Francesco Lattanzio | 17 marzo 2017
TECNOLOGIA

La tecnologia AI Havas Media è quasi pronta al targeting e all’attivazione di campagne adv

Il rapporto ultradecennale tra Havas Media e IBM si è sempre concentrato sull’aspetto creativo della pubblicità. L’agenzia, però, negli ultimi anni ha coltivato un interesse sempre crescente per l’AI, e l’azienda tecnologica si è trovata ad essere ancora una volta il partner ideale per trasformare le sue idee in realtà. Watson è una delle soluzioni di artificial intelligence più avanzate presenti sul mercato, e già da qualche anno Havas la sta istruendo alla raccolta di insight con l’obiettivo di migliorare l’efficienza delle attività di media buying.

Fino ad ora, l’AI non era abbastanza sviluppata per dimostrare di essere un vantaggio reale nelle operazioni svolte da Havas Media, spiega Peter Sedlarcik, head of business insights and analytics del Gruppo. Non è stata nemmeno una tecnologia “ottimizzante”, dal momento che per utilizzarla era necessario un gran dispendio di tempo, risorse e investimenti.

Adesso, però, sta diventando il focus di molti giganti del mondo tech. Microsoft, ad esempio, ha lanciato la unit Cognitive Services e Google ha messo sul piatto alcune API per il machine-learning. “I pesci grossi stanno investendo risorse e tempo nel training, perché l’AI ha un’efficacia proporzionale alla profondità dei dati inseriti e alla capacità di interpretarli. È arrivata ad un punto in cui è una tech mainstream, e quindi ci sono molte company, come noi, abili nell’utilizzarla”, commenta Rahul Singhal, chief product officer di Equals 3 ed ex program director di IBM Watson.

Questa capacità permetterà ad Havas di integrare in breve tempo dati proprietari e di terze parti all’interno di Lucy, la tecnologia di AI sviluppata con Equals 3 (partner developer di Watson), dando in mano agli analyst una soluzione di intelligenza artificiale applicabile ai loro processi con relativa facilità. Allo stesso tempo, Havas dovrà educare il suo staff su come interagire con Lucy. “Per quanto strano possa sembrare, dobbiamo imparare a trattare Lucy e la tecnologia di AI come una persona intelligente che fa parte del nostro team. Ci sono molte informazioni nel suo cervello (virtuale), ma per estrarre le migliori dobbiamo capire come formulare le giuste domande e suddividere i pezzi di informazione che ci servono nel modo migliore per ottenere il massimo risultato”, spiega Sedlarcik. Al contrario di Excel, dove a ogni formula corrisponde un output definito, Lucy evolve il suo modo di rispondere con il tempo e con l’esperienza ottenuta dalle continue interazioni.

Più la si utilizza, più le sue applicazioni cambiano. Una peculiarità che richiede un’interazione ponderata con la macchina. “Bisogna prendersi una pausa e pensare a quale risultato vuoi ottenere e riflettere sul percorso di pensiero che vuoi far fare alla macchina per ottenerlo. Questo richiede la partecipazione degli analyst per riformulare il modo di interagire con dashboard differenti utilizzate per il planning, il buying e l’analisi”, continua Sedlarcik. Quando viene posta una domanda a Lucy, si attivano fino a 75 data stream che insieme elaborano la risposta. Quando un utente umano riceve il primo pacchetto di informazioni, deve scoprire se la risposta ha senso, quali fonti sono state scelte da Lucy, se i risultati sono qualitativi o quantitativi e se questi sono data driven o report driven. Successivamente l’utente deve riproporre la stessa domanda sotto un’altra forma e rivalutare il risultato. Non è una tecnologia plug and play, ha bisogno di un training.

Certo è che in agenzia non è possibile utilizzare uno strumento che richiede un processo così elaborato, e infatti questa fase di “educazione” avviene prima che questo accada. “Quando raggiungiamo una user base più ampia abbiamo bisogno di avere controllo per proporre i servizi più efficaci possibili”, afferma Sedlarcik. Singhal aggiunge che l’AI richiede un cambio di management: “le persone non sono abituate a vedere un sistema tecnologico a cui un giorno fai una domanda e il giorno, quando la rifai, la risposta è completamente diversa grazie agli insegnamenti raccolti”. A quale operazione potrebbe essere applicata una tecnologia del genere?

Havas Media ha individuato tre aree: portare efficienza aggregando tutti i data stream possibili in un unico processo; applicare gli insight elaborati da Lucy all’interno del processo strategico; connettere questi insight al media targeting e all’attivazione delle campagne.

“Abbiamo fatto progressi significativi sulle prime due aree, e stiamo iniziando a fare grandi passi avanti nella terza”, afferma Sedlarcik. È passato circa un anno da quando Havas Media ha iniziato a sviluppare Lucy, e i lavori sono ancora in corso. Alla fine, il successo dell’implementazione farà da cerniera tra l’adozione interna e la possibilità di creare risultati tangibili in termini di efficienza, per aiutare l’agenzia a produrre contenuti strategici più velocemente.

I primi risultati sono promettenti. Nei primi mesi di utilizzo, Havas Media ha ridotto il vendor cost del 75% e ha incrementato la velocità di attivazione delle campagne di 7 volte. Se tutto andrà bene, Lucy cambierà la fisionomia dei team e delle unit di Havas Media – non si parla di rimpiazzare risorse umane, spiega Sedlarcik, ma di permettere agli analyst di concentrarsi sulla strategia e sulle sfide di alto livello che raccolgono i clienti.

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