La personalizzazione è importante nella pubblicità, ma creare annunci che facciano presa su ogni segmento di pubblico unico può rivelarsi una sfida impegnativa per qualsiasi professionista del marketing. È un compito che diventa ancora più difficile quando il prodotto in questione serve a trattare un problema di cui molti preferirebbero non parlare: l'herpes.
Abreva, un farmaco per alleviare i sintomi dell'herpes, viene solitamente proposto a un pubblico dai 35 anni in su attraverso canali di comunicazione come la TV. L'azienda ha però scoperto che la maggior parte delle persone affette dal virus ne viene colpita per la prima volta durante l'adolescenza. Tale rivelazione ha spinto il team a rivedere la propria strategia di marketing per coinvolgere un segmento ancora inesplorato.
"L'herpes è un argomento imbarazzante per i giovani: è la prima volta che vengono colpiti da questa infezione e non vogliono parlarne", ha dichiarato Rishi Mulgund, Brand Director presso GSK Consumer Healthcare. "Come si fa dunque a dare risalto al delicato argomento dell'herpes e a proporre Abreva come trattamento a un pubblico che preferirebbe non pensarci?".
Consapevole del fatto che la Generazione Z e i millennial guardano la TV con minor frequenza rispetto al passato, Abreva ha deciso di affidarsi a YouTube. Il team di marketing ha sfruttato il potere del machine learning per identificare e raggiungere i segmenti di pubblico di destinazione e per inserire facilmente il proprio messaggio nell'esperienza di visualizzazione mediante un annuncio pre-roll di sei secondi.
Per personalizzare il testo tenendo conto di una vasta gamma di interessi, Abreva ha iniziato con quattro video di base per creare 119 annunci diversi con Director Mix. Agli spettatori veniva poi mostrato un annuncio pertinente a seconda dei contenuti che stavano guardando. Il pubblico di un video di gossip sulle celebrità potrebbe aver visto qualcosa del genere:
Ecco invece l'annuncio visto da alcuni spettatori che stavano per guardare un tutorial sui prodotti di bellezza:
L'approccio personalizzato ha determinato un impatto significativo a livello di notorietà e considerazione: Abreva ha registrato un aumento del ricordo complessivo dell'annuncio pari al 41% e un incremento del 342% nell'interesse di ricerca tra il proprio pubblico di destinazione su Google e YouTube.
Tre lezioni da applicare alle campagne pubblicitarie personalizzate
Personalizzare il messaggio in funzione del pubblico è importante, ma riuscirci in modo efficiente su larga scala è tutt'altra cosa. Ecco tre lezioni di Abreva che potrebbero rivelarsi utili.
1. Non limitarsi solo ai dati demografici
Abreva non aveva mai provato a raggiungere consumatori più giovani e avrebbe potuto cedere alla tentazione di pubblicare un'unica campagna generica basata su tutti gli stereotipi associati alla Generazione Z e ai millennial. "Pubblicare un unico video pensato per un gruppo demografico generale è un tipico approccio vecchia scuola", ha spiegato Mulgund.
Questa campagna ha dimostrato che l'utilizzo degli strumenti per il pubblico può essere non solo efficace, ma molto più efficiente nel trasmettere il nostro messaggio.
Il team, invece, non si è limitato solo ai dati demografici e ha indagato davvero a fondo sulle diverse passioni e sui vari bisogni del pubblico. Ha identificato, ad esempio, gli interessi dei potenziali clienti in ambiti quali i prodotti di bellezza, il fitness e i social media, personalizzando poi la creatività in base a tali preferenze. Attraverso il rapporto Pubblico, Abreva ha potuto comprendere quali fossero state le ricerche precedentemente eseguite su Google dalle persone che stava provando a raggiungere e assicurarsi di mostrare loro un annuncio pertinente. "Questa campagna ha dimostrato che l'utilizzo degli strumenti per il pubblico può essere non solo efficace, ma molto più efficiente nel trasmettere il nostro messaggio", ha sottolineato Mulgund.
2. Adeguarsi al contesto senza interrompere il flusso
Noi professionisti del marketing abbiamo il compito di incoraggiare le persone a prendere in considerazione i nostri prodotti o servizi e, magari, ad acquistarli. Quando però incentriamo tutta l'attenzione sull'oggetto dell'offerta, corriamo il rischio di infastidire i potenziali clienti anziché attirarne l'interesse. Grazie a nuovi strumenti come Director Mix, non è mai stato così facile creare campagne personalizzate e pertinenti su larga scala che aggiungono valore all'esperienza di visualizzazione, invece di renderla meno incisiva.
E questa è una buona notizia, perché alcune ricerche suggeriscono che gli annunci pertinenti attirano maggiore attenzione rispetto a quelli standard. "Questo è il futuro della pubblicità: offrire alle persone un'esperienza che stanno già cercando", ha affermato Mulgund.
3. Continuare a eseguire test in-market
Il team di Abreva ha utilizzato il potere del machine learning non solo per creare il proprio segmento di pubblico e scegliere il target della creatività, ma anche per perfezionare l'approccio in tempo reale.
"La presenza di oltre 100 annunci diversi non ci consentiva di conoscere la creatività più adeguata, le tempistiche e la tipologia di contenuti su cui si sarebbe dimostrata efficace", ha spiegato Mulgund. Tuttavia, man mano che il numero di spettatori di un annuncio aumenta, il machine learning è in grado di individuare rapidamente gli asset della creatività che suscitano un reale interesse e le circostanze in cui si manifesta la preferenza. Smart Bidding garantisce poi che la creatività con il rendimento migliore venga mostrata nel posto giusto e al momento giusto. "Questo approccio al machine learning ci ha permesso di ottimizzare e contestualizzare il nostro messaggio, creando una relazione più incisiva con i consumatori".
