Il marketing è una funzione aziendale che tra i tanti scopi ha anche l’obiettivo di ottimizzare il time to market dei prodotti e servizi per raggiungere più velocemente gli acquirenti. Oggi tale obiettivo è raggiunto specialmente dal digital marketing, che con le campagne riesce a raggiungere migliaia di clienti potenzialmente interessati ai nostri prodotti o servizi. Tuttavia, la competizione è tale che, da marketer, non è facile restare al passo con gli altri concorrenti e nel frattempo aggiornarsi sui trend delle tecniche utilizzate, su come cambia l’esperienza degli utenti, come si comportano le altre aziende e, non per ultimo, domandarsi come sarà il futuro del marketing per essere pronti al cambiamento.
Il gioco si fa duro quando accanto a tutto questo si vuole puntare in alto con una strategia di inbound marketing e, dunque, bisogna produrre e aggiornare costantemente contenuti rilevanti (che siano testi, immagini o video), curare i rapporti con il reparto vendite, raccogliere e qualificare i lead di qualità, prevedere e programmare strategie.
La realtà è che il mondo aziendale corre sempre più veloce anche in Italia e non possiamo permetterci di rimanere indietro.
Una soluzione preziosa viene dall'intelligenza artificiale e dall'insieme delle tecnologie che verranno forzatamente adottate dalle aziende delle quali il marketing sarà tra le prime funzioni ad avere un forte impatto.
Se ci chiedessimo il perché oggi riusciamo a compiere velocemente una ricerca su un argomento, contattare una persona con Siri, leggere le ultime notizie o prenotare un viaggio con tanta comodità, approfondendo la risposta scopriremmo che l’intelligenza artificiale è già dietro quasi ogni nostra azione quotidianamente compiuta nel mondo digitale.
Eccellenze nel campo dell’intelligenza artificiale sono, nell'ambito della ricerca da parte dell’utente, Siri, Google Assistant, Alexa e Cortana, che ci permettono di ricercare contenuti (o eseguire comandi come regolare la temperatura interna di casa) attraverso la nostra voce.
L’intelligenza artificiale è la tecnologia che sta anche impattando in tante industrie: automobili a guida autonoma (e camion), stampanti 3D, robotica e automazioni per le industrie pesanti, magazzini automatizzati.
Ogni giorno che passa sempre più lavoro viene svolto dall'intelligenza artificiale.
Machine learning, deep learning, neural network, big data, IoT, blockchain: tutti strumenti che fanno il successo delle aziende che stanno anticipando il mercato e i comportamenti d’acquisto, in linea con il trend di industria 4.0 che ormai è anche sbarcata (finalmente in Italia).
Così come la tecnologia velocizza i processi produttivi aziendali, anche il reparto marketing e quello delle vendite possono essere influenzati nelle loro scelte strategiche ed essere più produttivi grazie all'intelligenza artificiale.
Ormai tutti abbiamo in tasca uno strumento che utilizza l’intelligenza artificiale ad alti livelli.
I moderni CRM ormai integrati, stanno già facendo risparmiare sempre più tempo ai commerciali nell'intrattenere la relazione con i clienti, attraverso la raccolta di tutto lo storico dei contatti avuti e dei dati che, ben presto, serviranno all'intelligenza artificiale nel creare suggerimenti sul prossimo contatto (come e quando scrivere una mail, fare una telefonata, organizzare un incontro) sulla base della performance precedente di altri affari portati a termine o persi.
Lo stesso avviene online: quando gli utenti navigano lasciano una quantità innumerevole di dati (consapevolmente o meno), che va dal numero di click su una pagina web, al rilascio del numero di telefono.
L’intelligenza artificiale è in grado di raccogliere tutti questi dati a supporto delle campagne di digital marketing per fornire una migliore gestione della customer experience, analisi predittive e targetizzazioni più efficaci, contribuendo in maniera esponenziale alla conversione dei contenuti veicolati online.
