Marketing e intelligenza artificiale: situazione attuale ed evoluzioni future

Ivano Stella

Pubblicato da Ivano Stella

Marketing e intelligenza artificiale: situazione attuale ed evoluzioni future

Quali sono le immagini che la tua mente richiama quando pensi all’intelligenza artificiale?

A seconda della tua conoscenza sull’argomento, la tua risposta potrebbe essere diversa. Siamo abituati a pensare all’intelligenza artificiale come qualcosa di fantascientifico, futuristico, affascinante e allo stesso tempo minaccioso, che porterà via lavoro, ma che contemporaneamente potrebbe semplificarci la vita.

Il cinema ci ha sommersi di film che vedono protagonisti robot, tecnologie strabilianti, auto che si guidano da sole e personaggi che grazie all’intelligenza artificiale sono capaci di sconfiggere il nemico con i superpoteri. Ora, immagina se tu potessi fornire questi superpoteri alla tua azienda riuscendo dunque a “sconfiggere” i tuoi concorrenti e diventare il migliore, quello che tutti i consumatori della tua fetta di mercato amano.

Oggi puoi, grazie all’integrazione tra marketing, vendite e intelligenza artificiale.

L’intelligenza artificiale sta permettendo il successo di grandi aziende perché questa velocizza e semplifica i processi di pianificazione, creazione, promozione, personalizzazione e analisi delle diverse attività svolte dalle singole unità di business.

Il miglioramento delle performance non segue più la legge di Pareto 80/20 ma un nuovo principio 90/10. In questo modo in pochissimo tempo i sistemi di intelligenza artificiale migliorano facilmente le performance di marketing e vendita.

Le aziende che investono nell’intelligenza artificiale hanno meno costi operativi nel produrre i loro prodotti e garantiscono che la domanda dei consumatori venga soddisfatta in ogni momento.

Se anche tu vuoi spingerti verso la massima innovazione tecnologica e stai pensando di introdurre (facilmente) l’intelligenza artificiale nella tua azienda in area marketing e vendita, devi innanzitutto conoscere bene cos’è, cosa fa, come può adattarsi e di cosa hai bisogno, altrimenti resterà nella tua mente come quella tecnologia che magicamente risolverà tutti i tuoi problemi con pochi e semplici comandi.

Non è così.

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Capiamo che cos’è l’intelligenza artificiale

Partiamo dal fatto che, se vogliamo prendere l’intelligenza artificiale nella sua interezza, la usi in quasi ogni momento della tua giornata e nemmeno te ne rendi conto.

Facendo velocemente qualche esempio nel nostro ambito di interesse, marketing e intelligenza artificiale vanno a braccetto quasi sempre nelle azioni che compiamo online.

L’intelligenza artificiale ci accompagna fin da subito, ogni giorno

Entriamo in contatto con la tecnologia quando ci svegliamo al mattino e guardiamo il cellulare che ci notifica con le previsioni del tempo o i nostri impegni quotidiani in maniera automatica, quando accostiamo le nostre labbra dicendo “Hey Siri, dove posso trovare un ristorante in zona?”, oppure nell’esatto momento in cui su WhatsApp le spunte passano da grigie a blu (quanto ci è sembrata innovativa questa cosa appena uscita?).

Ciò che cerchiamo su Google è deciso dall’intelligenza artificiale

Quando cerchiamo su Google “hotel a Parigi”, non è un caso che ci appaiano, tra i primi, i portali che utilizziamo più spesso per cercare le sistemazioni quando viaggiamo (oltre alle azioni di SEO delle aziende).

L’intelligenza artificiale raccoglie le nostre abitudini di navigazione e ci mostra i risultati per noi più rilevanti.

La tecnologia influenza quello che guardiamo

Chi utilizza Netflix lo sa bene: se una sera non sappiamo cosa vedere, ci lasciamo ispirare dai film che hanno le percentuali più alte di compatibilità e restiamo sorpresi quando questi rispecchiano veramente i nostri gusti.

