze emergenti. Un recente survey di Forrester Research, “Predictions 2018: The Honeymoon For AI Is Over”, rivela che il numero delle imprese con più di 100 terabyte di dati non strutturati è raddoppiato nel giorno di un anno (dal 2016 al 2017), ma solo il 32% di tali aziende ha in corso un programma per trasformarli in qualche cosa si utile, di “actionable” per usare la definizione corrente. Ovviamente, man mano che l’Artificial Intelligence permetterà di analizzarli con un sempre minore intervento umano, una parte di essi sempre più rilevante entrerà a far parte dell’ecosistema del Big Data.
BIG DATA
Caiman di Performics
Anticipare il mercato per portare risultati
2018: l’anno dell’intelligenza artificiale? Il già citato rapporto Forrester indica nel 2018 l’anno in cui l’Artifical Intelligence smetterà di essere un argomento di dicussione, di hype, per prendere coscienza del fatto che l’AI richiede un impegno concreto, nel planning del progetto, nella sua impementazione e nella sua corretta gestione. Inoltre, il miglioramento della collaborazione tra l’uomo e la macchina, grazie a interfacce più efficaci, e lo sviluppo della locazione di DB e risorse sul Cloud, spingeranno verso l’emersione di un mercato che si potrebbe definire “insight-as-a-service”. Allo stesso tempo le interrogazioni in linguaggio naturale e la creazione in real time delle visualizzazioni di risposta alle stesse tenderanno a diventare uno standard nelle analitiche di livello superiore. Addirittura un 20% delle aziende, recita il Rapporto, userà l’artificial intelligence per ottenere risposte in tempo reale ai diversi momenti del business: che cosa offrire ai consumatori, come gestire i fornitori, in che cosa istruire i dipendenti. Forrester prevede che la metà delle imprese statunitensi adotterà una public-cloudfirst policy per l’insieme di dati, Big Data e analitiche, nella ricerca di un maggiore controllo sui costi e di una flessibilità maggiore di quella garantita dai software in-house. Paradossalmente, questo impiego del dato sarà foriero anche delle decisione di abbandonare queste pratiche se non sostenibili finanziariamente: tagliare i fondi dedicati ai dati e vedere se riescono a pagarsi da soli sarà una pratica adottata dal 33% delle imprese rispondenti. Il tentativo di Gluon Come è noto, Amazon utilizza l’intelligenza artificiale per “indovinare” gli interessi dei propri consumatori, e suggerire loro acquisti probabili, o argomenti legati ai propri interessi. Peccato
Performics, uno dei maggiori
i Local Inventory ads di Google),
player nel performance mar-
aumentando la possibilità di una
keting, ha rilasciato “Caiman”,
migliore performance degli inve-
marketing platform proprietaria
stimenti dei clienti.
che supporta l’estrazione di nuovi
Performics pianifica e ottimizza
insight per coloro che pianificano
ads su Amazon marketplace per
campagne search su Amazon.
più di 50 clienti a livello globale e
Caiman fornisce un’analisi giorna-
locale. È la prima agenzia partner
liera a livello di keyword, estratta
di Amazon, che andrà a popolare
direttamente dal data feed di
Caiman con i dati a disposizione
Amazon, permettendo al team
ricevendo un feedback diretto da
Performics di estrarre dati per ve-
Amazon. Recentemente Forrester
locizzare l’optimization frequency
Research, che ha riconosciuto
su offerta, budget e targeting
Performics come “leader” nel The
con l’obiettivo di incrementare
Forrester Wave: Search Marketing
le vendite dei brand. “Brand
Agencies, Q4 2017, commentan-
discovery e comportamenti di
do: “riteniamo positiva la tecnolo-
acquisto si sono fortemente evo-
gia proprietaria di Performics che
luti rispetto ai tradizionali motori
permette di creare visibilità nei
di ricerca, Amazon ne è il primo
motori di ricerca non tradizionali
esempio”, spiega David Gould,
come Amazon”.
