La sfida

Il Gruppo GEDI - uno dei principali gruppi editoriali italiani – e Manzoni, la sua concessionaria di Pubblicità, hanno avviato un percorso per diventare un’azienda data-driven. Un profondo programma di trasformazione che fa leva sui dati per supportare il gruppo nell’adozione di nuovi modelli digitali, sia nel business pubblicitario tradizionale che in quello digitale. GEDI ha scelto Accenture come business advisor e partner tecnologico per intraprendere questo impegnativo percorso.

Manzoni ha deciso di avviare il processo di trasformazione adottando l'Intelligenza artificiale, che permette di ottimizzare la monetizzazione dei contenuti digitali sia per i modelli di business finanziati dalla pubblicità sia per quelli a pagamento. L'elemento chiave di questa strategia risiede nella capacità di identificare con precisione segmenti di utenti altamente qualificati - per età, genere, interessi, ecc. - a cui indirizzare campagne pubblicitarie e contenuti su misura con una personalizzazione estremamente accurata.

Raggiungere un equilibrio tra business tradizionale e digitale

Anche nel mercato italiano i ricavi pubblicitari prodotti da Internet supereranno presto quelli non digitali. A discapito delle concessionarie tradizionali di pubblicità, attualmente tale crescita è dominata dai giganti digitali OTT che sfruttano la loro capacità di indirizzare le campagne pubblicitarie al singolo consumatore, personalizzandole. Inoltre, le nuove modalità d'acquisto degli spazi pubblicitari digitali - ad es. l'acquisto programmatico - hanno stabilito nuovi parametri di efficienza nel processo buy-sell.

Se non reagiranno in tempi brevi, molti degli editori e dei broadcaster tradizionali vedranno gli investimenti degli inserzionisti spostarsi verso le piattaforme digitali della concorrenza OTT. Ma con la giusta strategia operativa, organizzativa e tecnologica, essi stessi potranno fare di più che limitarsi a giocare in difesa: potranno generare nuovi ricavi che combinino tradizionale e digitale, adottando per entrambi i business nuovi modelli operativi digitali.

Manzoni era consapevole che la profonda esperienza di Accenture nella trasformazione digitale delle aziende avrebbe permesso al Gruppo di raggiungere più rapidamente i propri obiettivi.

In questo scenario di continua trasformazione, le aziende del settore Media devono digitalizzare il motore del loro business pubblicitario.

Strategia e soluzione

Monetizzare i dati con Analytics avanzati

Nella trasformazione di Manzoni, Accenture ha messo in gioco le sue competenze di business esclusive nel settore Media, la sua esperienza nella monetizzazione dei dati ed i suoi asset di Analytics avanzati. Manzoni ha potuto così far leva sui casi di successo di Accenture nell’ambito dell’Advertising e dei contenuti. Accenture ha abilitato Manzoni alla raccolta di dati dalle sue property digitali, sia interne sia affiliate, arricchendoli con dati proprietari, creando micro-segmenti altamente qualificati (basati su fattori quali età, sesso e interessi) e monetizzandoli attraverso prodotti pubblicitari B2B e azioni di marketing digitale B2C altamente personalizzate.

Il risultato: una maggiore efficienza nel targeting di segmenti di pubblico ristretti e qualificati, che ha prodotto una maggiore monetizzazione degli spazi pubblicitari digitali di Manzoni.

Le capabilities richieste comprendevano una combinazione di asset di Analytics avanzati e competenze di Data Science verticalizzati per il settore Media & Advertising - una risorsa poco presente sul mercato.

"Manzoni è l'esempio di azienda leader disposta ad accogliere le ultime novità tecnologiche del suo settore per migliorare la user experience e ampliare la portata e l'efficacia dei prodotti pubblicitari."

– MICHELE MARRONE, Communications, Media and Technology Lead per Italia, Europa Centrale e Grecia.

Il motore di monetizzazione dei dati e AMAP

Questi risultati sono stati raggiunti grazie all'adozione da parte di Manzoni degli algoritmi di Machine Learning ad elevate performance forniti dal Data Monetization Engine, uno dei moduli chiave della Accenture Multimedia Advertising Platform (AMAP). I Data Scientist di Accenture Applied Intelligence hanno poi adattato il motore alle esigenze specifiche del cliente con casi d'uso specializzati per il settore Media e Advertising definiti dal team Consulting, di concerto col cliente.

Il Data Monetization engine di AMAP utilizza un’architettura big Data Open Source all'avanguardia che di attivare algoritmi di Machine Learning i cui output sono certificati dai principali analisti di rating online ed una serie di strumenti predefiniti di dashboarding e reporting per l’analisi e l'attivazione del dato, oltre ad un’infrastruttura Cloud per minimizzare i costi operativi.

Raggiungere nuovi confini con Applied Intelligence

Combinando la loro competenza di settore e negli Analytics con algoritmi di Machine Learning, il team Consulting X.0 Media ed i Data Scientist di Accenture Applied Intelligence hanno consentito a Manzoni di potenziare il proprio business sfruttando la potenza dei dati e di produrre più valore con l'Advertising.

Predire

Qualificare micro-segmenti di pubblico e prevedere gli spazi pubblicitari con un alto grado di precisione.

Incrementare

Qualificare la propensione generale del pubblico a iscriversi alla versione digitale dei giornali per incrementare il numero dei lettori paganti.

Capire

Definire la tendenza all'abbandono, all'up-selling e al cross selling della base esistente di abbonati.

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Trasformazione

Grazie alla piattaforma e ai servizi di Accenture, Manzoni ha già raddoppiato l'accuratezza nella previsione rispetto al fornitore dominante. La maggiore capacità di qualificare l'utenza permette ora all'azienda di giustificare prezzi premium più elevati e di rafforzare la sua posizione di leadership.

80%

Ora Manzoni può predire il genere degli utenti con una precisione media dell'80% (certificata da Comscore e Nielsen).

180

Questo progetto ha identificato 180 segmenti commerciali (in base allo standard IAB).

80%

Manzoni ha ottenuto un aumento di precisione dell'80% nella previsione dell'Inventory rispetto all'attuale sistema di gestione dell'Inventory.

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