In Che Modo L’Ia Può Essere D’Aiuto Nelle Verifiche di Coerenza del Marchio? Esempi Pratici Tratti da Marchi Noti

Il punto non è che l’IA sostituirà strateghi, analisti, brand manager, designer o ricercatori di mercato. Piuttosto, è che l’IA può compiere molto rapidamente il primo passo operativo. Può analizzare centinaia di punti di contatto con il marchio simultaneamente, individuare elementi ricorrenti, identificare segnali dominanti e mostrare dove il sistema è coerente e dove inizia a divergere.

Questo è particolarmente importante perché molte piccole aziende hanno elementi nel loro portfolio che non hanno mai formalmente denominato. Un colore distintivo che usano da anni. Il layout della confezione. Il modo in cui un prodotto viene fotografato. Il formato dei titoli. La forma delle etichette. Lo stile delle icone. Questi elementi spesso fungono da segnali del marchio, anche se non sono stati registrati nel brandbook come risorse chiave.

L’IA può aiutare a scoprirli.

Fonte: studio personale basato su ChatGPT

Analizzando i materiali di McDonald’s, l’intelligenza artificiale individua rapidamente diversi elementi dominanti: gli archi dorati, il colore giallo, il linguaggio semplice, il packaging, i menù, l’architettura dei ristoranti e i nomi basati sul prefisso “Mc”.

Il segnale più importante è, ovviamente, il logo. La caratteristica “M” parla da sé e non necessita di molte spiegazioni. Appare su bicchieri, patatine fritte, app, totem pubblicitari, facciate dei ristoranti e pubblicità. Questo è un esempio di un asset con un altissimo grado di autonomia.

L’intelligenza artificiale può aiutare non solo a confermare l’evidente forza del logo, ma anche a dimostrare quanto ampiamente il marchio lo utilizzi. L’analisi mostra che McDonald’s non si affida esclusivamente al logo. Altrettanto importanti sono il colore giallo, la fotografia distintiva dei prodotti, il linguaggio comunicativo semplice, i layout promozionali e la presenza fisica del marchio nello spazio.

Anche il tema del colore è interessante. Storicamente, il marchio è stato fortemente associato al giallo e al rosso. Nelle applicazioni più recenti, il verde scuro sta comparendo sempre più spesso, soprattutto nel contesto della ristorazione. L’intelligenza artificiale può identificare un simile cambiamento come una modifica significativa del sistema: il marchio mantiene la sua riconoscibilità, ma modifica leggermente il suo tono, passando da un approccio più impulsivo a uno più pacato e contemporaneo.

Raccomandazioni: il materiale raccolto dall’intelligenza artificiale può fungere da database per illustrare i segnali specifici del marchio, ma non sostituisce l’analisi dei singoli materiali.

Fonte: studio personale basato su Chat GPT

Nel caso di Allegro, l’intelligenza artificiale rileva immediatamente il colore arancione come principale elemento distintivo del marchio. Questo colore compare nel logo, nei pulsanti, nei banner, negli annunci, nell’app, sui social media e nella pubblicità esterna. Si tratta di un ottimo esempio di marchio in cui il colore influenza non solo l’immagine, ma anche la funzionalità. Anche il logo, con la sua caratteristica “a”, è un elemento cruciale.

Allegro è un marchio digitale, quindi la coerenza del branding deve essere valutata in modo diverso rispetto a ristoranti o aziende di beni di largo consumo. La transizione tra la pubblicità e l’interfaccia è fondamentale. Gli utenti vedono un messaggio promozionale, cliccano, accedono all’app o al sito web e devono comunque percepire di trovarsi nello stesso ambiente del marchio.

L’intelligenza artificiale può aiutare a verificare se questa continuità esiste effettivamente. Analizzando i materiali di Allegro, è facile individuare una serie di elementi ricorrenti: l’arancione, il logo, la tipografia semplice, le icone, le composizioni dei prodotti e i brevi messaggi di vendita.

Allegro non ha bisogno di costruire una complessa narrazione emotiva in ogni singola azione. Il suo branding è principalmente finalizzato a strutturare un’esperienza di acquisto molto ampia.

Fonte: studio personale basato su Chat GPT

Nel settore dei beni di largo consumo, un’analisi del marchio dovrebbe iniziare dal packaging. È sullo scaffale che i consumatori incontrano più spesso un marchio e prendono le decisioni di acquisto. Nel caso del marchio Tarczyński, l’intelligenza artificiale identifica due pilastri dominanti: il logo e una combinazione di colori basata sul blu navy e sull’arancione.