Fino ad oggi i marketer hanno esitato ad integrare l’intelligenza artificiale nelle loro strategie, ma quest’anno ha testimoniato una considerevole confidenza tra questi e la tecnologia nelle sue applicazioni, specialmente perché è minore la sfiducia nei possibili outcome dal momento che sempre più settori ne hanno ricavato benefici significativi.
Dacché nella ricerca e sviluppo di tante aziende si vedono investimenti che insieme raggiungono più di 30 miliardi di dollari all'anno, si può facilmente dedurre che gli strumenti basati sull'intelligenza artificiale saranno molto diffusi nel futuro prossimo, con particolare riguardo al marketing.
Sembra, però, che i marketer non siano ancora pronti ad accettare la cosa: recenti studi condotti da McKinsey Global Institute dimostrano che solo il 20% delle aziende hanno implementato in maniera significativa l’intelligenza artificiale nei loro processi.
Prima capirai che siamo sulla strada dell'automazione e meglio saprai destreggiarti tra i diversi nuovi ruoli che saranno richiesti di qui a poco nelle aziende, volti al controllo degli outcome generati dalle macchine e dagli algoritmi.
Per approfondire invece l'argomento di come applicare alle vendite l'intelligenza artificiale segui questo link: Vendite e intelligenza artificiale: tutto quello che hai bisogno di sapere.
Come accennato, l’intelligenza artificiale è in quasi ogni azione che compiamo attraverso smartphone, PC, ma anche guidando un’automobile o utilizzando l’internet banking.
In quest’anno, nel mondo, si stanno affermando diversi utilizzi degli strumenti offerti dall'intelligenza artificiale.
Oggi, i dispositivi per l'assistenza vocale sono ovunque e sono tutti alimentati dall'intelligenza artificiale, ma sono ancora quasi esclusivamente disponibili per il mercato americano o quelli orientali.
Presto, questo tipo di tecnologia (oltre a Siri o Google Assistant) potrebbe usare l'intelligenza artificiale su una moltitudine di lingue diverse dall'inglese.
Quasi tutti i prodotti presentati al CES quest'anno includevano l'integrazione con Amazon Echo o Google Home.
Ognuno dei nuovi prodotti LG è abilitato per il Wi-Fi e oltre 80 di questi si integrano con Google Home.
Samsung sta creando il proprio assistente vocale, Bixby, nella speranza di collegarlo a tutti i suoi dispositivi entro il 2020.
Apple ha appena rilasciato la sua versione di un altoparlante intelligente, l'HomePod.
Le tre lingue più parlate in tutto il mondo sono il mandarino, lo spagnolo e l'inglese.
Attualmente, Amazon Alexa supporta solo inglese, tedesco e giapponese.
Si stima che circa 400 milioni di persone parlano spagnolo e, sebbene sia la seconda lingua più popolare al mondo, il mercato delle smart home è il più sottosviluppato del pianeta per questa lingua.
Ci si aspetta che gli assistenti vocali trascorreranno gran parte del 2018 combattendo per il predominio nei mercati dove si parlano lingue diverse dall’inglese, dimostrando chiaramente che gli apparecchi entreranno nelle nostre case proprio come ha fatto la TV prima e il computer in seguito.
I marketer, dal canto loro, dovranno esser pronti a fornire dati all’intelligenza artificiale che siano in linea con le tecniche di Voice Search Optimization (VSO).
Negli ultimi cinque anni gli investitori hanno alimentato il lavoro di startup basate sull'intelligenza artificiale che puntano a rendere il machine learning un servizio disponibile per le aziende, con più di due miliardi di dollari circa di investimenti.
Adesso, queste piccole aziende potrebbero uscire dal mercato dal momento che colossi come Amazon, Google e Microsoft continuano a migliorare le soluzioni di intelligenza artificiale da loro offerte.
Amazon Web Services (AWS) adesso offre “Amazon AI” per fornire alle piccole e grandi imprese che vogliono beneficiare dell’intelligenza artificiale senza gli sforzi e i costi necessari ad iniziare l’introduzione della tecnologia in azienda.
