I ricercatori dell'Università del Texas-Austin e della Copenhagen Business School hanno pubblicato un nuovo documento nel Giornale di Marketing che offre una guida praticabile ai manager sull'implementazione di algoritmi in contesti di marketing.

Lo studio, imminente nel Giornale di Marketing , è intitolato "Quando gli algoritmi falliscono:le risposte dei consumatori alle crisi di danno al marchio causate da errori di algoritmo" ed è scritto da Raji Srinivasan e Gulen Sarial-Abi.

I marketer si affidano sempre più agli algoritmi per prendere decisioni importanti. Un esempio perfetto è il feed di notizie di Facebook. Non sai perché alcuni dei tuoi post vengono visualizzati o meno sui feed di notizie di alcune persone, ma Facebook sì. O che ne dici di Amazon che consiglia libri e prodotti per te? Tutti questi sono guidati da algoritmi. Gli algoritmi sono software e sono tutt'altro che perfetti. Come ogni 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 del danno al marchio, e un enorme incubo di pubbliche relazioni. Ancora, sappiamo poco delle risposte dei consumatori ai marchi in seguito a tali crisi di danno al marchio.

Primo, il team di ricerca scopre che i consumatori penalizzano meno i marchi quando un algoritmo (rispetto all'essere umano) causa un errore che causa una crisi del danno al marchio. Inoltre, la percezione 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 una tale crisi.

Secondo, quando l'algoritmo è più umanizzato, quando è antropomorfizzato (ad es. Alexa, Siri) (vs. no) o machine learning (vs. no), è usato in un compito soggettivo (contro oggettivo), o un'attività interattiva (rispetto a quella non interattiva):le risposte dei consumatori al marchio sono più negative a seguito di una crisi di danno al marchio causata da un errore dell'algoritmo. Srinivasan afferma che "i professionisti del marketing devono essere consapevoli che in contesti in cui l'algoritmo sembra essere più umano, sarebbe saggio aumentare la vigilanza nell'implementazione e nel monitoraggio degli algoritmi e fornire risorse per gestire le 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 dell'algoritmo. I manager possono evidenziare il ruolo dell'algoritmo e la mancanza di agenzia dell'algoritmo per l'errore, che possono ridurre le risposte negative dei consumatori al marchio. Però, 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 compito soggettivo o interattivo, tutto ciò tende a umanizzare l'algoritmo.

Finalmente, le intuizioni indicano che i marketer non dovrebbero pubblicizzare la supervisione umana degli algoritmi (che potrebbe effettivamente essere efficace nel correggere l'algoritmo) nelle comunicazioni con i clienti a seguito di crisi di danno al marchio causate da errori dell'algoritmo. Però, dovrebbero pubblicizzare la supervisione tecnologica dell'algoritmo quando lo utilizzano. La ragione? I consumatori sono meno negativi quando c'è una supervisione tecnologica dell'algoritmo a seguito di una crisi di danno al marchio.

"Globale, i nostri risultati suggeriscono che le persone sono più indulgenti nei confronti degli algoritmi utilizzati nel marketing algoritmico quando falliscono rispetto agli umani. Lo vediamo come un rivestimento d'argento per il crescente utilizzo di algoritmi nel marketing e i loro inevitabili fallimenti nella pratica, " dice Sarial-Abi.