Beintoo amplia l’offerta con le nuove Predictive Audiences
Alla base del loro funzionamento, modelli matematici e tecnologie di location intelligence grazie a cui è possibile prevedere i probabili futuri comportamenti dei consumatori
Dopo l’anteprima in occasione dello IAB Forum, Beintoo ha ufficialmente presentato le sue Predictive Audiences il 10 dicembre, in occasione di un webinar dedicato.
Marilena Pellegrini, CRO Beintoo, e Marina Fedrighelli, Country Manager Italy Beintoo, hanno condotto un viaggio alla ricerca del “dato giusto” che crea un ponte tra passato, presente e futuro, consentendo alla società di realizzare modelli matematici predittivi. Sono proprio questi ultimi, infatti, insieme alle ormai note tecnologie di location intelligence, le fondamenta delle nuove Audiences.
“Per costruire i modelli matematici mappiamo il territorio, tramite una griglia di esagoni che ci consente di arrivare fino ad una profondità di 50 mt, rileviamo il segnale gps degli smartphone e analizziamo i dati relativi agli spostamenti, alle routine abituali e occasionali e ai POIs visitati, al fine di evidenziare alcuni pattern ripetuti, comuni a gruppi di utenti”, spiega Marilena Pellegrini.
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I pattern osservati e descritti dal modello, uniti al machine learning, consentono dunque di creare previsioni su gruppi con determinate routine, e di estenderle su altri con comportamenti simili.
“Da un’analisi del 2019 sul settore GDO è emerso, ad esempio, che nella città di Milano nei giorni feriali c’è una predisposizione alla cosiddetta spesa formato cestello in fascia serale e vicino alla sede di lavoro. Gli utenti che hanno manifestato questo comportamento dunque potrebbero essere ingaggiati dai brand o dalle insegne della GDO, tramite una campagna di mobile advertising, in un momento ad alto potenziale di ricettività (opportunity window o free time moments) e invogliati ad effettuare una visita presso un determinato store, o a comprare un determinato prodotto in target”, aggiunge Marina Fedrighelli.
L’applicazione di questo modello di Audiences è molto versatile e riesce ad abbracciare trasversalmente molti settori tra cui Automotive, Apparel, Gas Station e molti altri, offrendo la possibilità di creare strategie di pianificazione in grado di anticipare i tempi e di offrire un grosso vantaggio competitivo sul mercato.
In conclusione, la società, volgendo lo sguardo al vicino 2021, ha dichiarato che continuerà a potenziare l’efficacia delle Predictive Audiences anche grazie all’arricchimento con dati di seconda e terza parte e creatività sempre più adatte ai micro-target.