L’intelligenza artificiale la troviamo ormai anche nella insalata! Soprattutto se è una insalata industriale con processi di automazione avanzata. A parte gli scherzi, l’Intelligenza Artificiale come strumento ci porta a fare anche analisi molto interessanti sui nostri clienti, sul costo di acquisizione e tanti altri parametri.

Perdiamoci qualche minuto su Gauss e vediamo quale salto in avanti possiamo fare.

Questo articolo nasce dallo spunto di riflessione di Gianluca Diegoli e dalla sua newsletter che inviatiamo a leggere.

AI per il marketing a performance: una rivoluzione nell’ottimizzazione delle campagne

Uno degli argomenti più innovativi è l’uso dell’intelligenza artificiale (AI) per ottimizzare le performance delle campagne di marketing. Questo approccio si concentra particolarmente sull’integrazione del lifetime value (LTV) con i dati provenienti da piattaforme esterne alla azienda come, per esempio, Meta o Google, promettendo di rivoluzionare la gestione e l’efficacia delle campagne pubblicitarie.

Collegare Lifetime Value con i dati di Meta e Google

Le piattaforme pubblicitarie come Meta e Google trattano generalmente tutti i lead in modo uniforme, senza considerare le differenze significative nel loro LTV.
Un contatto è un contatto: punto.

Questo approccio non riflette il reale valore economico che ciascun cliente può apportare all’azienda. Immagina di avere una folla di persone davanti a te: riconoscere chi tra loro potrebbe essere un cliente fedele e ad alto valore può fare la differenza tra una campagna di successo e una che spreca risorse.

Quando facciamo una campagna pubblicitaria sappiamo che la spesa per l’acquisizione del cliente non viene mai (o quasi) coperta con un suo semplice acquisto, si cerca sempre di fidelizzare quel cliente nel tempo.
Collegare il LTV con i dati di queste piattaforme permette di identificare e focalizzarsi sui lead più preziosi, ottimizzando così le risorse e le strategie di marketing.

Centrare la gaussiana dei clienti

E’ evidente che sia cruciale per le piattaforme pubblicitarie focalizzarsi sul “centro della gaussiana” dei clienti. Ma cosa significa esattamente?
In statistica, la curva gaussiana, o curva a campana, rappresenta la distribuzione normale dei dati. Immaginiamo i clienti di un’azienda distribuiti lungo questa curva: ai due estremi troviamo i low spender (clienti che spendono poco) e gli high spender (clienti che spendono molto), mentre al centro ci sono i clienti medi, quelli che rappresentano il maggior valore e la maggiore probabilità di conversione.

Concentrarsi sul centro della gaussiana significa indirizzare le campagne di marketing verso questi clienti medi. Questi sono i clienti che, pur non spendendo somme esorbitanti come gli high spender, garantiscono un flusso di entrate costante e prevedibile.

Per esempio, se gestisci una piattaforma di e-commerce di frutta e verdura, potresti scoprire che il cliente medio effettua acquisti regolari ogni mese, mentre un high spender compra soprattutto a Natale ed effettua un grande acquisto ma una sola volta all’anno.
Focalizzarsi sui clienti medi aiuta a stabilizzare le entrate e a migliorare la previsione dei flussi di cassa.

Esempio pratico clienti e Gauss: il caso di una piattaforma di streaming

Prendiamo come esempio una piattaforma di streaming musicale. I dati possono mostrare che la maggior parte degli utenti paga per un abbonamento mensile standard, ascoltando una quantità moderata di musica. Questi utenti rappresentano il centro della gaussiana. Agli estremi troviamo i free users, che non pagano nulla e ascoltano solo occasionalmente, e i premium users, che pagano per funzionalità extra e ascoltano musica costantemente.

Focalizzarsi sui free users potrebbe sembrare una buona idea per aumentare la base utenti, ma il loro contributo diretto alle entrate è limitato. D’altro canto, i premium users sono pochi e il loro comportamento è altamente variabile, il che rende difficile prevedere le loro abitudini di spesa. Invece, ottimizzare le campagne per attrarre più utenti medi aiuta a garantire entrate stabili e prevedibili, migliorando la sostenibilità a lungo termine della piattaforma.

Integrazione pratica nei dati di Meta e Google

Quando integriamo l’LTV nei dati di Meta e Google, possiamo impostare segmenti di pubblico che rispecchiano il centro della gaussiana.
Ad esempio, su Google Ads, possiamo creare liste di remarketing basate sul comportamento d’acquisto dei clienti medi, escludendo quelli a basso e alto valore.
Su Meta, possiamo utilizzare lookalike audiences per trovare nuovi utenti che abbiano caratteristiche simili ai clienti medi più preziosi o comunque possiamo segmentare i clienti per tante piccole fasce di età, per esempio.
Questo approccio mirato permette di massimizzare il ritorno sull’investimento (ROI) delle campagne pubblicitarie.

Centrare la gaussiana dei clienti significa ottimizzare le risorse e focalizzare le strategie di marketing sui segmenti più redditizi e stabili, assicurando così una crescita sostenibile e prevedibile per l’azienda.

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