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Big Data, pubblicità e intrattenimento

Probabilmente ce ne eravamo già resi conto e dopo lo scandalo Cambridge Analytics (leggi il nostro articolo) ce ne siamo definitivamente convinti. Le nostre abitudini virtuali, i nostri click e le nostre ricerche nei browser vengono immagazzinati, studiati e utilizzati da società che le rivendono ad altre società che creano profili targettizzati a cui inviare proposte commerciali molto specifiche. Anche nel campo della raccolta dei dati però, non tutti i settori pubblicitari si sono evoluti allo stesso modo: Amazon è il leader incontrastato nella raccolta dati, con pubblicità che sembrano davvero fatte ogni volta su misura per noi. Nel mondo della finanza, American Express studia da anni i trend delle transazioni dei clienti, per prevenire eventuali passaggi ai competitor o la chiusura dei conti.

Nello sport, il ricorso alle statistiche è così diffuso che ormai i proprietari delle squadre di calcio analizzano le caratteristiche di partite e di calciatori di decine di leghe e coppe nazionali diverse, per identificare i potenziali talenti da acquistare. Invece, l’industria televisiva è rimasta al palo nell’evoluzione della propria strategia pubblicitaria. Il risultato è che nei budget aziendali americani la spesa in pubblicità digitali sta iniziando a superare quella in pubblicità tradizionali.

Durante l’era analogica era tutto piuttosto semplice: si considerava un largo gruppo di spettatori che guardavano solo una piccola frazione di programmi su relativamente pochi canali. I pubblicitari concentravano i loro sforzi su un singolo obiettivo: gli spazi in prima serata e i grandi eventi in stile Festival di Sanremo che garantivano la migliore visibilità. Gli unici indizi erano le fasce di ascolto, lo share ottenuto dai programmi e altri studi sociologici complessi sulle abitudini della classe media.

Oggi viviamo nell’era della audience-based advertising (pubblicità personalizzata sul cliente), resa possibile dall’immensa mole di informazioni messa a disposizione dai Big Data. Una vera rivoluzione non solo dal punto di vista qualitativo, ovvero la fruizione di contenuti pubblicitari altamente personalizzati, ma anche dal punto di vista funzionale.

L’utente medio è toccato da messaggi pubblicitari non solo quando si siede comodamente sul divano a vedere la tv, o la mattina mentre fa colazione leggendo il giornale, ma anche quando in pausa pranzo accende il cellulare per giocare ad una app di intrattenimento, o quando in metropolitana sceglie di rivedere gli highlights di una partita di calcio. Se società come Amazon, Facebook o Google hanno basato molte delle loro fortune sulla vendita di spazi pubblicitari plasmati sui nostri gusti, i network televisivi sanno che le loro trasmissioni saranno guardate sempre più su dispositivi che non sono il televisore di casa, e il loro modello pubblicitario dovrà cambiare.

Prendiamo l’esempio di Netflix, che senza dubbio è stata una delle società più intelligenti nell’usare Big Data per migliorare la propria offerta, raccogliendo e analizzando le informazioni sugli utenti. Il colosso americano della distribuzione via internet di film e serie tv ha costruito un impressionante catalogo di prodotti “fatti in casa”, che sono diventati popolarissimi. Il successo di questi contenuti non è dovuto al caso o alla fortuna, ma all’attento studio dei fattori che potevano incidere nel coinvolgimento dello spettatore.
Grazie all’utilizzo di A/B Test, allo studio del tasso di coinvolgimento pubblicitario sarà possibile cambiare le pubblicità “in corsa”, progettarne di migliori, e anche capire meglio cosa ha funzionato e cosa no nelle pubblicità stesse.

Sul sito emarketer.com si legge che nel 2018 il valore totale delle pubblicità “personalizzate” sulla “smart tv” raggiungerà quota 6,7 miliardi di dollari. La ragione è chiara: la pubblicità basata sui gusti degli spettatori permette di raggiungere l’audience desiderata con più accuratezza; di identificare le distinzioni tra i vari tipi di audience a seconda del dispositivo utilizzato e di minimizzare le spese inutili, destinando l’intero budget in modo profittevole.

Poi c’è Google, e quando si muove il colosso delle ricerche online tutti gli altri sono costretti a fermarsi e prendere appunti: la società infatti ha raccolto una quantità impressionante di informazioni tramite le sue ricerche, le app, le mappe e le sta usando per Google Preferred, un nuovo servizio pubblicitario che consentirà ai brand di pianificare pubblicità solo nel 5% dei canali YouTube più apprezzati dagli utenti. YouTube stesso, del resto, infondendo i suoi spazi pubblicitari con réclame tipicamente televisive, però basate su Big Data, potrebbe diventare un vero rivale della TV tradizionale, se non lo fosse già di fatto.

Il presidente della 21st Century Fox, Peter Rice ha detto che una volta che tutta la televisione passerà allo streaming su Internet, gli spot televisivi saranno personalizzati nello stesso modo in cui lo sono gli spot digitali. Nonostante i numeri in fortissima crescita, è giusto ricordare che il mercato di spot personalizzati (audience-based) è ancora una porzione piuttosto piccola – circa il 10% – dell’intero mercato pubblicitario televisivo. Inoltre, nonostante i passi da gigante negli ultimi anni, la qualità della tv in streaming è ancora inferiore a quella della tv tradizionale, sia nella qualità dell’immagine che nella reattività ai comandi da remoto. Allo stesso tempo però, gli spot personalizzati dei servizi in streaming rimangono più impressi nella memoria degli spettatori di quelli della tv tradizionale.
Più che odiare le pubblicità, probabilmente odiamo le pubblicità fatte male.

 

2018-08-22T11:49:02+02:00Autore: |Tips|

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