L’intelligenza artificiale acquisisce informazioni sulla nostra cronologia di utilizzo e visualizzazioni (persino se un film è stato lasciato a metà) e ci propone pellicole nuove e compatibili con i nostri gusti (chi, facendo un altro esempio, non ha mai scoperto nuovi artisti grazie alla sezione “esplora” di Spotify?).

L’intelligenza artificiale decide cosa compriamo online

Quando sei su Amazon potrebbero non essere casuali le scelte d’acquisto che fai: cosa hai comprato in precedenza, la tua posizione, quanto spendi ogni volta, se sei maschio o femmina e tanto altro, sono dati che l’eCommerce più famoso al mondo utilizza per consigliarti su cosa acquistare.

Tieni bene a mente che quando parliamo di intelligenza artificiale dobbiamo andarci cauti, capendo bene i contesti in cui questa tecnologia è applicata... lascia un attimo da parte le auto a guida autonoma e i robot che imitano le espressioni facciali.


L’intelligenza artificiale è la scienza che rende le macchine intelligenti

Demis Hassabis, DeepMind Co-founder & CEO



Questa è probabilmente la definizione più semplice, ma in realtà c’è molto di più.

L'intelligenza artificiale è l’insieme degli algoritmi, le tecnologie e le tecniche che rendono dispositivi e software più intelligenti e forniscono loro capacità sovrumane.

In questi ultimi decenni, siamo passati da macchine che eseguono semplici comandi (algoritmi) a macchine che imparano e producono da sole (deep learning).

Tutti oggi parlano di intelligenza artificiale utilizzando solo queste due parole perché è un trend che va molto forte.

Così come agli albori di internet un “.com” rendeva un’azienda innovativa, oggi lanciare un prodotto che tra le caratteristiche ha le parole intelligenza artificiale, machine learning o riconoscimento vocale ha un valore percepito più alto, ma non sempre le tecnologie in esso rispecchiano quanto promesso dal suo “packaging”.

Sempre più di frequente, chi parla di intelligenza artificiale molto probabilmente sta parlando di machine learning, facial recognition, deep learning o altre tecnologie che compongono l’intelligenza artificiale. Le tecnologie che stanno dietro gli esempi più sopra, infatti, hanno un nome diverso in ogni situazione.

Facciamo un po’ di chiarezza.

Marketing e intelligenza artificiale: situazione attuale ed evoluzioni future

Alla base dell’intelligenza artificiale ci sono gli algoritmi

Non parliamo di quelli che fanno impazzire i marketer, ma di un procedimento che risolve un determinato problema (quello matematico, ndr.) attraverso un numero finito di passi elementari in un tempo ragionevole.

I programmatori sanno bene di cosa sto parlando e magari qualcuno di voi ci si è imbattuto nella formula “IF … THEN”.

Prendiamo qualcosa di familiare: le formule su Microsoft Excel.

Quando “diciamo” al foglio di calcolo di farci la somma delle spese dell’anno scorso e di colorarci il risultato in rosso se abbiamo speso troppo o in verde se abbiamo rispettato il budget, stiamo applicando degli algoritmi che utilizzano: 

  1. Somma (SUM, un certo intervallo di celle)
  2. Se (IF, il risultato della somma è maggiore di un certo numero), Allora (THEN, colora di rosso)
  3. Se invece (ELIF, il risultato della somma è minore di quel numero), Allora (THEN, colora di verde).

L’intelligenza artificiale utilizza gli algoritmi sulla base di un’enorme quantità di dati (immessi da noi)

Quando i calcoli da fare su Excel sono troppi, arriva in aiuto l’intelligenza artificiale, che ha una capacità di calcolo e velocità maggiori dell’essere umano, aiutandolo quindi a velocizzare e semplificare i suoi processi.

L’intelligenza artificiale qui è ancora al livello uno, dove siamo noi a dargli gli algoritmi e la macchina, dal suo canto, esegue.