Global Brand President di Perfor-
“Caiman è una soluzione che
mics. “Questo scenario richiede
stiamo adottando per i clienti del
un nuovo approccio da parte dei
gruppo già da alcuni mesi”, con-
professionisti del marketing, un
clude Alessio Angiolillo, Mana-
approccio che include strategia
ging Director di Performics Italy e
e tecnologia per persuadere i
Performance Lead Publicis Media
consumatori ad avvalersi dei
Italy (nella foto). “Ne stiamo ap-
marketplaces come Amazon. La
prezzando la precisione e soprat-
tecnologia Caiman di Performics
tutto l’automazione dei processi
permette agli investimenti dei
di analisi che ci permette di mi-
clienti su Amazon si essere più
gliorare la strategia di bidding.
efficaci ed efficienti abilitando un
Come partner preferenziali di
algoritmo di ottimizzazione delle
Amazon, in US prima e poi in
campagne Amazon e avvalendosi
Europa e in Italia, abbiamo ac-
di aggiornamenti giornalieri sugli utenti”. Oltre ai dati granulari di Caiman, la
cesso a un know how esclusivo che ci permette di essere dei Premium
piattaforma velocizza la
partner per i nostri
tempistica rispetto ai
clienti. Stiamo ancora
report manuali, permettendo ai team di dedicarsi ai test su nuovi marketplace (es. Walmart, Pinterest)
una volta anticipando il mercato e proponendo soluzioni in grado di portare reali risultati di busi-
e formati
ness ai nostri
adv (come
clienti”.
3
SPECIALE
che questo sistema non sia affidabile: è stato calcolato che abbia una affidabilità stimata intorno al 5-10%. D’altro canto, l’esperienza utente di chi compra su Amazon è sufficiente e validare tale dato: chi non ha mai ricevuto proposte di acquistare scarpe, apparati tecnologici o attrezzature per ufficio dopo aver acquistato oggetti dello stesso tipo di quelli proposti? E - a meno che uno non sia un collezionista di scarpe - queste offerte sono quanto meno inutili, se non addirittura fastidiose. Per risolvere il problema, Amazon ha unito le forze con Microsoft per sviluppare un modo di aumentare la precisione della propria AI usando modalità alternative del Machine Learning. Il risultato è una nuova piattaforma, battezzata Gluon, che offre accesso libero a tutti gli sviluppatori di applicazioni di AI, di qualsiasi livello di preparazione, una piattaforma descritta come “ciò che rende più facile progettare e sviluppare reti neurali”. Disponibile su Amazon Web Services, in forma open-source e pronta all’uso: per accedere è sufficiente downloadare la pagina “Introducing Gluon - An Easy-to-Use Programming Interface for Flexible Deep Learning”, dal sito di AWS. L’evoluzione del data-diven marketing L’aspetto più interessante delle strategie di marketing che siano davvero data-driven è che il loro output dovrebbe risultare vantaggioso tanto per il brand (e a seguire per l’azienda e le strutture a esse preposte) quanto per i comnsumatori. Alla base di tutto c’à una proposizione win-win: è essenziale infatti, per le aziende veicolare il messaggio giusto al momento giusto. In altri termini, capitalizzando sulla crescente massa di informazioni disponibili, si svilupperanno campagne sempre più personalizzate, ma l’Artificial 4
Advertiser Communication Strategies
Intelligence non interverrà solo a rafforzare gli elementi propri delle applicazioni in programmatic: la veicolazione del messaggio, quando attivare la delivery, quale comunicazione scegliere tra le diverse disponibili. Tale intervento non servirà solamente a differenziare con esattezza le comunicazioni da inviare ai consumatori e ai prospect, ma è destinato anche ad allargare, in ottica crosschannel, gli spazi disponibili per l’attività, separando i target group e ampliando la veicolazione del messaggio, dal banner all’email, alle attività social. Se studiata ed eseguita nel modo corretto, questa comunicazione è destinata anche ad arricchire, anziché penalizzare, l’esperienza utente, che riconosce nei contenuti una integrazione alla propria conoscenza, prima che una pubblicità, sul cui gradimento non vi sono certezze. Un’altra conseguenza indiretta a questa attività si nota anche nello sviluppo di nuovi prodotti: un’attività data-driven di marketing è in grado di abbassare sensibilmente la failure rate di lanci e restyling, di allargamenti di gamma e novità di prodotto, perché pianificati in funzione delle necessità , anche inespresse, dei vari target. In conclusione, però, va ricordato che il datadriven marketing non è una “one-size-fits-all solution”. La necessità di essere costantemente monitorato e fine tuned in funzione dei risultati (successi o insuccessi), per identificare quali tattiche e strategie stiano funzionando davvero ne fa un ambito di applicazione ottimale dell’AI, capace di affiancare - e spesso di sostituire l’elemento umano nell’impegnativo lavoro di “tirare le fila” dei dati forniti dalle analytics, dai risultati della comunicazione e dalla miriade - e sempre crescente - di altre fonti di contribuzione disponibili.
