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Cos’è l’Intelligenza Artificiale nel Marketing

I settori più interessati risultano essere quelli del Banking, Finance & Insurance. Chatbot, Virtual Assistant e sistemi di Recommendation, ma cos’è l’intelligenza artificiale nel marketing?

Da un censimento effettuato dagli Osservatori del Politecnico di Milano emerge che ad oggi sono proprio questi gli ambiti dove si registra il maggior numero di progettualità di intelligenza artificiale nelle aziende (il 40% di tutte le applicazioni individuate).  

COS’È L’INTELLIGENZA ARTIFICIALE NEL MARKETING

Per Intelligenza Artificiale si intende un insieme di sistemi hardware e software in grado di combinare capacità tipiche dell’essere umano quali:  interazione con l’ambiente, apprendimento e adattamento, ragionamento e pianificazione.

L’obiettivo è quello di perseguire, autonomamente, finalità ben definite, prendendo delle decisioni che, fino a quel momento, erano solitamente impiegate dagli esseri umani.

Viene definito Artificial Intelligence Marketing (AI Marketing) tutte quelle attività di Marketing che impiegano l’Intelligenza Artificiale per interagire con i clienti, migliorare la comprensione del mercato e delle persone e suggerire, più rapidamente, le azioni da intraprendere al fine di affinare le tecniche di persuasione.

L’ AI Marketing sfrutta le più moderne tecnologie, come il Machine Learning e il Nip – Natural Language Processing, combinandole a tecniche matematiche/statistiche e di Marketing comportamentale

Tali tecnologie hanno lo scopo di migliorare la capacità di persuasione e di portare gli utenti ad eseguire la “call to action” aziendale, ossia, compiere determinate azioni che generano valore per l’utente stesso e, di conseguenza, per l’azienda.

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AIM e Tecniche di Orientamento

L’ AIM fornisce ai CMO (Chief Marketing Officer) un insieme di strumenti e tecniche che consentono di orientare il comportamento degli utenti in target, quelli a cui intende rivolgersi un’azienda.

Il principio su cui si fonda questa nuova branca del Marketing riprende il ciclo “perception-reasoning-action” tipico delle scienze cognitive che, nell’ambito del Marketing, diventa “raccolta-ragionamento-azione”:

1. Raccolta

La prima fase del ciclo fa riferimento a tutte quelle attività che mirano a raccogliere i dati degli utenti, dei potenziali clienti e, più in generale, delle persone “in target” rispetto agli obiettivi dell’azienda o di una campagna Marketing.

2. Ragionamento

In questa fase i dati vengono trasformati in informazioni ed impiegati per ottimizzare e costruire l’intelligenza partendo dall’intuizione. Si tratta della parte più importante del ciclo all’interno della quale Machine Learning ed Intelligenza Artificiale giocano un ruolo tecnologico centrale.

3. Azione

L’intelligenza e la conoscenza, raggiunte attraverso la fase di ragionamento, saranno in grado di corrispondere azioni alle intenzioni. Nel contesto del Marketing, l’azione si può tradurre in capacità di comunicazione ed assistenza molto elevate, in grado di elevare le performances dell’esperienza utente. Ad essa si affiancano maggiori capacità di successo delle campagne di marketing, favorendone elevate probabilità di persuasione degli utenti in target (e quindi con risultati superiori in termini di efficacia per l’azienda).

I 4 Vantaggi dell’AI Marketing

Adottare l’intelligenza artificiale all’interno del funnel e della customer experience può restituire risultati ottimali in termini di efficacia delle strategie di marketing messe in atto.

Ne ha parlato di recente anche Reply, società specializzata nell’innovazione tecnologica per le imprese, nello studio “The AI enhanced customer experience”. La forza delle nuove tecnologie abilitanti, applicata al marketing, si concretizzerebbe in 4 vantaggi competitivi, su più livelli e in un più ambiti d’azione:

  • L’AI è essenziale nella fase di raccolta dati, poiché, integrandosi con i CRM e le principali piattaforme di gestione di Funnel Marketing, facilita il lavoro di estrapolazione dei dati in maniera rapida e precisa. Inoltre, la raccolta dati ottenuta è in grado di generare report utili ad evidenziare nuove opportunità.
  • Diventa possibile realizzare modelli predittivi, proprio a partire dal data-lake di cui si parlava al punto precedente. Grazie ad un algoritmo intelligente, tutti i dettagli relativi al comportamento degli utenti possono essere tradotti in azioni di predictive marketing, intercettando nuovi interessi ed esigenze prima ancora che questi si palesino.
  • Il ROI viene massimizzato in quanto diventa possibile analizzare le azioni in tempo reale, ottimizzando le campagne adeguandole a nuove opportunità o target di mercato.
  • L’interazione  tra intelligenza umana ed artificiale restituisce risultati straordinari.
    Risulta necessario sfatare il mito secondo il quale l’AI andrà a sostituire il fattore umano. Esiste in realtà un connubio vincente che è costituito dalla valida interazione ed integrazione delle due intelligenze: All’elevata precisione ed oggettività dell’intelligenza algoritmica si combinerà la creatività tipica dell’essere umano ed indispensabile per il successo delle attività di marketing.

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Ambiti di Applicazione

Riassumendo quanto esposto fin’ora, è possibile, dunque, affermare che:

L’AIM è in grado di aggregare ed analizzare i dati in un processo continuo di apprendimento e di miglioramento al fine di identificare, di volta in volta, le azioni, le strategie e le tecniche di comunicazione e di vendita più efficaci.

Gli ambiti di applicazione più diffusi nel marketing sono i seguenti:

Virtual Assistant e Chatbot

Si tratta di software in grado di eseguire azioni ed erogare servizi in relazione a comandi o richieste provenienti dall’interazione con gli utenti mediante un linguaggio naturale (scritto o parlato). 

I sistemi più evoluti sono capaci di comprendere tono e contesto del dialogo, memorizzare e riutilizzare le informazioni raccolte e dimostrare intraprendenza nel corso della conversazione. Sono sempre più utilizzati come primo livello di contatto e per ottimizzare la Customer Care aziendale.

Sistemi di recommendation

Impiegati maggiormente nell’eCommerce o nelle piattaforme di streaming audio/video, sono soluzioni orientate ad indirizzare le preferenze, gli interessi e, di conseguenza, le decisioni dell’utente. Ragionano sulla base delle informazioni fornite, in maniera indiretta o diretta. 

In sostanza, sono raccomandazioni personalizzate per ogni utente, ottenute, per esempio, dallo studio di acquisti precedenti o dal comportamento dell’utente stesso all’interno della customer journey.

TECNOLOGIE Impiegate

  • Gestione dei contenuti
    La pubblicazione automatica di contenuti (link, news e risponditori automatici) ad un pubblico in target rappresenta una delle aree di impiego più importanti dell’Artificial Intelligence Marketing, soprattutto in ottica di rendimento.
    In questo contesto entrano in gioco l’analisi avanzata dei dati,  la correlazione di eventi, la comprensione del linguaggio naturale, il riconoscimento di immagini, audio e video.
    Tali elementi combinati con le tecniche di autoapprendimento sono in grado di migliorare continuamente la capacità di proposta favorendo la persuasione ai fini della conversione.

  • Ricerca vocale
    La ricerca vocale è una delle tecnologie più apprezzata, ormai, dal pubblico collettivo.
    Sistemi come Siri di Apple, Cortana di Microsoft, Alexa di Amazon o Google Now di Google stanno modificando le tecniche e le strategie di SEO e rappresentano uno degli elementi più impattanti sul traffico organico dei contenuti.
  • Programmatic Advertising
    Gli algoritmi di Machine Learning rappresentano la base tecnologica attraverso la quale modellare ed analizzare le propensioni di acquisto degli utenti, in base alle quali creare e distribuire annunci pubblicitari in maniera più mirata. Sempre grazie al Machine Learning le aziende potranno avere un controllo più accurato degli account pubblicitari ottimizzandone, dunque, i costi di investimento. 

4) Modellazione di target e propensione

Il successo di una campagna o di una strategia di Marketing dipende, prima di tutto, dalla corretta identificazione del target di riferimento e dall’analisi della propensione delle persone a compiere una determinata azione. Proprio in risposta a questa esigenza, l’Artificial Intelligence Marketing riesce ad esprimere al massimo le proprie potenzialità di business.

La modellazione di propensione apre poi le porte ad ulteriori dati analitici ben specifici per le strategie di Marketing, come, ad esempio, la determinazione del prezzo in real-time ed il rating delle attività con la probabilità più elevata di successo. Attività che si traducono, quindi, in azioni/attività di Marketing più rapide, più economiche per l’organizzazione interna e più efficaci per il business.

5) Marketing Automation

La Marketing Automation racchiude una serie di regole e attività (automatizzate) che servono ai marketers per gestire ed ottimizzare la demand generation, ossia il processo di acquisizione e gestione dei potenziali clienti (fino al loro “passaggio” in clienti effettivi) di cui fanno parte attività di lead generation (acquisizione dei clienti potenziali), lead nurturing (cura e gestione di questi prospect) e sales conversion (la trasformazione di questi utenti in clienti effettivi per l’azienda).

Anche in questo caso, l’impiego dell’Intelligenza Artificiale, abbinata al Machine Learning, consente di analizzare tutti i dati provenienti dai diversi touchpoint con gli utenti e di stimare la qualità delle attività di cura e acquisizione, indentificandone quelle più idonee e con maggiore probabilità di conversione.

Questo post ha dei contenuti provenienti da Fonti esterne

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