Cosa dovrebbero sapere i marketer di contenuti sull'intelligenza artificiale

Come molte persone in tutto il mondo, ho preso un paio di propositi professionali per il nuovo anno. Volevo imparare il più possibile sull'intelligenza artificiale (AI) e sulla tecnologia blockchain. L'anno è passato un quarto e la mia ricerca per conoscere l'IA è completa. Così completo, infatti, che è culminato nel mio ultimo ebook gratuito, "Tutto ciò che devi sapere sull'analisi di marketing e sull'intelligenza artificiale".

(Nota dell'editore: Chad ospiterà una chat su Twitter su questo argomento con Social Media Today l'8 maggio. RSVP per partecipare alla chat qui: " Cosa devi sapere su AI e marketing" )

In questo articolo tratterò tutto ciò che ho imparato sull'IA e sul suo impatto sul marketing. Stiamo appena iniziando un percorso nuovo e dirompente nel marketing ed è molto eccitante.

Ci sono solo tre cose che possono essere garantite nella vita: la morte, le tasse e l'interruzione di un'industria. La rottura sta accadendo intorno a noi, ogni giorno. Guarda cosa ha fatto Amazon per la vendita al dettaglio, Uber per i taxi, LinkedIn per le bacheche di lavoro, Internet per i media, criptovalute per finanziare e così via, e così via.

Si prevede che l'intelligenza artificiale da sola interromperà le previsioni, il servizio clienti, l'istruzione, la finanza, i servizi di ristorazione, l'assistenza sanitaria personalizzata, la medicina, la logistica, i programmi di fidelizzazione, il marketing, gli appalti, le pubbliche relazioni, la ricerca e la sicurezza.

Secondo il CTO di Salesforce Solutions, Brett Colbert, la blockchain è destinata a interrompere l'uso del territorio, l'identità, la logistica globale e le spedizioni, l'automotive, l'aviazione, la produzione, i farmaci da prescrizione, la finanza, il governo, le banche e molti altri.

In passato si verificava una grave interruzione in un intero settore forse una volta ogni decennio o meno. Tuttavia, nell'ambiente odierno, stiamo iniziando a vedere intere aree di settori che vengono interrotte contemporaneamente.

Oggi stiamo iniziando a vedere i primissimi segni di interruzione nel marketing e nella pubblicità digitali. Molti di noi non sono nemmeno consapevoli di come sarà.

ADYOULIKE si è integrato con IBM Watson. Salesforce ha lanciato la sua tecnologia Einstein. HubSpot ha acquisito una società di machine learning, Kemi. Aziende blockchain come adChain, Bitteaser, Native Video Box e AdHive sono tutte entrate nello spazio della tecnologia pubblicitaria.

Questa nuova tecnologia renderà più facile per i marchi non solo gestire i loro "big data" e ottenere informazioni fruibili, ma porterà gli indicatori chiave di prestazione (KPI) di marketing a nuovi livelli. Introdurranno anche un nuovo livello di trasparenza mai visto prima nella tecnologia pubblicitaria.

Come operatori di marketing, dobbiamo tutti chiederci: "Siamo preparati a un'interruzione radicale del marketing?"

Indipendentemente dalla risposta, è probabile che la stragrande maggioranza di noi non abbia idea di come la tecnologia sia pronta a cambiare per sempre il nostro settore.

Le società tecnologiche sopra menzionate sono solitamente gli esempi forniti quando si descrive l'uso dell'IA e di altre tecnologie di marketing dirompenti. Tuttavia, e-mail, lead scoring e ottimizzazione degli annunci online stanno solo grattando la superficie di ciò che il futuro riserva alla tecnologia che alimenta il nostro marketing.

L'uso futuro di queste tecnologie avrà un impatto su tutti gli aspetti dei media posseduti, guadagnati e pagati. Non è solo il loro uso futuro. La tecnologia esiste oggi per interrompere radicalmente tutti i canali di marketing e media.

Intelligenza artificiale nel marketing

Molte persone prima di me hanno scritto volumi sull'IA. Molti ancora hanno scritto sull'intelligenza artificiale del marketing. Infatti, il mio amico Paul Roetzer ha lanciato il Marketing AI Institute. Il sito è pieno di buoni articoli e riflessioni sul marketing AI. Questo è importante da notare perché significa che il marketing AI non è una tendenza che scomparirà presto. Tanto che, in effetti, c'è un fulcro della leadership di pensiero dell'IA di marketing online.

