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C’è chi ancora continua a pensare al marketing nel modo sbagliato

#Oltre i libri

Gianluca - Unipd

23 agosto 2018

A cosa pensate quando leggete la parola “marketing”?

I grandi cartelloni pubblicitari lungo le strade americane? Gli esotici spot pubblicitari di profumi? Gli stupefacenti flash mob virali su YouTube?

Oggi, in realtà, il marketing più sofisticato e più efficace suona più o meno così:

comp_words = [w.lower() for w in tokenize.word_tokenize(desc) if w.lower() not in stopwords.words('italian') + list(punctuation)]

(una riga di codice tratta da uno degli strumenti di marketing che utilizziamo internamente)

Eppure una volta il marketing era davvero fatto di cartelloni e spot.

Come è possibile un cambiamento così radicale in così poco tempo?


Se il marketing è vecchio come il mondo (si pensi alle indicazioni di Cicerone sull’arte della retorica), o quantomeno quanto Freud, la sua ultima iterazione di anni ne ha solo una decina. Ed è una razza completamente diversa da quelle che la precedono.

Dagli anni ’90, con l’esplosione di Internet, e poi dagli anni ’10 del nuovo secolo, con l’esplosione degli smartphone, abbiamo cominciato ad avere infiniti data-points che descrivono comportamenti e decisioni, e la tecnologia necessaria per correlarli ed interpretarli.

Tutto questo ha reso, di base, il marketing come lo intendevamo fino a 10 anni superato.

Andato.

Dall’inefficiente, nel migliore dei casi, all’inutile, nel peggiore, e di conseguenza dannoso. Una perdita di opportunità, o di denaro. O entrambe.

Il problema è che non tutti se ne sono ancora accorti.

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Un mondo ormai andato

Il marketing di una volta era top-down, creative-led.

L’idea era semplice: chiedere ai migliori creativi di trovare un messaggio comunicativo che potesse trovare il favore dell’audience target.

Due problemi:

  • era un lavoro fatto di assunzioni, ipotesi e congetture;
  • dipendeva pesantemente dai creativi, e se uno di fiuto per cosa poteva funzionare e cosa no ne aveva poco, non c’era modo di potersi distinguere: avresti fallito a prescindere.

Oggi questo non è più il caso.

Un approccio tech-driven ed agile-based alla comunicazione di massa

We used to live in the age of MBAs. We now live in age of APIs. – Andrew Chen, VP of Growth at Uber

Oggi non abbiamo più bisogno di assunzioni e congetture. Non abbiamo più bisogno del budget per un intero studio di creativi. Non abbiamo più bisogno di mostrare lo stesso identico messaggio a tutti quanti. Non abbiamo più bisogno di pregare di avere il fiuto giusto per capire cosa può funzionare o no nell’arte della comunicazione.

Oggi l’approccio si è trasformato in bottom-up, data scientist-led.

Se un titolo del Washington Post negli anni del Watergate era quello stampato sul giornale, e così rimaneva, oggi ne testano anche 40 diverse versioni, misurando quale sollecita il maggior numero di letture. E c’è chi, nel mondo dell’editoria, arriva a mostrarle anche tutte e 40 a 40 diverse audiences per massimizzarne l’effetto desiderato.

Possiamo scalare a milioni di persone con poco budget, capire se è il messaggio giusto velocemente studiando i data points, e personalizzarlo su base dei segmenti più vari.

In molti pensano che il marketing continui ad essere un mestiere di creativi, quando è diventato sempre di più un mestiere di ibrido, cross-funzionale, con una fortissima connotazione tecnica.

Pensano al marketing come un’arte, quando in realtà è diventata una scienza.

I migliori marketer di oggi sono ingegneri.

Code

Poche regole, ma molto precise, regolano il mondo del marketing oggi. Tra le più importanti:

  1. Be driven by data: se una azione di marketing non può essere misurata nei suoi vettori più importanti, non bisognerebbe cominciarla nemmeno; se è possibile variare l’azione a seconda di diverse audiences, randomiche o meno che siano, è altamente consigliato farlo;
  2. Be a scientist: applicare il metodo scientifico con brutale rigore - per ogni azione, testare una assunzione decisa a priori, verificarne l’output effettivo, trarne delle conseguenze, ed applicare ciò che si è imparato alle azioni successive;
  3. Act at scale: sfruttare tutte le opportunità tecniche possibili (automazione, integrazione a protocolli di piattaforme terze, ecc.) per scalare la comunicazione in modo automatico;

La conseguenza?

La conseguenza è che il team di marketing dev’essere profondamente ibrido: i profili senior devono saperne abbastanza di ogni singolo aspetto del marketing quantitativo, dalla statistica al design. Il team poi dovrebbe essere idealmente composto da profili che portino ad un buon mix di

  • capacità tecniche (chi implementa un’integrazione a Facebook per una custom action? o una integrazione a Spotify?);
  • capacità di data analysis (che sviluppa gli ETL systems necessari per analizzare tutti i dati delle campagne, e poi ne interpreta i risultati?);
  • capacità di design e creatività (da qualche parte bisognerà pur cominciare a testare).

Esemplifico il concetto: Gessica Bicego, Head of Performance Marketing in Blinkist e laureata in Informatica, racconta nel suo podcast che ogni singolo componente del suo team conosce almeno un po’ SQL (un linguaggio di programmazione che consente di leggere dati in modo personalizzato da un database). Andy Carvell, ex Head of Growth in Soundcloud ed oggi founder di una agenzia di mobile growth, nello stesso podcast racconta come è un ex programmatore diventato comunicatore.

Non è un caso: il profilo del marketing manager oggi è cambiato.

Basta filosofia: qualche esempio pratico

Qualche esempio concreto su come Uniwhere approccia il marketing - aspetti da cui chiunque può prendere spunto, anche i business tradizionali. Il marketing quantitativo non è dominio esclusivo di startup ed iniziative digitali.

Content marketing

State leggendo questo pezzo su Uniwhere Places, la nostra piattaforma di contenuti. In Places, iteriamo ogni aspetto che riusciamo, presentando alla nostra audience versioni diverse, e/o presentando la stessa versione a audiences segmentate in modi diversi. A quel punto metriche molto precise per ottimizzare crescita, interesse ed engagement, tra le quali CTR, shares-per-views e CPM.

Questo ci consente di fare cose che un giornale di 20 anni fa si sognava, come ad esempio mostrare solo determinati contenuti a determinate audiences, o eleggere a contenuto vincitore un candidato all’interno di diverse versioni.

Instagram

Ci siamo integrati ad Instagram per stimolare engagement e brand awareness, e per trovare influencers. Per ogni azione di engagement che facciamo, registriamo un ricco data-point. Dopodiché utilizziamo Machine Learning per individuare gli utenti più propensi a seguirci ed interagire con noi, e desumiamo le caratteristiche di questi utenti utilizzando le Random Forests. In parallelo, abbiamo applicato la teoria delle reti per trovare i nodi più pesanti tra chi ci segue: in altre parole, gli influencers.

Performance Marketing

Testiamo decine di diverse combinazioni di ads sui vari ad network, integrandoli alle nostre sorgenti dati. Questo ci dà la possibilità di ottimizzare sulla base anche di azioni in-app, e non solamente per installs, o visite, aumentando considerevolmente la nostra capacità di utilizzare in modo efficiente ed efficace il budget dedicato a growth.