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  • Intelligenza artificiale e marketing: il ruolo dei big data

    Intelligenza artificiale e marketing: il ruolo dei big data

    L’IA rivoluziona il marketing con efficienza e un livello di personalizzazione sempre più elevato. Assistenti vocali e big data ormai influenzano i consumatori, ma emergono questioni etiche. Le competenze soft saranno cruciali nel futuro.

    “La vendita per corrispondenza mette gli uomini alla prova, eliminando ogni tipo di supposizione ed evidenziando ogni errore. […] Così si impara che o la pubblicità viene fatta su base scientifica o non si avrà nessuna possibilità di successo”.

    Con queste parole Claude C. Hopkins, nel 1923, copywriter e convinto esponente dell’hard sell, presentava in “Scientific advertising” la propria visione dell’advertising.

    Da allora la relazione tra persone e marchi ha mutato pelle diverse volte.

    Dalla Televisione all’Intelligenza Artificiale

    L’avvento della televisione, la nascita dei primi personal computer fino all’avvento di Internet e la sua successiva adozione in mobilità, sono solo alcuni dei passaggi che hanno provocato i cambiamenti epocali degli ultimi decenni.

    In questo quadro si articola la riflessione con Francesco Turriani di Ingigni che interseca storia, dati ed approfondimenti scientifici che guardano ai trend di domani.

    Il 30 novembre 2022, con la pubblicazione di ChatGPT, il chatbot basato su intelligenza artificiale di OpenAI, è avvenuto un altro passaggio storico, un game changer negli equilibri della società.

    il tempo impiegato dalle statup più famose per raggiungere il milione di utenti

    In 5 giorni ChatGPT ha raggiunto i 1 milione di utenti (fonte dati e immagine) e si stima abbia raggiunto oltre 630 milioni di visitatori il mese scorso. In un paio d’anni si sono moltiplicate le Intelligenze artificiali (o IA) declinate in vari settori.

    Non abbiamo fatto in tempo a familiarizzare con testi più o meno ben fatti che siamo stati sorpresi da immagini sempre più realistiche. Oggi le immagini prendono vita ed è sempre più naturale che vengano accompagnate da musiche nate da dei prompt. Tutto evolve, molto velocemente.

    Il marketing, più rapidamente di altre realtà, sta sviluppando un rapporto simbiotico con l’intelligenza artificiale, coniugando la propria maturità con l’innovazione offerta dall’IA.

    Il risultato è fatto da mediazioni algoritmiche che migliorano le performance, avvicinano ancora di più azienda e cliente di cui addirittura prevedono i comportamenti grazie ai big data. 

    L’impatto dell’IA nel marketing digitale

    Hopkins diceva: “Non siamo perfettamente in grado di predire con certezza quanto un articolo sarà popolare, perché è difficile misurare le antipatie umane, le preferenze e i pregiudizi ma sappiamo invece con certezza come venderlo nel modo più efficace.”

    Anche questa barriera è caduta grazie a IA che automatizzano e personalizzano l’esperienza di acquisto degli utenti in modi prima inimmaginabili. Brand come Amazon sono pionieri nei consigli di acquisto personalizzati e nei prezzi dinamici assistiti aggiornati, grazie all’intelligenza artificiale.

    Grazie all’IA, i brand offrono raccomandazioni d’acquisto su misura, migliorano la navigazione del cliente e ottimizzano la gestione dell’inventario. Questi strumenti aumentano l’efficienza, migliorano la soddisfazione del cliente e se ne assicurano la fedeltà grazie alla comprensione delle preferenze.

    Secondo Statista, i ricavi del mercato globale derivanti dall’utilizzo dell’intelligenza artificiale nel marketing raggiungeranno i 36 miliardi di dollari nel 2024. 

    ai big data marketing franz russo

    Le tecnologie AI che avvicinano i brand ai consumatori

    Una ricerca focalizzata sull’impatto dell’IA sui comportamenti d’acquisto online degli utenti si sofferma su 5 punti che restano fondamentali nel rapporto tra intelligenza artificiale e marketing.

