Guida
L'imperativo della scalabilità
Massimizzare l’impatto aziendale grazie alla produzione di contenuti basata sull’intelligenza artificiale
Sbloccare l’impatto su scala aziendale dalla produzione di contenuti basata sull’intelligenza artificiale
La sfida del marketing moderno non sono le idee, ma la scalabilità. Poiché i clienti richiedono esperienze sempre più personalizzate, il divario tra ciò di cui hanno bisogno le organizzazioni di marketing e ciò che sono in grado di offrire si allarga sempre di più. I modelli di produzione tradizionali non riescono a tenere il passo e, malgrado le promesse dell’IA generativa, la maggior parte dei progetti pilota si arena dopo i primi successi a causa di lacune nella qualità, nella governance e nell’integrazione.
Questa guida delinea un quadro in tre fasi per superare il collo di bottiglia dei contenuti: costruire una base solida, colmare le lacune relative all’incapacità di soddisfare la domanda e consentire la personalizzazione in tempo reale all’avanguardia. In collaborazione con Accenture, abbiamo intervistato gli esperti di marketing e applicato un’analisi per quantificare i vantaggi finanziari della produzione su scala aziendale. Basandosi su questa ricerca, il rapporto offre misure pratiche relative a persone, processi e tecnologia per aiutare i CMO ad andare oltre i progetti pilota e ottenere un impatto a livello aziendale, riducendo al minimo gli sprechi, accelerando il valore e creando un vantaggio competitivo sostenibile.
Il valore della produzione di risorse su scala
Per stimolare la crescita, oggi gli addetti al marketing devono offrire esperienze sempre più mirate, con una rapidità e una portata senza precedenti. Il risultato è un’esplosione nella profondità e nell’ampiezza delle risorse necessarie, trasformando la fornitura di contenuti in un collo di bottiglia sia per l’esecuzione del marketing che per l’espansione aziendale.
I leader hanno inizialmente visto l’IA generativa come una soluzione miracolosa per risolvere questo collo di bottiglia, ma la maggior parte delle iniziative ha perso slancio dopo i primi successi. I progetti pilota hanno successo se isolati, ma non possono essere estesi a tutta l’azienda. Il risultato: una fase di stallo, poiché i team devono affrontare problemi relativi alla qualità, alla governance, all’aderenza al brand e alle lacune nell’integrazione delle tecnologie di marketing.
Oltre
delle sfide che i creativi incontrano nella creazione di contenuti è legato alla scalabilità delle risorse.
Fonte: sondaggio su marketing e creatività
Per evitare tutto questo, i CMO devono pensare in modo olistico alla produzione scalare, seguendo un approccio che getti prima una base duratura e poi affronti rapidamente le aree chiave di valore. Se applicato correttamente, questo approccio non solo garantisce un aumento dell’efficienza, ma anche una maggiore rapidità di immissione sul mercato e una crescita dei ricavi superiore alla media.
Il nostro modello finanziario stima che questa trasformazione possa generare un ROI netto di 8,5 volte in tre anni, ovvero circa 55 milioni di dollari di valore incrementale all’anno per un’organizzazione da 30 miliardi di dollari.1 Tra i vari settori, ~75% di questo incremento deriva da nuovi ricavi netti, mentre il restante ~25% deriva da incrementi di efficienza e produttività.
1. Calcolo effettuato sulla base di un’organizzazione da 30 miliardi di dollari, per rappresentare la media del settore per le organizzazioni di grandi dimensioni. Consulta la metodologia di analisi econometrica nell'Appendice.
Per creare una soluzione che resista alla prova del tempo, consigliamo ai leader di concentrarsi su tre fasi progressive:
- Fase 1 – Costruire una base duratura per la produzione su scala: implementare una soluzione basata su priorità tecniche e aziendali a lungo termine, ottenendo risultati immediati per creare slancio.