Esistono altri due livelli che ci hanno portato a pensare alla tecnologia come qualcosa di strabiliante:

  1. Machine learning
  2. Deep learning

Machine learning: algoritmi che imparano da soli

Un dispositivo o un software che ha degli algoritmi che imparano da soli è dotato di machine learning (o apprendimento automatico), il secondo livello dell’intelligenza artificiale.

Quando utilizziamo parole come intelligenza, imparare, capire, riferendoci alle macchine, teniamo sempre bene a mente che le macchine sono macchine: eseguono solo comandi.

Learning, qui, è utilizzato perché ciò che la macchina fa con il machine learning è molto simile al procedimento di quando impariamo qualcosa di nuovo, ma in pratica non sta imparando, sta eseguendo comandi.

L’intelligenza umana è più veloce dell’intelligenza artificiale al livello due, in quanto Google ha utilizzato miliardi di immagini di gattini prima di far imparare a Google Photos che cosa sono.

È come insegnare a un bambino: prima gli diciamo cos è un gatto e come è fatto (diamo parametri all’algoritmo), poi gli chiediamo, mettendogli una foto di un gatto davanti, se è un gatto o meno (attiviamo l’algoritmo), dopodiché gli mostriamo un cane (nuovo dato per l’algoritmo) e gli diciamo, alle prime volte, che sbaglia ad identificarlo come un gatto. Infine, dopo continui errori, imparerà da solo a riconoscere gatti e cani (apprendimento automatico, machine learning).

In ambito marketing, l’intelligenza artificiale ci dirà molto velocemente se sul nostro eCommerce si stanno vendendo più cappotti o più scarpe, perché gli abbiamo prima insegnato cosa sono i capi di abbigliamento, quali e quanti ce ne sono, i colori ecc.

Terzo livello: il deep learning

Il deep learning (apprendimento approfondito) si ha quando i dati immessi nel sistema di intelligenza artificiale sono in enorme quantità (big data) e di conseguenza gli algoritmi imparano dai propri errori, creandone di nuovi e aggiornandosi.

Più nello specifico, siamo nel caso in cui non basta più differenziare i cani dai gatti, ma c’è bisogno di imparare le diverse razze, creando quindi dei livelli di informazione che vanno più nel profondo.

In questo caso facciamo delle domande alla macchina (input) e gli diamo una serie di risposte (neural networks, gli output). Le risposte sono gli algoritmi (ossia le funzioni da eseguire) alle domande, che chieste tante volte permetteranno alla macchina di imparare e generare nuovi algoritmi dagli errori dei precedenti.

Quando nuove informazioni vengono presentate alla macchina, gli algoritmi si evolvono e imparano ancora meglio e più velocemente.

Ma come siamo riusciti a utilizzare l’intelligenza artificiale senza il bisogno di programmare gli algoritmi e a chiedere “Hey Google, accendi i termosifoni quando la temperatura interna scende sotto i 19°C”?

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Natural Language Processing e Natural Language Generation

I tuoi clienti sono condizionati a comunicare con Alexa, Siri o gli altri sistemi di “voice search” come uno strumento, senza necessariamente capire che queste macchine filtrano la voce usando un'applicazione di intelligenza artificiale chiamata Natural Language Processing (NLP).

Parte del NLP è la capacità di comprendere la lingua, rilevarne il tono e capire la complessità di una domanda.

Se chiedi a Siri una domanda, prima deve capire cosa stai chiedendo nel linguaggio comune, o in gergo. Una volta che ha capito e solo allora può cercare la risposta online, tradurla in testo e decidere con quale tono o ritmo risponderti con le informazioni che richiedevi attraverso la sua voce artificiale.

Proprio come la lettura è associata alla scrittura, l’NLP è legato al Natural Language Generation (NLG). Quando i dati vengono trasformati in testo, interviene il NLG.

In che modo marketing e intelligenza artificiale si incrociano?

Per meglio spiegare come l’intelligenza artificiale sta aiutando il marketing, partiamo da un esempio.

