Come i big data hanno cambiato la pubblicità

Come i big data hanno cambiato la pubblicità

16.04.2018 | La vecchia TV deve imitare i colossi di Internet per migliorarsi. E i big data dell’audience sono la chiave di volta.

L’idea che le nostre abitudini virtuali, i nostri click e le nostre ricerche nei browser vengano immagazzinate da società che le rivendono ad altre società che ci inviano consigli targettizzati su cosa comprare, ormai, la stiamo interiorizzando. Il punto è che non tutte le società sono brave a sfruttare i nostri dati allo stesso modo. Nella grande distribuzione, Amazon è il leader incontrastato, con pubblicità che sembrano davvero fatte ogni volta su misura per noi. Nel mondo della finanza, American Express studia da anni i trend delle transazioni dei clienti, per prevenire eventuali passaggi ai competitor o la chiusura dei conti.  Nello sport, il ricorso alle statistiche è così diffuso che ormai i proprietari delle squadre di calcio analizzano le caratteristiche di partite e di calciatori di decine di leghe e coppe nazionali diverse, per identificare i potenziali talenti da acquistare.

Invece, l’industria televisiva è uno di quei settori rimasti indietro nello sfruttamento di Big Data, ovvero di quelle tecnologie finalizzate a estrarre dai dati conoscenze e valore. In pratica, l'analisi di quantità incredibilmente grandi di informazioni. Nel corso dell’ultimo decennio, riporta il sito Accellerite, “la pubblicità televisiva è rimasta indietro ogni anno di più, mentre sempre più persone guardano la televisione esclusivamente online”. Nei budget aziendali americani, spiega il sito, “la spesa in pubblicità digitali sta iniziando a superare quella in pubblicità tradizionali”.

Durante l’era analogica era tutto piuttosto semplice: i network televisivi commissionavano contenuti per un largo gruppo di spettatori che guardavano solo una piccola frazione di programmi su relativamente pochi canali. Le aziende e i pubblicitari concentravano di fatto le loro energie su un singolo obiettivo: gli spazi in prima serata, i grandi eventi stile Super Bowl, che garantivano la migliore visibilità. A guidare la creatività degli studi di produzione era l’analisi un po’ rozza delle varie fasce di ascolto, lo share ottenuto dai programmi (registrato solitamente ad un giorno di distanza dalla messa in onda), e altri studi sociologici complessi sulle abitudini della classe media.

Ma queste sembrano strategie primitive nell’era dell’audience-based advertising: una rivoluzione stimolata dal cambiamento nei consumi. È stato calcolato che negli Stati Uniti le persone trascorrono in media 6 ore e mezza al giorno sui cellulari, tablet, Pc e laptop, il che fa impallidire le stime della società di rating Nielsen sul numero di ore trascorse dagli americani a guardare la tv (cinque). Allo stesso tempo gli americani trascorrono più di due ore al giorno sui social; che sono già utilizzati per tracciare i gusti del pubblico e migliorare i ritorni sugli investimenti pubblicitari.

 
Un successo di questo tipo non è dovuto al caso o alla fortuna, ma all'attento studio dei fattori che possono incidere nel coinvolgimento dello spettatore

La pubblicità basata su Big Data prende atto di questo: in un contesto in cui l’attenzione media tende a calare, l’utente medio è toccato da messaggi pubblicitari non solo quando si siede comodamente sul divano a vedere la tv, ma anche quando in pausa pranzo accende il cellulare per giocare ad una app di intrattenimento, o quando in metropolitana sceglie di rivedere, sul proprio tablet, gli highlights di una partita di calcio del giorno prima. Se società come Amazon, Facebook o Google hanno basato molte delle loro fortune sulla vendita di spazi pubblicitari plasmati sui nostri gusti, i network televisivi sanno che le loro trasmissioni saranno guardate sempre più su dispositivi che non sono il televisore di casa, e il loro modello pubblicitario dovrà cambiare.

Una delle società più intelligenti nell’usare Big Data per migliorare la propria offerta è senza dubbio Netflix. Raccogliendo e analizzando le informazioni sugli utenti, il colosso americano della distribuzione via internet di film e serie tv ha costruito un impressionante catalogo di prodotti “fatti in casa”, inclusi show popolarissimi come Stranger Things e Orange Is the New Black: solo due esempi di serie in streaming che hanno conquistato non solo il pubblico di canali via cavo come HBO e Showtime, ma anche fatto incetta di premi della critica. “Un successo di questo tipo non è dovuto al caso o alla fortuna”, scrive Adweek, “ma all’attento studio dei fattori che potevano incidere nel coinvolgimento dello spettatore”.