    Assistenti vocali

    Sfruttano l’apprendimento automatico per valutare e decodificare la voce e il linguaggio parlato. Ad esempio, i clienti possono effettuare acquisti handsfree utilizzando comandi vocali tramite assistenti virtuali come Google Assistant, Amazon Alexa e Siri. Il 40% degli italiani ne fa uso.

    Virtual Try On

    Integra nel reale elementi virtuali e permette di vedere il risultato prima di disporre del prodotto. Durante lo shopping online su Amazon, ad esempio, si può vedere in un’anteprima come un certo modello di scarpa starà ai piedi della persona grazie alla fotocamera del proprio smartphone.

    Cognitive robots

    Questi robot utilizzano tecnologie di linguaggio naturale per operazioni senza intervento umano. Un esempio è Robee, il robot umanoide made in Italy con addestramento rinforzato, capace di operare in ambienti ostili, di eseguire lavori pesanti in fabbrica ma anche in ambito sanitario.

    Sistema di raccomandazione

    Questi sistemi utilizzano algoritmi che analizzano la cronologia di navigazione dell’e-commerce e ne tracciano i comportamenti al fine di comprendere quali categorie di prodotti suggerire ai clienti. Amazon raccomanda prodotti basandosi anche sulla cronologia di ricerca degli utenti.

    Test processing technology

    Si tratta di una tecnologia di linguaggio naturale che include chatbot e sentiment analysis, utilizzata per analizzare il linguaggio o testi scritti. Per esempio, la compagnia Sephora usa strumenti di elaborazione di dati per valutare recensioni, opinioni e feedback dei prodotti.

    La capacità dell’intelligenza artificiale di analizzare grandi set di dati in tempo reale migliora la distribuzione dei contenuti permettendo al marketing di identificare, esaminare, anticipare ed interpretare correttamente i dati degli utenti. Questa capacità dota i marketer di nuovi strumenti per coinvolgere i clienti in attività che ne aumentano la soddisfazione e li incentivano agli acquisti.

    Ambiti di utilizzo dell’IA nella promozione

    Non solo il marketing digitale. La pervasività dell’intelligenza artificiale è sempre più tangibile nelle sue ramificate capacità espressive. Qui ne riportiamo alcuni tra i più apprezzabili esempi.

    Dalle banche per rilevare frodi

    L’IA permette alle banche di monitorare le transazioni in tempo reale, identificando comportamenti sospetti e potenziali frodi. Con il machine learning, realtà come American Express riescono a intercettare comportamenti fraudolenti aumentando la sicurezza e la customer loyalty.

    Dalle piattaforme di streaming

    Si stima che circa il 75% di ciò che gli utenti guardano su Netflix è influenzato dai consigli della piattaforma, cosa che evidenzia l’impatto dell’intelligenza artificiale e dei big data sulla customer experience e che si traduce in un maggior tempo di permanenza sulla piattaforma.

    Per videosorveglianza

    L’intelligenza artificiale rende le telecamere strumenti capaci di dedurre da comportamenti anomali possibili azioni pericolose, di tenere sotto controllo i comportamenti e rilevare fonti di rischio. Questo aumenta la sicurezza e rende più efficiente e reattiva la gestione delle emergenze.

    Velocizzare i processi di selezione

    Le soluzioni IA in HR analizzano CV e dati dei candidati per abbinare le qualifiche alle posizioni aperte, riducendo il tempo di reclutamento e migliorando l’accuratezza nella selezione dei candidati. Già nel 2019, Unilever dichiarò di aver risparmiato grazie all’IA 100.000 ore di interviste analizzando le espressioni facciali, il linguaggio del corpo e la scelta delle parole dei candidati.

    Customer care

    Chatbot intelligenti, basati su IA, gestiscono richieste e domande dei clienti 24/7, migliorando l’esperienza dell’utente con risposte immediate e personalizzate, e alleggerendo il carico di lavoro del personale di supporto. Xbox sta testando un nuovo chatbot connesso ai documenti di supporto di casa Microsoft per migliorare l’esperienza di gioco dei propri utenti.

