C’è un momento perfetto per ogni cosa, soprattutto per l’RTB. Il successo di un marketer dipende infatti sempre di più dalla sua capacità di comprendere in quale momento un individuo specifico ha maggiore probabilità di eseguire un’azione definita per ottenere il miglior ROI possibile. Per la stessa persona le due del pomeriggio di un martedì possono essere un momento molto diverso dalle due del pomeriggio di un sabato.
“In Rocket Fuel ci riferiamo a questo come Moment Scoring e abbiamo progettato una formula basata sull’Intelligenza Artificiale per ottimizzare il processo di offerta, definendo esattamente il valore da attribuire ad ogni individuo in ogni momento della giornata” spiega Enrico Quaroni, Country Manager di Rocket Fuel Italia. “L’intelligenza artificiale su scala Big Data ci permette di calcolare in tempo reale il valore di ogni momento per un annuncio”.
“In sostanza ogni occasione per mostrare un annuncio è il momento a cui stiamo assegnando un valore. Avanzati algoritmi di apprendimento automatico migliorano continuamente il Moment Scoring, imparando ciò che ha funzionato in passato per dare tutte le informazioni e migliorare il successivo momento di influenza. Il Moment Scoring apprende continuamente dai dati anonimi generati sugli individui, per determinare quanto è probabile che rispondano ad un annuncio in base agli attributi di profilo che si sono rivelati di maggior successo in una campagna” conclude Quaroni.
Esempio, all’inizio in una campagna, l’intelligenza artificiale potrebbe vedere un gran numero di acquisti verificatisi a causa di una visualizzazione di annunci per persone interessate allo sport. Di conseguenza, l’intelligenza artificiale assegnerebbe un punteggio più alto agli appassionati di sport, in particolare a quei tifosi che sono in quel momento in un impianto sportivo. Dopo aver mostrato questi annunci, l’intelligenza artificiale potrebbe apprendere che non sono solo gli appassionati di sport a garantire le migliori performance – il discorso è ancora più specifico. Si tratta di appassionati di calcio.
Di conseguenza, l’intelligenza artificiale dovrebbe assegnare un punteggio più alto agli appassionati di calcio e abbassare il punteggio agli appassionati di altri sport. Questi punteggi, insieme a una moltitudine di altri punteggi, per centinaia di diversi attributi compongono il punteggio totale per ogni preciso momento.
A causa della quantità di dati e alla velocità del processo decisionale, le macchine sono più adatte per questo lavoro; tuttavia, questo non significa che non è più necessario l’input umano. Il processo di apprendimento della macchina ha bisogno della comprensione umana, capace di osservare quali fattori entrano in gioco per influenzare una decisione di acquisto e adattare i parametri, i messaggi e la creatività per la messa a punto e l’ottimizzazione dei risultati.