Quando qualcuno scarica un ebook, un marketer definisce un insieme di regole che indicano ad un software di marketing come HubSpot cosa fare dopo (ad esempio se il visitatore scarica l'ebook, dirà al software di inviare un email di follow-up). Questo insieme di regole è il nostro algoritmo.

Così com'è, l'impostazione di questa singola regola per un solo tipo di download è molto semplice.

Se il nostro ebook ottiene un vasto successo, questo potrebbe essere scaricato 10.000 volte, da buyer personas diverse, derivanti da diversi canali (social network, sito web ecc.) che richiedono email personalizzate e basate sull’esperienza dell’utente con il nostro sito web.

Una persona difficilmente riesce a gestire quel numero di download, quindi entra in gioco l’intelligenza artificiale, che eccelle nella gestione di certi processi e dando la possibilità di gestire dei workflow più ampi.

Ora immagina la potenzialità di automatizzare in modo intelligente tutte le attività che richiedono molto tempo e le decisioni basate sui dati che fai ogni giorno come marketer e considera tutto questo come se fosse solo l'inizio.

I consumatori diventano sempre più affascinati dalle tecnologie e automatizzano sempre di più le proprie attività utilizzando strumenti e dispositivi basati sull’intelligenza artificiale. A questo punto capirai che il tocco umano della relazione di un'impresa con i propri clienti diventerà ancora più importante. 

Il tempo per il team di marketing da utilizzare per le interazioni umane con i clienti, quindi, sembra diventare più prezioso.

A proposito di consumatori, bisogna rifletterci: attualmente parlare con uno smartphone (a meno che non sia un messaggio vocale) risulta ancora una cosa un po’ imbarazzante da fare tra le persone comuni. Solo chi ha realmente bisogno di velocizzare alcune task perché ha i minuti contati utilizza Siri in maniera costante, ma nel giro di qualche anno certe cose saranno normali, così come viaggiare in treno e trovarsi tra viaggiatori che guardano lo smartphone invece dei paesaggi costieri dal finestrino. 

Non possiamo più lasciarci scappare questa opportunità che rivoluzionerà il mondo del marketing per certi aspetti.

Non lasciarti confondere dalla fuffa

Si è cominciato a parlare di marketing e intelligenza artificiale da quando sono cominciati a spuntare sempre più dati di utenti (Google come schermata iniziale di quasi ogni utente e quindi motore di ricerca predefinito, boom di iscrizioni su Facebook nel 2009, Amazon, Netflix e così via), strumenti accessibili economicamente (molti gratuiti) che permettono analitiche dettagliate sui dati e la crescente accettazione dei marketer nei confronti del potenziale che l’intelligenza artificiale può avere sul marketing.

Adesso siamo in quella fase in cui tutti ne parlano e riflettono sui cambiamenti che l’utilizzo dell’innovativa tecnologia porterà nel loro lavoro.

I leader di mercato, oggi, sanno che l’intelligenza artificiale è un topic molto in voga e che devono saperne, dovrebbero iniziare a pianificarne l’adattamento ai loro business. 

Tuttavia, ci sono alcuni imprenditori e responsabili che ancora non capiscono e conoscono a pieno la tecnologia e sono rimasti all’idea che l’intelligenza artificiale è come una bacchetta magica.

Alcune aziende non utilizzano realmente l’intelligenza artificiale.

Queste, infatti, nonostante abbiano “intelligenza artificiale” nel loro nome aziendale o sulle caratteristiche dei propri prodotti, non stanno realmente utilizzando l’intelligenza artificiale, ma lo fanno solo come immagine. Sebbene le loro soluzioni di marketing siano valide per diversi casi, la tecnologia che sta dietro non è l’intelligenza artificiale.

Le soluzioni di intelligenza artificiale non sono poi ancora così intelligenti

Quante volte abbiamo fatto una ricerca vocale e Siri non aveva capito o trovava qualcos’altro?