    Nell’automotive

    L’IA rivoluziona l’automotive con la guida autonoma, analizza in tempo reale i dati di fonti esterne, sensori e telecamere e prende decisioni che migliorino la sicurezza e riducono gli incidenti.

    Nella ricerca

    Nel 2020, i ricercatori del MIT hanno annunciato la scoperta del primo antibiotico grazie all’intelligenza artificiale. Su un database di 61.000 molecole fornite dagli scienziati, l’IA è stata in grado di fornire una soluzione atossica e diversa da altri antibiotici già in commercio. Un successo storico la scoperta dell’halicina in onore di Hal 9000, dal film 2001: odissea nello spazio.

    Impatto dell’AI sui consumatori: stato attuale e prospettive

    Non siamo più soli. La presenza della tecnologia digitale fa parte degli spazi fisici in cui viviamo. Ciò contribuisce a modificare la nostra percezione di orizzonte personale e sociale, definendo prospettive diverse e non sempre rassicuranti. Gli spazi sono sempre più ibridi.

    Grazie ad Internet ed agli smartphone, mondo fisico e mondo digitale coesistono. Trascorriamo quasi 6 ore ogni giorno connessi alla rete, 3 delle quali attraverso i nostri smartphone.

    una smart city stilizzata

    Non siamo programmati per eseguire operazioni in multitasking però il progresso tecnologico viaggia a velocità crescente. Viviamo nella right now economy, starle dietro non è facile.

    Ciò induce le persone in uno stato che Johann Hari definisce wired, soffermandosi sull’ambivalenza del termine: da una parte l’essere connesso alla rete, dall’altra l’iperattività cerebrale.

    A fronte di una minore attenzione, frammentata com’è da stimoli esterni come notifiche, email e memo, viene in soccorso il digital marketing che gioca un ruolo decisivo nell’individuare soluzioni soddisfacenti capaci di anticipare, semplificare ed accompagnare l’utente verso la conversione.

    Qui l’etica assume un ruolo rilevante. Siamo accompagnati da stimoli informativi che continueranno ad aumentare grazie all’adozione sempre più capillare di sistemi basati su IA.

    Andrea Saletti, con un suo post su Instagram, ha recentemente portato all’attenzione la questione del “paradosso della scelta”. Quando la persona ha poche informazioni, poco tempo o non sa esattamente che cosa vuole preferisce avere poche scelte. In altre situazioni, invece, avere più scelte è funzionale e garantisce una customer experience migliore.

    Tra gli aspetti che, grazie all’IA, impattano positivamente sull’esperienza troviamo le raccomandazioni personalizzate, le ricerche per immagini, i risultati di ricerche più rilevanti basati sulle singole esigenze e chatbot capaci di assistere 24 ore su 24 durante la navigazione o il completamento di un’operazione. Come la finalizzazione di un acquisto in un ecommerce. 

    La sicurezza: una partita importante

    Nonostante i benefici evidenti, l’impiego dell’IA nel marketing e nell’e-commerce solleva anche questioni di sicurezza e privacy. I pro di questa tecnologia includono l’efficienza operativa e l’aumento delle vendite grazie a raccomandazioni personalizzate e processi decisionali automatizzati. Tuttavia, questi vantaggi si accompagnano a dei contro significativi:

    • Privacy: l’accumulo e l’analisi di enormi quantità di dati personali possono causare violazioni della privacy, se i dati non sono adeguatamente protetti.
    • Sicurezza: sistemi di intelligenza artificiale mal configurati o vulnerabili possono essere sfruttati per fini maligni e poco limpidi, come attacchi informatici mirati.
    • Bias algoritmici: se non monitorati, gli algoritmi possono perpetuare o amplificare pregiudizi. Portando a decisioni ingiuste e discriminatorie. Il 29 marzo 2024 Facebook interrompe la Via Crucis di Radio Maria motivando: “sembra che tu abbia condiviso o inviato immagini di nudo o atti sessuali”. Sicuramente il Crocifisso non era d’accordo.
    • Prezzi squilibrati: brand che adottano un pricing dinamico basato su IA possono incorrere nel rischio di presentare prezzi sballati basati sulla cronologia di prodotti già visualizzati.
    • Recensioni false: la leva della riprova sociale gioca un ruolo nei processi decisionali degli utenti. Esistono sistemi basati su IA per verificare l’autenticità delle recensioni. Peccato che a volte l’AI crei confusione creando grossi problemi (com/review/fakespot).

    Immaginare gli strumenti, non prevedere come usarli

    Non è difficile prevedere che in futuro la dimensione MarTech svolgerà un ruolo ancora più significativo, per certi versi facilitando la nostra vita e offrendo vantaggi significativi in contesti professionali, aziendali e privati; per altri versi ponendo questioni fondamentali su come evolverà il mercato del lavoro, su quali opportunità e alternative potranno esserci agli impieghi tradizionali.

    Durante il 14esimo forum tenutosi a Shangai, nel giugno 2023, il premio Nobel Pissarides ha affermato che le numerose iscrizioni a corsi di laurea STEM (Science, Technology, Engineering e Mathematics) produrranno molti laureati senza prospettive. E le soft skills avranno più valore.

    Quindi, saranno protagoniste della trasformazione digitale le abilità personali come creatività, empatia, affabilità che conteranno più delle hard skills, i titoli di studio. È pur sempre un’opinione con la quale non tutti sono d’accordo. Infatti viene da chiedersi: è meglio un ingegnere che sa fare calcoli e progetti ma è scorbutico, oppure un tipo simpatico che però rimanda tutto all’IA per cominciare a costruire un ponte? La verità, probabilmente, come sempre sta nel mezzo.

    Se il lavoro e la sua organizzazione vivono un momento di transizione, non sono questioni di poco conto nemmeno le mutazioni nei rapporti interpersonali, la crescente incertezza nella percezione della realtà, quanto l’IA peserà sullo sviluppo delle capacità conoscitive ed emotive degli individui.

    Le informazioni nello spazio digitale subiscono una commoditizzazione, divenendo facilmente reperibili senza transitare nello spazio pubblico bensì da dimensione privata a dimensione privata.

    Mantenere uno spirito critico senza pregiudizi verso l’ingresso delle tecnologie è il modo migliore per comprendere la mutazione della società, del lavoro e delle giornate sempre più onlife.

     

  • Socialbakers Engage Parigi: i social media trend emersi

    Socialbakers Engage Parigi: i social media trend emersi

    L’evento internazionale di social media marketing Engage ha fatto emergere svariati trend con cui dovremo fare i conti nei prossimi mesi. Scopriamo i temi più rilevanti in merito a fiducia e influencer marketing, gestione del dato e tecnologie, privacy e trasparenza, content marketing e scalabilità.

    Anche quest’anno si è svolta la nuova edizione di Engage: la conferenza internazionale targata Socialbakers che copre le ultime tendenze legate a digital e social media marketing.

    Come durante le precedenti edizioni, si sono alternati diversi interventi, workshop e momenti di confronto che mi hanno permesso di portare a casa diversi spunti. Tuttavia, ho deciso di selezionare i temi più rilevanti in quanto reputo che avranno un impatto diretto sulla nostra strategia nei mesi a seguire:

    1. fiducia e influencer marketing;
    2. gestione del dato e tecnologie;
    3. trasparenza e privacy come nuovo paradigma.
    4. content marketing, scalabilità ed efficienza operazionale.

    1.La vera sfida dell’influencer marketing si chiama fiducia

    L’aumento esponenziale dell’investimento in influencer marketing è sotto gli occhi di tutti, basti citare che nel secondo trimestre del 2019 l’utilizzo dell’hashtag #ad è cresciuto di un più 33% rispetto al periodo precedente nel 2018.

