I ricercatori dell’Università del Texas-Austin e della Copenhagen Business School hanno pubblicato un nuovo articolo sul Journal of Marketing che offre una guida pratica ai manager sull’implementazione di algoritmi nei contesti di marketing.
Lo studio, di prossima pubblicazione sul Journal of Marketing , è intitolato “When Algorithms Fail: Consumers ‘Responses to Brand Harm Crises Caused by Algorithm Errors” ed è scritto da Raji Srinivasan e Gulen Sarial-Abi.
I marketer fanno sempre più affidamento sugli algoritmi per prendere decisioni importanti. Un esempio perfetto è il feed di notizie di Facebook. Non sai perché alcuni dei tuoi post compaiono o meno nei feed di notizie di alcune persone, ma Facebook sì. O che ne dici di Amazon che ti consiglia libri e prodotti? Tutti questi sono guidati da algoritmi. Gli algoritmi sono software e sono tutt’altro che perfetti. Come qualsiasi software, possono fallire e alcuni falliscono in modo spettacolare. Aggiungi il bagliore dei social media e un piccolo problema tecnico può trasformarsi rapidamente in una crisi di danni al marchio e un enorme incubo di pubbliche relazioni. Tuttavia, sappiamo poco delle risposte dei consumatori ai marchi in seguito a tali crisi di danno al marchio.
In primo luogo, il team di ricerca rileva che i consumatori penalizzano meno i marchi quando un algoritmo (rispetto a un essere umano) causa un errore che causa una crisi di danno al marchio. Inoltre, le percezioni dei consumatori della minore agenzia dell’algoritmo per l’errore e la conseguente minore responsabilità per il danno causato mediano le loro risposte meno negative a un marchio a seguito di tale crisi.
In secondo luogo, quando l’algoritmo è più umanizzato, quando è antropomorfizzato (ad esempio, Alexa, Siri) (vs. no) o machine learning (vs. no), viene utilizzato in un’attività soggettiva (vs. oggettiva) o in un Attività interattiva (vs. non interattiva): le risposte dei consumatori al marchio sono più negative a seguito di una crisi di danni al marchio causata da un errore dell’algoritmo. Srinivasan afferma che “i professionisti del marketing devono essere consapevoli del fatto che in contesti in cui l’algoritmo sembra essere più umano, sarebbe saggio aumentare la vigilanza nella distribuzione e nel monitoraggio degli algoritmi e fornire risorse per la gestione delle conseguenze delle crisi di danno al marchio causate da errori dell’algoritmo . “
Questo studio genera anche approfondimenti su come gestire le conseguenze delle crisi di danno al marchio causate da errori di algoritmo. I manager possono evidenziare il ruolo dell’algoritmo e la mancanza di agentività dell’algoritmo per l’errore, il che può ridurre le risposte negative dei consumatori al marchio. Tuttavia, evidenziando il ruolo dell’algoritmo saranno le risposte negative dei consumatori al marchio per un algoritmo antropomorfizzato, un algoritmo di apprendimento automatico o se l’errore dell’algoritmo si verifica in un’attività soggettiva o interattiva, che tendono a umanizzare l’algoritmo.
Infine, le intuizioni indicano che i professionisti del marketing non dovrebbero pubblicizzare la supervisione umana degli algoritmi (che può effettivamente essere efficace nel correggere l’algoritmo) nelle comunicazioni con i clienti a seguito di crisi di danni al marchio causate da errori dell’algoritmo. Tuttavia, dovrebbero pubblicizzare la supervisione tecnologica dell’algoritmo quando lo utilizzano. La ragione? I consumatori sono meno negativi quando c’è la supervisione tecnologica dell’algoritmo a seguito di una crisi del danno al marchio.
“Nel complesso, i nostri risultati suggeriscono che le persone sono più indulgenti con gli algoritmi utilizzati nel marketing algoritmico quando falliscono di quanto non lo siano con gli esseri umani. Vediamo questo come un rivestimento d’argento per il crescente utilizzo di algoritmi nel marketing e i loro inevitabili fallimenti nella pratica”, afferma Sarial-Abi.
L’articolo completo è disponibile su: https: / / doi. org / 10. 1177/ 0022242921997082