Google now ha Cloud ML, un servizio che mira a permettere ai consumatori di utilizzare i propri dati per allenare algoritmi che possono creare loro stessi nel tempo libero.
Questo permetterà a chiunque di introdurre sistemi basati su determinate tecnologie, senza alcuna conoscenza di programmazione o necessità di competenze speciali in materia.
Per i marketer questo significa darsi da fare per “aggirare” il lavoro già offerto da queste grandi aziende.
Le opportunità di applicare l’intelligenza artificiale aumenteranno solamente: che la costruzione del tuo modello di machine learning o audit utilizzi Google o Amazon, ci saranno centinaia di opzioni da esplorare.
Gli operai non saranno gli unici ad essere influenzati dall'intelligenza artificiale: consulenti, giornalisti, avvocati e altri proveranno presto gli effetti della produttività potenziata dall'intelligenza artificiale, in particolare per quei compiti ripetitivi e dispendiosi in termini di tempo.
Le piattaforme EAAS (Expert Automation & Augmentation Software) stanno diventando popolari grazie alla loro capacità di ridurre i tempi e migliorare l'efficienza.
Nel settore legale, ad esempio, il natural language processing può riassumere migliaia di documenti legali in pochi minuti, un compito che potrebbe richiedere giorni se svolto dall’uomo.
Questo tipo di miglioramento della produttività potrebbe avere un enorme impatto sulla struttura delle spese da affrontare per studi legali che si fanno pagare a ora.
Gli esempi possono essere tanti, ma per il momento, solo i settori per cui è richiesto ancora un alto livello di intelligenza emotiva, come in campo medico o l’istruzione, l'intelligenza artificiale avrà un impatto minore per l’alta dinamicità dei compiti da svolgere.
User experience e predictive marketing sono i principali campi di applicazione.
I marketer dovrebbero sapere che le aziende di tutte le dimensioni stanno iniziando a includere l'intelligenza artificiale nella loro strategia di marketing, inclusa la composizione automatica di mail e la creazione di contenuti.
Gli effetti dell’intelligenza artificiale stanno arrivando nel nostro settore: è tempo di iniziare a conoscere più a fondo la tecnologia e le sue possibili applicazioni nel digital marketing.
Le aziende di successo rispondono alle esigenze dei clienti meglio della concorrenza. Tuttavia, prima di poter soddisfare le esigenze dei clienti, devi prima identificarle.
"Quali sono le esigenze dei miei clienti? Come posso risolverle meglio della mia concorrenza?”. Queste sono le domande strategiche che ogni imprenditore dovrebbe porsi ogni giorno.
Dando un'attenzione particolare all'esperienza utente (UX), questa aiuterà a rispondere alla prima domanda, mentre facendo un uso efficace dell'intelligenza artificiale aiuterà a rispondere alla seconda.
Oggi non ci sono scuse per non investire nella comprensione delle esigenze del cliente.
In questa sede non sto parlando di pagare per creare focus group o fare ricerca qualitativa.
Sto parlando di investire in raccolta e utilizzo di dati integrati sulle piattaforme digitali.
Considera che se riesci a capire esattamente perché qualcuno non sta completando un passaggio chiave nel tuo processo di conversione, allora sei stato in grado di identificare le esigenze non soddisfatte dei tuoi clienti e puoi procedere a colmarle.
La user experience l'area più cruciale in cui l'intelligenza artificiale può penetrare e creare un impatto significativo: mentre un cliente è il re di qualsiasi attività commerciale, il contenuto è il re per un marketer e se quest'ultimo è in grado di allineare la strategia di content marketing con l'intelligenza artificiale potrebbe innovare radicalmente la sua strategia e ottenere un vantaggio sui competitor non indifferente.
Sulla base dei dati raccolti, come le ricerche dei clienti, il comportamento di acquisto e gli interessi, è possibile condurre campagne di contenuti personalizzate per ogni singolo cliente o prospect.
Già questa possibilità è attuabile con tecnologie alla portata di molti come HubSpot.
