Aumenta le prestazioni delle campagne con Adobe Content Analytics.
Questo articolo tratta i seguenti argomenti:
In che modo Content Analytics può aiutare le aziende?
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Il problema
Le performance delle risorse creative e delle campagne di marketing spesso rimangono confinate in silos di dati, dal momento che i relativi report provengono da sistemi e fornitori diversi. Di conseguenza, è difficile aggregare i dati per valutare l’impatto dei contenuti. È il momento di fare un ulteriore passo avanti e di ricorrere all’aiuto dell’IA per consentire ai brand di conoscere il rendimento di tutte le loro risorse nei diversi canali.
Secondo eMarketer, i brand sono ancora cautamente ottimisti sulla capacità dell’IA di stimolare la crescita. Tuttavia, il 74% utilizza già l’IA per svolgere attività di vario tipo, tra cui analisi, sviluppo e ideazione di contenuti, acquisto di media e pubblicità programmatica, analisi predittive per insight sulla clientela e ricerche per l’identificazione di trend. L’impiego dell’IA nella personalizzazione e nella customer experience è una priorità per il 58% del personale addetto al marketing. Ciò evidenzia l’importanza attribuita da queste figure professionali alla personalizzazione dei contenuti e delle interazioni in base alle preferenze individuali dell’utente.
3 marketer su 4 utilizzano l’IA per la creazione di contenuti, e la maggior parte è “cautamente ottimista” sulla sua capacità di stimolare la crescita.
I team di marketing sono ancora alla ricerca di metodi più efficaci per misurare e analizzare l’impatto dei contenuti. I test A/B possono offrire approfondimenti, ma è quasi impossibile capire quali siano gli attributi specifici di un’immagine o di un’esperienza che lascia il segno, su quali clienti e in quale canale. Inoltre, la situazione è resa ancora più impegnativa da flussi di lavoro complessi, tipi di contenuti diversi e silos di dati.
Tipico flusso di lavoro dei contenuti fra team creativi, di analisi e di marketing
Cos’è Content Analytics?
I servizi di IA e machine learning scompongono gli elementi di contenuto e gli attributi descrittivi di ogni esperienza creata con il sistema DAM (Digital Asset Management) sui canali paid e owned, creando un profilo completo dei metadati di risorse ed esperienze. I team di marketing possono quindi stabilire correlazioni tra le interazioni della clientela e gli aspetti delle risorse ed esperienze che generano risultati positivi. Inoltre, una volta comprese le affinità della clientela, le organizzazioni possono migliorare la personalizzazione dei contenuti su larga scala.
I membri dei team di marketing e analisi possono esaminare i contenuti nella propria istanza di Content Analytics per avere una visione completa dell’intero customer journey attraverso tutti i punti di contatto.
In che modo Content Analytics può aiutare le aziende?
Content Analytics fornisce insight importanti sui contenuti delle risorse che i vari team applicano quotidianamente a prodotti, servizi, app e campagne di marketing. Avere a disposizione tali informazioni comporta diversi vantaggi, tra cui:
- Migliore capacità di personalizzazione dei contenuti. Analizza i contenuti per aumentare le interazioni e le conversioni.
- Migliore comprensione delle spese di marketing. Consulta l’attività in base al canale di marketing, analizzala in modo più approfondito accedendo ai dettagli delle risorse, scopri quale risorsa determina il successo del canale di marketing ed estendila ad altri canali o campagne per eliminare gli sprechi nelle spese pubblicitarie e di marketing.
- Re-engagement più efficace. Sfrutta le informazioni sull’efficacia dei contenuti, insieme agli eventi e alle interazioni sulle pagine, per stabilire il ROI delle campagne, dei canali di marketing e dei materiali, poi utilizza questi insight per migliorare la strategia digitale e fare in modo che le persone passino dalla ricerca all’acquisto dei tuoi prodotti o servizi.
- Crescita dell’audience. Testa i contenuti sui canali digitali e ricollega le risorse creative all’allocazione del budget di marketing per capire quali campagne hanno fatto crescere il pubblico e il lifetime value della clientela con maggiore efficacia.