- Fase 2 – Chiudere il divario tra domanda e offerta: passare rapidamente dai miglioramenti in termini di efficienza a casi d’uso che generano entrate, supportando le esigenze esistenti in materia di campagne e di esperienza dei clienti.
- Fase 3 – Implementare la personalizzazione dei contenuti in tempo reale: collegare la produzione di contenuti basata sull’intelligenza artificiale alle funzionalità di orchestrazione dei dati e del percorso, consentendo la creazione intelligente all’avanguardia.
Man mano che i guadagni in termini di efficienza finanziano il percorso, ogni fase aggiunge entrate incrementali, moltiplicando i risultati nel tempo. Ciò che inizia come recupero di ore e riduzione dei costi di produzione nella Fase 1 diventa il motore per cicli di test e apprendimento più rapidi nella Fase 2, consentendo un coinvolgimento più profondo, una creatività più performante e un’espansione più rapida sul mercato. Nella Fase 3, tali conoscenze alimentano la personalizzazione in tempo reale all’avanguardia, trasformando ogni interazione con il cliente sia in un evento redditizio sia in un’intuizione che alimenta quello successivo.
Le sezioni che seguono analizzano ciascuna di queste fasi, segnalando le insidie più comuni, mettendo in luce le opportunità più significative e prescrivendo azioni chiave a livello di persone, processi e tecnologia per garantire il successo a lungo termine.
Fase 1
Costruire una base duratura per una produzione scalabile
La maggior parte delle organizzazioni riconosce il valore di scalare la produzione di contenuti con l’intelligenza artificiale, ma spesso adotta un approccio tattico, concentrandosi solo sui risultati a breve termine piuttosto che su una soluzione in grado di supportare tutti gli aspetti dell’attività di marketing. Le insidie più comuni includono:
- Eccessiva focalizzazione sulla tecnologia senza allineamento aziendale: il risultato è un’adozione limitata o strumenti che non soddisfano gli obiettivi aziendali, creando in definitiva più attrito che valore.
- Trascurare gli standard fondamentali per i contenuti di livello aziendale: porta a lacune nell’aderenza al brand, nella qualità, nella protezione della proprietà intellettuale e nella conformità legale, causando ritardi e un eccessivo lavoro di rielaborazione.
- Non coinvolgere gli utenti chiave nelle prime fasi del processo: causa la perdita di opportunità per informare i nuovi flussi di lavoro, con conseguente basso livello di adozione e tempi di realizzazione del valore più lenti.
- Considerare la produzione su larga scala come una funzione isolata: limita l’impatto dovuto alle disconnessioni con i sistemi e i processi a monte e a valle nella content supply chain.
Sebbene questi passi falsi possano limitare l’impatto, le organizzazioni che gettano le basi per una produzione su larga scala possono realizzare valore mentre mettono in piedi un’attività scalabile. I primi vantaggi riguardano in genere i team creativi e operativi che semplificano attività altamente ripetitive, come il ridimensionamento delle risorse su tutti i canali, la sostituzione di oggetti e sfondi, la creazione di varianti locali di video promozionali o banner.
Il riutilizzo delle risorse consuma il
del tempo dei team creativi, con un costo per le aziende pari a milioni di dollari all’anno in manodopera inefficiente.
Fonte: sondaggio su marketing e creatività
Come sbloccare il valore
Per evitare le insidie più comuni, le organizzazioni devono innanzitutto concentrarsi sulla definizione di obiettivi generali e principi aziendali per la creazione di contenuti. Una volta stabilito questo punto, si dovranno affrontare le seguenti esigenze, tra persone, processi e tecnologia:
Persone
Creare sostenitori e facilitatori sin dalle prime fasi. Identificare gli esperti chiave del settore e gli “utenti avanzati” per informare, testare e, infine, promuovere la soluzione. I team creativi svolgeranno un ruolo fondamentale in questo senso e ne trarranno vantaggi immediati, sia dal miglioramento delle loro competenze che dalle nuove opportunità di espansione delle loro mansioni. I gruppi chiave su cui concentrarsi includono:
- Creativi principali: con una soluzione di produzione scalabile, questi team dedicheranno meno tempo alle attività più dispendiose in termini di tempo e potranno concentrarsi su attività di maggior valore, come l’ideazione, il collaudo e la selezione di nuovi concetti.