SPECIALE
publicismedia.com Visita il sito
UN DATO SENZA VALORE È SOLO RUMORE
Gran parte del costo delle tecnologie richieste per la gestione dei big data serve a estrarre le informazioni significative
Alessio Fattore Analytics & Insight Practice Lead Publicis Media Italy
“I Big Data sono una delle keyword del
costo di filtraggio di questo rumore, per
prensibile, la comunicazione e l’interpre-
momento”, afferma Alessio Fattore,
recuperare l’informazione significativa:
tazione “umana” del dato è un problema
Analytics & Insight Practice Lead di Pu-
il percorso di acquisto più efficiente, il
automaticamente risolto, perché a priori
blicis Media Italy. “Sarebbe interessante
pattern di esposizione alla pubblicità più
si sa cosa il dato sta misurando. La sfida
investigare che cosa ciascuna azienda
efficace, e così via. Le tecniche e gli stru-
dell’epoca data-driven è un’altra: è il sal-
intenda per “investimenti nei Big Data” e,
menti per estrarre questa informazione
to culturale richiesto dal fidarsi del mo-
ancora prima, cosa si intende per “dato”.
sono ormai disponibili in quantità e a
dello, anziché del dato puntuale.
è innegabile, però, che le transazioni
costi sempre più contenuti.
Spesso si confonde il cosiddetto approc-
automatiche, basate su qualche tipo di
Ma nel momento in cui si chiacchiera di
cio data-driven con generiche “decisioni
lettura di vaste collezioni di dati semi-
sostituzione dell’uomo con la macchi-
prese in base ai dati”. La differenza nel
strutturati, sia ormai diventata non solo
na, è proprio la professionalità dei data
mondo dei “big data” sta nel chi (o me-
una componente stabile del processo di
scientist l’elemento più importante nel
glio, cosa) prende che tipo di decisione:
pianificazione, ma anche un modello di
processo di estrazione di valore dai dati,
le persone continuano a prendere de-
transazione a cui tutti i canali media, a
perché l’uso di questi strumenti è un’at-
cisioni strategiche, le persone scelgono
cominciare dalla televisione, aspirano.
tività in realtà estremamente creativa e
gli obiettivi e il modello di funzionamen-
È un processo irreversibile, e direi che è
complessa, e tutt’ora ben al di là della
to del marketing in base al quale ci si
il cambiamento più pervasivo e generale
portata dell’automazione. Quali siano le
aspetta di raggiungere questi obiettivi.
nel mondo della comunicazione. Il resto,
informazioni più utili ai fini dell’attività di
Ma sono le macchine che implementano
cioè la raffinazione dei dati, la sincro-
marketing è una domanda alla quale non
questi modelli e prendono invece le de-
nizzazione delle fonti e il loro arricchi-
è possibile dare una risposta univoca. In
cisioni tattiche di attivazione delle leve e
mento, è funzionale a, oppure abilitato
generale, però, la parte più onerosa nel
di allocazione del budget.
da, questo unico trend. Il volume di dati
processo di estrazione di valore dai dati
Amazon (le persone di Amazon) non
sviluppati dal mero funzionamento delle
non è l’analisi, bensì la preparazione dei
sanno perché un loro cliente che ha
applicazioni digitali cresce, lo vediamo
dati all’analisi, cioè l’insieme di attività
comprato il prodotto A, comprerà pro-
in tutte le presentazioni visionarie, in
di raccolta, selezione, mappatura e pre-
babilmente anche il prodotto B che gli
modo esponenziale. Il punto è che il
elaborazione che rendono i dati usabili.
viene raccomandato dal loro algoritmo.
valore che se ne può estrarre è limitato
E questo processo richiede un modello,
Finché il processo di gestione di una
da quanto aziende e famiglie possono
un’idea di quello che serve, che precede
campagna o di un’attività di comunica-
spendere, e queste sono grandezze che
i dati e li informa. L’insight è una conse-
zione non sarà gestito con questo livello
nel nostro mercato non hanno dimostra-
guenza, l’idea di cosa sia importante non
di fiducia nelle decisioni automatiche,
to un andamento altrettanto dinamico.
arriva dai dati, arriva dalla conoscenza
si parla sempre di un approccio tradi-
La conseguenza ovvia è che, per motivi
delle persone e delle loro relazioni con
zionale, per quanto supportato da una
puramente aritmetici, il valore del dato
le marche e con la comunicazione, che
quantità e diversità di informazioni
grezzo è praticamente nullo; e un dato
determina il modo in cui di volta in volta
senza precedenti. Credo che sia questo
senza valore è, per definizione, rumore.
si decide di organizzare la misurazione.
tipo di cambiamento di mentalità la prin-
Gran parte del costo delle tecnologie ri-
Se si dispone di questo modello, la tra-
cipale sfida nella comunicazione guidata
chieste per la gestione dei big data è un
duzione del dato in un linguaggio com-
dai dati”.
www.advertiser.it
5
SPECIALE
connexia.com
Visita il sito
Dagli algoritmi al concetto di valore Nell’epoca degli algoritmi, il ruolo della strategia è quello di fornire una regia intelligente delle metodologie, dei processi, delle potenzialità di analisi, delle enormi quantità di dati a disposizione, per accompagnare marche e consumatori verso una visione comune di valore.
