[È venerdì] Conta più la ricetta o l'ingrediente?

Io ho un'opinione

Mar 17, 2023

Grazie innanzitutto a Cloudif.ai, main sponsor di questa edizione. Un servizio B2B che merita un’occhiata.

Aggiornamenti per la saga del repeater TIM che non va. Pare che sia il repeater a essere guasto. La mia dignità di nerd è salva.

Ho l’impressione che alcune persone nel settore del marketing stiano vivendo l’AI generativa come si affrontano le fasi del lutto: negazione, rabbia, ecc.

Mi sto facendo l’idea che le auto mild-hybrid siano il più grande trick di marketing nei confronti delle autorità e dei consumatori dai tempi in cui mettendo l’aeratore-rompigetto nel rubinetto ci sentivamo meno in colpa per usare tutta quell’acqua.

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Di ricette e ingredienti

Lo spunto della settimana deriva dalla lettura di uno dei millemila PDF che nella mia paura di perdermi qualcosa accumulo nella cartella download in cui poi vengono dimenticati e a volte recuperati come mosaici di Pompei dopo anni; e quando li recuperi, nella maggior parte dei casi, pensi che tutto sommato non ti sei perso un granché. Questo di cui parlo oggi è per la verità più recente, quindi può essere che abbia solo il vantaggio di non essere stato semplicemente superato dagli eventi. C’è anche da dire che da quando la app Readwise ha un lettore che estrae il testo dalle bizzarre impaginazioni grafiche che sono spesso a corredo di questi documenti, il tutto mi è diventato più semplice.

Da quando ci sono: possibile che non ci sia un modo migliore dei PDF come UX per ricerche e white paper? O meglio ancora, possibile che non ci sia niente di meglio che mettere online un PDF evidentemente pensato originariamente come modello per la stampa, levàti i crocini, di una brochure elegante da convegno? Cioè qualcuno pensa davvero che il manager in giro per riunioni con il solo cellulare in mano se li stampi ancora nella sua Xerox aziendale e non che cerchi di guardarla dall’iPhone? (Ho paura della risposta, in effetti). Quindi, e chiudo, definirei questo ordine di preferenza rispetto al content marketing: a) no PDF at all; b) PDF a caratteri molto grandi; c) PDF senza grafiche strane.

Insomma, questo PDF arriva dai tipi di Kantar e affronta l’impegnativo titolo di Modern Marketing Dilemmas, tema che avevo affrontato più alla larga anche due newsletter fa. Tra tutti i dilemmi che affronta, in questi giorni uno in particolare mi incuriosisce: quello della ricerca della ricetta perfetta del marketing mix e del relativo budget. (Sul marketing operativo ai tempi dell’AI ne ho scritto un anno fa in un post – oso dirlo? – profetico, chiamato "L’ultimo marketer sulla Terra”, mentre sul marketing micro-data-driven vi consiglio il sintetico PDF (eheh) che ho scritto nel 2022 con SAS.)

Ecco quello che sapevamo finora sulla ricetta perfetta:

esiste una regola spannometrica ma validata empiricamente che indica come esista una suddivisione ottimale dei macro-ingredienti, branding e attivazione, che va dal 40% al 60% per entrambi, ma che non c’è una soglia ottimale per tutti i brand e le industry.
l’esperienza ci dice che, spesso, la bontà della ricetta è più influenzata dalle quantità relative degli ingredienti che dalla qualità intrinseca di ogni singolo ingrediente. Il miglior zafferano non sopperirà allo spaghetto scotto o senza sale. La qualità del sale non influisce minimamente rispetto alla sua quantità, e così via. Trasformate sale, zafferano e spaghetti in social, ads, influencer e funziona uguale. (Non entro nel merito inserendo eventuali ricci di mare per non suscitare un vespaio, soprattutto nei miei amici di Casteddu).
scrivere nella ricetta "un pizzico di sale" è sempre stato meno costoso di definirne precisamente i grammi. Cioè misurare queste cose – torno al marketing – è stato finora un casino di calcolo a un costo computazionale che quasi sempre eccedeva il vantaggio, soprattutto per i risicati budget italici di marketing. Riassumo: potevamo vedere qual era il mix ideale tra TV, stampa, social, search, ecc. ma misurarlo costava più dell'ottimizzazione possibile (aumento del fatturato, calo dei costi, ecc.). Come diceva un mio collega quando facevo il product manager: “Gianluca, lascia pure che i clienti consumino banda, ci costerebbe di più misurare e cappare1”.
fare marketing a performance senza brand è come cucinare solo a fuoco alto: si rischia di bruciare tutto.

(E ora, un attimo di attenzione per lo sponsor! Poi continuate a leggere.)

In collaborazione con Cloudif.ai

Intelligent Document Understanding

Cloudif.ai aiuta le aziende ad automatizzare e migliorare i processi documentali B2B (fatture, bolle o DDT, documenti di identità, ecc.) che ovviamente vengono ancora scambiati nei formati più disparati, digitali e no, attraverso il machine learning, la computer vision e l’AI (Intelligenza Artificiale).

Quali sono i vantaggi per un'azienda dell'automazione dei processi di Intelligent Document Understanding attraverso l'AI?

L'AI può automatizzare l'elaborazione di grandi quantità di dati e documenti, migliorare l'accuratezza delle analisi e delle decisioni aziendali, migliorare l'esperienza dei clienti e aiutare a conformarsi alle normative di settore e alle leggi sulla privacy dei dati.

In che modo l'AI può automatizzare l'elaborazione di grandi quantità di documenti?

L'AI può estrarre le informazioni pertinenti da documenti spuri, catalogarli in base alle loro caratteristiche e creare report e analisi basati sui dati estratti.

In che modo l'automazione dei processi di Intelligent Document Understanding può aiutare le aziende a conformarsi alle normative di settore e alle leggi sulla privacy dei dati?

L'AI può identificare i documenti che contengono informazioni riservate o sensibili e assicurarsi che siano gestiti e conservati in modo appropriato.

L'intelligenza artificiale e l'automazione dei processi potrebbero mettere a rischio il lavoro delle persone?

I software robotici svolgono compiti ripetitivi, permettendo così alle persone di dedicarsi a lavori più importanti, migliorando l'azienda e la loro soddisfazione professionale. Il tempo risparmiato dall'inserimento dati e dall'uso di Excel può essere utilizzato per attività di qualità, formazione e sviluppo professionale.

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(Riprendo)

E quindi che si può fare oggi? Anche nel PDF in questione ci sono, come prova, i casi di successo, ma io ho notoriamente poca stima del metodo caso di successo come indicatore guida per tutti gli altri, e tralasciando anche i bias di chi li mostra per voler dimostrare la propria teoria. Ok, dove ha ri-creato un brand-purpose e poi solo dopo ha parlato di benefici concreti. Airbnb ha limitato il suo marketing a performance, lasciando spazio a campagne di brand, post-Covid, ed è stata premiata dalle quote di mercato. Bravi tutti, belle ricette: ma non posso basarmi sulle ricette degli altri. Qui l’analogia si perde inesorabilmente. Devo trovare la mia.

Per una volta, la risposta arriva invece da qualcosa che Kantar vende, la chiamano “Unified Marketing Measurement and Optimization” (UMMO), un quadro completo e olistico per misurare e ottimizzare l'efficacia su tutti i canali di marketing integrando le vendite e le metriche del marchio in un unico sistema predittivo. Trascuro il termine “olistico” che mi scatena istinti omicidi, e penso che la strada sia questa. In pratica, un MMM (Marketing Mix Modeling) di nuova generazione, lo stesso che anche Meta sta portando avanti con il progetto Robyn (ma ce ne sono anche tanti altri). Ma chi se lo può permettere Kantar? In Italia credo più o meno dieci, come quelli che si potevano permettere il MMM tradizionale. (Kantar, se mi leggi, precisa pure.)

Però là fuori, ora, sta succedendo qualcosa: stanno sbucando come funghi leaks di AI varie, ultimo quello di Meta. La democratizzazione dell’AI è vicina. Questi modelli saranno disponibili per le PMI, probabilmente molti in open source. Non che il problema sia spesso il prezzo della licenza, quanto le skill interne e le fee delle società di consulenza che implementano.

La ricetta perfetta la farà il Bimby (per usare una metafora di Massimo Giacchino sull’ads algoritmico che penso si possa applicare bene anche a questo tema). Non sarà la ricetta curata con le sue mani da Bottura, ma qui si punta da sempre al good enough. Allo spaghetto allo zafferano accettabile e accessibile.

Credo che non sia lontano il momento in cui potremo farci consigliare dal machine learning sul confine di investimento tra brand e attivazione, sul mix di ingredienti ottimali e incrementali, lasciandoci la scelta su percorsi di sviluppo più o meno “ripidi” e relativi business model, la funzione di guida verso la costruzione di modelli ottimali econometrici di lungo periodo, e naturalmente la visione di inserimento dei brand nei trend di medio-lungo periodo, oltre ovviamente alle scelte (sia pure AI-supported) di creatività e di performance dei singoli ingredienti (le performance di canale). Lo skill del marketer di domani sarà un mix di econometria, statistica e mediazione culturale verso il mondo del dato, verso i data analyst, verso i prompter GPT. E una buona base umanistica per capire il mondo.

Avere dei sistemi econometrici democratici che portino alla luce cause-effetti-predizioni sarà alla portata di molte aziende che finora ragionavano solo con l’istinto (che a volte non era così peggiore di misurazioni parziale di canale). Fino ad arrivare al fine ultimo del marketing: scovare la baseline, cioè quelle vendite che si sarebbero generate comunque, e quindi l’incrementalità effettiva, il sacro graal da riscoprire. Questo sviluppo, secondo me, sarà alla base della credibilità del marketing del futuro. E del budget che riuscirà ad ottenere.

Data-driven quote

La confluenza tra marketing, dati e stack martech è la mia passione e lavoro attuale, in attesa che il corso di scrittura creativa mi renda uno scrittore milionario. Ho deciso che ogni settimana metterò un estratto dalle mie letture.

Molti fornitori di martech offrono una Ferrari di uno strumento quando alcuni di noi hanno solo bisogno di una Honda Civic per recarsi al lavoro. (da qui)