- Tecnologo creativo: un ruolo emergente fondamentale che collaborerà con i team di brand e IT per creare e implementare sistemi di progettazione per l’organizzazione, inclusi modelli di intelligenza artificiale, modelli, servizi di brand e flussi di lavoro scalabili.
Processo
Chiarire il processo decisionale e i flussi di lavoro prioritari da affrontare. Definire in che modo l’organizzazione sfrutterà la produzione su larga scala e come verranno prese le decisioni:
- Identificare i responsabili delle decisioni e la governance per la nuova funzionalità e condividere ampiamente queste informazioni con i principali gruppi di stakeholder.
- Dare priorità ai flussi di lavoro iniziali e ai tipi di contenuto per una produzione su larga scala, insieme a una visione iniziale delle prossime opportunità. Forse ancora più importante è definire dove non puntare eccessivamente sull’intelligenza artificiale e sull’automazione (ad esempio, campagne di brand, fotografia di base, ecc.).
- Mappare in modo proattivo i flussi di lavoro a monte e a valle che dovranno evolversi con l’aumentare della produzione (ad esempio, creazione di brief di campagna, assegnazione di tag dei metadati, controllo qualità e approvazioni).
Tecnologia
Definire i requisiti tecnici, di intelligenza artificiale e di brand. Allinearsi alle esigenze fondamentali dei team IT e martech, nonché agli standard di progettazione critici per:
- Assicurarsi che siano coinvolti i team creativi, legali e di sicurezza, coprendo aspetti quali la protezione della proprietà intellettuale, l’usabilità commerciale, la personalizzazione del brand e il supporto per i formati essenziali (ad esempio immagini, vettori, video, 3D).
- Identificare le esigenze di interoperabilità con gli strumenti creativi e di marketing esistenti (ad esempio, automazione del flusso di lavoro e sistemi di gestione delle risorse digitali).
- Verificare che i risultati della produzione di contenuti scalati siano in linea con i principi di sicurezza e di etica dell’intelligenza artificiale dell’organizzazione.
Dalla teoria alla pratica
Estée Lauder scala la produzione di contenuti con Adobe
In qualità di società madre di oltre 25 brand iconici, Estée Lauder ha cercato di accelerare l’acquisizione di clienti e mantenere la propria presenza nella mente dei consumatori. L’azienda ha sfruttato Adobe Firefly Services per ottimizzare la produzione e soddisfare la domanda vertiginosa di centinaia di migliaia di risorse. Yuri Ezhkov, Vice President, Creative Center of Excellence, ha osservato: “Adobe è il nostro partner di fiducia, in grado di offrirci tecnologie di IA generativa sicure per l’uso commerciale e strumenti che permettono ai nostri team di progettazione di lavorare con maggiore agilità e concentrarsi sulla fase creativa.” Scopri di più qui.
Fase 2
Colmare il divario tra domanda e offerta
Man mano che la produzione su larga scala matura, soddisfare le esigenze di crescita non ancora soddisfatte relative a prodotti, mercati, segmenti e momenti di marketing può portare ad un aumento significativo dei ricavi. Di seguito sono riportati i casi d’uso principali da considerare prioritari:
- Personalizzazione dei contenuti: espandere la produzione a segmenti di pubblico più granulari può aumentare il coinvolgimento e la conversione, fornendo al contempo nuove informazioni sul pubblico stesso (contenuti più granulari = dati più granulari e viceversa).
- Localizzazione delle risorse: scalare i contenuti per soddisfare le esigenze regionali aumenta la rilevanza e amplia la quota di mercato. Se fatto nel modo giusto, può anche proteggere il brand dalla creazione “non conforme” da parte di team locali con supporto insufficiente.