Paolo D’Ammassa
Massimiliano Trisolino
CEO
Chief Strategy Officer
Il consumatore, sempre più consapevole e partecipe del processo di comunicazione, è diventato il punto di partenza di ogni strategia. Cosa significa “conoscere” il consumatore? Quali sono gli elementi più importanti di questa conoscenza? D’Ammassa - La conoscenza del consumatore non si evince solo dal tracking dei comportamenti online, dalla tipologia di interazioni sui social o dal tempo di permanenza su un determinato website. “Conoscenza” è un concetto più profondo, che prende in considerazione sì la storia e le esigenze di un determinato cluster di consumatori o potenziali consumatori, ma ragiona anche sull’inespresso e sulle esigenze latenti, quelle che si possono evincere da una profonda analisi e da modelli predittivi ben strutturati.
6
Advertiser Communication Strategies
Viviamo nell’era degli algoritmi, potentissime metodologie di calcolo che svolgono funzioni tanto diverse tra loro che quasi fatichiamo a comprenderle; algoritmi, appunto, che aggregano, segmentano, analizzano, sintetizzano, approfondiscono e forniscono previsioni o rendono oggettive fonti di dati disparate. Ruolo della strategia è una regia intelligente di queste metodologie, di questi processi, di queste potenzialità di analisi esponenziali, di queste enormi quantità di dati a disposizione. Un ruolo sempre più centrale, che prescinde dai canali di comunicazione ma, al contrario, analizza i comportamenti senza porsi un limite tra comportamenti online o offline, onsite o offisite, viziati o organici. Ruolo della strategia è semplificare, oggi più che mai; ruolo della strategia è attingere dalla mole di dati, ricavare insight
davvero rilevanti per la marca e per gli obiettivi di business; ruolo della strategia è togliere il superfluo, che spesso “tenta” agenzie e brand, e accompagnare marche e consumatori verso una visione comune di valore, oltre che di istant needs. Cosa comporta per voi studiare una strategia basata sui dati? Trisolino - Per Connexia lo studio di una strategia data based comporta prima di tutto poter disporre dei dati “giusti” e analizzarli con le corrette metodologie. Di dati, ormai, sono pieni i database di ogni azienda e le teste di ogni consulente di comunicazione. Individuare quelli effettivamente rilevanti e saperli analizzare è il vero valore aggiunto che sappiamo fornire. Studiare una strategia di comunicazione basata sui dati comporta, quindi, non arrendersi alle prime evidenze, magari a quelle più cool del momento, studiare prima di tutto a fondo la marca e i suoi obiettivi di comunicazione e business e, quindi, lavorare con gli uffici marketing dei nostri clienti davvero a quattro mani, portando la nostra visione di comunicazione, con le evidenze date dall’analisi dei big data, arricchendola con la conoscenza diretta di chi tutti i giorni, nella propria azienda, sfida il mercato di riferimento. è una sorta di concerto: ogni orchestrale ha la responsabilità del proprio spartito, che deve combinarsi e allinearsi con le parti musicali degli altri elementi dell’orchestra, durante tutta la composizione sinfonica. Ecco perché chi si occupa di strategia deve essere anche un buon direttore d’orchestra. Come si concretizza per Connexia la promessa di essere una “Data Driven Company”? D’Ammassa - L’appartenenza al gruppo Doxa è l’asset che ci permette di mantenere realmente la promessa che tutti i giorni facciamo ai nostri clienti: definire con loro e per loro strategie data driven. Negli ultimi anni abbiamo “costruito” metodologie, affinato modelli, ideato data thinking platform, formato data scientist che ci permettono di reagire con grande consistenza e credibilità alle esigenze di business
BIG DATA
e comunicazione dei nostri clienti. Lavoriamo con un approccio che accompagna e sostiene tutto il percorso di comunicazione dei nostri clienti, utilizzando sia competenze analitiche e di regia strategiche, sia un pensiero creativo potente e indirizzato alle reali necessità di medio/lungo termine di tutti i brand che hanno deciso di scegliere Connexia come partner. Altro aspetto fondamentale è lo sharing di competenza che trasferiamo a tutti i nostri clienti: ideiamo tavoli di lavoro comuni, che partono sempre da analisi di scenario e di comportamento dei target di riferimento, da analisi oggettive delle industry correlate, da come la creatività può sfruttare la mole di dati a