    Evoluzione Utilizzo Hashtag #Ad Da Parte Degli Influencer

    Indubbiamente, si tratta di una buona notizia se parliamo di trasparenza nelle partnership tra brand ed influencer. Ad ogni modo, crescendo il numero di contenuti brandizzati una domanda sorge spontanea: dareste fiducia a qualcuno che su base settimanale vi consiglia tutto e il suo contrario in base alla proposta economica del momento?

    Personalmente la risposta è no e non sono l’unico a pensarla in questo modo. Infatti, una recente ricerca effettuata dalla media agency UM mostra come soltanto il 4% degli utenti dichiari di aver fiducia negli influencer mettendo chiaramente autenticità e credibilità al centro del dibattito. Ragione per cui, in fase di selezione i brand devono inizare a lavorare maggiormente su una mappattura delle precedenti partnership per valutare: frequenza e tipologia di campagne (“sono coerenti rispetto al nostro posizionamento e valori?”), brand coinvolti (“può emergere la nostra identià di marca?”)  e contenuti (“ad hoc o in linea con la linea creativa dell’autore?”).  Inoltre, questa mancanza di fiducia non tocca soltanto i consumatori ma anche le marche stesse. Difatti, un’indagine realizzata dalla start-up svedese A Good Company stima come le frodi relative a fake followers e bot costino ai brand circa la metà dei loro investimenti in influencer marketing. Tradotto, i brand pagano cifre considerevoli e inviano gratuitamente prodotti nella speranza di entrare in connessione, attaraverso gli influencer, con persone reali ma dall’altro lato del ponte trovano bot che per ovvie ragioni non saranno mai interessati alla loro offerta.

    stime frodi influencer

    Ciò nonostante, i brand non sono esenti da colpe in quanto hanno indirettamente alimentato questo mercato delle vacche tramite una selezione prevalentemente focalizzata sul numero di follower non analizzando la reale capacità di un autore nello stimolare conversazioni e interazioni di valore. Ce lo dimostra la case study che è stata presentata realativa al brand Boohoo con il suo 30x ROI rispetto all’investimento. Si è trattato di una campagna abbastanza classica dove un gruppo eterogeneo di influencer (macro, micro e top tier) hanno avuto a disposizione un buono acquisto per i propri follower tramite dei link tracciati. Tuttavia, il vero dato interessante emerso durante la campagna è la totale mancanza di correlazione tra numero di follower e ROI. Al contrario, questa attivazione mostra una correlazione diretta tra l’alto tasso di engagement generato dagli influencer più performanti e le vendite sul sito.

    Questa case ci porta ad un altro punto cardine: la valutazione e pianificazione della spesa in influencer marketing. Ad oggi, la valutazione dei costi si basa prevalentemente su meri criteri di visibilità molto simili alla spesa media trazionale e di conseguenza ci si concentra su metriche come reach, numero di follower, cost per view, cost per engagement, etc. Ciononostante, pensare di acquistare soltanto della mera visibilità è riduttivo in quanto in realtà si sta comprando (o almeno si dovrebbe) endorsement, audience (un target profilato) e creatività. Ragione per cui, i brand dovrebbero valutare i seguenti criteri quando giudicano questa tipologia di spesa: caretteristiche dell’audience raggiungibile, engagement reale, medie del settore e tipologie di asset creativi offerti. All’interno di questo processo, tecnologie e tool ad hoc giocano un ruolo chiave nel promuovere un nuovo rapporto totalmente votato alla trasparenza tra creatori e marche. Per l’appunto, nel panorama dell’influencer marketing si affaccia prepotentemente la possibilità, ovviamente regolata tramite contratti, di condividere specifici insight privati di un profilo (generalmente legati alla propria audience e una selezione di post) in maniera temporanea e revocabile. In questo modo, chi non avrà niente da nascondere potrà posizionare al meglio la propria offerta creativa, le marche avranno tutti gli strumenti per ottimizzare il loro investimento e scremare la selezione. Si affaccia quindi uno scenario che (incrociando le dita) metterà fine a questa terra di mezzo fatta di screenshot (spesso) photoshoppati ed excel autocompilati. Senza girarci intorno, la partita si gioca attorno ad accessibilità e trasparenza del dato.

