Dietro la dashboard: intervista al nostro direttore di prodotto per la brand protection

I falsi non si limitano a disturbare le vendite. Costringono i brand a un ciclo infinito di rimozioni reattive, una per una, che consuma risorse senza risolvere le reti più grandi che stanno dietro.

In MarqVision il nostro team di prodotto ha visto questo schema ripetersi più e più volte. Così ci siamo posti una domanda diversa: e se le azioni di tutela potessero andare oltre l’inseguimento delle inserzioni e dare ai brand la chiarezza strategica per restare un passo avanti?

Da quella domanda è nato il lancio di questo mese, il Marq AI Brand Exposure Report, un’innovazione pensata per aiutare i brand a misurare il rischio, stabilire le priorità e dimostrare il valore dei propri programmi di protezione. In questa intervista abbiamo parlato con Jay Park, che guida la strategia anticontraffazione di MarqVision, delle decisioni, delle sfide e della roadmap che hanno dato forma al nuovo prodotto.

D: L’idea del report è nata dalle richieste dei clienti o è stata definita internamente?

R: Una delle sfide più grandi per i brand manager era quantificare i risultati delle azioni di tutela e tradurli in valore strategico. Internamente ci siamo chiesti: «Come possiamo mostrare ai brand un ROI reale?»

Mappare milioni di dati su centinaia di marketplace è la prima risposta a questa domanda, e sarebbe stato un compito proibitivo anche solo tre anni fa. Ma grazie a tutti gli investimenti fatti nell’AI e alla conoscenza approfondita delle esigenze e dei portafogli IP dei nostri clienti, siamo riusciti a creare un «livello di copertura IP» sopra i dati dei clienti per generare raccomandazioni personalizzate, facendo loro risparmiare tempo e quantificando allo stesso tempo l’impatto di business del loro programma di brand protection.

Il risultato è il Marq AI Brand Exposure Report: uno strumento che quantifica le minacce e fornisce indicazioni per una strategia concreta, e che riflette come i migliori strumenti di brand protection stiano passando dalle rimozioni reattive a un’intelligence orientata al ROI.

Le funzionalità principali includono:

1. Un’unica mappa del rischio globale

Pensala come una «heatmap» viva dei rischi per il brand. Il sistema analizza di continuo milioni di inserzioni su Amazon, Alibaba, Walmart e altri, sovrapponendole alla tua copertura IP. In un’unica vista puoi vedere le regioni, le piattaforme e i venditori che mettono più a rischio il tuo brand. Clicca su «Cina», per esempio, e vedrai sia i livelli di saturazione sia la solidità dei tuoi marchi in quel paese. Questa mappa del rischio globale orienta la tua strategia di tutela.

2. Un motore decisionale

Finora le dashboard mostravano un’istantanea di «cosa sta succedendo». Il Brand Exposure Report va oltre e costruisce un livello di copertura IP sopra i dati esistenti per generare indicazioni efficaci e raccomandazioni di intervento. Mostra il rischio e suggerisce i passi successivi: quali inserzioni contano di più, dove ci sono lacune IP e quali azioni daranno il ROI più alto. Invece di andare a intuito, i team di brand ottengono un piano personalizzato e con priorità, generato e supportato dall’AI.

Il nostro prodotto riconosce anche dettagli che i revisori umani o i semplici filtri per parole chiave spesso non vedono, come nomi di brand nascosti nelle immagini, sottili differenze nei materiali o reti di venditori raggruppate dietro più negozi. Oltre a segnalare le attività sospette, il report genera raccomandazioni di intervento in base alla solidità della tua copertura IP, con documenti che includono attributi del prodotto, informazioni sull’origine e segnali di contraffazione, facendo risparmiare settimane di redazione manuale.

3. Saturation Rate

L’introduzione del Saturation Rate va oltre il semplice conteggio delle rimozioni e offre un punteggio visivo di quanto un brand è esposto al rischio di contraffazione nelle diverse regioni e piattaforme. Questo rapporto confronta le inserzioni autentiche con quelle contraffatte e dà ai brand un parametro facile da seguire per quantificare il rischio nei vari mercati e vedere se la tendenza sale o scende nel tempo.