- Aggiornamenti dei contenuti più rapidi: consentire ai team di aggiornare le esperienze in modo più rapido e frequente è particolarmente importante per le iniziative di growth marketing e le strategie di campagne stagionali.
- Sperimentazione più approfondita: potenziare le permutazioni delle risorse consente un nuovo livello di test A/B, sperimentando in modo più approfondito attributi, soggetti, contesti, ecc., per individuare infine le combinazioni vincenti per il pubblico target.
Come sbloccare il valore
Per cogliere questa opportunità, le organizzazioni devono abilitare e promuovere funzioni aggiuntive, definire una nuova serie di processi aziendali e garantire una maggiore interconnettività tra le diverse tecnologie di marketing. Considera le seguenti azioni relative a persone, processi e tecnologia:
Persone
Con l’espansione della produzione su larga scala, sarà necessario modificare le modalità di lavoro in un numero sempre maggiore di team di marketing. Le seguenti funzioni devono avere la priorità in termini di preparazione:
- Pianificazione ed esecuzione delle campagne: prepararsi a realizzare campagne più rapidamente, con maggiore frequenza e con livelli di targeting più elevati.
- Attività di marketing: rivedere i processi esistenti lungo tutta la content supply chain per riflettere una pipeline di contenuti più approfondita (ad esempio, instradamento delle risorse, assegnazione di tag, revisione e approvazioni).
- Test e ottimizzazione: essere pronti per livelli di test più rapidi e approfonditi per ottimizzare i contenuti. Valutare il pubblico esistente e le pratiche di percorso che possono essere sfruttate.
- Dati e tecnologia: assicurarsi che i dati relativi ai contenuti, l’architettura e le capacità di attivazione siano collegati e pronti a supportare un’esecuzione più ampia e veloce.
Processo
Rivedere determinati flussi di lavoro per ottimizzarne l’esecuzione. I team di marketing dovranno esaminare e adeguare i processi attuali per supportare la produzione su larga scala. I team devono:
- Sfruttare l’intelligenza artificiale e l’automazione per assegnare automaticamente tag ai metadati e indirizzare le varianti delle risorse ai repository e alle sottocartelle corretti nel DAM.
- Definire gli standard per la revisione e le approvazioni. Una volta approvate le risorse principali, gli audit assistiti dall’intelligenza artificiale sulla qualità e la conformità del brand potrebbero essere sufficienti per la maggior parte delle risorse derivate prodotte su larga scala.
- Garantire che le sfumature locali siano preservate, consentendo ai team regionali di apportare modifiche dell’ultimo minuto dopo la produzione centrale, ottimizzando il tono, le sensibilità culturali e le esigenze locali.
Tecnologia
Integrazione avanzata con la content supply chain. Garantire l’interoperabilità e pratiche più avanzate in materia di dati per i contenuti. Di seguito sono riportate alcune aree di interesse:
- Assicurarsi che le capacità di produzione scalabili siano integrate nei sistemi a monte e a valle (ad esempio, strumenti di pianificazione delle campagne, DAM, canali di attivazione di proprietà, guadagnati e a pagamento).
- Migliorare la strategia dei contenuti e la tassonomia per semplificare l’attivazione, compresa la definizione e l’applicazione di nuovi campi di metadati per le varianti delle risorse.
- Creare percorsi per condividere informazioni sulle prestazioni tra team quali design, brand e tecnici creativi, al fine di perfezionare la direzione creativa e i sistemi di progettazione a livello aziendale.
