L'evoluzione dello shopping natalizio da fenomeno di cinque giorni a evento multistagionale sta rimodellando le strategie di marketing dei retailer a livello mondiale. Sebbene sia importante attirare un pubblico pronto ad acquistare in anticipo, acquisire traffico di qualità dovrebbe essere prioritario per i brand che vogliono aumentare i profitti. Ma poiché i canali continuano a proliferare e a fondersi, questo può rappresentare una sfida. In risposta a questa situazione, molti leader del settore stanno aumentando gli investimenti in campagne digital advertising basate sull'AI per catturare i momenti di manifestazione di interesse da parte degli utenti che spendono di più nel momento in cui passano da un touchpoint all'altro.
Uno di questi leader è Leon Wharton Hallen, Media and Advertising Director del retailer olandese Scotch & Soda, che spiega: “Le festività natalizie del 2022 hanno presentato sfide a livello macroeconomico. Assistiamo a un cambiamento in termini di fiducia dei consumatori. Le persone che fanno acquisti cercano valore all'inizio della stagione e i costi di acquisizione dei clienti aumentano. Poiché non tutto il traffico è uguale, abbiamo dovuto scavare in profondità per trovare i clienti giusti in tutti i canali ed eliminare quelli che non ci interessano. L'AI ci aiuta a identificare e raggiungere le persone che sono disposte ad acquistare anziché quelle che si limitano a navigare".
Per poter sfruttare appieno il potenziale dell'AI, le aziende devono reinventare i propri modelli di business e rivoluzionare le modalità di lavoro.
Anche Michelle Hernandez, Director of Omnichannel Digital Marketing di Deckers Brands, si è affidata all'AI durante le festività natalizie. Secondo Hernandez, “Awareness, considerazione e acquisto si stanno fondendo. I consumatori richiedono che il momento in cui si manifesta il bisogno e il luogo in cui questo viene soddisfatto diventino parte dell'esperienza quotidiana di navigazione nei vari canali digitali e fisici. Abbiamo raddoppiato le campagne basate sull'AI per attirare gli utenti che spendono molto, indipendentemente da dove si trovino".
Il successo di Hallen e Hernandez è supportato dal recente studio di McKinsey, in cui viene confermato che il valore economico ottenuto dalle applicazioni dell'AI è elevato ed estremamente stabile. Tuttavia, per poter sfruttare appieno il potenziale dell'AI, le aziende devono reinventare i propri modelli di business e rivoluzionare le modalità di lavoro. Questo può porre chi fa retail marketing davanti a un bivio: sperimentare nuovi modi per generare valore aziendale e mantenere al contempo una redditività stabile.
Fortunatamente questo cambiamento non deve avvenire tutto in una volta. Per suddividerlo in fasi, abbiamo chiesto a dodici leader del settore di spiegare in che modo hanno gradualmente testato campagne paid basate sull'AI per prepararsi a una stagione festiva molto redditizia. Queste conversazioni ci hanno aiutato a identificare quattro fasi distinte, oltre a suggerimenti e strategie chiave per il successo.
Esplorazione: nuove opportunità per le campagne adv
Il modo migliore per iniziare a utilizzare le campagne adv basate sull'AI è impegnarsi in un punto di partenza. Ecco alcuni modi collaudati per lasciare spazio alla sperimentazione.
Iniziare a testare nuove strategie fin da subito
All'inizio del 2022 la società di consegna pacchi francese Chronopost ha deciso di testare accuratamente campagne basate sull'AI poco prima delle festività natalizie, quando i suoi clienti B2B spediscono volumi molto elevati di pacchi. Questa mentalità lungimirante ha aperto la strada al successo. Come spiega Eva Bossy, Head of Digital, “Abbiamo aumentato dell'85% le entrate derivanti dalle vendite e migliorato la redditività nonostante uno scenario economico incerto".
Non accontentarsi
Poiché il retailer online Fragrance.com faceva già pubblicità con campagne Shopping standard efficaci e redditizie, il team di marketing era inizialmente riluttante ad affidarsi all'AI per determinare il modo in cui promuovere i brand di lusso nei vari canali. "Ma a causa delle condizioni economiche sfavorevoli e dell'aumento della concorrenza che stavamo affrontando, ci siamo resi conto che gli annunci basati sull'AI potevano rappresentare per noi una grande opportunità", afferma il CMO Michael Nadboy. "L'attenzione riposta sull'analisi dei dati, prima e dopo, è stata alla base della nostra decisione di migrare le principali campagne prima del periodo di cinque giorni che segue il Ringraziamento. La nostra strategia ha dato i suoi frutti: siamo riusciti ad aumentare le entrate del 40%".