disposizione per raccontare le marche e i prodotti in modo consistente e - parola bistrattata - originale. Con le proprie linee di attività Connexia abbraccia l’intero ciclo della comunicazione, dalla strategia alla creatività, dalla produzione alla distribuzione di contenuti, dalla costruzione di tool digitali alla gestione e misurazione dei processi di marketing. In quali livelli e in quali ambiti è più forte la necessità di big data? D’Ammassa - Nelle nostre analisi utilizziamo grandi quantità di dati, strutturati e non, spesso e volentieri interpretando e clusterizzando dati provenienti da fonti diverse ed estratti da piattaforme terze. Anche se, a mio avviso, nel nostro caso non è appropriato parlare di Big Data, dal momento che siamo ancora lontani da volumi in zettabyte (che corrispondono a miliardi di terabyte), l’analisi del dato è la base di ogni progetto di comunicazione e abbraccia, quindi, tutto il percorso ideato e condiviso con i nostri clienti; compito dei nostri consulenti è quello di dare una specificità e un valore al dato in tutta la filiera, per correggere il tiro strategico delle campagne, per migliorare ed enfatizzare alcuni messaggi, per trarre insight utili e non previsti anche, e soprattutto, in corsa. I dati devono indirizzare le strategie, capitalizzare gli investimenti e aiutarci
a misurare ogni singola azione: solo così potremo continuare a realizzare progetti e campagne di successo. Di quali strumenti vi avvalete per acquisire e gestire i dati utili? Trisolino - Nella gestione dei dati utilizziamo tutte le piattaforme di crawling & buzz monitoring più rilevanti, piattaforme statistiche, strumenti di social performance, tracking analysys, soluzioni di digital marketing e di gestione del dato, fino ad arrivare a utilizzare strumenti proprietari, uno su tutti BrandOn, la piattaforma di social data analysis, che integra perfettamente le competenze di Doxa e Connexia, consente di conoscere l’audience di riferimento, il posizionamento rispetto ai competitors, il social behaviour dei clienti, lovers & prospect; di arricchire il CRM con informazioni derivanti dal comportamento naturale degli utenti; di definire i cluster di utenti e perfezionare i target di riferimento, per mettere a punto strategie di ADV e contenuti sempre più efficaci; di ottenere dati e insight che permettono di esplorare nuove aree di business. La vostra attività supporta i brand nella loro relazione con i consumatori. Cosa si aspettano le aziende da voi? D’Ammassa - Le aziende si aspettano strategie solide, supportate, appunto, da analisi approfondite quali-quantitative. Ma non solo: abbinato a questo, si aspettano creatività eccellente e delivery
perfetta. Per questa ragione, il percorso d’agenzia, iniziato ormai diversi anni fa, segue una direzione precisa: sostenere tutti i nostri approcci di definizione di strategie di comunicazione con analisi precise e idee innovative, integrando in una combinazione perfetta tutte le nostre competenze interne. Dalle media relation fino alle attivazioni social, passando per campagne ATL o eventi, arrivando fino allo sviluppo di digital platform e alla reputazione delle marche online: tutte le nostre service line seguono l’approccio data-driven. Quali sono le sfide che si aprono in materia di relazione tra brand e consumatore, alla luce della maggiore disponibilità di dati significativi, immediati e certi? Trisolino - La vera sfida risiede nella reattività strategica e nella trasversalità di comunicazione, dimenticando la differenza tra online e offline: è necessario ragionare sin da subito in ottica di medio-lungo periodo, ma è allo stesso tempo fondamentale essere sempre pronti a cogliere tutte le opportunità lungo il percorso di sviluppo di ogni progetto di comunicazione. I dati fanno davvero la differenza, se utilizzati al momento giusto e con una rapidità di applicazione pressoché in realtime: ecco perché è importante mettere a disposizione dei nostri clienti team di creativi e data scientist che lavorino allo stesso tavolo con un obiettivo chiaro e comune.
www.advertiser.it
7
Fascicolo speciale di ADVERTISER Communication Strategies
estratto da
Advertiser Communication Strategies N°10 - Dicembre 2017 / Gennaio 2018 www.advertiser.it Registrazione roc:17898 Registrazione Tribunale di Milano n°886 del 14/12/1989
Editore
TVN srl Corso Magenta, 85 20123, Milano (MI)
Direttore Responsabile Massimo Bolchi