I chatbot sono un altro esempio di interferenza dell’intelligenza artificiale nel migliorare l'esperienza dell'utente, perché sono programmati per interagire con i clienti sulla base dei dati che riceve.
Le chat e le comunicazioni testuali tradizionali daranno presto via libera a un sistema di comunicazione multidimensionale dalle capacità sensoriali di voce e tocco: ciò personalizzerebbe l'intera esperienza per gli utenti che avranno l'impressione di parlare con una persona reale.
La realtà aumentata, un altro aspetto dell'intelligenza artificiale, può essere sfruttata per offrire ai consumatori l’opportunità di vedere come il prodotto si presti prima dell'acquisto effettivo.
Questo renderebbe più facile il processo decisionale per i clienti poiché sono in grado di percepire il prodotto ancor prima dell'acquisto, stimolando una risposta più rapida da parte del cliente che, a sua volta, aumenterà le entrate.
Ogni volta che un utente naviga su Internet, vengono generati e raccolti nuovi dati per le analisi dell’intelligenza artificiale che possono rivelare informazioni quali esigenze degli utenti, comportamenti e azioni future.
Sulla base di queste informazioni, il marketing può essere ottimizzato per fornire le informazioni più rilevanti.
Gli utenti sui social media, ad esempio, rivelano anche informazioni personali che rendono facile per i marketer creare una campagna mirata con strumenti come Facebook Pixel.
Questo riduce ulteriormente il ciclo di vendita in quanto le informazioni pertinenti vengono consegnate ai clienti su un piatto d'argento.
Queste campagne "predittive" possono ridurre significativamente la segmentazione sul prodotto e semplificare il processo decisionale, permettendo dunque ai marketer di continuare ad analizzare l'acquirente attraverso i dati e generare valore.
Viviamo in un mondo aziendale che consuma continuamente dati.
Ma cosa sono veramente i dati?
Non è altro che una merce.
Dovrebbe essere l’unica risorsa che dovrebbe importare ai marketers in questo momento.
La domanda che ogni marketer dovrebbe porsi riguardo ai dati è: "Quali indicatori emergono che possono portare le mie campagne al livello successivo?"
C'è sempre più attenzione all'idea di una Customer Data Platform (CDP). Definita come un archivio integrato e unificato di tutti i dati dei tuoi clienti, questa idea è stata introdotta per la prima volta nel 2013. Oggi la possiamo anche definire Customer Experience Platform o piattaforma di Customer Experience Management ed è di fondamentale importanza per comprendere contatti, clienti potenziali e clienti esistenti in modo olistico.
Sfortunatamente, ancora pochissimi marketer dispongono di una piattaforma di questa tipologia, nonostante aziende come le nostre le propongano costantemente.
La maggior parte delle aziende dispone ancora di un ammasso disparato di sistemi e strumenti che non condividono e integrano dati o insights.
I professionisti del marketing che hanno accesso alla tecnologia di CEM hanno un enorme vantaggio rispetto a quelli che non la hanno.
Il vero valore per i professionisti del marketing risiede in ciò che la tecnologia può fare con i loro dati.
In questo ambito l’intelligenza artificiale sta giocando un ruolo fondamentale per fornire dati predittivi e di "scoring".
Come nella maggior parte delle analisi odierne in ambito web, marketing e sales analytics, i modelli di attribuzione sono di natura unidimensionale.
Questo è dato semplicemente dal riflesso dei dati forniti da gran parte delle attuali tecnologie di analisi.
L'infografica sottostante di Bizible fa un ottimo lavoro nello spiegare i diversi tipi di modellazione dei dati, dei canali di marketing e relative attività, così come la mappatura dei canali e le metriche associate all'attribuzione del marketing.
Possiamo facilmente entrare nei nostri sistemi di analisi anche ora e trovare la quantità di traffico che è stata generata da una fonte di riferimento e quale traffico potrebbe essersi trasformato in clienti.
Fino ad oggi abbiamo assistito ad un analisi unidimensionale dei modelli di attribuzione.