Basare le ipotesi su quanto appreso in precedenza
Per attirare clienti di grande valore in tempo reale, la catena di negozi nordamericana Michael's si è storicamente affidata a soluzioni collaudate come le parole chiave a corrispondenza generica, le strategie Smart Bidding e gli annunci adattabili della rete di ricerca. Da qui ha tratto insegnamenti che ha potuto utilizzare come base per future sperimentazioni. Come afferma Kathleen Moler, Head of Media and Digital Marketing, "Non vedevamo l'ora di sperimentare le campagne multicanale come fase successiva agli annunci basati sull'AI. Poiché i nostri clienti trovano ispirazione per arti e hobby in tutti i canali digitali, ha perfettamente senso per noi evolverci insieme a loro generando entrate in modo efficiente".
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Un apprendimento rapido rende possibile l'innovazione. Ecco come promuovere una cultura della sperimentazione e dell'apprendimento.
Individuare modi per fare errori in sicurezza e imparare velocemente
Il retailer Scotch & Soda, citato sopra, ritiene che sperimentare le innovazioni sia il modo giusto per avere successo e distinguersi in un ambiente competitivo. Come afferma Hallen, "Testiamo nuovi approcci in un ambiente controllato per imparare rapidamente dagli errori e dedicarci con grande tenacia a ciò che genera risultati, rimanendo concentrati sulle metriche che contano". Quando la principale metrica del successo erano le entrate, ad esempio, "i nostri esperimenti avevano inizialmente evidenziato una diminuzione del traffico, ma abbiamo lasciato che il test facesse il suo corso, sapendo che lo scopo dell'AI è trovare clienti di qualità. Alla fine ci siamo resi conto che stavamo generando maggiori entrate in modo più efficiente".
Testiamo nuovi approcci in un ambiente controllato per imparare rapidamente dagli errori e dedicarci con grande tenacia a ciò che genera risultati.
Iniziare in piccolo e ottimizzare il più possibile
Sebbene i professionisti del marketing del brand di prodotti di bellezza di Singapore Coco & Eve conoscessero le campagne di digital advertising basate sull'AI, temevano che l'aggiunta di più canali al mix potesse ridurre la loro redditività. Per alleviare queste preoccupazioni, "abbiamo iniziato solo con poche referenze, conducendo un test dei dati prima e dopo per confrontare il rendimento delle stesse unità con quello delle nostre campagne precedenti", afferma Philip Nguyen, VP of Growth. Parallelamente, l'azienda ha ottimizzato gli asset video e di altro tipo per potenziare l'AI con le migliori creatività possibili. Questo approccio ha dato i suoi frutti. "Abbiamo aumentato le entrate del 32% a un costo per conversione inferiore del 26%. Il nostro team aveva così più tempo a disposizione da dedicare ad altre attività strategiche prioritarie", spiega Nguyen.
Utilizzare la funzionalità degli esperimenti per influenzare le decisioni
Bol.com, un rinomato marketplace online nei Paesi Bassi e in Belgio, utilizzava le campagne Shopping standard per pubblicizzare i prodotti per più di 13 milioni di clienti. Prima di adottare una soluzione basata sull'AI come le campagne Performance Max, doveva giustificare la decisione con dati concreti. Arend de Ruiter, Search Engine Advertising and Measurement Lead, spiega come ci è riuscito. "Abbiamo implementato un approccio rigoroso di test utilizzando la nuova funzionalità degli esperimenti Performance Max per automatizzare il processo di test e ottenere risultati accurati. Dopo tre mesi i nostri dubbi sono svaniti e abbiamo iniziato a implementare Performance Max su larga scala. Entro la fine del periodo delle festività abbiamo registrato un aumento delle entrate del 64% rispetto a quanto ottenuto con le campagne Shopping standard".
Esecuzione: l’AI rivoluziona il retail marketing
La sperimentazione funziona quando tutti gli stakeholder condividono le stesse aspettative e si impegnano a superarle. Ecco in che modo i brand di successo fanno funzionare la loro strategia di AI.
Promuovere l'entusiasmo nei confronti dell'AI a tutti i livelli
Mostrare l'impatto commerciale tangibile delle iniziative basate sull'AI nel retail aiuta i professionisti del marketing a creare consenso in tutte le loro organizzazioni. Il grande magazzino scandinavo Boozt.com ne è un esempio. Come spiega il Media and Online Marketing Director Jesper Jensen, "Abbiamo informato l'alta dirigenza in merito ai test [delle campagne basate sull'AI] e abbiamo condiviso i risultati con il nostro gruppo di gestione commerciale".
Un altro modo per creare entusiasmo è lavorare per il raggiungimento di un obiettivo aziendale fondamentale. Puoi seguire l'esempio di Swapfiets, una società di noleggio biciclette in abbonamento. "Una delle maggiori sfide delle attività basate su abbonamento è far crescere la base di clienti a costi inferiori", spiega Debora Copercini, la Performance Marketing Specialist dell'azienda. "Sono rimasta sorpresa di vedere come l'obiettivo di acquisizione di nuovi clienti ci abbia permesso di raggiungere nuovi clienti in sole due settimane e di ridurre del 44% il costo per acquisizione".