Il logo – un nome bianco su sfondo blu navy, spesso con un bordo arancione – funge da marchio registrato del produttore e da garanzia di riconoscibilità. L’arancione funge da accento energico: aumenta la visibilità, conferisce impulsività e aiuta il marchio a risaltare sugli scaffali.

L’intelligenza artificiale può svolgere un lavoro molto pratico in questo ambito: confrontare diverse linee di prodotto e verificare se il marchio rimane facilmente riconoscibile nonostante le diverse varianti. Ciò è particolarmente importante quando il portafoglio è ampio: salsicce kabanosy, snack proteici, prodotti naturali, linee premium e formati d’impulso.

Raccomandazioni: i dati sul packaging raccolti dall’intelligenza artificiale possono fungere da mappa che illustra la situazione iniziale (ad esempio, prima delle modifiche al portafoglio) e dopo il processo di rebranding del packaging. Tuttavia, non sarà perfetto per lavori di precisione con un pacchetto specifico.

Kärcher è un ottimo esempio di marchio in cui l’intelligenza artificiale (IA) può individuare sia gli elementi visivi che una narrazione coerente del prodotto. Gli elementi più evidenti sono il logo nero, il raggio giallo e la combinazione di colori giallo e nero degli apparecchi.

Ma l’analisi non dovrebbe fermarsi al colore. Kärcher comunica principalmente l’effetto delle sue azioni. I materiali promozionali spesso mostrano l’apparecchio in funzione, l’acqua, il movimento, la superficie pulita e la differenza visibile prima e dopo. Lo slogan “Bring back the WOW” (Riporta lo stupore) riassume bene questa logica: il marchio non vende solo l’apparecchio, ma il risultato.

L’IA può aiutare a individuare questo schema. Può indicare che i materiali più efficaci sono coerenti con il marchio quando mostrano l’effetto di pulizia, non il prodotto in sé isolato. Questa è una distinzione importante. Per Kärcher, il segnale del marchio non è solo il colore giallo, ma anche la promessa visiva: era sporco, ora è pulito.

Fonte: studio personale basato su Chat GPT

In pratica, un audit può iniziare in modo molto semplice. Scriviamo un prompt più o meno sofisticato e chiediamo all’IA di analizzare i nostri dati, online o forniti: annunci pubblicitari, screenshot del sito web, app, packaging, social media, pubblicità esterna, display in negozio, immagini chiave e materiale di vendita. Tutto ciò che è visibile nello spazio e rilevante per il nostro marchio. Come risultato, possiamo ottenere una brand identity board, come negli esempi presentati. È fondamentale prestare attenzione alla tendenza dell’IA a “fantasticare” e ad aggiungere elementi superflui – pertanto, è particolarmente importante scrivere correttamente il prompt e specificare cosa non deve fare – per evitare implementazioni che non sono mai state realizzate sul mercato.

Con una brand identity board già pronta, l’approccio migliore è quello di analizzarne la coerenza e trarre conclusioni in modo indipendente. L’IA facilita e velocizza il lavoro di uno stratega del marchio, ma non sostituisce la capacità di trarre conclusioni e di osservare attentamente.

Il vantaggio principale dell’utilizzo dell’IA in un’analisi del marchio risiede nella sua velocità e scalabilità. Il modello può analizzare rapidamente una quantità di materiale di gran lunga superiore a quella che solitamente incontriamo quotidianamente.

Questo non significa che l’IA sappia cosa i consumatori ricordano realmente. Per questo è ancora necessaria la ricerca. Tuttavia, l’IA può individuare con precisione i messaggi che un marchio comunica in modo coerente. Questo è il primo passo per determinare se questi segnali hanno il potenziale per costruire la notorietà del marchio.

In ognuno di questi casi, l’IA può aiutarci a capire non solo “che aspetto ha un marchio”, ma soprattutto “di cosa è fatto”.

E questa è l’essenza di una buona analisi. Perché la coerenza del marchio non significa che tutto appaia identico. Significa che diversi elementi – pubblicità, prodotto, packaging, app, negozio, social media – contribuiscono alla stessa memoria del marchio. L’IA può aiutarci ad affinare questa memoria.

Le conclusioni, le raccomandazioni e i passi successivi rimangono comunque di competenza umana e delle nostre decisioni.