Roetzer ha alcune cose preziose da dire sull'intelligenza artificiale del marketing che il moderno marketer di oggi deve sapere. Ad esempio, dice:

“Gli operatori di marketing che possono sfruttare la potenza dell'intelligenza artificiale saranno in grado di fare di più con meno, eseguire campagne personalizzate di complessità senza precedenti e trasformare il business come al solito attraverso nuovi metodi di marketing intelligente. Le opportunità sono infinite per i professionisti del marketing e gli imprenditori con la volontà e la visione di trasformare il settore".

Secondo un sondaggio di Forrester, l'86% degli oltre 700 esperti di marketing con ruoli decisionali presso aziende negli Stati Uniti, in Europa e in Australia ha convenuto che l'intelligenza artificiale avrebbe reso i propri team di marketing più efficaci ed efficienti.

Uno dei principali problemi con il marketing delle soluzioni di intelligenza artificiale è quello del marketing contro la realtà. Sebbene molte soluzioni promuovano l'uso dell'intelligenza artificiale, solo una percentuale di esse fornisce effettivamente valore utilizzandola. Gli altri usano la frase semplicemente per commercializzare il prodotto e aumentare le vendite. Il modo in cui l'IA viene effettivamente applicata all'interno della soluzione è ciò che ne determina il valore.

L'intelligenza artificiale utilizzata per elaborare immagini e tipi di personalità è disponibile da tempo. Sono considerati elementari in questa fase e forniscono un valore minimo. Le soluzioni incentrate sull'interpretazione di molti diversi flussi di dati strutturati e non strutturati per aiutare a scalare, riferire, prevedere i risultati e migliorare l'accuratezza sono quelle che forniscono valore con l'IA.

Molte delle attuali soluzioni di marketing AI di oggi si rivolgono strettamente alla persona (chi) nelle sette P del marketing (ne parleremo più avanti). Va bene. Anche noi operatori di marketing abbiamo bisogno di queste soluzioni. La maggior parte di essi è di natura meramente predittiva, anziché prescrittiva, e richiede comunque a un professionista del marketing di digerire le informazioni e decidere quali azioni intraprendere.

Ad esempio, utilizzando l'intelligenza artificiale per inviare e-mail personalizzate nel momento migliore ai singoli destinatari, automatizzando il punteggio e l'intelligence dei lead e assegnando un punteggio ai contenuti della pagina. Questi sono tutti esempi di intelligenza artificiale di marketing utilizzata per soddisfare la persona (chi) e sono di natura predittiva utilizzando i dati passati.

Stiamo anche vedendo l'intelligenza artificiale del marketing entrare anche nello spazio pubblicitario dell'influencer o nella promozione nelle sette P. Queste soluzioni utilizzano l'intelligenza artificiale per abbinare in modo efficiente e ottimale influencer e marchi, il tutto facilitando una transazione finanziaria tra di loro. Esiste anche nello spazio di marketing degli influencer non retribuito, tra le altre cose, per una migliore identificazione degli influencer.

In molti modi, l'IA prescrittiva può aumentare notevolmente la capacità di un marketer di avere successo, ottenere risultati superiori e fare di più. In passato, ciò avrebbe richiesto interi team di professionisti dell'analisi o data scientist per svolgere gli stessi compiti che l'IA prescrittiva può eseguire oggi.

Mike Kaput, direttore del Marketing Artificial Intelligence Institute, condivide il fatto che i professionisti del marketing saranno potenziati in una o più delle tre funzioni dall'IA. È raro che una soluzione di marketing AI migliori tutti e tre. L'implicazione di ciò è che la maggior parte dei professionisti del marketing non corre il rischio di perdere il lavoro in tempi brevi. Queste funzioni sono descritte di seguito:

Valutazione: i professionisti del marketing analizzano i dati, le prestazioni passate e le best practice per capire cosa funziona. Lo comunicano alle parti interessate e ai colleghi.

Raccomandazione: usano la creatività umana per raccomandare nuove azioni che potrebbero avere successo. Queste raccomandazioni si basano sui dati della fase di valutazione. Ma includono anche dosi salutari di intuizione, congetture e pregiudizi.