L'AI ha moltiplicato il nostro contributo umano, permettendoci di superare gli obiettivi di fatturato per l'intero portafoglio di attività.
Continuare ad affinare la strategia anche dopo aver ottenuto buoni risultati
Mentre si preparano per le festività natalizie, i brand che sono già sicuri dell'impatto delle campagne di digital marketing possono implementare alcune best practice per rendere quelle basate sull'AI ancora più redditizie. La società di performance marketing Jellyfish ha adottato questo approccio per aiutare i suoi clienti del settore retail. "Abbiamo caricato gli obiettivi del negozio e i feed dei prodotti locali per aumentare il potenziale omnicanale e utilizzato aggiustamenti della stagionalità per incrementare la spesa quando le vendite erano elevate", afferma Sara Furney-Howe, Senior Paid Search Director. "Abbiamo anche perfezionato gli asset presentando messaggi stagionali insieme a creatività permanenti. L'AI ha moltiplicato il nostro contributo umano, permettendoci di superare gli obiettivi di fatturato per l'intero portafoglio di attività."
Estendere le conoscenze acquisite ad altre aree dell'organizzazione
Testare soluzioni basate sull'AI può creare un'opportunità per l'intera azienda di operare in modo più efficiente. È il caso del leader dell'eyewear EssilorLuxottica. "Ci è voluto più di un anno per effettuare A/B test completi sulle campagne automatizzate. Non rimpiango il tempo dedicato ad analizzare l'impatto commerciale dei cambiamenti nell'automazione delle offerte, nella struttura delle campagne o nella gestione dei feed", afferma Andrea Orlunghi, Global Performance Marketing Director. "Testare nuove soluzioni ci ha permesso di creare una definizione condivisa di successo estesa a tutti i reparti".
Espansione: campagne paid più funzionali
I team di marketing che hanno eseguito esperimenti con risultati positivi possono sfruttare questo slancio per affrontare iniziative ancora più impegnative.
Intercettare la domanda multicanale abbattendo ulteriori barriere
Per Scotch & Soda il futuro comporterà un impegno continuo volto ad abbattere le barriere tra i canali e sperimentare nuovi modi per entrare in contatto con i clienti più redditizi. Come spiega Hallen, "I clienti delle nostre app hanno un valore medio dell'ordine e un lifetime value più elevati. Ecco perché quest'anno ci concentreremo sulla creazione di percorsi dal web all'app fluidi e sulla misurazione dell'impatto commerciale complessivo dei download di app".
EssilorLuxottica, inoltre, sta passando rapidamente a un approccio multicanale per riflettere il comportamento dei clienti. "Stiamo abbattendo le barriere tra i canali online, ma anche tra i canali online e quelli offline. Inoltre, stiamo integrando più fonti di dati proprietari per far luce sul percorso del cliente", afferma Orlunghi. "Avremmo potuto raggiungere questo obiettivo in ogni caso, ma l'AI ci ha permesso di farlo in un anno anziché in 10".
Scalare la strategia vincente a livello globale
Dopo aver sperimentato una strategia multicanale di successo durante la sua megasvendita del 12 dicembre, L'Oréal Vietnam voleva ottenere gli stessi risultati nell'intera regione Asia Pacifico. Scalando la strategia in altri cinque mercati, ha raggiunto più clienti su tutti i canali realizzando così maggiori profitti.
L'AI ci ha permesso di abbattere le barriere in un anno anziché in 10.
Il marketplace online Fruugo ha adottato un approccio simile lo scorso anno. "Il marketplace Fruugo consente ai suoi venditori di offrire i propri prodotti a livello mondiale. Con le campagne basate sull'AI pubblicizziamo milioni di articoli per utenti in 40 paesi", afferma il Managing Director di Fruugo Tony Preedy. "Dopo una prova con ottimi risultati in Giappone, uno dei nostri mercati più esigenti, abbiamo implementato rapidamente campagne Performance Max in oltre 20 lingue per raggiungere i nostri obiettivi pubblicitari. Ciò si è tradotto in miliardi di impressioni pubblicitarie, che hanno contribuito a far crescere di 2,1 volte le entrate di Fruugo su base annua nel 2022".
Poiché ogni organizzazione retail ha priorità ed esigenze specifiche, testare soluzioni basate sull'AI può offrire una visione completa dell'impatto e dei risultati di questa tecnologia nel mondo reale. Queste diverse prospettive indicano che con piccoli passi graduali i brand possono creare effetti duraturi sul modo in cui affrontano il mercato nel 2023 e oltre.