D: Come cambia il Brand Exposure Report il lavoro quotidiano dei brand manager?

R: Possono decidere all’istante su quali inserzioni o venditori intervenire per primi. Il ROI si può spiegare chiaramente con metriche quantificate. Le attività di reportistica ripetitive vengono automatizzate, così i team possono concentrarsi sulla strategia invece che sulle scartoffie.

Le sfide di progettazione e come le abbiamo risolte

D: Quali sono state le sfide più difficili nello sviluppo del Brand Exposure Report?

R: Spiccano due problemi principali:

1. Le differenze tra settori. I falsi nella moda presentano spesso errori di taglia o di stampa, i gioielli falsi problemi di materiali o placcatura, mentre nella cosmetica si tratta di formule e packaging alterati. Anche all’interno dello stesso settore, ogni brand ha sfide uniche. Per affrontarle abbiamo integrato nell’AI cicli di addestramento personalizzati, con dati e feedback specifici per ogni brand.

2. Tattiche dei venditori in rapido cambiamento. I falsi non sono più confinati a marketplace come AliExpress o Shopee. I venditori usano ora Instagram, TikTok e le dirette per sfuggire al rilevamento. Per tenere il passo abbiamo ampliato le capacità di monitoraggio e lavorato a stretto contatto sia con i team operativi interni sia con i cicli di feedback dei clienti.

D: Come vi adattate a queste sfide in continua evoluzione?

R: Alimentando di continuo il modello AI con dati reali, ci assicuriamo che diventi sempre più preciso. Manteniamo anche canali di feedback agili, sia interni (esperti IP che individuano nuovi trucchi come le tattiche «scrivimi in privato per comprare» o «link nascosto») sia esterni (clienti che chiedono il rilevamento nelle dirette o la copertura di nuove piattaforme).

Questo ciclo collaborativo ci permette di migliorare a ogni iterazione.

Guardando avanti

D: Qual è il prossimo passo per il Brand Exposure Report?

R: Stiamo andando oltre le rimozioni per aiutare i brand a costruire difese strategiche. Spiccano tre priorità:

1. Modelli AI personalizzati. Lavoriamo costantemente per ottenere una precisione più alta e personalizzata nell’individuare le violazioni, su misura per le minacce specifiche di ogni brand.

2. Rilevamento lungo il percorso del consumatore. Progettare agenti AI che imitano il modo in cui gli acquirenti reali cercano, navigano e interagiscono con le piattaforme, per rilevare i falsi così come li incontrano i consumatori.

3. Dirette e segmentazione dei dati. Estendere la copertura alle vendite in diretta e consentire una classificazione granulare dei dati, così i brand possono allineare le indicazioni sulle azioni di tutela alle decisioni di business.

La nostra visione è chiara: trasformare la tutela anticontraffazione da costo a investimento. Il Brand Exposure Report non serve solo a rimuovere i falsi: serve a proteggere il valore del brand e a massimizzare il ROI.

Un messaggio ai brand alle prese con la contraffazione

D: Cosa direbbe a un brand che vede il Brand Exposure Report per la prima volta?

R: Chiunque abbia avuto a che fare con i falsi sa che le sole rimozioni non risolvono il problema. Le inserzioni ricompaiono all’istante, e il ritmo non fa che aumentare. Per questo le azioni di tutela devono salire di livello: da un’inserzione alla volta a una strategia a livello di venditori e di reti.

Il Marq AI Brand Exposure Report fornisce punteggi di rischio per mercato, informazioni sui venditori e metriche di ROI che rendono le azioni di tutela strategiche anziché reattive. I brand possono stabilire le priorità tra le minacce, allocare le risorse in modo efficiente e dimostrare il valore della brand protection.

Soprattutto: la tutela anticontraffazione è un investimento. Fatta bene, protegge il valore del brand e ripaga nel lungo periodo. Marq AI è qui per essere quel partner per te, costruendo a ogni passo una tutela della IP più intelligente.