Ostacoli sulla strada dell'automazione del marketing

Automazione del marketing senza strategia

Come diceva Stephen Covey nel suo bestseller: «Begin with the end in mind.» Dovremmo innanzitutto chiarire cosa vogliamo ottenere e quale dovrà essere il risultato finale. Ad esempio, c’è una differenza tra il semplice automatizzare l’email marketing e il voler personalizzare in modo dinamico anche i contenuti del nostro sito web o della nostra piattaforma di e-commerce. Occorre inoltre valutare in quale fase del processo di vendita si debba procedere all’automazione. Si tratta, ad esempio, di accorciare il ciclo di vendita nell’acquisizione di nuovi clienti, oppure vogliamo rafforzare la fidelizzazione dei clienti tramite programmi di fidelizzazione?

Una volta chiarito il «cosa», ovvero i risultati desiderati, dovremmo riflettere sul «come», elaborare una strategia e definire obiettivi concreti. A tal fine, è necessario definire alcuni indicatori: Key Results (modello OKR) o Key Performance Indicators (KPI), compresi quelli che non sono rilevanti solo per il reparto marketing, ma che incidono sul fatturato complessivo: fatturato e profitto. È fondamentale tenere d’occhio il quadro generale.

A questo punto vale anche la pena riflettere un po’ sulla strategia relativa ai dati. Poiché i dati di prima parte sono più importanti che mai (parole chiave: «Cookie-Geddon» e «Apple Privacy Update»), dovremmo chiarire come i dati già disponibili – magari provenienti da diversi reparti – possano essere unificati e arricchiti nel tempo.

La strategia scelta e i risultati desiderati determinano anche la scelta della tecnologia più adeguata. Per questo motivo vale la pena definire una strategia a lungo termine. Ciò non significa però che non sia possibile suddividerla in obiettivi da raggiungere a breve, medio e lungo termine.

L'iniziativa autonoma del reparto marketing

La marketing automation, come suggerisce il nome stesso, è una disciplina di marketing. Ciò non significa però affatto che si debba portare avanti tutto da soli. La marketing automation richiede un cambiamento di mentalità nei processi; pertanto, dovremmo coinvolgere fin dall’inizio nel nostro progetto tutti coloro che sono in contatto con i clienti attuali e potenziali e fare tutto il possibile per assicurarci di poter reclutare almeno alcuni rappresentanti del reparto vendite e del servizio clienti nel nostro team di progetto.

Per un’implementazione di successo è necessaria anche una gestione professionale del cambiamento: in questo caso, a seconda delle dimensioni dell’azienda, potrebbe essere d’aiuto una figura proveniente dal settore dello sviluppo organizzativo. Coinvolgere un rappresentante del reparto IT non semplifica certo le cose, ma permette di risparmiarsi molte seccature in seguito quando si tratterà di affrontare temi quali l’integrazione dei dati, la sovranità dei dati o la sicurezza dei dati.

È importante stringere amicizia con alcuni colleghi del reparto vendite. Sono infatti i primi a prendersela con il reparto marketing se ricevono pochi lead o di scarsa qualità. Oltre alla qualità dei lead, il processo di «trasferimento dei lead» è fondamentale per il successo o il fallimento della marketing automation.

Sono fondamentali anche i cicli di feedback per ulteriori misure di marketing. I lead che, dal punto di vista del marketing, erano considerati “caldi” e poi si sono rivelati non esserlo, non devono semplicemente sparire nel reparto vendite, ma devono essere reinseriti in un programma di nurturing. Nel migliore dei casi, vengono seguiti e curati fino a quando non diventano davvero «caldi»; nel peggiore dei casi, invece, fino a quando non smettono di essere considerati lead.

Ma attenzione: un processo inadeguato non migliora semplicemente perché viene automatizzato. È quindi estremamente importante discutere con il reparto vendite degli obiettivi comuni e di come intendiamo raggiungerli insieme, delle caratteristiche dei clienti ideali, delle modalità di gestione dei dati dei clienti e così via. Solo se entrambi i reparti remano nella stessa direzione è possibile influenzare positivamente le decisioni di acquisto dei clienti in un contesto B2B. Per i beni di consumo che richiedono poche spiegazioni, la situazione è sicuramente diversa.

Mancanza di segmentazione e gruppi target poco chiari

Chi non conosce la «Santa Trinità» del marketing: segmentazione, targeting e posizionamento? Non dovremmo ignorarli nemmeno nell’ambito dell’automazione del marketing. A meno che non ci muoviamo in un mercato omogeneo e il nostro target sia «tutte le aziende in Svizzera». Forse anche in questo caso qualcuno cliccherà sull’annuncio o su uno dei link presenti nella nostra e-mail. Peccato solo che potrebbero essere proprio quelle persone che non vogliamo e che generano solo lavoro in più per il reparto vendite.

Per qualsiasi forma di marketing è importante avere un’idea chiara dei potenziali clienti o delle «buyer personas». I potenziali clienti possono essere raggruppati in segmenti di clientela, mentre le buyer personas definiscono di per sé un segmento. Per l’automazione del marketing, tuttavia, i profili clienti dinamici sono più adatti rispetto ai semplici segmenti di clientela o alle buyer personas. Si tratta di profili che vengono affinati ad ogni interazione. Con le moderne soluzioni di automazione del marketing è quindi possibile creare segmenti in modo dinamico.

È importante che ogni messaggio sia il più personale possibile («iper-personalizzato»). Per questo parliamo anche di «Segment of One», ovvero un segmento costituito da una singola cliente. In pratica, però, pianifichiamo campagne rivolte a segmenti più ampi, ad esempio a tutti i clienti i cui profili (dinamici) soddisfano i criteri A e B e che hanno visualizzato online il prodotto X o Y. Oppure, molto semplicemente, a tutti coloro che hanno abbandonato il carrello nelle ultime 48 ore. Anche in questi casi, però, è possibile lavorare senza problemi con variabili di testo e i messaggi possono essere altamente personalizzati.

I diversi gruppi target possono essere raggiunti anche con misure diverse e/o attraverso canali diversi. Anche per questo motivo dovremmo riflettere sulla segmentazione. A seconda del gruppo target, dell’iniziativa e del canale, dovremmo assolutamente chiederci anche quale sia l’effetto preciso che vogliamo ottenere con la nostra azione, cosa ci aspettiamo esattamente dai destinatari come passo successivo e di cosa abbiano bisogno da noi per muoversi nella direzione desiderata (comportamento auspicato). I messaggi e le call-to-action devono essere definiti in base a questi elementi.

Mancanza di pianificazione della campagna

Gli strumenti moderni semplificano molte cose, ma non ci esonerano da un’attenta pianificazione della campagna. Anche in questo caso dovremmo partire dagli obiettivi, ovvero da ciò che vogliamo concretamente ottenere con una determinata campagna. Tra i possibili obiettivi della campagna potrebbero esserci, ad esempio, il gruppo target

• per incoraggiare gli utenti a guardare un video esplicativo,
• per incoraggiare gli utenti a scaricare contenuti «a accesso limitato» (studi, white paper, consigli e trucchi),
• per incoraggiare la divulgazione di interessi o l'arricchimento del profilo,
• incoraggiare a provare la versione di prova («Provala subito gratis!»),
• per partecipare a un webinar o a un evento in presenza,
• per indurlo a richiedere un preventivo,
• per indurre i clienti ad effettuare acquisti aggiuntivi (up-selling o cross-selling),
• recuperare dopo l'abbandono del carrello.

Una volta definiti gli obiettivi, dovremmo elaborare un piano di campagna di massima, una sorta di tabella di marcia. Dobbiamo chiarire quali saranno le singole fasi della nostra campagna fino all’azione desiderata da parte del cliente. Successivamente passeremo ai contenuti: e-mail, moduli, landing page, microsito e così via.

Più è facile trasformare un piano in una campagna concretamente realizzabile, più velocemente questa sarà pronta per essere lanciata. I migliori strumenti di marketing automation offrono una rappresentazione visiva delle singole fasi della campagna sotto forma di diagrammi di flusso, che mostrano anche le interdipendenze.

Metriche errate

Nei reparti marketing è molto diffusa l’idea che basti generare un numero sufficiente di lead. Peccato solo che il reparto vendite la pensi in modo completamente diverso. Le aspettative dei collaboratori del reparto vendite sono che i lead siano prequalificati e che le possibilità di chiusura siano di conseguenza elevate. Ma cosa sono i lead di buona qualità?

In questo caso sono utili i KPI e il lead scoring. Il risultato (punteggio) è, ad esempio, molto basso se qualcuno ha semplicemente aperto un’e-mail (un possibile KPI, ma piuttosto insignificante). Ed è leggermente più alto se il destinatario ha anche cliccato su un link (un altro possibile KPI). Il punteggio è però davvero alto solo quando il destinatario non solo ha cliccato sul link, ma ha anche interagito per oltre un minuto con i contenuti del microsito o della landing page, ha guardato anche un video esplicativo, e non si è interessata a noi o alla nostra offerta per la prima volta, ma ha già dimostrato in precedenza un elevato coinvolgimento, ad esempio partecipando a un webinar. Buone soluzioni software consentono anche di includere dati provenienti da fornitori terzi per il lead scoring. In un contesto B2C, ad esempio, dati relativi agli interessi di una persona; in un contesto B2B, ad esempio, dati sul comportamento di ricerca all’interno di un’azienda (più collaboratori hanno cercato il prodotto Z negli ultimi X giorni).

Quando si tratta di misurare il successo, mi vengono inevitabilmente in mente due citazioni famose, attribuite a diversi autori: «Se non puoi misurarlo, non puoi gestirlo!» E: «Chi misura, misura sciocchezze». La verità sta probabilmente da qualche parte nel mezzo, ma nel caso in cui ci si limiti a misurare i tassi di apertura e di clic, è più vicina alla seconda affermazione. E con ciò che misuriamo, influenziamo indirettamente anche i risultati – volenti o nolenti. Si tende a ottimizzare la campagna in modo tale da raggiungere gli obiettivi prefissati. Ma a cosa servono alti tassi di apertura se alla fine non se ne ricava nulla?

Tra i KPI davvero rilevanti figurano, oltre all’NPS (Net Promoter Score), che si colloca proprio alla fine del funnel, i tassi di conversione. Questi dovrebbero essere misurati in diversi punti, in genere passando da una fase della campagna alla successiva. È fondamentale misurare le conversioni dai Marketing Qualified Leads (MQL) ai Sales Qualified Leads (SQL), dagli SQL alle opportunità (progetti di vendita) e dalle opportunità alle vendite concluse con successo. È proprio qui che di solito emergono margini di miglioramento e i professionisti del marketing possono apportare le opportune modifiche.

Anche le analisi dei touchpoint sono importanti per la marketing automation. Vale la pena analizzare in quali touchpoint digitali si genera il massimo valore per il cliente e in quali invece è possibile risparmiare sui costi di ottimizzazione. A questo proposito, vale la pena leggere questo articolo di Christoph Spengler.

Tendenza al perfezionismo

Si può dedicare molto tempo a pianificare la campagna perfetta. Tuttavia, è emerso che è meglio iniziare in piccolo, con una campagna poco complessa e chiara. Anche in questo caso possono verificarsi degli errori, ma va bene così, purché ne traiamo insegnamento. È comunque meglio che puntare con grande impegno alla campagna perfetta, perché in tal caso i primi insegnamenti si ottengono solo molto tardi e diventa molto più difficile apportare modifiche a strutture di campagna complesse.

Cominciamo quindi a lavorare con flussi di lavoro semplici e impariamo cosa funziona e cosa no all’interno dei nostri gruppi target (attraverso una misurazione costante). Successivamente ottimizzeremo il tutto e solo in un secondo momento creeremo flussi di lavoro più complessi con trigger multipli e lead scoring.

Il motto è: basta iniziare e sviluppare in modo agile.

Mancanza di attenzione ai contenuti

Con il lardo si catturano i topi, con i contenuti si conquistano nuovi clienti. È ovvio che i contenuti siano fondamentali per qualsiasi tipo di comunicazione. In un’epoca caratterizzata dall’eccesso di comunicazione e dal sovraccarico sensoriale, tuttavia, i contenuti assumono un’importanza sempre maggiore. Nella marketing automation, un buon contenuto garantisce un effetto «pull» (pull vs. push) e dovrebbe quindi costituire un elemento fondamentale nella pianificazione di ogni campagna. A tal fine, dobbiamo chiederci quali contenuti potrebbero apportare un reale valore aggiunto a una buyer persona.

Un buon contenuto dovrebbe

• affrontare i punti critici del gruppo target,
• essere di alta qualità e non di libero accesso,
• avere carattere di attualità (rispetto al vecchio vino in otri nuovi),
• assecondare il comportamento informativo dei tuoi buyer persona,
• che contengano argomenti rilevanti per l'obiettivo della campagna, e
• essere progettato in modo accattivante.

I contenuti determinano spesso il successo o il fallimento di una campagna. Come già accennato, è fondamentale che questi tengano conto anche delle abitudini informative delle buyer persona a cui ci si rivolge. Se ci si rivolge a più buyer personas, ciò può significare che gli stessi contenuti siano disponibili in diversi formati e su canali diversi: in versioni più lunghe e più brevi, in alcune più visive (video) e in altre più incentrate sul testo (studi, white paper), a volte da leggere (articoli, post sul blog) e altre volte da ascoltare (podcast).

Una visione offuscata del percorso del cliente

Forse non ci si rende conto della portata di questo aspetto, ma proprio noi «digital marketer» dovremmo approfondire gli aspetti più importanti della gestione dell’esperienza del cliente. Tra questi figurano, oltre a molti altri punti, il percorso del cliente e i processi end-to-end che superano i confini dei silos. Non dobbiamo considerare la marketing automation come una disciplina completamente isolata all’interno del marketing. È fondamentale pensare in termini di processi olistici che riflettano l’intera customer experience – dal primo interesse di un potenziale cliente, passando per l’acquisto, fino all’assistenza post-vendita e al programma di fidelizzazione. Ciò non significa però che ogni campagna debba necessariamente coprire tutte queste aree. Dovremmo semplicemente chiederci quali effetti potrebbe avere sull’esperienza del cliente a livello generale e, se necessario, coinvolgere tempestivamente i colleghi di altri reparti – come indicato sopra.

Con una buona campagna possiamo sicuramente dare un contributo positivo all’esperienza del cliente. Nel caso ideale, otteniamo «actionable insights» per una migliore personalizzazione della prossima campagna o delle fasi successive della stessa. È importante anche arricchire i profili dei clienti con i dati appena acquisiti: ciò fornirà all’intera organizzazione un quadro più chiaro dei potenziali clienti e consentirà di adattare la proposta di valore alle loro esigenze individuali.

Sopravvalutazione dell’armonizzazione dei dati

In molte organizzazioni non esistono solo silos dipartimentali, ma anche numerosi silos di dati. So per esperienza personale quanto sia difficile, ad esempio, per gli addetti alle vendite adattarsi a un sistema di raccolta dati centralizzato – al punto da arrivare addirittura a un vero e proprio boicottaggio. La buona notizia è che esistono le piattaforme di dati dei clienti (CDP), che consentono di riunire i dati provenienti da diversi bacini e di armonizzarli in una certa misura tramite l’intelligenza artificiale. O almeno di renderli utilizzabili per la marketing automation, a condizione che disponiamo del consenso esplicito dei nostri clienti. In questo contesto si parla anche di Customer Intelligence Platforms (CIP). Tuttavia, attualmente solo il 25 per cento di tutte le aziende tedesche utilizza una CDP (fonte: Marketing Tech Monitor 2021; n = 257), e si tratta sicuramente soprattutto di medie e grandi imprese. Per la Svizzera mancano dati corrispondenti.

La mancanza di armonizzazione dei dati non è in alcun caso un motivo per rinviare l’automazione. Il consolidamento e l’armonizzazione dei dati richiedono di norma troppo tempo. E la marketing automation di per sé, se implementata correttamente, contribuirà anche a migliorare la qualità dei dati dei clienti. Ad ogni fase di una campagna, i profili dei clienti vengono affinati. Non possiamo comunque fare a meno di una strategia basata sui dati di prima parte (Cookie-Geddon, norme sulla privacy di Apple).

Ma cosa succede se non disponiamo praticamente di alcun dato sui nostri clienti? In questo caso, partiamo dal poco che abbiamo. Come spunto possono servire gli acquisti di prodotti, i compleanni o gli onomastici, gli annunci di nuovi prodotti, gli anniversari aziendali, ecc. C’è sempre un’occasione – o una transazione – per lanciare una campagna di marketing.

La cosa più importante è garantire una visione a 360 gradi uniforme dei clienti, e questo da ogni singolo reparto della nostra azienda. È fondamentale anche assicurarsi che i dati siano sempre aggiornati. I dati devono poter essere aggiornati facilmente in ogni punto di contatto con il cliente. A seconda del caso d’uso, i dati dovrebbero anche essere sincronizzati con i sistemi di back-office (ERP, SCM), preferibilmente in tempo reale. Dopotutto, non vogliamo promuovere un prodotto che è stato appena acquistato.

Si potrebbe scrivere ancora molto sulle strategie relative ai dati, sulla gestione dei dati, sulla sicurezza dei dati, sulla tecnologia o anche sulle strategie di opt-in, ma ciò andrebbe oltre lo scopo di questo articolo.

Trascurare i test

Chi ha il coraggio può iniziare non appena la campagna è stata impostata. E poi magari stupirsi che gli obiettivi prefissati non vengano raggiunti. È sicuramente meglio effettuare prima qualche prova prima di dare il via alla campagna. In questo modo si verificano il corretto funzionamento dei flussi della campagna, dei collegamenti, delle logiche, degli intervalli, ecc., simulando diversi scenari di campagna insieme ad alcuni colleghi. Diventa subito chiaro cosa funziona e dove è necessario apportare miglioramenti.

Spesso è proprio durante la fase di test che si capisce se la campagna pianificata consentirà di raggiungere gli obiettivi prefissati. Naturalmente non vi è alcuna garanzia in tal senso. Se quindi non si vuole puntare tutto su un'unica carta, la soluzione migliore è ricorrere all'A/B testing. In questo modo è possibile sperimentare diversi percorsi di campagna, contenuti, titoli, immagini, ecc. Le moderne soluzioni di marketing automation ridistribuiscono dinamicamente i budget verso ciò che offre prestazioni migliori.

Inosservanza delle linee guida sulla protezione dei dati

Anche se il Regolamento generale sulla protezione dei dati (RGPD) dell’Unione Europea e la Legge federale sulla protezione dei dati (LPD) in Svizzera sono argomenti sgraditi ai creativi del marketing, è assolutamente necessario dedicarvi un po’ di tempo o farsi consigliare adeguatamente – da esperti esterni o dal reparto interno addetto alla conformità. Anche se, a prima vista, la responsabilità ricade su qualcun altro. Mentre in Germania e nell’Unione Europea le aziende vengono multate, non di rado per importi nell’ordine di decine di milioni, in Svizzera possono essere multate non solo le persone giuridiche, ma anche le persone fisiche, come ad esempio il responsabile del marketing, con importi fino a 250'000 franchi, qualora si sia agito con dolo.

In ogni caso, almeno una persona all’interno di un reparto marketing dovrebbe occuparsi della tematica della protezione dei dati, sia per quanto riguarda la giurisprudenza precedente e quella attualmente in vigore, sia per quanto riguarda gli sforzi compiuti dall’UE, dalla Svizzera e, a seconda del mercato, di altri Stati, di proteggere in modo più approfondito la privacy dei propri cittadini (Regolamento e-Privacy, Privacy Shield, ecc.). Ciò deve avvenire anche nel caso in cui si opti per una soluzione software professionale che, in apparenza, tenga conto di tutti gli aspetti relativi alla protezione dei dati nei processi. Ciò non costituisce tuttavia una garanzia che in questo caso nulla possa andare storto.

Altri due consigli: in primo luogo, mi assicurerei che abbiano accesso ai dati solo i collaboratori che ne hanno effettivamente bisogno («need to know») e che sappiano come gestire i dati dei clienti. In secondo luogo, garantirei sempre la massima trasparenza nei confronti dei clienti attuali e potenziali. I clienti devono comprendere esattamente a quale scopo vengono raccolti determinati dati, cosa intendiamo farne e come e dove possono gestirli autonomamente (iscrizioni alla newsletter, opt-in, ecc.). Se garantiamo questa trasparenza, i clienti saranno anche più disposti a rivelare informazioni su di sé, il che ci aiuterà in seguito a personalizzare il nostro approccio.

Preferenza per soluzioni “best-of-breed”

A molti professionisti del marketing viene il mal di testa quando si tratta di valutare la soluzione di marketing automation più adatta. La varietà di soluzioni AdTech e MarTech disponibili sul mercato è enorme. Scott Brinker di Chiefmartec.com si dedica da anni a questa attività, cercando di individuare una Panoramica ; l'ultima, risalente all'aprile 2020, presenta circa 8’000 soluzioni di centinaia di produttori.

Prima di perdersi nella giungla delle funzionalità delle soluzioni papabili, è bene chiarire quali obiettivi si vogliono raggiungere e, di conseguenza, cosa si intende automatizzare e quali funzioni sono necessarie a tal fine. C’è una grande differenza tra l’utilizzo di una soluzione per l’automazione delle e-mail e, ad esempio, la personalizzazione dei contenuti sui siti web. A tal proposito, vale la pena guardare un po’ al futuro. Troppo spesso si acquista in fretta uno strumento ben adatto all’attività di cui si ha bisogno al momento, solo per rendersi conto in seguito che ha raggiunto i propri limiti. A quel punto serve un secondo strumento, poi un terzo, e inevitabilmente ci si deve confrontare con il problema dell’integrazione.

Per questo motivo, forse bisognerebbe chiedersi fin dall’inizio se sia davvero necessario un tool “best-of-breed” in grado di soddisfare tutte le esigenze, oppure se non sia più sensato optare per una piattaforma che possa essere ampliata, a seconda delle necessità, con diverse soluzioni completamente integrate dello stesso fornitore. In questo contesto vale anche la pena guardare oltre i propri orizzonti. Oltre all’automazione nel marketing, esiste anche la necessità di automatizzare le vendite o l’assistenza? La soluzione scelta dovrebbe offrire almeno degli adattatori per una facile integrazione di applicazioni di terze parti. Gli adattatori o le API aperte sono importanti anche per l’integrazione di soluzioni già esistenti, ad esempio i sistemi CRM ed ERP già in uso.

Al centro di ogni soluzione scelta dovrebbe idealmente esserci una buona Customer Data Platform (CDP) (vedi sopra). Ciò garantirebbe una gestione efficace dei dati, la possibilità di assegnare diritti di accesso e il rispetto della protezione dei dati (conformità al GDPR o alla DSG). In ogni caso, dovremmo creare profili clienti uniformi su una piattaforma centrale.

I moderni strumenti di marketing automation offrono la possibilità di visualizzare facilmente la sequenza delle singole fasi di una campagna tramite elementi grafici e la funzionalità drag & drop, nonché di simulare l’andamento della campagna utilizzando una serie di dati di test. Anche il già citato test A/B con allocazione dinamica dei budget fa parte di uno strumento moderno. Nella ricerca dello strumento giusto non vanno trascurate le possibilità di analisi dei dati. Anche in questo caso è opportuno privilegiare soluzioni semplici con rappresentazione grafica e «actionable insights».

«Last but not least», è bene riflettere attentamente su chi scegliere come partner. Oltre a una consulenza competente e a un’assistenza durante la fase di implementazione, è importante prestare attenzione al supporto post-implementazione (reperibilità, canali, self-service, lingua, costi). E proprio per quanto riguarda l’assistenza successiva, in genere conviene puntare su una soluzione Marketing Cloud completa offerta da un unico fornitore piuttosto che su diversi strumenti di vari fornitori.

Fiducia nell'intelligenza artificiale

L’intelligenza artificiale nell’automazione del marketing è al tempo stesso una maledizione e una benedizione. Da un lato, ad esempio nell’email marketing, l’ottimizzazione dell’orario di invio (Send Time Optimization) e l’analisi della fatica (Fatigue Analysis) basate sull’IA – ovvero la decisione su a che ora del giorno e con quale frequenza comunicare con un destinatario – portano a risultati migliori. D'altra parte, però, la pubblicità programmatica basata su algoritmi può portare esattamente all'opposto se l'IA è stata addestrata in modo errato o se gli obiettivi sono stati fissati in modo errato, ad esempio quando si punta a tassi di clic elevati e a un CPM (costo per mille) conveniente. A parte il fatto che solo pochi inserzionisti desiderano vedere la propria pubblicità su siti pornografici o sulle pagine di gruppi estremisti, KPI errati, come ad esempio il CPC (Costo per clic) e il tasso di conversione, possono portare a un’inondazione del reparto vendite di lead di scarsa qualità. Tasso di conversione elevato nel marketing, basso o nullo nel reparto vendite. Oppure non arriva nulla al reparto vendite, nonostante il reparto marketing festeggi tassi di clic elevati. Semplicemente perché, in base agli obiettivi citati (alto tasso di clic, basso CPM), l’ad server pubblica interstitial su pagine in cui il contesto è scarso e che i visitatori infastiditi vogliono chiudere il più rapidamente possibile. Per garantire un riferimento contestuale, è indispensabile un’interfaccia con il sistema CRM.

Ma è anche una maledizione perché oggi molti professionisti del marketing si lasciano abbagliare da piattaforme come Facebook o Google e manca la trasparenza. Gli algoritmi, dopotutto, rientrano nel segreto aziendale. È quindi importante concentrarsi sul raggiungimento di buoni risultati finali, ovvero attività redditizie, e definire obiettivi adeguati.

Vale sicuramente la pena riflettere sui limiti dell'intelligenza artificiale.

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* Daniel Renggli Ha intrapreso la sua carriera nel marketing e nelle vendite presso aziende tecnologiche quali IBM, SAP e Microsoft. Da ultimo è stato responsabile del marketing delle soluzioni CX per la pubblicità, il marketing, le vendite e l’assistenza di Oracle in sei paesi, tra cui Germania e Svizzera. È responsabile delle vendite con diploma federale e ha conseguito un Master of Advanced Studies in marketing ed economia aziendale presso l’Università di Basilea. Oltre alla marketing automation, i suoi interessi professionali vertono sulla trasformazione digitale delle aziende, la co-creazione e il Customer Experience Management (CXM). È autore e relatore in occasione di eventi, oltre ad essere co-editore del podcast BeyondCXM.