Spin-off del Politecnico di Milano e start-up innovativa, Ml Cube è specializzata nel fornire soluzioni all’avanguardia di Ia. Per aiutare le aziende nella gestione del digital advertising, la start-up milanese ha sviluppato Ad cube, una piattaforma per l’ottimizzazione multi-canale delle campagne di advertising online e capace di supportare gli advertiser nelle diverse fasi: dalla definizione del target da raggiungere e del budget da impiegare fino alla sua distribuzione.
Econsultancy ha rilevato che solo il 22% delle aziende è soddisfatto dei tassi di conversione, mentre Forrester sostiene che il 57% dei merketer non sia in possesso degli strumenti necessari per prendere decisioni rilevanti.
Grazie all’intelligenza artificiale di Ad cube, gli advertiser potranno beneficiare di un supporto a 360 gradi e potranno gestire diverse campagne su più canali (Google, Facebook, Instagram, Tik Tok e altro ancora.) all’interno della stessa piattaforma. Ciò si traduce in un vantaggio in termini di tempo e di efficienza. Questo trend viene confermato dai dati relativi alle prime applicazioni su un gruppo di 10 early adopters italiani e internazionali, che hanno visto crescere il Roi del +30% e guadagnato oltre il +40% in termini di tempo.
Quando ci si trova a gestire contemporaneamente più campagne di advertising, una delle problematiche più difficili da risolvere riguarda il numero di task che bisogna seguire. Con Ad cube questo non sarà più un problema: gli algoritmi di Ia, sviluppati dal team di Ml cube, analizzeranno quotidianamente i dati raccolti e apporteranno i giusti correttivi. Ad cube, infatti, riesce a gestire in modo autonomo tutte le campagne di digital advertising sui canali attivati.
La piattaforma della start-up milanese è composta da tre moduli: SpendOpt, BudOpt e TargOpt. Il primo analizza le performance delle campagne in termini di ricavi e Roi, suggerendo (attraverso un un output in curve predittive) agli advertiser quanto investire per raggiungere un determinato obiettivo, eliminando così il problema del trade-off Revenue/Roi.
Il secondo utilizza gli algoritmi di machine learning per distribuire giornalmente il budget tra le diverse campagne, massimizzando così i rendimenti o il Roi. Chiaramente, l’advertiser potrà impostare dei limiti e personalizzare il budget in a base alle proprie esigenze. Il terzo, invece, utilizza la potenza degli algoritmi di Ia per intercettare i segmenti target che l’analisi dati tradizionale non riesce a raggiungere. Il modulo processa i dati storici delle campagne già esistenti in background per individuare un segmento promettente. TargOpt può anche creare in automatico il nuovo pubblico per ogni piattaforma.
«L’intelligenza artificiale ha tutto il potenziale per rivoluzionare la nostra quotidianità, soprattutto nei modelli di business e del digital advertising», dichiara Nicola Caporaso, ceo di Mi cube. «Con Ad cube mettiamo a disposizione degli advertiser uno strumento unico, un compagno di lavoro che renderà ogni singola fase della campagna pubblicitaria più semplice ed efficace e permetterà di raggiungere gli obiettivi di awareness, traffico e conversioni prefissati. Siamo orgogliosi che il nostro progetto abbia già riscontrato l’interesse di alcuni colossi tech: è la dimostrazione che siamo sulla strada giusta. Ora vogliamo continuare a crescere e giocare un ruolo chiave creando strumenti di IA innovativi e affidabili, con performance elevate e durature. Per questo stiamo lavorando su alcune nuove funzionalità come i modelli di attribuzione, l’ottimizzazione dei canali offline, il real-time bidding e l’ottimizzazione delle creatività. Siamo convinti che l’intelligenza artificiale rappresenti il futuro e vogliamo metterla a disposizione dei nostri clienti per sviluppare il loro core business».
La start-up Mi cube sta per lanciare Mi cube platform, una piattaforma che rientra tra le soluzioni “Ia per l’Ia”. Questo prodotto è in grado di ottimizzare il ciclo di vita dei modelli di machine learning già in produzione su diversi domini applicativi, fornendo funzionalità di monitoring, analisi delle performance, gestione della manutenzione (re-training, adaptation, decomissioning), la governance e il reporting per il cost management. Infine, Ml cube sta lavorando a PriceIt, un sistema per l’ottimizzazione dinamica del prezzo per l’e-commerce. Con questa piattaforma sarà possibile ottimizzare il pricing in modo del tutto automatico per e-commerce con diversi modelli di business.
