Il ruolo dell’intelligenza artificiale nel marketing digitale

La gente considera normalmente il marketing come una disciplina «umanistica»; non basata cioè su discipline scientifiche (STEM) e non abbisognevole di formazione tecnica.

Si tratta di una percezione errata, basata sull’utilizzo allargato della parola «marketing» per significare «pubblicità».

Il marketing ha in realtà da sempre utilizzato l’analisi numerica e statistica quale base scientifica su cui poggiare le decisioni prese.

Non sorprende quindi che oggigiorno il marketing e l’intelligenza artificiale stiano camminando fianco a fianco.

 

Con l’intelligenza artificiale e il machine learning è possibile compiere sofisticate analisi predittive basate su enormi insiemi di dati, e le conclusioni rese possibili da queste sono oro per gli specialisti di marketing.

Di fatto l’intelligenza artificiale ha molte applicazioni nel marketing, dall’analisi del comportamento della clientela sino alla produzione automatica di reports, dalla segmentazione degli utenti alla analisi predittiva delle tendenze di acquisto.

 

AI e analisi dei dati

 

Uno dei cambiamenti più significativi nell’ecosistema del marketing digitale è costituito dall’avvento dei cosiddetti «big data»: enormi quantità di dati di disparate origini (provenienti non solo dagli odiati cookies ma anche dalla geolocalizzazione, dagli acquisti nei punti vendita, dagli assistenti vocali come Alexa o Google Home, da interazioni con il servizio di assistenza alla clientela ecc.).

Questa grande massa di informazioni è ora disponibile per le aziende; ma per poter essere utilizzata ha in primo luogo bisogno di essere normalizzata, conservata, analizzata e interpretata.

 

Il problema è che questi insiemi di dati sono così grandi (e letteralmente sempre più grandi di secondo in secondo) da renderne inimmaginabile un utilizzo manuale.

E qui l’intelligenza artificiale fa il suo ingresso. Attraverso poderosi algoritmi di machine learning e AI è possibile esaminare e analizzare automaticamente miliardi di dati, estrarne evidenze, identificarne gli elementi ripetitivi, effettuare predizioni, prendere decisioni conseguenti o farne scaturire azioni.

Così, per esempio, è possibile scrivere delle email automatiche di post-vendita puntando su un certo tipo di utente e decidere qual è il momento migliore per inviarle.

O raccogliere e interpretare dati provenienti dagli acquisti nei punti vendita: sesso, età, linguaggio del corpo, comportamenti; identificare praticamente qualsiasi cosa e utilizzare questi dati per migliorare l’esperienza in negozio dei clienti.

L’intelligenza artificiale offre insomma possibilità che appena cinque anni fa erano inimmaginabili.

 

Generazione automatizzata di testi e reports

 

Se il contenuto è tutto, produrre contenuti di qualità è molto importante; e tuttavia farlo non è semplice e richiede tempo.

Ma la buona notizia è che l’utilizzo dell’intelligenza artificiale ha conosciuto una evoluzione tale da poter offrire la generazione automatica di interi testi e sommari di eccellente qualità. Uno straordinario sviluppo, che implica risparmio di tempo e denaro ottenendo nel contempo un prodotto in linea con tutte le norme SEO e le regole di soggettazione.

 

Portando le cose all’estremo, è possibile persino immaginare di produrre contenuti personalizzati per ciascun utente. Generare differenti tipologie di emails, personalizzate su ciascun utente e basate su interazioni col sito, liste dei desideri, contenuti apprezzati in precedenza, tendenze mostrate da utenti simili ecc.

E utilizzare l’intelligenza artificiale per migliorare il servizio di assistenza clienti, lato CRM così come nelle interazioni dirette, utilizzando i chatbots.

 

Segmentazioni, raggruppamenti, predizioni

 

Raggiungere gli obiettivi cui si è interessati implica l’analisi preventiva dei dati degli utenti (quelli già noti ma anche quelli che possono essere dedotti studiando il loro comportamento).

L’intelligenza artificiale può fare miracoli nel segmentare e raggruppare. Gli algoritmi di AI possono non solo identificare e classificare i clienti esistenti ma proiettarsi su utenti simili a coloro che sono d’interesse per le tue campagne di marketing e PPC.

Gli strumenti di AI e machine learning possono anche predire le azioni dei clienti; identificando per esempio il momento in cui sta per abbandonare o il momento in cui sta per comprare. E generare inoltre azioni che possono tenere l’attenzione dei clienti o spingerli a comprare utilizzando la giusta strategia, specifica per un particolare individuo. E decidere quali segmenti sarebbe opportuno includere in campagne determinate, o proporre taluni prodotti ai clienti che tendenzialmente li comprerebbero, o catturarne l’attenzione con le più appropriate strategie di comunicazione per un segmento in particolare.

 

Personalizzazione avanzata

 

Gli utenti si aspettano oggi una esperienza personalizzata nel visitare un sito, e ancor più nel visitare un sito di e-commerce.

Mentre in precedenza la personalizzazione veniva costruita in base a esplicite scelte del cliente o sulla base di acquisti precedenti, oggi con gli strumenti di AI è possibile produrre contenuti in tempo reale (ivi compresi contenuti sui social media) fatti su misura per quello specifico cliente sulla base di ciò che se ne è appreso o sulla base della sua locazione geografica o delle cose che sta facendo in quello specifico momento. Tutte le interviste suggeriscono che questo approccio di personalizzazione dei contenuti sia in grado di accrescere significativamente i KPI principali.

 

Ovviamente implementare gli strumenti basati sull’intelligenza artificiale richiede personale con elevate competenze e sofisticata preparazione, e che si tiene aggiornato sugli ultimi sviluppi ma che non è personale puramente tecnico.

Questo personale deve invece conoscere il modo di lavorare dell’azienda ed essere in grado di interagire con tutte le funzioni aziendali.

Persone che si siano formate in corsi specializzati quali il Data science & AI master di Talent Garden potrebbero essere un’eccellente scelta, visto che esse vengono formate su tutte le competenze fondamentali di cui un’azienda ha bisogno, che possono essere ben specifiche e poliedriche.

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