Implementazione: i professionisti del marketing creano risorse ed eseguono campagne. Possono farlo con o senza l'aiuto di sistemi di macchine come il software di automazione.

Forrester ha anche scoperto che il 46% delle aziende ha affermato che i propri team di marketing e vendita stanno guidando l'investimento nella tecnologia AI, il più alto di qualsiasi reparto. È lecito affermare che il genio dell'intelligenza artificiale è uscito dalla bottiglia e gli esperti di marketing devono essere pronti ad accoglierlo.

Intelligenza artificiale e analisi

Ci sono alcune parti del marketing che fondamentalmente non cambiano mai. Prendiamo, ad esempio, le sette P del marketing: prodotto, prezzo, promozione, luogo, confezione, posizionamento e persone. Con il marketing online, queste sette P esistono ancora. Tuttavia, uno è costantemente dimenticato ed è stato da quando i primi programmi di analisi sono stati integrati nei siti Web: luogo (dove).

Ciò che rende il luogo così potente nel mondo offline è piuttosto semplice da capire. Laddove esiste un'attività fisica in relazione ad altre attività commerciali, famiglie, governo e infrastrutture può influire in modo profondo sulla visibilità e sulla fattibilità di un'azienda.

Questa P, per quanto riguarda il mondo online, è ampiamente ignorata dai professionisti del marketing digitale di oggi. L'esistenza di un sito Web in relazione ad altri siti Web è importante. L'infrastruttura delle connessioni tramite collegamenti da questi siti Web contribuisce in modo massiccio alla visibilità e alla fattibilità di un sito Web e, in definitiva, dell'azienda stessa in molti casi.

Un grado di separazione

Le nostre analisi su cui ci basiamo per segnalare lo stato di salute dei nostri siti Web e l'impatto delle nostre campagne forniscono informazioni solo per i siti Web che si collegano a noi a un grado di distanza. E nella maggior parte dei casi, l'attribuzione viene fornita solo per l'ultimo tocco. Ciò significa che gli esperti di marketing non hanno idea di quale successione di siti Web abbia portato il visitatore al sito, che a sua volta li ha portati al sito Web dell'operatore di marketing. Ecco come la nostra analisi riporta le informazioni:

Ora riportiamo questo in una delle sette P - Luogo. Questo è l'equivalente di un mattone e malta offline che è a conoscenza solo delle attività commerciali e dei luoghi direttamente accanto e dall'altra parte della strada. In realtà, l'attività potrebbe trovarsi in un vivace centro cittadino pieno di decine di negozi, ristoranti, parchi, un tribunale e condomini. È probabile che i clienti di questa attività si fermino in alcuni di questi altri luoghi prima di visitarla.

Con la maggior parte delle analisi odierne, un marketer vedrebbe solo gli utenti che hanno lasciato i posti accanto o direttamente dall'altra parte della strada. E se l'attività conoscesse l'esatta cadenza dei luoghi visitati da ciascun utente appena prima di effettuare un acquisto? Questa sarebbe un'attribuzione molto dettagliata. E se conoscessero queste informazioni su ogni azienda della zona?

Forse l'azienda scopre che molti degli avventori del suo concorrente risiedono nei condomini a due isolati di distanza e fanno un acquisto solo dopo aver corso nel parco. Sarebbe un'informazione importante da sapere. Ora l'azienda può informarsi sulla sponsorizzazione della newsletter del condominio con un coupon o sull'invio di un dipendente al parco vestito con un costume sciocco per promuovere una svendita.

Un affidamento eccessivo sulla segnalazione della persona (chi).

La maggior parte dei programmi di analisi odierni non riporta i dati importanti sopra menzionati. Perché? Semplicemente, perché non possono raccoglierlo. Sono troppi i big data da analizzare per la tecnologia che alimenta gran parte delle piattaforme di analisi più utilizzate di oggi. Sono stati costruiti su un framework tecnologico di 15 anni.

Francamente, neanche loro hanno molti incentivi a cambiare. Perché? È semplice: la maggior parte dei programmi di analisi utilizzati di frequente oggi sono di proprietà di una delle quattro grandi reti pubblicitarie online. Se i marketer avessero il livello di visibilità discusso sopra, potrebbero spendere meno e ottenere risultati ancora migliori.