Questo è l’esempio più lampante, ma bisogna anche riflettere sul fatto che le tecnologie di marketing basate sull’intelligenza artificiale sono solamente la punta dell’iceberg di ciò che accadrà nei prossimi mesi.

La natura di come oggi si lavora nel marketing sta cambiando radicalmente, ma non si sta del tutto muovendo verso tecnicismi e elaborazioni di dati sofisticate. 

Invece, l’integrazione di marketing e intelligenza artificiale può tornare molto d’aiuto nei processi decisionali e nel risparmio di tempo grazie all’automatizzazione delle attività di marketing. 

Il tuo lavoro non sarà sostituito facilmente e velocemente dalla tecnologia

Anzi, sarai più produttivo grazie all’intelligenza artificiale, che sì, farà scomparire diverse mansioni nei prossimi decenni (vedi camion a guida autonoma di Tesla per la logistica), ma ne creerà di tanti altri che non ci immaginiamo nemmeno, così come è avvenuto con l’impatto delle tecnologie digitali in quest’ultimo decennio.

Piuttosto, così come la tua azienda potrebbe innovarsi per non rimanere indietro, anche tu che sei un marketer o un commerciale dovresti iniziare a capire come l’intelligenza artificiale potrà farti restare al passo coi tempi.

Le skill digitali richieste saranno sempre di più e quando inizierai a capirlo, è bene che inizi a considerare come l’intelligenza artificiale può diventare una collega, non una concorrente.

Lo stesso vale per la direzione aziendale, che potrà avere un aiuto molto efficiente dall’intelligenza artificiale nel prendere le decisioni aziendali. 

Ovviamente bisogna fare attenzione a non lasciarsi guidare, ma mantenere sempre il controllo in ogni situazione.

Le supposizioni non verificabili creano solo confusione

Faresti meglio ad approfondire prima di acquistare soluzioni di marketing che si propongono di utilizzare l’intelligenza artificiale per evitare brutte sorprese. 

Difficilmente, soprattutto se non si hanno conoscenze tecniche a riguardo, si riesce a capire se un fornitore ti sta vendendo una tecnologia che vale ciò che promuove. 

Come già accennato, è importante capire che nonostante il grande entusiasmo nei confronti dell’intelligenza artificiale, siamo ancora agli inizi e c’è ancora bisogno di tante verifiche da parte dell’uomo.

Ma da qualche parte è meglio cominciare.

Marketing e intelligenza artificiale: situazione attuale ed evoluzioni future

Come possiamo iniziare ad integrare marketing e intelligenza artificiale?

Le aziende accumulano migliaia di informazioni e dati da ogni touch point del cliente: cosa cercano i clienti, per quanto tempo passano il mouse su un prodotto senza acquistare, se eseguono ricerche su un tablet o un telefono cellulare, ecc. 

È anche possibile tracciare il profilo di una persona online, prendendo in considerazione le proprie simpatie (like) e antipatie nei confronti dei diversi brand. 

Questi grandi insiemi di dati, comunemente denominati "big data", forniscono informazioni precise su ciò che conta nella tua offerta di prodotti o servizi.

Ma la difficoltà con i big data è metterli in azione: come si filtrano e si sfruttano tutte queste informazioni? Semplice: con l'intelligenza artificiale. 

I marketer hanno a disposizione strumenti di insight sempre più potenti che facilitano il processo decisionale basato sui dati, ma l'intelligenza artificiale è necessaria per facilitare l'integrazione tra strumenti, set di dati e piattaforme. 

La difficoltà, tuttavia, è che ora ci sono così tanti strumenti e fonti di dati, pacchetti di analisi e servizi software di marketing disponibili e scegliere la soluzione di supporto alla vendita, marketing e intelligenza artificiale che sia solida e più adatta alla tua azienda è complesso senza qualcuno che ti supporti. 

Integrare le informazioni su tutti questi strumenti non è facile, anche se i vari tipi di software e set di dati funzionano bene tra loro (e non sempre è questo il caso). 