Dalla teoria alla pratica
Esperienze di e-commerce coinvolgenti per Gatorade
Nell’ottobre 2024, Gatorade ha lanciato un’esperienza digitale pionieristica sulla sua piattaforma di e-commerce che consente ai consumatori di personalizzare le sue iconiche bottiglie da spremere. Grazie ad Adobe Firefly Services, l’azienda ha creato centinaia di migliaia di design personalizzati in linea con il brand, offrendo agli atleti la possibilità di esprimersi creativamente e generando un incremento sia del coinvolgimento che della brand loyalty. Xavi Cortadellas, Senior Director of Marketing di Gatorade, ha affermato, “Ora gli atleti di tutto il mondo possono interagire con il nostro brand in modo divertente e accessibile... le possibilità di personalizzazione sono praticamente infinite, rafforzando le nostre connessioni dirette con i consumatori e consolidando la brand loyalty.” Scopri di più qui.
Fase 3
Implementare la personalizzazione dei contenuti in tempo reale
Il percorso dei clienti si svolge ormai in pochi millisecondi, spaziando tra app, web, e-mail, marketplace ed esperienze live. Eppure, la maggior parte dei flussi di lavoro creativi segue un processo a cascata, perdendo l’attimo e limitando la marketing agility. Questa fase segna il passaggio dal considerare la produzione di risorse come un passaggio a sé stante al suo inserimento come livello di attivazione per potenziare la personalizzazione su larga scala.
Gli addetti al marketing lungimiranti stanno già elaborando piani per integrare l’intelligenza artificiale, i dati dei clienti e il processo decisionale avanzato al fine di creare e fornire contenuti contestualizzati in tempo reale. Questo cambiamento comporta una maggiore complessità, che richiede un allineamento più stretto tra persone, tecnologia e flussi di lavoro. La questione non è più se i contenuti debbano essere scalabili, ma piuttosto come integrarli nelle operazioni esistenti sotto forma di funzionalità intelligenti e reattive.
Le seguenti funzionalità meritano particolare attenzione all’inizio di questa fase:
- Creazione dinamica di contenuti: generazione di risorse all’avanguardia basate su trigger e segnali in tempo reale provenienti dai motori di orchestrazione dell’esperienza del cliente.
- Profili di contenuto unificati: applicazione dei principi relativi ai dati dei clienti ai contenuti; mappatura degli attributi alle varianti delle risorse, quali segmenti, campagne, stile, tono, colore, layout e oggetti utilizzati.
- Sistemi auto-ottimizzanti: consentire all’intelligenza artificiale di testare, apprendere e iterare continuamente, scalando le risorse e gli attributi più efficaci per ogni pubblico al fine di massimizzare i guadagni in termini di prestazioni.
Come sbloccare il valore
In questo momento, le organizzazioni devono cambiare mentalità e modalità operative per considerare i contenuti come una funzionalità reattiva e intelligente integrata nelle piattaforme di personalizzazione. Ciò consentirà uno storytelling sequenziale e ricco di sfumature, in cui ogni messaggio si basa su quello precedente per soddisfare i clienti con pertinenza e precisione in ogni momento. Quando entri in questa fase, considera le azioni riportate di seguito:
Persone
Migliorare la governance per la produzione in tempo reale. Man mano che la creazione di contenuti si sposta verso l’esterno, sarà necessario una nuova e più ampia serie di ruoli. Si consiglia di iniziare con quanto segue:
- Intelligent Content Centers of Excellence (COE): un organismo interfunzionale incaricato di promuovere le capacità e fornire una governance complessiva. Questo team dovrà essere collegato ai centri di eccellenza esistenti in materia di dati, intelligenza artificiale o personalizzazione, ma distinto da essi, al fine di garantire un’esecuzione mirata.
- Architetti di contenuti: un ruolo esistente che si amplierà dalla definizione e manutenzione dei framework di dati per i contenuti (ad esempio, tassonomia, modelli di metadati) alla possibilità di utilizzare questi dati per attivare la creazione in tempo reale.
- Ingegneri di contenuti di intelligenza artificiale: questi membri del team progetteranno flussi di lavoro dei contenuti attivati da segnali di dati, lavorando a stretto contatto con architetti dei contenuti, esperti di decisioning e tecnologi creativi per sfruttare le capacità dell’IA generativa e agentica.