La vecchia TV, insomma sta cercando di imitare i colossi di Internet per migliorarsi. E i Big Data dell’audience sono la chiave di volta per aumentare la profittabilità dei canali tradizionali. Oggi sia i grandi network che le concessionarie di pubblicità digitale hanno accesso a una quantità sempre crescente di informazioni sugli spettatori, grazie ai pacchetti “smart tv” e alle interfacce digitali dei loro canali in streaming, che si vanno a sommare alle misurazioni pre-esistenti come la già citata società di rating Nielsen. Studiare a fondo gli spettatori, le loro reazioni ai programmi televisivi potrà permettere di cambiare le pubblicità “in corsa”, progettarne di migliori, e anche capire meglio cosa ha funzionato e cosa no nelle pubblicità stesse.

Nel frattempo sul sito eMarketer si legge che nel 2018 il valore totale delle pubblicità “personalizzate” sulla “smart tv” raggiungerà quota 6,7 miliardi di dollari (su un totale di 71,9 miliardi di dollari spesi in pubblicità televisive). A confronto, nel 2017 la quota era stata di 3,4 miliardi, e nel 2015 di 1,5 miliardi di dollari. La ragione è chiara: la pubblicità basata sui gusti degli spettatori permette di raggiungere l’audience desiderata con più accuratezza; di identificare le distinzioni tra i vari tipi di audience a seconda del dispositivo utilizzato; di minimizzare lo “spreco” di pubblicità, e parecchio altro.

 

Nel 2017 Audience Studio, una società controllata da NBCUniversal, una delle principali aziende mondiali nella produzione di programmi televisivi d’intrattenimento e informazione, ha venduto pubblicità basate su Big Data (piuttosto che sul tradizionale sistema di rating Nielsen) ad oltre 500 clienti, dal valore totale di circa un miliardo di dollari. Lo riporta il sito Axios, che calcola un aumento del 50% rispetto all’anno precedente.

Il mercato si muove anche in Italia: è di un anno fa l’accordo tra Sky Italia ed H-Farm, punto di riferimento per il mondo dell’innovazione digitale, per sviluppare l’elaborazione di nuove strategie industriali per la pay tv guidate dall’analisi dei numeri. “L’utilizzo consapevole dei Big Data a supporto del business – spiegano quelli H-Farm a Business Insider – permette di superare approcci qualitativi non affidabili e scelte basate su opinioni personali”.

Sempre più televisione sarà vista dai pc e da altri dispositivi mobili, e l’intero settore televisivo è in fermento: il canale via cavo AMC, che ha da tempo investito sul digitale, ha annunciato la settimana scorsa di aver avviato la costruzione di un branca dedicata tutta alle pubblicità basate sui Big Data, per competere meglio con diretti concorrenti quali NBC e Fox. “È un trend che sta costringendo gli esperti di marketing a pensare in modo diverso”, aggiunge Axios.

Quando si muove Google, per esempio, tutti gli altri sono costretti a fermarsi e prendere appunti: la società di Mountain View ha raccolto una quantità impressionante di informazioni tramite le sue ricerche, le app, le mappe e le sta usando per Google Preferred, un nuovo servizio pubblicitario che consentirà a brand e centri media di pianificare pubblicità solo nel 5% dei canali YouTube più apprezzati dagli utenti. Riporta il sito Digiday come i clienti delle principali agenzie pubblicitarie abbiano aumentato gli investimenti tramite Google Preferred focalizzandosi soprattutto sulle star più giovani di YouTube. YouTube stesso, del resto, infondendo i suoi spazi pubblicitari con réclame tipicamente televisive, però basate su Big Data, “potrebbe svuotare i rivali della televisione tradizionale”. E anche minare lo strapotere di Facebook, che si è attrezzata per proporre alle agenzie la sua versione di Google Preferred.

All’ultima conferenza sui media organizzata dalla rivista Recode, il presidente della 21st Century Fox, Peter Rice ha detto che una volta che tutta la televisione passerà allo streaming su Internet, gli spot televisivi saranno “targettizzati” nello stesso modo in cui lo sono gli spot digitali. E nel momento in cui ciò avverrà, le società televisive saranno in grado di “riprendersi la loro fetta” del mercato pubblicitario, che al momento gli è stata tolta dal digitale.

Bisogna, però, ricordare che il mercato di spot audience-based, per quanto in crescita, è ancora una porzione piuttosto piccola – all’incirca il 10 per cento – dell’intero mercato pubblicitario televisivo. Inoltre, nonostante i passi da gigante negli ultimi anni, la qualità della tv in streaming è ancora inferiore a quella della tv tradizionale, con criticità ineludibili come il basso frame rate e la relativamente alta latenza di risposta ai comandi. Allo stesso tempo, riporta Adweek che gli spot dei servizi in streaming rimangono più impressi nella memoria degli spettatori di quelli della programmazione tv tradizionale. Forse il pubblico, più che odiare le pubblicità, odia le pubblicità fatte male.


 

l'autore
Le Macchine Volanti