    2.Una maggiore mole di dati ci ha reso dei marketer migliori?

    La tendenza è piuttosto evidente agli adetti ai lavori: secondo i dati di Gartner (The CMO Spend Survey 2018-2019), cresce in maniera esponenziale (+29%) la spesa in tool e tecnologie di marketing e parallelamente diminuisce (-24%) l’investimento in forza lavoro. Quindi il settore del martech, non soltanto è in piena salute ma evidenzia picchi mai raggiunti. Eppure non è tutto oro quello che luccica e ve lo dice qualcuno che lavora in questo settore.

    Basti citare qualche dato per rendersi facilmente conto delle sfide in ballo:

    • il 71% dei professionisti intervistati da Deloitte giudica imprecisi i dati relativi al targeting delle DMP (data management platform);
    • soltanto il 23% delle aziende (State Of Marketing Report) è soddisfatta della loro capacità nell’utilizzare i dati dei consumatori/prospect per personalizzare l’esperienza;
    • uno scarno 2% dei marketer dichiara di aver integrato tutti i processi lungo le diverse fasi del funnel (Eliminating Friction in the Funnel 2019) e il 33% (la maggioranza) non ha una visione chiara del ROI a seconda del canale.

    Questa situazione è prevalentemente figlia dell’attuale sistema frammentario dei sistemi utilizzati che non comunicano tra di loro e creano dei veri e propri data silos. Ad oggi, abbiamo più di 7.000 tool recensiti sul mercato. Quindi, non ci troviamo realmente davanti (in media) ad una mancanza di qualità del dato quanto piuttosto a una mancanza di visibilità, accessibilità (la famosa governance), condivisione e correlazione dello stesso. Le stesse aziende hanno riconosciuto questa sfida, ad esempio il 36% degli intervistati (DemandGen survey report) indica i data silos come il principale ostacolo alla crescita, e stanno andando nella seguente direzione:

    1. utilizzo di piattaforme di marketing unificate, una scelta che provocherà nel lungo periodo non pochi scossoni nel mercato martech, e caratterizzate da set di dati omogenei;
    2. metriche e processi condivisi per non isolare i dati ad un solo dipartimento aziendale ma la contrario allineare tutta l’organizzazione, facilitare la collaborazione e gestire al meglio il customer journey;
    3. standardizzazione ed integrazione della reportistica aziendale. Per portare un esempio, i KPIs social dovranno essere affiancati da indicatori provenienti da altri dipartimenti come vendita, customer care e sviluppo di prodotto per poter risultare rilevanti. Social media trattati non come isole ma parte del più ampio piano aziendale.

    Insomma, una gestione organizzata e non bulimica del dato è e sarà sempre più centrale per mappare i bisogni dele audience a target.

    3.Il retargeting e il nuovo paradigma legato a privacy e trasparenza

    A breve i marketer andranno ad operare in uno nuovo scenario caratterizzato da un restringimento delle opzioni di targeting/retargeting figlio delle crescenti preoccupazioni legate alla privacy, The State Of Social Advertising di Forrester riporta come i consumatori classifichino i social media al terzultimo posto in affidabilità se si parla della sicurezza dei propri dati, e le conseguenti ondate regolatorie come la GDPR e il California Consumer Privacy Act. Questo sta portando i maggiori player del mercato a restringere in maniera considerevole il tracciamento:

    • Apple ha aggiornato per tutti gli utenti la sua anti-tracking feature (“ITP”) del browser Safari e adesso le informazioni raccolte scadranno dopo un giorno, rispetto ai sette della versione precedente;
    • Mozilla ha recentemente incluso di default un’opzione predefinita di blocco dei cookie di tracciamento su Firefox;
    • Google ha introdotto la possibilità di cancellare lo storico della navigazione mappata dai cookie su più siti;
    • Facebook sta effettuando i primi test sul nuovo strumento per scollegare i dati.

    Quindi, ci troviamo di fronte ad una serie di interventi in divenire che avranno un impatto concreto. La stessa Google ha stimato che le limitazioni del retargeting tramite i cookie porteranno ad un calo del 52% delle entrate dell’investimento media e David Baser (Product Management Director di Facebook) ha dichiarato di aspettarsi: “una diminuizione delle entrate come conseguenza di ad meno rilevanti e pertinenti”. Infatti osserviamo un vero e proprio paradosso, da un lato, gli utenti chiedono un maggiore controllo dei propri dati ma dall’altro vogliono una maggiore personalizzazione di contenuti, offerte e comunicazioni. In questo scenario, si affaccerà sempre di più un nuovo modello di retargeting basato meno sulla navigazione ma più sulle interazioni con i contenuti che diventeranno centrali per poter profilare gli utenti in base a bisogni, tipologie di prodotti e modalità d’acquisto. Una delle nostre priorità sarà quindi l’analisi e l’interpretazione dei feedback attorno alle diverse tipologie di contenuti (informativi, promozionali, ispirazionali, etc.) per creare segmenti di pubblico e contenuti ad hoc per muoverli nel percorso d’acquisto. Ne parlo maggiormente nel dettaglio in questo articolo dedicato agli ultimi dati su Facebook ads.

    4.Non esiste content marketing (efficace) senza collaborazione

    Abbiamo già parlato della centralità della strategia di content marketing ma (se ce ne fosse bisogno) una recente ricerca effettuata da LinkedIn mette in risalto come la creazione di contenuti efficaci (58% degli intervistati) sia una delle priorità dei marketer nel 2019. Eppure persistono ancora delle barriere che bloccano gli addetti ai lavori e vanno ricercate, come emerso dall’ultimo studio di Adobe (Adobe’s State of Creative and Marketing Collaboration survey), nella mancata comunicazione tra team e la relativa ghettizzazione del content marketing al solo team creativo:

    • soltanto il 35% dichiara di avere un processo di creazione e distribuzione del contenuto ben coordinato;
    • solamente il 28% dei creativi affermi di essere coinvolto nella fase di reportistica e lamenta di conseguenza una mancata visibilità sulla performance dei contenuti;
    • il 71% vorrebbe coinvolgere maggiormente il team creativo nella fase di pianificazione.

    Ai dati appena riportati, vanno aggiunti altri due spunti: la mancanza di tempo viene indicata come la principale sfida nel processo di creazione e come diretta conseguenza il 90% dei contenuti dei brand è un copia e incolla/adattamento tra più canali social. Un dato interessante che apre uno spazio di riflessione su scalabilità, content intelligence ed efficienza operativa.

    Ad oggi, la principale sfida risiede nel superare gli steccati tra chi si occupa di analisi, creazione e pianificazione media. La ragione è presto detta: parliamo di team con flussi di lavoro diversi, linguaggi differenti e obiettivi specifici ma che giocano un ruolo complementare. Alcune linee guida che i brand possono mettere in campo per far fronte a queste sfide:

    • strategia – fuori dalle peculiarità di ogni team, bisogna definire obiettivi e KPIs comuni dando una visione condivisa che copra il medio e lungo periodo;
    • processi – andremo a coprire funzioni e tempistiche (chi si occupa di cosa e quando?), condivisione delle informazioni (procedure standardizzate su come redigere documenti di brief per gli altri team), organizzazione dei momenti di confronto tra i team, procedimenti chiari sui momenti di convalida, approvazione e revisione;
    • tool e infrastrutture – dotare i team di uno spazio di lavoro comune e dove sia possibile condividere agilmente l’informazione. Ovviamente, si tratta di un punto chiave ma assolutamente inutile se non si è agito a monte su strategia e processi.

    Questo era l’ultimo social media trend che volevo coprire ma se pensi che ci siano altre tendenze chiave da sviscerare, ti aspetto con piacere nei commenti.

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