Tuttavia la realtà è più complessa ce ne rendiamo conto tutti. E il modello di attribuzione più vicino alla realtà dovrebbe essere rappresentato da un immagine come questa.
La tecnologia attualmente disponibile (grazie all'intelligenza artificiale) può arrivare fino all’80% della sfera digitale d’influenza. In questo senso si può dire che potremmo ottenere copiose quantità di dati strutturati e non strutturati e in questo modo capire e informare al meglio le nostre decisioni.
Non è certamente un processo veloce introdurre l'intelligenza artificiale e allinearla con il marketing, ma volendo individuare degli step da seguire, potresti:
Le fake news sono diventate così onnipresenti che Facebook ha dovuto prendere provvedimenti per combatterle e anche le imprese private stanno sviluppando opportunità per filtrare le informazioni false.
Gartner ha recentemente previsto che entro il 2022 "la maggior parte delle persone nelle economie sviluppate consumerà più informazioni false di informazioni reali".
La società di ricerca ha anche avvertito che mentre l'intelligenza artificiale si sta dimostrando efficace nella creazione di nuove informazioni, è altrettanto capace nel distorcere i dati e produrre quindi false informazioni.
Da quando i brand funzionano sempre più come editori e curano i contenuti da condividere, il controllo dei fatti e la pulizia dei dati diventeranno più importanti e consumeranno molte risorse.
L'intelligenza artificiale ha il potenziale adatto per assistere nell'automazione di questi compiti, ma i marketer esperti nell'interpretazione e nella pulizia dei dati saranno fondamentali.
Qualunque sia la specifica applicazione nel marketing, i tuoi strumenti di intelligenza artificiale avranno bisogno di input puliti e ottimizzati, nonché di esperti in grado di dare un senso agli output.
Gartner ha anche previsto che nel 2020 l'intelligenza artificiale creerà 2,3 milioni di posti di lavoro, solo 1,8 milioni saranno eliminati.
Se questo si realizzerà (e tutti gli indicatori lo preannunciano), tutta l'ansia sulla questione che le macchine e gli algoritmi subentreranno al posto degli esseri umani sarà annullata.
La Cina, ad esempio, sta assumendo esperti di intelligenza artificiale.
Alcuni dei salari elencati sono quasi $567 - 624K per un senior machine learning presso BMW China e $315 - 410K per esperti di machine learning in varie altre società.
I nuovi lavori che saranno disponibili e le capacità e le competenze necessarie per avere successo in quelle posizioni stanno cambiando rapidamente.
La richiesta di specialisti diminuirà ad un certo punto: le aziende saranno alla ricerca di persone aventi competenze trasversali e multidisciplinari, disposti ad imparare sempre cose nuove.
I principali brand tecnologici stanno investendo molto in nuove proposte che comprendono l'intelligenza artificiale: Amazon ha investito 228 milioni di dollari, Google 130 e Microsoft 75 (così come riportato da Paysa).
Sarà bene, quindi, disporre o formare l’attuale personale per determinate competenze.
Questa non è una tendenza, ed è qualcosa che puoi implementare ora per rendere le tue future applicazioni di intelligenza artificiale ancora più efficaci.
Tra il 20 e il 25 percento delle query nell'app Google Mobile e dispositivi Android sono ricerche vocali. Gartner ha scoperto che le query di ricerca basate sulla voce sono il tipo di ricerca mobile a più rapida crescita e ci si aspetta che entro il 2021 i web designer early adopter dovranno riprogettare i loro siti web per supportare la ricerca visiva e vocale, aumentando le loro entrate derivanti dagli eCommerce del 30%.
Approfondisci l'argomento con contenuti di alto valore:
Come puoi preparare i tuoi contenuti per l'intelligenza artificiale?
La tua strategia linguistica va oltre la ricerca vocale e va corredata con i chatbot.
Il NLP sta raggiungendo ottimi livelli man mano che gli strumenti di intelligenza artificiale diventano più intelligenti e imparano ad adattarsi agli schemi linguistici naturali di ciascun pubblico.