Processo
Ripensa i processi aziendali per supportare la creazione di valore aggiunto. Per sfruttare appieno questa opportunità, le organizzazioni devono andare oltre i flussi di lavoro statici o di tipo a cascata e creare processi flessibili e responsivi per la creazione dinamica di risorse. Considera di intraprendere le seguenti azioni:
- Definire linee guida chiare su quando la creazione di contenuti in tempo reale aggiunge valore, poiché non tutte le esperienze richiedono una personalizzazione dei contenuti 1:1 nel momento stesso.
- Allineare le esigenze di contenuti in tempo reale ai momenti prioritari del viaggio, mappando i contenuti in base alla fase dell’imbuto, al segmento di pubblico e al canale per attivare la creazione e l’assemblaggio dinamici.
- Estendere i trigger basati sui dati e le regole decisionali esistenti che guidano l’automazione del percorso verso i contenuti, garantendo che la risorsa giusta venga creata al momento giusto, per il cliente giusto.
- Istituisci delle linee guida sull’intelligenza artificiale che stabiliscano in che misura i modelli possono modificare testi, immagini, loghi o offerte, mantenendo tutti i risultati entro i parametri approvati dal brand in termini di modelli, tono e prezzi.
Tecnologia
Migliorare lo stack tecnologico per potenziare un motore di contenuti sempre attivo. Per cogliere questa opportunità, le organizzazioni devono costruire un ecosistema tecnologico e di dati completamente integrato. Considera le seguenti azioni per consentire la produzione di contenuti all’avanguardia:
- Definire e implementare uno schema e una tassonomia dei dati dei contenuti per regolare i parametri della creazione di contenuti in tempo reale.
- Selezionare (o passare a) piattaforme di attivazione dei contenuti che supportano la creazione e la distribuzione edge, in modo che le risorse vengano renderizzate in pochi millisecondi e il più vicino possibile all’utente finale.
- Garantire l’integrazione dello stack tecnologico tra i dati dei clienti, l’orchestrazione dei percorsi, le piattaforme multimediali e il sistema di misurazione: senza questo, i contenuti rimarranno isolati, limitando la personalizzazione e impedendo che le informazioni raccolte vengano reimmesse nella produzione.
- Indirizzare il coinvolgimento, la conversione e altre metriche sulle prestazioni al motore decisionale e ai team creativi principali, consentendo ai modelli e agli esseri umani di ottimizzare congiuntamente le esperienze senza ulteriore intervento manuale.
Passare all’azione
1. Responsabilità esecutiva, non solo sponsorizzazione
La leadership nel marketing deve assumersi la responsabilità e definire una visione a lungo termine, collegando gli investimenti nell’intelligenza artificiale alla crescita aziendale e promuovendo il passaggio da progetti pilota isolati a una soluzione olistica per l’impresa.
2. Investimenti flessibili e orientati al valore
Abbandonare la rigidità del budget annuale. Adottare finanziamenti di tipo venture che raddoppiano ciò che funziona e riducono ciò che non funziona; scalare rapidamente motori di contenuti, modelli di personalizzazione e integrazioni di dati che generano risultati.
3. Il cambiamento come competenza fondamentale
Le organizzazioni di marketing pronte per il futuro integrano il cambiamento come elemento fondamentale nella loro attività quotidiana. Ciò significa ripensare i ruoli, riqualificare i team e riprogettare i flussi di lavoro su base continuativa per trasformare l’intelligenza artificiale da strumento a moltiplicatore della crescita.
Agire con determinazione su questi fattori abilitanti e sulle linee guida specifiche per ogni fase contenute nel presente documento per trasformare i primi successi in un vantaggio competitivo duraturo.
Metodologia
Approccio alla ricerca: Adobe e Accenture hanno collaborato per stimare l’impatto finanziario di una trasformazione del processo di creazione e produzione di contenuti. Gli insight si basano su quattro componenti di ricerca: dati di sondaggio, interviste ad esperti, analisi econometrica e ricerca secondaria.
