Se inizialmente l’applicazione del regolamento europeo GDPR ha creato scompiglio nel mercato, a un anno dalla sua entrata in vigore gli attori coinvolti cominciano a realizzare come trarne importanti spunti di miglioramento.
La maggiore attenzione riservata alla protezione del dato ha reso evidente un problema in precedenza nascosto: le aziende devono proteggere i loro dati non soltanto per salvaguardare la privacy degli utenti ma, soprattutto, perché rappresentano uno degli asset digitali di maggior valore.
Dal punto di vista dell’utente, il sentimento che la GDPR ha espresso è probabilmente frutto di una pubblicità data-driven realizzata in maniera inefficiente e soprattutto invasiva. Allo stato attuale, molti utenti si trovano infastiditi da messaggi insistenti su prodotti che hanno già acquistato, o ai quali non sono più interessati. Talvolta è sufficiente un click accidentale su un banner per trovarsi pressati da un marchio non più ritenuto rilevante. Non è sorprendente scoprire che un utilizzo pressante e non armonioso di pubblicità mirata è tra le principali cause dell’adozione degli Adblock, i software che bloccano le pubblicità su internet.
Cosa rende fastidiosa la pubblicità online e come evitarlo
Tra le cause ci sono impostazioni di campagna troppo semplici e soprattutto l’assenza di intelligenza artificiale nelle attuali stack DMP (Data management platform, piattaforma che aggrega diversi tipi di dati da fonti online, offline e mobile), sostanzialmente ridotte a mere attuatrici di parametri umani.
Attualmente le imprese si espongono a potenziali perdite di dati sensibili e, nel far questo, mettono a rischio il rapporto di fiducia con i propri consumatori. Al momento molte aziende sono infatti restie a utilizzare il proprio sistema di CRM per post-valutare in maniera corretta la propria comunicazione, sia per difficoltà tecniche sia per timore di esporre dati sensibili.
La soluzione per fortuna esiste ed è in mano alle aziende tecnologiche che investono in innovazione. Nuove metodologie consentono infatti di attivare i dati in modo sicuro, azzerando il rischio di data leakage (o perdita di dati). Il know-how di machine learning può finalmente essere utilizzato per migliorare l’esperienza del consumatore, rilevando il reale interesse e arginare possibili inefficienze nella comunicazione.
Una pianificazione pubblicitaria attenta dovrebbe anche cogliere l’occasione fornita dalle tecnologie Martech cross-canale. L’innovazione tecnologica sta portando alla nascita di soluzioni di marketing capaci di gestire e ottimizzare più canali da un’unica interfaccia, attivando su ciascuno di essi dati raccolti ed elaborati dalle imprese, per raggiungere gli obiettivi di comunicazione prefissati.
Quasi tutti gli inserzionisti utilizzano infatti più canali digitali, dalla Search al Social: raramente, però, riescono a mettere a sistema i propri dati per stabilire un coinvolgimento che sia al contempo più continuativo, ma anche meno invadente nei confronti dei consumatori.
L’utilizzo dei dati è quindi un’arte dove l’ingegno umano gioca un ruolo fondamentale: la conoscenza degli utenti e delle loro abitudini consente di creare strategie e creatività di sicuro impatto, nel rispetto della sensibilità degli utenti. Gli algoritmi e il machine learning consentono quindi di raggiungere la messa a punto e la migliore configurazione nell’erogazione, dove una pianificazione completamente manuale risulterebbe incapace di gestire le migliaia di variabili coinvolte.
Il mercato sta già compiendo i primi passi in questa direzione e ci auguriamo che sempre più aziende riescano a cogliere questa grande opportunità.
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