Invece, queste piattaforme hanno convinto la maggior parte dei marketer a ignorare il luogo (dove) nel nostro marketing online. Sono stati in grado di farlo essendo davvero bravi a riferire sulla persona (chi) nelle sette P del marketing.

Sebbene una persona sia certamente importante, così come il resto delle P, non ci è mai stato fornito il quadro completo online. Come operatori di marketing, la nostra visione di Internet è miope con una visione a tunnel. Ciò significa che le decisioni che prendiamo vengono prese solo con una piccola frazione delle informazioni esistenti. In questo modo, le piattaforme di analisi di oggi sono solo unidimensionali.

Tre gradi di separazione

E se l'intelligenza artificiale potesse prendere la nostra attuale visione unidimensionale di Internet e trasformarla in una visione veramente tridimensionale? Saremmo in grado di vedere tutte le connessioni all'interno della nostra potenziale sfera di influenza topica fino a tre siti web di distanza. Sapremmo quali annunci e influencer hanno avuto il maggior successo nel generare clic e coinvolgimento per tutti i siti web rilevanti nei nostri settori. Inoltre, sapremmo quali affiliati hanno avuto maggior successo nel nostro settore.

Quello che sto descrivendo sarebbe un nuovo sistema di analisi, alimentato dall'intelligenza artificiale, che riporterebbe e monitorerebbe i dati fino a tre gradi di distanza da un sito web. In altre parole, vedremmo i dati su tutti i siti Web che si collegano al nostro, i dati sui siti Web che si collegano ad essi e i dati sui siti Web che si collegano ad essi.

Per farlo con i programmi di analisi più adottati oggi sarebbe necessario un accesso illimitato a migliaia e in alcuni casi milioni di analisi dei siti web. La quantità di dati generati sarebbe enorme e probabilmente inutilizzabile su qualsiasi scala per i professionisti del marketing.

Questo modello di analisi e reporting dipinge un quadro più completo per i professionisti del marketing che include l'attribuzione completa e il percorso online dei potenziali clienti. Non tanto il modo in cui normalmente descriviamo il percorso del cliente (solo un grado di separazione tra canali di proprietà, guadagnati e pagati), ma un'immagine tridimensionale.

Avere accesso a questo tipo di dati può avere un enorme impatto sulle prestazioni e sul costo dei media a pagamento, informando i marketer da quali siti stare alla larga e su quali raddoppiare. Può anche essere un vantaggio per i media guadagnati, il marketing degli influencer e la sensibilizzazione dei media.

Dal punto di vista dei media di proprietà, dati come questi possono aiutare a informare i professionisti del marketing su quali contenuti nel loro settore sono i più popolari o meno serviti: la vera content intelligence. Anche le intuizioni sui social media a pagamento e organiche sarebbero molto più ricche e approfondite in questo modello.

La rappresentazione visiva di questo nuovo sistema di analisi è mostrata di seguito:

Ricco di dati. Intuizione Scarsa

Viviamo in un mondo totalmente consumato dai dati. Ma cosa sono veramente i dati? Alla fine della giornata, non è altro che una merce. Una risorsa. Ciò che dovrebbe interessare i professionisti del marketing in questo momento è cosa possono fare con esso. La domanda che ogni operatore di marketing dovrebbe porsi sui dati è: "Quali informazioni emergono che possono portare le mie campagne al livello successivo?"

C'è stata sempre più attenzione rivolta all'idea di una Customer Data Platform (CDP). Definita come archiviazione unificata e integrata di tutti i dati dei clienti, questa idea è stata introdotta per la prima volta nel 2013. Una CDP è di fondamentale importanza per comprendere i potenziali clienti e i clienti in modo olistico. Ciò include sia la pre-acquisizione che la post-acquisizione.

Sfortunatamente, pochissimi marketer hanno un vero CDP. Al contrario, la maggior parte dispone di una gamma eterogenea di sistemi e strumenti che non condividono molto bene dati o approfondimenti. Quei marketer che hanno accesso alla tecnologia CDP hanno un enorme vantaggio rispetto a quelli che non lo fanno.

Le migliori tecnologie di analisi di marketing e attribuzione hanno CDP integrato. Il vero valore per i professionisti del marketing risiede in ciò che la tecnologia può fare con i dati e le raccomandazioni che fornisce. L'intelligenza artificiale gioca un ruolo fondamentale in questa funzione.

Attribuzione di marketing

Come con la maggior parte delle analisi odierne, l'attribuzione del marketing è di natura molto unidimensionale. Questo è semplicemente un riflesso dei dati forniti da molte delle attuali tecnologie di analisi. L'infografica di seguito di Bizible fa un buon lavoro nello spiegare i diversi tipi di modellazione, canali e attività di marketing, mappatura dei canali e metriche associate all'attribuzione del marketing.

Ad esempio, il traffico di riferimento è elencato come canale di marketing. Possiamo facilmente accedere alle nostre analisi del giorno e trovare la quantità di traffico fornita da una fonte di riferimento. Anche parte di quel traffico avrebbe potuto diventare clienti.

A seconda del nostro modello di attribuzione (ad esempio l'ultimo tocco), potremmo attribuire credito al traffico referral di conversione per la fornitura di entrate. Sembrerebbe così con il sito web nostro e la conversione (vendita) sul nostro sito web:

Questo va bene in un mondo di analisi unidimensionale. Tuttavia, in realtà, è più probabile che qualcosa abbia indirizzato il traffico verso l'origine del referral e qualcos'altro abbia indirizzato il traffico verso di essa. Questi sono dati a cui la stragrande maggioranza dei marketer non ha accesso oggi. Ecco come sarebbe quel modello:

Questo è un esempio di modellazione dell'attribuzione a tre gradi di distanza. Gli altri siti Web elencati potrebbero essere altre fonti di riferimento, social media, e-mail, motori di ricerca, ecc. Come marketer, questa è un'informazione estremamente preziosa da avere.

Se sapessimo qual è il sito web due, potremmo andare direttamente da loro e collaborare per una sponsorizzazione. Forse è un blog popolare o una pubblicazione online. Anche seguire la strada dei media guadagnati e proporre loro una storia da scrivere è una possibilità. Forse il sito web uno è un influencer popolare nel settore. Questa è una possibile partnership di marketing.

Quanto sopra è un esempio estremamente semplificato di modellazione di attribuzione tridimensionale ed è abbastanza facile da capire. Ora immagina un modello che mostri tutto ciò che è collegato a tutte le sorgenti di traffico e tutto ciò che è collegato a quelle. Abbastanza difficile da immaginare, vero? Sembrerebbe qualcosa di simile al grafico qui sotto.

Il modello di cui sopra può informare i marketer su quali siti interrompere la pubblicità o raddoppiare identificando i siti nuovi e con prestazioni migliori in cui un marketer dovrebbe investire. Fa la stessa cosa anche per i media guadagnati, ma in questo caso è dove trascorrere il tempo, al contrario del budget. Consente inoltre ai professionisti del marketing di ottenere una vera intelligenza dei contenuti su quali argomenti risuonano o sono scarsamente serviti nella loro sfera di influenza contemporanea online.

Ogni sito web rappresentato in quanto sopra da solo potrebbe non essere molto importante. Tuttavia, le loro relazioni e connessioni con il resto dei siti web lo sono. Lo sono anche la scoperta e l'identificazione di cluster rilevanti.

Un'altra cosa che può fare una mappa tridimensionale di strisce di Internet è la triangolazione. Ciò significa che fonti di traffico precedentemente sconosciute (traffico diretto) possono essere rivelate in molti casi. Questo è molto significativo perché alcuni siti Web possono avere enormi percentuali del loro traffico etichettato come diretto.

Immagina di prendere decisioni di marketing basate su un modello di attribuzione unidimensionale e perdere grandi percentuali di dati perché nascosti come traffico diretto. I marketer non hanno bisogno di immaginarlo perché lo facciamo già da oltre un decennio ed è stato accettato. La maggior parte di noi vede solo il 20% dei dati in un ecosistema digitale rilevante. È l'altro 80% che non stiamo sfruttando per informare le nostre decisioni di marketing.

Il giallo sopra rappresenta il 20% della sfera digitale dell'influenza del settore che un marketer può vedere. Questo è stato accettato dall'inizio degli anni 2000. L'analisi odierna basata sull'intelligenza artificiale rende possibile, per la prima volta, vedere il restante 80%.

So cosa pensano molti lettori, come possiamo mettere le mani su questi dati e, una volta ottenuti, come possiamo capirli? Ciò che è delineato sopra sono veramente big data. C'è un motivo per cui questo articolo ha iniziato parlando di marketing AI e analisi. Quando i due sono sposati, questo è possibile.

La tecnologia attualmente esiste per fare questo e non è solo predittiva, è IA prescrittiva. Ciò significa che esamina abbondanti quantità di dati strutturati e non strutturati per dire esplicitamente al marketer cosa fare dopo. In questo modo, l'analisi come la conosciamo è cambiata per sempre.

Il futuro è ora

Ogni tattica associata ai media guadagnati, posseduti e pagati descritta nell'ebook offre soluzioni autonome e non fa parte di una piattaforma di analisi integrata basata sull'intelligenza artificiale. Questo sta aiutando a guidare il ghiottone di marketing di software Martech che deve affrontare ogni anno. Questo non è l'ideale.

Solo nel 2017, l'ecosistema software martech contava oltre 5.000 fornitori. Quando queste categorie sono combinate sotto un'unica piattaforma di analisi basata sull'intelligenza artificiale, l'integrazione a livello di marketing con il software di vendita e assistenza è molto più semplice e la curva di apprendimento molto più facile da navigare. Per non parlare del fatto che il processo di appalto per una soluzione onnicomprensiva è molto più appetibile dell'alternativa.

Altrimenti, i professionisti del marketing stanno cercando di adottare 12 soluzioni software uniche basate sull'intelligenza artificiale per potenziare il loro marketing. Questo è il motivo per cui i professionisti del marketing hanno adottato il software di automazione del marketing in questo decennio. Certo, è possibile arruolare otto diversi fornitori di software per fare ciò che un fornitore di automazione del marketing può realizzare, ma non è l'ideale, per ovvie ragioni.

L'adozione di più tecnologie di marketing, in generale, produce flussi di dati unificati archiviati in luoghi separati. Questi sistemi sono disconnessi l'uno dall'altro e di conseguenza offrono dati incompleti. Immagina di dover guardare 12 dashboard unici per decifrare la strategia e le tattiche nel marketing. Questo è quello che stanno facendo molti.

Detto questo, ora è il futuro perché esistono soluzioni di analisi onnicomprensive basate sull'intelligenza artificiale che possono unificare la visione del cliente, rendere fruibili i big data, analizzare dati strutturati e non strutturati, prevedere risultati, prescrivere azioni, fornire un'attribuzione di marketing completa e aprire 80 % in più del Web agli occhi del marketer.

Per oltre un decennio, i professionisti del marketing sono stati legati solo a pochi fornitori di analisi che vendono anche pubblicità online. Non hanno davvero alcun incentivo ad aiutare i professionisti del marketing a spendere meno e ottenere comunque risultati migliori. L'indipendenza dei dati è l'unico modo per evitare questo conflitto di interessi intrinseco.

L'alternativa sarebbe smettere del tutto di fare pubblicità online o tagliare i budget. Proctor & Gamble ha annunciato lo scorso anno che avrebbe tagliato la sua spesa per i media online fino a $ 140 milioni a causa di problemi di sicurezza del marchio, robot e contenuti discutibili.

Questo problema avrebbe potuto essere facilmente risolto con un investimento relativamente prudente nell'analisi guidata dall'intelligenza artificiale. Questa tecnologia consentirebbe a Proctor & Gamble di concentrarsi sul posto (dove) nelle sette P del marketing: questo è il nocciolo del loro problema.

Non sono solo i media a pagamento a trarne vantaggio; i media a pagamento, guadagnati e di proprietà possono essere influenzati positivamente da questa nuova tecnologia, dall'influencer marketing e SEO, alla pubblicità display e ai social media.

Se vuoi approfondire l'intelligenza artificiale e queste tattiche, dai un'occhiata al mio ebook completo disponibile gratuitamente. Sono partito per imparare tutto ciò che potevo sull'intelligenza artificiale e sul marketing ed è la mia più sincera speranza che anche tu abbia imparato qualcosa di nuovo da questo viaggio.

(Nota: hai tempo fino al 15 maggio per iscriverti al "Complete Content Marketing: The Art and Science of Making Content Matter" della Rutgers Business School. È un corso online tenuto dai miei amici Ian Cleary e Mark Schaefer. Anche le tue sono davvero lezioni. Usa il nostro codice sconto "cresci" per uno sconto del 10%.)

Una versione di questo articolo è stata pubblicata per la prima volta su Social Media Today.