Da marketer devi applicarti tanto nella pianificazione, creazione e promozione dei contenuti: dovrai capire l'intero percorso del cliente, dall'inizio alla fine e quali formati di contenuti, piattaforme, canali e targeting saranno quelli giusti al momento e al punto giusto.
Questo è forse il punto in cui l'intelligenza artificiale avrà la maggiore utilità nel marketing: l'apprendimento dei comportamenti e delle esigenze degli utenti a un livello così granulare che ogni consumatore avrà un'esperienza personalizzata.
Probabilmente non produci smartphone, ma la maggior parte dei tuoi utenti sarà presto armata di dispositivi abilitati all'intelligenza artificiale .
Inizia da questo presupposto e progetta da qui.
L'intelligenza artificiale avrà casi d'uso all'interno della tua azienda, ma sarà anche la nuova normalità per i consumatori che stai cercando di raggiungere.
Inizia a documentare i problemi che ritieni che l'intelligenza artificiale possa aiutarti a risolvere (sia internamente che per i tuoi consumatori) ed esaminane ogni caso d'uso.
Oggi, quasi ogni prodotto tecnologico (o che abbia sensori) sul mercato ha al suo interno degli algoritmi e non disporre di un dispositivo per i tuoi prodotti che riesca a comunicare con tali tecnologie potrebbe escluderti dal mercato.
Smart Insights fornisce alcuni esempi eccezionali di casi d'uso nell'immagine sotto riportata, suddividendo l'intelligenza artificiale in tre componenti: tecniche di machine learning, modelli di propensione applicata e applicazioni di intelligenza artificiale.
L'intelligenza artificiale sta diventando decentralizzata e fa passi da gigante.
L’intelligenza su un dispositivo come uno smartphone, una macchina o addirittura un dispositivo indossabile, dà la possibilità di elaborare le informazioni localmente e rispondere rapidamente alle situazioni, invece di comunicare con un cloud o server centrale.
Ad esempio, un veicolo autonomo deve rispondere in tempo reale a quello che succede su strada: le decisioni sono sensibili e il minimo errore potrebbe rivelarsi fatale.
Il 2017 è stato caratterizzato da grandi aziende tecnologiche che hanno compiuto enormi progressi nell’edge computing. Oggi possiamo conoscere i clienti meglio di quanto abbiamo mai fatto: l'intelligenza artificiale e le tecnologie associate dovrebbero avvicinare i rivenditori e i clienti nei prossimi anni.
I clienti, in questo modo, avranno una migliore comprensione di un prodotto e i marketer una migliore comprensione dei consumatori.
Con l'intelligenza artificiale come collegamento tra loro, sarebbe interessante vedere come il marketing digitale si rivelerà nei prossimi anni.
Processo decisionale ottimizzato, ciclo di vendita migliore e processi di acquisto e vendita "predittivi" sono risultati di successo di questa guerra robotica, ma questa volta sia i clienti che i brand sarebbero dalla parte dei vincitori.
Seppure tu non sia pronto ad introdurre la tecnologia in azienda, cominciare a comprenderne le potenzialità e le dinamiche è già un ottimo passo con cui iniziare (così come stanno facendo tante imprese).
Quando queste categorie tecnologiche si sono combinate in un'unica piattaforma di analisi guidata dall’intelligenza artificiale, l'integrazione a livello di marketing con il software di vendita/supporto è molto più semplice e la curva del ritorno d’investimento è molto più alta.
Altrimenti, i marketer tendono ad adottare 8-10 soluzioni software (magari anche guidate dall’intelligenza artificiale) ma generando un entropia estremamente alta.
L'adozione di più tecnologie di marketing, in generale, produce flussi di dati non integrati memorizzati in luoghi separati.
Questi sistemi sono scollegati l'uno dall'altro e offrono di conseguenza dati incompleti.
Immagina di dover guardare 8 cruscotti diversi per decifrare strategie e tattiche di marketing digitale. Questo è quello che sta accadendo.
Detto questo, ora sta solo a te scegliere la migliore soluzione di analisi integrata e basata sull'intelligenza artificiale che può: