Retargeting e IA

Gli annunci di retargeting sono una forma di pubblicità digitale strettamente legata alla programmazione e all’apprendimento automatico, spesso migliori o uguali a quelli di ricerca (91%), e-mail (92%), e altri annunci display (92%).

Si tratta di una forma di acquisto automatico di annunci che scatta sulla base di informazioni tracciate su un utente (come la cronologia delle visualizzazioni passate, acquistate di recente prodotti, e altri comportamenti) principalmente attraverso dati di terzi (ad es. cookies del browser) e dati di prima parte (ad esempio, acquisti precedenti con un marchio).
Gli annunci di retargeting utilizzano tipicamente personalizzazione per rendere la messaggistica più rilevante per i clienti, con conseguente aumento del tasso medio di click-through (0,7%) rispetto ai tradizionali annunci online (0,07%). Gli annunci di retargeting sono versatili sotto molti aspetti, in particolare per quanto riguarda la possibilità di rivolgersi ai clienti meglio delle forme tradizionali di pubblicità.
La capacità di puntare a livello granulare è stata segnalata dal 61% dei marketer come il principale vantaggio degli annunci di retargeting, in quanto la loro natura basata sui dati permette di focalizzarsi sulle prestazioni di segmentazione dei clienti. Prendendo di mira i clienti in base alla loro storia con il sito web di un brand (comprese le pagine visitate, la frequenza delle visite, i prodotti visti, la storia degli acquisti, la storia delle query dei motori di ricerca, o la posizione geografica), i marketer e le web agency possono fare segmenti altamente dettagliati. Diverse tecniche di segmentazione del pubblico danno risultati diversi e i budget di retargeting dovrebbero essere posizionati in correlazione al valore di ciascun segmento.
Per esempio, un potenziale cliente che ha abbandonato il suo carrello online ha molto più valore per un eCommerce di un visitatore medio di un sito web che ha visto un paio di pagine e poi se n’è andato.

Nonostante gli annunci di retargeting si sono dimostrati molto efficaci, bisogna considerare anche l’altra faccia della medaglia: i consumatori amano la personalizzazione, ma gli annunci di retargeting sono spesso un fattore chiave per insinuare sentimenti di sfiducia e fastidio.
Il marketing basato sui cookie può essere molto invasivo. Fattori come la frequenza degli annunci, i tempi di esposizione degli annunci durante il viaggio del cliente e il grado di personalizzazione degli annunci sono tutte variabili in grado non solo di creare emozioni negative all’interno dei consumatori, ma anche di ridurre drasticamente la performance degli annunci. In particolare, uno studio di Inskin Media (2017) ha mostrato che il 53% dei consumatori ha riferito come l’esposizione a un annuncio che ritarda la pubblicazione di un annuncio un paio di volte può essere utile ma diventa rapidamente fastidioso. Il momento in cui la frequenza degli annunci si avvicina alla categoria “fastidio” sembra essere intorno a tre annunci, dato che circa il 23% degli intervistati si è sentito infastidito a questo livello di frequenza, rispetto al 7% che ha riferito che l’annuncio è stato utile. I numeri peggiorano sempre più con l’aumento della frequenza degli annunci, con il 35% degli intervistati che si sentono infastiditi e il 3% che si sentono aiutati dopo 4-5 esposizioni di annunci, e il 32% che si sentono assolutamente arrabbiati dopo più di 10 esposizioni.

L’IA è in grado di ottimizzare il retargeting della frequenza degli annunci. Gli algoritmi di apprendimento automatico possono adattarsi al numero ideale di esposizioni a un annuncio che i
clienti ricevono per fare in modo che gli annunci di retargeting raggiungano un livello
ottimale tale da evitare un certo grado di fastidio. Dato che il 55% dei clienti è scoraggiato da un’esposizione ripetuta a un annuncio di retargeting, l’ottimizzazione basata sull’AI può servire come strumento fondamentale per aumentare il ritorno sull’investimento (ROI).
Gli annunci di retargeting non sono una tattica “taglia unica”. La messaggistica, il contenuto creativo e la tempistica degli annunci devono essere correlati alle varie fasi del viaggio del cliente. Questo
aspetto della sincronicità con la progressione del viaggio del cliente è cruciale per ottenere la rilevanza che i clienti desiderano dagli annunci, come nel caso degli annunci programmatici non retargeting. Se non lo si fa, i clienti hanno il 15% di probabilità in meno di seguire l’acquisto. Analogamente, i clienti esposti a un annuncio irrilevante dopo aver effettuato un acquisto hanno 4 volte meno probabilità di tornare in azienda.
Fortunatamente, gli annunci di retargeting si sono dimostrati efficaci per molti obiettivi di marketing durante tutto il percorso del cliente.

Per le aziende B2C, la consapevolezza del marchio (69%), l’impegno sociale (64%) e la guida delle vendite (60%) sono stati gli obiettivi più efficaci con il retargeting. Le aziende B2B hanno riportato risultati simili con la consapevolezza del marchio (71%), la fidelizzazione dei clienti (59%) e l’impegno sociale (58%) che hanno beneficiato maggiormente degli annunci di retargeting. Sia il B2C che il B2B hanno riportato il lead nurturing (27% e 29% rispettivamente) e il cross-sell/up-sell di prodotto (33% e 32% rispettivamente) e gli obiettivi di marketing con i quali hanno registrato il minor miglioramento rispetto agli annunci di retargeting. Inoltre, la tempistica con cui i marchi cercano di ri-impegnare i clienti attraverso il retargeting è un fattore cruciale per il successo. I clienti sono 10 volte meno propensi a completare un acquisto se il marchio aspetta più di un’ora per ri-impegnarsi con loro.