I marketer nel settore B2B hanno una serie apparentemente infinita di tool e piattaforme per giocare a comprendere i prospect e a fare lead generation.
L'intelligenza artificiale la consideriamo come un nemico che ruberà il lavoro a milioni di persone; una tecnologia che, nella cinematografia, è mal rappresentata rispetto a come è nella realtà. La tecnologia si sta integrando con i social media conquistando rapidamente il mondo del marketing ed eliminando la maggior parte dei metodi tradizionali di pubblicità come opuscoli, pubblicità televisive e di giornali.
I marketer che sono sempre in sintonia con il cambiamento delle tendenze e delle innovazioni tecnologiche stanno cercando di acquisire e integrare le conoscenze di intelligenza artificiale e social media marketing nelle loro abilità. Mentre l’idea che ne si ha è allo stesso tempo affascinante e terrificante nell'immaginario globale, la tecnologia potrebbe essere uno strumento dagli impatti non indifferenti anche nel social media marketing.
Per un po' di tempo, la cosa più eccitante nel marketing è stata l'aumento delle marketing automation platforms (MAP), di cui il 91% degli utenti di maggior successo è d'accordo per il loro utilizzo nel realizzare campagne fruttuose.
Oggi, assistiamo all'era del social media management (SMM) e la prossima grande ondata nel digital marketing sarà l'intelligenza artificiale (sebbene sia già presente in larga scala e la utilizziamo senza pensarci).
Se combinata con il marketing automation e i social media, l’intelligenza artificiale può aiutare i marketer a capire e indirizzare i lead come mai prima d'ora.
È un dato di fatto che il 73% di tutti i lead B2B devono passare per il lead nurturing prima di effettuare un acquisto e il modo migliore per farlo è attraverso contenuti personalizzati.
Le strategie di marketing che sfruttano l'intelligenza artificiale nei social media diventeranno più importanti per l'adozione da parte dei marketer B2B.
Il marketing è un settore che è fortemente influenzato dai continui cambiamenti tecnologici (vedi ad esempio il trend nell'ambito del martech) che avvengono nel campo dell'intelligenza artificiale.
Come marketer, hai il dovere di aggiornare continuamente le tue conoscenze con le tendenze e le tattiche moderne del settore se vuoi mantenere alto il vantaggio competitivo dell’azienda presso cui lavori.
Le recenti statistiche mostrano un aumento consistente del numero di persone che sono utenti attivi sui social media: con una stima di oltre tre miliardi di utenti attivi a gennaio, le aziende ora dovrebbero sapere quanto perdono se investono poco per integrare le strategie di social media nei loro piani di marketing.
Similmente, la popolarità dell'intelligenza artificiale è in costante aumento.
I marketer stanno trovando modi per integrare l'intelligenza artificiale nel marketing come un modo per colmare il divario tra il data science e la marketing execution.
Alcuni dei più grandi nomi delle IT sono ovviamente già saliti sul treno dell'intelligenza artificiale (tra cui IBM e Google) al fine di rendere i propri prodotti e servizi "umani" e pertinenti per gli utenti il più possibile.
Il marketing automation, che impiega il "machine learning", è in grado di interpretare dettagli specifici sui potenziali clienti, ad esempio dove trascorrono il tempo online, quali prodotti preferiscono e come utilizzano i social media, applicando profondi livelli di analisi per determinare i messaggi di marketing rilevanti da veicolare.
Tuttavia, il processo richiede degli obiettivi smart e un’attenzione particolare ai lead data: con le ultime preoccupazioni per la privacy (che vedrà l’introduzione del GDPR nelle aziende europee), i marketer nel B2B che utilizzano MAP e SMM integranti l’intelligenza artificiale, dovranno muoversi tra intrusività e rilevanza nel mare magnum dei dati degli utenti rilasciati ai singoli touch point mentre realizzano contenuti personalizzati.
Passando ad analizzare le attuali integrazioni della tecnologia con lo strumento più popolare di digital marketing, individuiamo sei applicazioni interessanti.
La creazione, l’esecuzione e il monitoraggio di campagne di marketing sui social media richiedono molti sforzi, specialmente quando i profili iniziano a generare un maggiore livello di engagement.
Pubblicare contenuti nuovi e coinvolgenti e nel mentre rispondere a centinaia di messaggi può essere un compito molto difficile, soprattutto se si vuole evitare di perdere tempo rischiando di perdere i clienti per una risposta troppo tardiva.
I bot di Slack (come Yala) aiutano un marketer durante la creazione e la distribuzione di contenuti sui social media e ad analizzare criticamente i post di molte piattaforme correlate alla tua nicchia.
Le persone sono costantemente esigenti sulla qualità dei servizi alla clientela che le aziende forniscono e questa è una delle più grandi aree in cui l'intelligenza artificiale può avere un impatto nel marketing moderno.
Edison Research ha rilevato che il 32% degli intervistati che non hanno mai utilizzato il customer service sui social si aspetta una risposta dell'azienda entro 30 minuti e che il 42% prevede una risposta entro 60 minuti . Inoltre, il 57% di coloro che hanno tentato di contattare i marchi attraverso i social il servizio clienti richiede "lo stesso tempo di risposta durante la notte e nei fine settimana, così come avviene nei giorni e orari lavorativi".
Poiché è praticamente impossibile per gli esseri umani fornire un servizio clienti 24/7 a migliaia di utenti senza riposare, l'intelligenza artificiale diventa un'alternativa prontamente disponibile che è sia efficace che affidabile.
Il marketing fornisce già soluzioni che aiutano gli agenti dell'assistenza clienti a comprendere e interpretare rapidamente una grande quantità di dati dei clienti in breve tempo.
Parliamo dei chatbot che, similmente a quanto avviene con il risponditore automatico delle email, sono in grado di rispondere in maniera intelligente e sostenere una conversazione con i clienti che hanno bisogno di assistenza per i servizi o prodotti offerti dalle aziende, sfruttando la tecnologia del natural language processing (NLP).
Un chatbot, per essere creato, ha prima bisogno di un design della conversazione, che abbia uno scopo ben preciso e che segua le pratiche di inbound marketing.
In aiuto a questo scopo c’è Botsociety, una piattaforma che permette di avere un mockup realistico del progetto di design di una conversazione attraverso un chatbot o un sistema di assistenza vocale come Google Home.
Siamo nel 21° secolo: L'estrazione di dati da testo presente sul web o nei commenti sui social media e l'automazione del marketing sono ora una realtà grazie al machine learning.
Con il text mining, i dati strutturati e non strutturati vengono analizzati su varie piattaforme di social media per conoscere meglio il gusto e le preferenze dei clienti.
Le informazioni che possono essere estratte sono importanti per il marketing automation per il target e lo sviluppo di strategie di marketing personalizzate.
Facebook è uno dei giganti del mondo tecnologico che ha investito molto nell'intelligenza artificiale: con l'integrazione della tecnologia ha reso la funzione di tag più semplice e più veloce.
L'utilizzo della tecnologia di riconoscimento facciale durante il tagging consente agli utenti di Facebook di risparmiare molto tempo, in quanto la piattaforma riconosce i volti delle persone grazie alla grande quantità di volte che questi sono apparsi sul social network.
I marketer, per sfruttare queste funzionalità, possono cercare immagini relative al loro marchio grazie all’intelligenza artificiale: utilizzando le immagini che contengono persone, i brand sicuramente genereranno più coinvolgimento e saranno condivisi e apprezzati sui social media .
I professionisti del marketing sono già in grado di utilizzare l'intelligenza artificiale per trovare immagini che non hanno hashtag o parole chiave, ma che sono legate al loro marchio.
Pinterest sta sicuramente intensificando l'uso dell'intelligenza artificiale: Kosei è una società di proprietà della nota piattaforma che ha la funzione principale di fornire una funzione di raccomandazione personalizzata per gli utenti, che avviene sulla base delle ricerche specifiche degli stessi.
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Bright è un'azienda di ricerca di lavoro che è stata acquisita da LinkedIn.
L'azienda dispone di un'app che utilizza l'intelligenza artificiale, che grazie all’analisi di molte informazioni sui datori di lavoro formula suggerimenti accurati per gli utenti registrati che cercano lavoro.
Scarica il nostro LinkedIn Playbook per capire come ottenere scalabilità senza perdere di vista il fattore umano.
Con la grande quantità di dati non strutturati, la miriade di influencer e il crescente numero di richieste di servizi tramite canali social, i marketer possono spesso essere sopraffatti dalle ore di lavoro e dallo stress richiesto per star dietro a tutto.
Generalmente, individuare e incaricare più persone per la risoluzione del problema non aiuta molto il più delle volte.
In qualità di partecipante a questa crescente categoria tecnologica, Lux Narayan, CEO di Unmetric, un'azienda di metriche di social media, ha seguito da vicino lo sviluppo di strumenti di intelligenza artificiale.
Narayan ammette che "l'intero spazio social ha molto rumore: è molto difficile disambiguare un'azienda dall'altra, ma penso che ci siano dei punti distintivi in quello che fanno e lo si trova nella fase in cui queste iniziano a distribuire l'intelligenza artificiale nelle loro strategie”.
I principali ambiti di applicazione dell’intelligenza artificiale al digital marketing correlati ai social media sono:
La sensibilità degli utenti per determinati argomenti è l’unità di misura della velocità e quantità di creazione dei contenuti da parte delle persone, elementi presi in considerazione dagli addetti al marketing.
20 anni fa, il brand medio conduceva una campagna ogni sei mesi, mentre ora ne fa sei ogni mese finendo nel produrre molti contenuti sui social media.
Strumenti dotati di intelligenza artificiale come Quill aiutano, ad esempio, ad automatizzare la creazione di contenuti basandosi sull’analisi dei dati generati dagli utenti sui siti web e i profili social associati .
I social media marketer hanno costantemente difficoltà nel curare contenuti accattivanti e pertinenti.
La content curation si riferisce alla ricerca, all'organizzazione e alla condivisione di contenuti di alta qualità per il target di destinazione e l'intelligenza artificiale ha la capacità di raccogliere dati ad esso relativi, includendo le loro scelte, ciò che hanno letto di recente, le domande poste su un prodotto, ecc.
Con queste informazioni, i marketer possono curare i contenuti che sono rilevanti per il loro pubblico in ogni fase delle inbound sales.
Narayan osserva: "i social hanno molti dati da cui attingere per amplificare i contenuti e il New York Times fa qualcosa di interessante: i componenti del team di sviluppo hanno costruito internamente un'app che chiamano Blossom che lavora all'interno di Slack. È un bot intelligente che usa i dati di engagement per aiutarli a decidere quale delle 300 storie strane che hanno pubblicato in un dato giorno merita una promozione o una maggiore concentrazione. "
La tendenza generale dei marketer, inoltre, consiste nell'utilizzare il pay per click advertising utilizzando Facebook o AdWords.
In combinazione con l'intelligenza artificiale, questi strumenti possono aiutare i nel trovare migliori piattaforme pubblicitarie.
Gli strumenti basati su intelligenza artificiale possono essere utilizzati per analizzare, gestire e ottimizzare le campagne pubblicitarie a pagamento, aiutando a trovare i migliori canali per pubblicare gli annunci annunci diretti al pubblico di riferimento.
Approfondisci l'argomento con contenuti di alto valore:
La consumer intelligence è l’attività che analizza, elabora e filtra i dati generati dai consumatori sui social media per tirar fuori dal rumore i segnali più rilevanti per un brand, che potrebbe utilizzarli come indicatori interessanti nelle sue ricerche.
Converseon è un’agenzia di consulenza digitale che utilizza una piattaforma basata sul machine learning per acquisire dati dai social media in base a ciò che i consumatori “dicono” sulle piattaforme.
Strumenti di questo tipo aiutano anche ad effettuare azioni di conversion rate optimization (CRO).
Con l'intelligenza artificiale è possibile analizzare l'attività di ciascun visitatore sul tuo sito, analizzando migliaia di dati come la posizione del visitatore, il dispositivo utilizzato e altri dati demografici.
Sulla base dell'analisi, l'intelligenza artificiale suggerisce le offerte e i contenuti più adatti che possono essere indirizzati al visitatore.
Quando si decide di puntare sull’influencer marketing è bene che un’azienda ingaggi una persona che si adatti alla vision del brand e che capisca bene la mission, i toni comunicativi, in che modo debba immedesimarsi ecc.
Scegliere un influencer, oggi, è come effettuare la selezione di un attore per un personaggio di un film : deve avere un’esperienza ben precisa, aver ricoperto determinati ruoli e avere un aspetto fisico adatto alla scenografia.
Lo stesso accade per gli influencer: devono aver effettuato la stessa mansione per brand simili, o per lo meno credere nel progetto, nella vision e avere un appeal per un determinato target di consumatori nelle loro abilità comunicative, avere sensibilità verso determinati argomenti.
Tutti dati che possono essere raccolti grazie all’intelligenza artificiale e trovare nel giro di pochi secondi le persone che più si adattano alle nostre esigenze , così come avviene con InsightPool che ha un database di oltre 600 milioni di influencer.
Questo tipo di ambito vede l’impatto dell’intelligenza artificiale grazie ad esempi come quello citato più sopra di Unmetric, che è specializzata nel social media data mining per analizzare i brand.
Narayan dichiara che utilizzano l’intelligenza artificiale per ridurre il time to insight, utilizzando le tecnologie come il NLP per capire il significato generale contenuto in un determinato gruppo di parole e raccogliere quelle più rilevanti.
Lo strumento utilizza anche modelli statistici di intelligenza artificiale per trovare costantemente i dati più interessanti e rilevanti da quelli raccolti dalla concorrenza.
Il loro analyzer, ad esempio, invia degli alert automatici quando un competitor pubblica un post su Facebook che ha un engagement più alto del normale, o fornisce i dati relativi al reach di qualsiasi brand presente sul social network.
Con la promessa della tecnologia di cambiare il gioco per gli esperti di marketing che cercano metodi di targeting migliori, stanno iniziando ad apparire sempre più software con funzionalità di intelligenza artificiale integrate in essi.
Le aziende più competitive, infatti, stanno iniziando ad utilizzare le informazioni approfondite sui clienti che la tecnologia fornisce.
Poiché il lead nurturing che, con contenuti personalizzati, produce il 20% in più di opportunità di vendita, potrebbe essere cruciale allocare un budget per le soluzioni di marketing automation per la tua azienda .
Il momento giusto per farlo è determinato dalle tendenze nel tuo mercato di riferimento e dai cambiamenti nelle piattaforme di marketing dotate di intelligenza artificiale.
Tuttavia, per quanto indispensabile possa essere l'intelligenza artificiale, l'intelligenza umana è ancora fondamentale (soprattutto nella gestione delle relazioni con i clienti).
L'uso della tecnologia nel marketing si basa principalmente sull'aumento della personalizzazione dell’esperienza utente, di cui i professionisti del marketing possono ottenere in anticipo i benefici adottando tre strategie già collaudate.
Le buyer persona ben sviluppate contengono dati molto utili sui gruppi definiti di persone che acquistano dalla tua azienda.
I key data delle tue buyer persona, quali le abitudini dei prospect, il tipo di ambiente di lavoro in cui operano e ciò che li spinge a spendere, sono indispensabili per le campagne personalizzate.
Tenendo sempre presente la conoscenza delle buyer persona, costruirai post sui social network, blog, white paper, video e altri contenuti che ogni segmento di potenziali clienti troverà estremamente pertinenti e tempestivi.
Mentre le buyer persona rappresentano un libro aperto per i tuoi cluster di acquirenti, la tua piattaforma CRM è probabilmente piena di suggerimenti per i contenuti che consentiranno in maniera più efficace ai singoli lead qualificati di rispondere ai segnali di vendita.
Analizzando il contenuto delle email, dei messaggi dei social media e delle telefonate, è possibile ottenere informazioni approfondite su ciò che esattamente spingerà un determinato prospect a compiere il passo successivo.
Ad esempio, un ricercatore potrebbe rispondere meglio a un white paper e webinar basati sui dati, mentre un commerciale potrebbe essere spinto da un copy più convincente e persuasivo sui vantaggi immediati del prodotto.
Tu e il tuo team potete condurre manualmente una profonda revisione dei dettagli del cliente nella vostra piattaforma CRM.
Tuttavia, se si dispone di un set di dati delle interazioni con i clienti sufficientemente grande, è possibile scegliere di condurre un'analisi semantica per comprendere il livello di intenzione di acquisto dietro le parole utilizzate dai potenziali acquirenti qualificati dallo smarketing.
I social media rimangono uno degli strumenti più immediati per attirare l'attenzione dei potenziali clienti e attirarli nel tuo storytelling.
Assicurati di scrivere post che creino engagement e mantengano una presenza attiva nelle community di discussione sui social media, seguendo i cosiddetti obiettivi SMART per il tuo piano di utilizzo delle piattaforme.
Sebbene in giro ci siano notizie come lo scandalo di Cambridge Analytica, o lo “spaventoso” AlphaGo Zero che ha battuto il suo “genitore” AlphaGo in meno di 5 giorni imparando da zero a giocare agli scacchi giapponesi Go (dopo che AlphaGo ha battuto i campioni ai campionati mondiali del gioco), è bene restare concentrati su come la tecnologia potrebbe realmente impattare in maniera fattiva sulle strategie d’impresa e, soprattutto, in che modo potrebbe generare fiducia nei clienti nell’utilizzo delle tue innovazioni.
Un algoritmo della tecnologia del machine learning è collegato solitamente a poche semplici regole che definiscono ed eseguono un dato compito.
La tua missione non è comprendere l’algoritmo per tentare di aggirarlo, ma tenerlo come punto di riferimento per creare dei contenuti di valore che, con le giuste tecniche di social media marketing e le giuste accortenze, possa apparire sui feed giusti e convertire gli utenti.
Ciò che l’intelligenza artificiale permette di fare ai social media oggi è di impersonificare un utente anche nella sua versione da cliente .
Così come Facebook, ad esempio, ci permette di visualizzare i post degli amici con cui abbiamo più interazioni (reactions, conversazioni su messenger, condivisioni, tag) mettendo in secondo piano gli altri, il suo algoritmo si adegua anche ai nostri interessi.
Se iniziamo a guardare più video di automobili, ad un certo punto spunteranno dal nulla le pubblicità delle case automobilistiche sul nostro feed.
Lo sanno bene gli strateghi del targeting, che meglio hanno capito le potenzialità degli algoritmi dei social media sfruttando questi soft data.
Quello che puoi fare è semplice: basandoti sulle buyer persona, riuscirai a costruire un post per gli utenti del tuo target, per poi iniziare a pensare come trasformare quella visualizzazione in conversione.
In un certo senso, i social media, oggi, richiedono un bilanciamento tra il microtargeting e le strategie globali di brand .
Per ottenere i migliori risultati, dovresti prima iniziare a considerare a livello individuale gli utenti per aiutarti a comprendere il vero potenziale degli algoritmi dell’intelligenza artificiale.
Il modo migliore per fare questo è anticipare, utilizzando gli algoritmi a tuo vantaggio e formulare strategie di marketing one-to-one.
I dati non mentono mai: utilizza le analitiche e implementa un processo di revisione e adattamento all’interno delle tue strategie di social media marketing.
Affianca, dunque, alle strategie di microtargeting (che nel processo di inbound dovrebbero corrispondere a quelle successive alla fase di attract) quelle globali del brand, che ti aiuteranno non solo a generare più lead, ma a non avere problemi in futuro con gli algoritmi (che subiscono spesso dei cambiamenti).
Il vero re delle strategie di marketing, oggi, è il contenuto, anche sui social media.
I media spesso riferiscono di episodi irrilevanti di intelligenza artificiale.
Ricordi il Bot di Microsoft Twitter? E probabilmente hai già sentito parlare dei chatbot di Facebook che hanno creato la loro lingua.
Tuttavia, difficilmente si diffondono con quella potenza gli avanzamenti tecnologici che sono per noi rilevanti e la ragione principale potrebbe essere imputata al fatto che, sebbene sia potenzialmente possibile implementare determinate grandi innovazioni, l’hype sarebbe abbastanza negativo da diffondere notizie apocalittiche sull’intelligenza artificiale.
Quello su cui devi focalizzarti sono la cultura dei tuoi clienti e i piccoli avanzamenti tecnologici dei social media (che influenzano gli algoritmi), ovvero le basi da cui partire per costruire le tue strategie di social media marketing in maniera incrementale.
Anche tra 10 anni, quando i bot riusciranno potenzialmente nel creare tutti i contenuti autonomamente e gestire tutti i profili dei social media, aumentando le conversioni meglio di qualsiasi essere umano, il social media marketing sarà probabilmente ancora in piedi (anche se la sua definizione sarà potenzialmente cambiata).
Almeno nel prossimo futuro, sarà sempre necessaria una presenza umana per far funzionare i bot e assicurarsi che non ci siano errori.