di Peter Steidl, Behavior change expert

Questo articolo fa parte di una serie in tre parti. Puoi leggere la prima parte qui.

Il neuromarketing può contribuire all’efficacia e all’efficienza delle strategie, dei piani di marketing e della loro esecuzione innescando preconcetti psicologici e/o neurotrasmettitori che modellano preferenze, intenzioni di acquisto e comportamenti.

Oggi il neuromarketing sta diventando un fenomeno mainstream grazie soprattutto a priming, storytelling, input sensoriali, attivazione di obiettivi e associazioni, l’zione di neurotrasmettitori e ormoni e l’interazione con i circuiti cerebrali cablati. Lo storytelling emozionale e il branding sensoriale di Coca-Cola, il marketing sensoriale e l’ingegneria dei menu di McDonald o la personalizzazione e gli input di urgenza di Amazon sono esempi ben noti a tutti i marketer.

Questo è il panorama attuale, ma cosa ci riserva il futuro?

I progressi tecnologici stanno rimodellando le best practice. L’uso dell’IA generativa per produrre risorse per campagne ottimizzate per il coinvolgimento neurale è già entrato nel mainstream. Anche i chatbot e il servizio clienti automatizzato favoriscono il coinvolgimento in tempo reale, migliorando la reattività e la soddisfazione dei clienti. Gli strumenti di automazione del marketing si fanno sempre più carico di attività ripetitive quali campagne e-mail, programmazione dei social media e posizionamento degli annunci.

Per quanto riguarda il Neuromarketing, esistono due percorsi. L’IA può essere addestrata fornendo una comprensione dei principi, delle intuizioni e degli strumenti del Neuromarketing e utilizzando prime e trigger. In alternativa, l’IA apprende ciò che funziona meglio sulla base dei dati di addestramento e successivamente dalle applicazioni e, poiché il neuromarketing aumenta l’efficacia delle iniziative di marketing, inizia a utilizzare estensivamente gli strumenti e le intuizioni del neuromarketing. In tal caso, l’IA non avrebbe una comprensione approfondita dei principi del neuromarketing, ma si baserebbe piuttosto su ciò che funziona meglio.

Naturalmente, le agenzie creative non sono sole quando si tratta di cambiare le pratiche dell’IA. Indubbiamente, il lavoro delle agenzie di comunicazione è stato ancora più influenzato dalla rivoluzione tecnologica. Non ci si sorprende, perché l’uso dei media digitali fornisce una serie di dati digitali che l’IA può utilizzare per analizzare e ottimizzare. Le metriche di performance in tempo reale, quali impressioni, clic, conversioni, costo per clic (CPC), costo per acquisizione (CPA), ritorno sulla spesa pubblicitaria (ROAS), ecc., consentono l’identificazione di annunci o canali poco performanti e la riallocazione di budget, ottimizzando tempi e frequenza. Il monitoraggio dell’attribuzione fornisce informazioni su quali touchpoint guidano le conversioni.

Sebbene esistano alcuni esempi di personalizzazione nelle applicazioni del mondo reale, è nello spazio digitale che i progressi si susseguono più rapidamente. Analisi avanzate, personalizzazione e analisi predittiva favoriscono lo sviluppo e l’adattamento in tempo reale di campagne e iniziative di marketing. L’IA genera automaticamente annunci dinamici, regola le immagini, il ritmo e la messaggistica in tempo reale così da ottimizzare l’impatto di queste esposizioni.

L’adozione di AR, VR ed esperienze digitali interattive è solo agli esordi, ma finirà col tempo per ridefinire il modo in cui i marchi si raccontano e coinvolgono il pubblico. La Realtà Aumentata (AR) e la Realtà Virtuale (VR) consentono ai clienti di interagire con prodotti e marchi in modo immersivo, dalle prove virtuali agli showroom interattivi, incorporando i messaggi del marchio nella memoria episodica attraverso la combinazione di stimoli sensoriali.

Le agenzie di viaggio, ad esempio, possono utilizzare la VR per evocare la nostalgia per una destinazione o per spingere decisioni di prenotazione; i marchi di moda possono mostrare l’aspetto del potenziale acquirente con un nuovo abito; i negozi di arredamento o i produttori di mobili possono mostrare il loro prodotto in un ambiente domestico o in ufficio, ecc.

Considerato l’impatto delle tecnologie che, nella maggior parte delle applicazioni, richiedono nuovi set di competenze e rendono superflue alcune posizioni, ci si potrebbe chiedere come sarà l’ufficio marketing del futuro.

Come abbiamo già osservato, l’IA sarà integrata profondamente in ogni aspetto del marketing, dalla strategia all’esecuzione. Più specificatamente,

Chiaramente, un ufficio marketing tradizionale non sarà in grado di adattarsi a questi sviluppi; ciononostante la maggior parte degli uffici marketing sono ancora organizzati secondo linee tradizionali e utilizzano un mix di competenze sempre più disallineato rispetto ai compiti da svolgere.

Di seguito si illustrano alcune caratteristiche chiave dell’ufficio marketing del futuro:

Agilità

Al passo con i progressi dell’IA

Collaborazione e integrazione

Tali cambiamenti saranno essenziali per il successo di un ufficio marketing, ma è probabile che i cambiamenti richiesti in termini di processi, focus e mix di competenze si sviluppino nell’arco di diversi anni, forzati dal progresso tecnologico e dalle pressioni della concorrenza.

La frammentazione delle agenzie che forniscono servizi di marketing – agenzie creative, media, social media, ricerche di mercato e società di consulenza – è inefficiente e implica un onere per il cliente che deve integrare i diversi input in una strategia e in un piano coerenti internamente.

L’integrazione di queste funzioni, vale a dire la creazione di un’unica agenzia che riunisca tutti i servizi e, soprattutto, li integri garantendo che i dipendenti abbiano competenze in aree diverse anziché lavorare in silos, è probabilmente un’utopia nel mondo della specializzazione odierno.

Tuttavia, cosa succederebbe se l’IA iniziasse a integrare diversi elementi, ad esempio creando piani di marketing, pubblicità e media, sviluppando brief di ricerca di mercato e analizzando i dati risultanti tenendo conto degli schemi di una serie di set di dati, identificando i giusti KPI, forse anche negoziando e prenotando i media e adattando l’esposizione degli individui in tempo reale per ottimizzare l’impatto della campagna e altro ancora?

Una volta che questo è possibile, vi sono due opzioni principali: o le agenzie integrano i servizi e si affidano pesantemente all’IA per supportare il loro lavoro, oppure i clienti utilizzano l’IA, riducendo al minimo l’input richiesto alle loro agenzie. Naturalmente, non tutte le agenzie seguiranno questo percorso e non tutti i clienti cercheranno un uso estensivo dell’IA, almeno non nel medio termine. Ma nel lungo termine l’IA guiderà l’evoluzione del settore pubblicitario e l’approccio degli uffici e dei team di marketing.

In che modo l’IA e l’integrazione dei dati influenzano il processo creativo nelle agenzie del futuro

Gli strumenti di IA possono generare rapidamente un’ampia gamma di concetti, titoli, trattamenti visivi e idee per le campagne, fungendo da potente partner di brainstorming per i team creativi. Tuttavia, si tratta in gran parte di un partner di collaborazione, con gli esseri umani che valutano i risultati e guidano la direzione del processo con i loro suggerimenti. L’uomo regola e perfeziona i risultati dell’IA infondendo emozioni ai concetti e alle idee creative e, eventualmente, sfumature culturali. Mentre l’IA genera sempre più contenuti, i professionisti della creatività agiscono in misura crescente come curatori e redattori, assicurando che i risultati siano originali, in linea con il marchio e privi di pregiudizi o insidie etiche.

Ma quando le cose si fanno complesse, l’IA prende il comando: l’IA consente alle agenzie di mantenere temi visivi e narrativi coerenti in campagne di grandi dimensioni e multipiattaforma. È in grado di adattare gli asset creativi e di personalizzarli su scala, garantendo la coerenza del marchio e soddisfacendo al tempo stesso pubblici diversi.

L’integrazione dei dati consente all’IA di creare messaggi, immagini ed esperienze iper-personalizzati, basati su informazioni in tempo reale sul comportamento, sulle preferenze e sulle motivazioni del pubblico. Le campagne diventano più pertinenti e coinvolgenti, con un conseguente aumento del ROI.

Il lato negativo è il rischio di un’eccessiva dipendenza dall’IA, che può portare a una perdita di originalità.

La terza e ultima parte dell’articolo è disponibile qui.