Sondaggio su marketing e creatività: un sondaggio online di 30 domande ha raccolto le opinioni di 1.047 professionisti del settore creativo, del marketing e di altri team che lavorano attivamente alla creazione di contenuti nei mesi di ottobre e novembre 2024.
- Area geografica: gli intervistati risiedevano negli Stati Uniti e in Canada.
- Ruoli: tutti gli intervistati ricoprivano posizioni a tempo pieno a livello manageriale o superiore nell’ambito del marketing o della pubblicità e sono estremamente coinvolti nella progettazione dei contenuti, nella strategia dei contenuti, nella produzione dei contenuti, nell’analisi di marketing e nella misurazione delle prestazioni o nella gestione del brand.
- Settori: retail (n=229), beni di largo consumo (n=200), high tech (n=150), servizi finanziari (n=150), farmaceutica (n=150), media e intrattenimento (n=168).
- Significatività statistica: i risultati del sondaggio presentano un margine di errore di ±8 punti percentuali per le statistiche espresse in percentuale e di ±2 punti percentuali per le medie, assumendo un livello di affidabilità del 95% in entrambi i casi
Interviste agli esperti: sono state condotte 38 interviste individuali per ottenere approfondimenti qualitativi sui vari settori. Sono stati intervistati i seguenti esperti in materia:
- 9 esperti di creatività e design (panel di dipendenti Accenture)
- 15 esperti di settore di Accenture (3 nel settore Retail, 4 nel settore CPG, 1 nei servizi finanziari, 2 nel settore farmaceutico, 3 nell’high tech, 2 in media e intrattenimento)
- 8 esperti di trasformazione del marketing di Accenture (panel composto da ex CMO e consulenti)
- 6 esperti di Adobe (responsabili marketing e leader di settore)
Analisi econometrica: di seguito si illustrano le ipotesi e le fonti utilizzate per costruire il modello del caso di valore per quantificare il valore della trasformazione dei flussi di lavoro di creazione e produzione dei contenuti:
- Dimensione dell’azienda: tutti i calcoli si basano su un’azienda con un fatturato annuo di 30 miliardi di dollari
- Acquisizione di valore: 30% al 1° anno, 50% al 2° anno e 100% al 3° anno
- Aggiustamento del rischio: 20% per riflettere stime realistiche
- Tasso di attualizzazione: 10%
- Costi: calcolo del ROI previsto sulla base dei benefici e dei costi stimati dell’implementazione degli strumenti di intelligenza artificiale
- Benefici stimati: le proiezioni si basano sulle stime auto-riferite dagli intervistati sull’impatto degli strumenti di intelligenza artificiale negli attuali flussi di lavoro end-to-end nella creazione e produzione di contenuti. I risultati del sondaggio sono stati poi convalidati dagli esperti di Accenture per settore, sulla base dei risultati osservati nell’assistenza ai clienti nell’implementazione dell’IA generativa nelle funzioni di marketing.
- Costi di implementazione dello strumento di intelligenza artificiale stimati: i calcoli si basano sui costi incrementali stimati per le licenze e il supporto tecnologico (forniti da Adobe), la gestione del cambiamento e la formazione necessaria per realizzare le opportunità di valore.
- Efficienza operativa: include il risparmio di tempo derivante dalla semplificazione delle attività, dall’aumento del riutilizzo delle risorse e dalla semplificazione delle revisioni e delle approvazioni (sulla base di costi orari a pieno carico), oltre alla riduzione dei costi fissi (ad esempio, i costi di produzione fisica e le spese di agenzia).
- Crescita del fatturato: proiezioni di aumento dei ricavi grazie all’impatto dei contenuti migliorati, a campagne più personalizzate e mirate e a un volume di contenuti più elevato, sulla base dei CTR, impressioni e tassi di conversione medi del settore.
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