- Aumento dei ricavi. Analizza la performance dei prodotti sul sito individuando gli articoli con il tasso di conversione più elevato e l’ultima immagine visualizzata che ha generato ogni conversione. Dopodiché, verifica se queste conversioni hanno contribuito a stimolare ulteriori acquisti o transazioni ricorrenti, attribuendole quindi al fatturato complessivo.
A quali domande di business desideri rispondere?
Prima di iniziare a utilizzare Content Analytics, è importante pensare a quali domande desideri rispondere con le informazioni raccolte. A quel punto, potrai sviluppare una strategia di contenuto allineata agli obiettivi aziendali e confrontare continuamente il rendimento delle risorse. I report di analisi dei contenuti potranno essere quindi condivisi con altre parti interessate. Ecco alcune domande che possono servire da spunto:
- Con quale frequenza vengono usate le risorse?
- La loro efficacia è aumentata, diminuita o rimasta invariata?
- Dove funziona meglio la risorsa? Ad esempio, è più efficace in una sezione, una pagina o una posizione specifica?
- In quale misura la risorsa contribuisce a generare ricavi sul mio sito?
- Per quanto tempo le persone interagiscono con il mio sito dopo essere state esposte alla risorsa?
- Con quale frequenza ritornano dopo essere state esposte alla risorsa?
- C’è una caratteristica specifica che rende più o meno efficaci le mie risorse?
- Quale risorsa o caratteristica ha registrato le prestazioni migliori e ha dimostrato la massima efficacia in campagne simili precedenti?
- Su quale canale di marketing la mia risorsa o caratteristica sta registrando le prestazioni migliori in termini di engagement e visite?
Casi d’uso
Secondo eMarketer, oltre la metà delle figure professionali che si occupano di marketing (55%) utilizza l’IA per l’ideazione di contenuti, il che dimostra l’importanza di questa tecnologia nella generazione di nuove idee e strategie. Vediamo alcuni utilizzi pratici di Content Analytics che possono facilitare l’ideazione, l’analisi e l’ottimizzazione dei contenuti in diversi settori.
Viaggi e ospitalità
Molte catene alberghiere non propongono offerte per i periodi di bassa stagione. Ottimizza le campagne utilizzando le informazioni sulla clientela e sui suoi comportamenti per individuare le risorse creative e i luoghi (ad esempio, montagne, spazi verdi o città) che tendono a generare prenotazioni. Presenta poi queste risorse a gruppi di utenti simili per dare impulso alle entrate.
Media e intrattenimento
Prima del debutto di un nuovo programma, individua le risorse creative o le pubblicità che generano visite alla pagina, ricerche o visualizzazioni, poi sfrutta queste conoscenze per attirare l’attenzione del pubblico che non ha guardato la prima puntata.
Finanza
Chi desidera acquistare una nuova casa cerca mutui ipotecari con tassi d’interesse vantaggiosi. Individua le pubblicità o le risorse creative che portano realmente a richieste di prestito per ottimizzare le campagne con gli elementi creativi (ad esempio, una giovane coppia, una persona single o il tipo di casa) che generano più conversioni.
Retail e largo consumo
Nel periodo del rientro a scuola, individua le risorse e gli elementi di design delle campagne a pagamento che generano clic e conversioni sul tuo sito web per comprendere i trend. Promuovi poi queste risorse sui tuoi canali di marketing, rivolgendoti a utenti che hanno profili simili a quelli del gruppo di conversione.
Adobe Content Analytics aiuta a identificare le tendenze e gli attributi chiave delle risorse creative che generano un impatto reale sul business e influenzano il customer journey.
Per ulteriori informazioni su Adobe Content Analytics, fai clic qui. Scopri come ottimizziamo l’analisi dei contenuti omnicanale e la segmentazione del pubblico con dati dettagliati sulle risorse e sulla loro efficacia.
Domande frequenti
Esistono due tipi di analisi dei contenuti: l’analisi concettuale, che studia la frequenza con cui gli stessi concetti compaiono nei contenuti, e l’analisi relazionale, che esamina il modo in cui diversi concetti sono correlati tra loro.
La catalogazione consente di organizzare, scoprire e consultare in modo efficiente le informazioni in sede di analisi dei contenuti.
Inoltre, facilita la consultazione e migliora la gestione dei contenuti, ottimizza la collaborazione fra i team di prodotto e offre report in tempo reale a tutti i team interni.
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