Nell'attuale panorama della tecnologia di marketing, gli strumenti tendono ad essere distaccati e ad essere applicati per singoli scopi. 

Questo cambierà e l'intelligenza artificiale può aiutare ad alimentare questi cambiamenti, ad esempio facendo un’analisi d’insieme dalle analisi prodotte da questi diversi strumenti, portando alla luce i dati più rilevanti in un report integrato.


Il primo passo è capire le potenzialità e i limiti su come valutare, pianificare e incorporare l’intelligenza artificiale nella tua azienda.



L’intelligenza artificiale può aiutarci nel veicolare informazioni con pertinenza su larga scala.

Esistono già prodotti che sono stati reinventati grazie all’intelligenza artificiale, (come Google Maps o YouTube) e altri che stanno creando nuove esperienze.

Prendiamo ad esempio Google Assistant.

Il prodotto non è altro che la trasposizione di Google da un ambiente virtuale a quello reale. Esso è infatti connesso con i dispositivi android di cui una famiglia dispone, con le Smart TV, con i sistemi multimediali come Chromecast, con le luci di un appartamento.

Con l’introduzione di una simile tecnologia, diventa più semplice per le persone fare azioni come acquistare prodotti, servizi, viaggi o accedere ad informazioni e contenuti in tempo reale.

Le opportunità per i marketer di raggiungere i consumatori anche quando questi stanno facendo cose che non gli permettono di stare attaccati al cellulare o al PC sono tante, perché strumenti come Google Search o YouTube sono sempre più utilizzati su larga scala.

Il risultato? Comunicazione nei momenti più adatti di un messaggio pubblicitario pertinente su larga scala.

Le aziende devono iniziare a creare contenuti per essere scansionati facilmente dagli algoritmi

Se ci pensiamo, già adesso, grazie all’intelligenza artificiale, scorrendo le bacheche dei social media o controllando le email, ritornano sotto i nostri occhi offerte provenienti da siti che abbiamo consultato in precedenza.

In questo caso, le aziende fanno attività di marketing orientate attraverso l’utilizzo di tecnologie e algoritmi.

Un giorno il marketing e l’intelligenza artificiale potrebbero non fare a meno l’uno dell’altra: oggi i consumatori utilizzano i PC e gli smartphone per fare ricerche online perché sono ancora per poco gli unici dispositivi più utilizzati che lo permettono, ma in futuro potrebbero essere sostituiti da Smart TV, Smartwatch, computer di bordo di automobili, sedili di un aereoplano. 

Lo scenario non è molto lontano, l’impatto sarà forte e dobbiamo tenerci pronti.

Così come l’introduzione degli smartphone e il trend mobile first hanno cambiato l’ordine delle priorità nel fare marketing e il modo di fare storytelling per adattarsi alle innovazioni, allo stesso modo l’intelligenza artificiale e le possibili applicazioni nei diversi mercati creeranno nuove metodologie di approccio di marketing, poiché i punti di contatto tra consumatori e brand, tecnologie, servizi e informazioni cambieranno.

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Come aprire le porte all’intelligenza artificiale nella tua azienda

Per i motivi precedenti, vendite, marketing e intelligenza artificiale non possono lavorare in maniera disgiunta in un’azienda dedita ad un’innovazione di questo tipo.

L'intelligenza artificiale ha delle capacità strette, nel senso che questa attualmente può essere costruita per affrontare un processo alla volta.

Non esiste ancora una piattaforma di marketing supportata dalla tecnologia che raggruppa tutte le attività di marketing.

Ma ci stiamo facilmente arrivando.

Mentre tutti i principali attori del marketing automation e del CRM stanno abilitando in modo aggressivo le funzionalità di intelligenza artificiale, siamo ancora lontani da una piattaforma di marketing completamente (artificialmente) intelligente.

Come iniziare con l'intelligenza artificiale? 

Come si determina il potenziale attuale e futuro dell'intelligenza artificiale per migliorare e infine trasformare il proprio piano di marketing? 

Abbiamo bisogno di un quadro logico, basato su casi d'uso. 

Le cinque P di marketing e intelligenza artificiale

Le intuizioni ottenute da una ricerca del Marketing AI Institute hanno portato alla creazione di questo nuovo framework per aiutare a visualizzare e organizzare il panorama tecnologico del marketing e l’intelligenza artificiale. 

Molto probabilmente si evolverà man mano che il mercato cambierà e svilupperemo una comprensione più profonda dell'intelligenza artificiale e delle sue implicazioni per l'industria.

Le cinque P sono:

  1. Pianificazione
  2. Produzione
  3. Personalizzazione
  4. Promozione
  5. Performance

L’intelligenza artificiale aiuta in ognuno di queste fasi.

1. Pianificazione:

  • Predire i comportamenti dei consumatori, definire strategie, definire le priorità delle attività e determinare come allocare le risorse di marketing
  • Determinare gli obiettivi
  • Costruire Buyer Personas
  • Scoprire parole chiave e cluster di argomenti
  • Analizzare i contenuti esistenti per gap e opportunità
  • Determinare i topic per il calendario editoriale
  • Catturare l'intelligenza competitiva
  • Segmentare i database dei contatti
  • Identificare le aziende e i contatti potenzialmente più convertibili
  • Prevedere percorsi e punti di conversione lungo il percorso dell'acquirente
  • Prevedere la perdita di un cliente
  • Prescrivere strategie e tattiche di marketing
  • Allocare budget con pagamento digitale per canale e pubblico

2. Produzione:

  • Creazione, cura e ottimizzazione dei contenuti, inclusi blog post, email,landing page, video e pubblicità
  • Abbozzare aggiornamenti sui social media
  • Scrivere contenuto basato sui dati
  • Ottimizzare il contenuto per i motori di ricerca
  • Curare il contenuto
  • Sviluppare il copy delle pubblicità
  • Scrivere l’oggetto delle email
  • Scrivere flussi di lavoro di email di promozione / vendita
  • Convertire voce in testo e testo in voce
  • Riconoscimento, categorizzazione e auto-tag delle immagini
  • Analizzare (e valutare) il testo per grammatica, sentimento, tono e stile
  • Progettare siti Web

3. Personalizzazione:

  • Personalizzazione delle customer experience in modo intelligente e automatizzato tramite email, consigli su prodotti e contenuti, AR/VR ed esperienze web
  • Raccomandare contenuti altamente mirati
  • Fornire preventivamente consigli sui prodotti
  • Personalizzare contenuti, offerte ed esperienze web con immagini, testo e CTA
  • Coinvolgere gli utenti attraverso i bot e le chat
  • Pubblicare annunci contestuali in base alla cronologia dell'utente e a dati con esso compatibili
  • Rispondere a domande vocali e di testo
  • Fornire risultati di ricerca personalizzati
  • Individuare e ottimizzare il tempo di invio di email

4. Promozione:

  • Gestire le promozioni cross-channel e cross-device per stimolare il coinvolgimento e le azioni, inclusi il targeting per pubblico, pubblicazioni sui social network e gestione dei supporti digitali a pagamento
  • Regolare la spesa pubblicitaria sul digitale in tempo reale per canale e pubblico
  • Ottimizzare le campagne cross-channel
  • Provare titoli, landing page, immagini e creatività
  • Pianificare le condivisioni sui social network
  • Migliorare l’invio della posta elettronica
  • Pubblicare annunci di retargeting

5. Performance:

  • Trasformare i dati in intelligence attraverso insight automatici e utilizzarla come risorsa per ottimizzare le prestazioni. 
  • Assegnare punteggi ai lead e adattare continuamente il lead scoring
  • Monitorare le attività e i risultati
  • Scoprire insight da analytics
  • Prevedere prestazioni
  • Scrivere report sulla performance aziendale

Il framework è disegnato per permettere ai marketer di individuare punti di debolezza e opportunità di implementazione dell’intelligenza artificiale lungo tutto il processo di pianificazione di una strategia di marketing.

La scala Marketing To Machines (M2M)

Le cinque P e le decine di casi d’utilizzo dell’intelligenza artificiale nel marketing sono a diversi livelli di maturità. 

A seconda del grado di interazione e controllo tra il marketer e la macchina, si possono avere cinque casistiche:

  1. Interazione completamente umana (dove siamo adesso con i software di marketing tradizionali oggi. L’uomo scrive il codice che fa il software, il marketer costruisce gli algoritmi che ne determinano le funzionalità)
  2. Intervento minimo dell’intelligenza artificiale
  3. Metà uomo, metà macchina
  4. Prevalentemente basata sull’intelligenza artificiale
  5. Totalmente automatizzata

Attualmente, le soluzioni di marketing basate sull’intelligenza artificiale più innovative sono nel secondo e terzo stadio, ma nel giro di tre o cinque anni, l’intelligenza artificiale accompagnerà in maniera onnipresente le attività dei marketer.

Marketing e intelligenza artificiale: situazione attuale ed evoluzioni future

Marketing e intelligenza artificiale: requisiti minimi

Se prevedi l’utilizzo dell’intelligenza artificiale nelle tue attività aziendali, puoi già iniziare a tenerti pronto sotto diversi fronti.

Qualità dei dati

Come accennato più sopra, il machine learning e il deep learning richiedono tantissimi dati, ma ancor più importante è che questi siano di qualità. 

L’intelligenza artificiale difficilmente darà buoni risultati se “nutrita” con dati poveri di informazioni, quindi è importante iniziare a concentrarsi sin da subito sulla qualità dei dati se vogliamo ambire ad innovazioni di questo tipo.

Consapevolezza aziendale

Dovrai farti da promotore per la tua azienda sull’argomento intelligenza artificiale, perché quando sarà il momento è importante che tutti sappiano di cosa parliamo quando si vuole utilizzare un metodo o uno strumento relativo alla tecnologia. 

Sarà necessario, dunque, un training per permettergli di acquisire determinate competenze.

Automatizza il necessario

Non si può pretendere di automatizzare tutta l’azienda o tutto il reparto marketing, semplicemente perché non ce n’è bisogno. 

Introdurre l’intelligenza artificiale in azienda richiede il bisogno reale di una tecnologia che risolva problemi che nessuno del personale già impiegato o un altro tipo di risorse non riescano già a risolvere. 

Non conviene a nessuno fare ingenti investimenti se c’è qualcosa di più economico che risolve il problema con la stessa efficacia.

 

Se possiedi un CRM pieno di clienti e hai una forte domanda,  automatizzazione per te significherà profitto, procedi pure, ma solo dove ti serve.

Parti da queste domande

Se stai considerando l’utilizzo di uno strumento di intelligenza artificiale, dovresti porti queste tre domande:

  1. Quali problemi di business può aiutarmi a risolvere l’intelligenza artificiale? 
  2. Quale applicazione di intelligenza artificiale può aiutarmi a risolvere il mio problema aziendale?
  3. Quali sono i rischi e i pregiudizi inerenti all'intelligenza artificiale in questo momento che potrebbero potenzialmente influenzare la mia attività?

Teniamoci pronti

L’intelligenza artificiale sta per influenzare le nostre attività come non mai: il 2018, insieme all’Internet of Things e alla Blockchain (vedi anche l’approfondimento Blockchain e marketing), è anche l’anno dell’intelligenza artificiale.

La cosa più importante da fare è iniziare a comprendere l’impatto che questa avrà sul marketing, sulle vendite e sui consumatori, per poi influenzare le performance aziendali. 

Essere pronti per l’intelligenza artificiale significa possedere una grande quantità di dati di qualità, una consapevolezza diffusa all’interno dell’azienda delle potenzialità dei metodi e degli strumenti e una chiara visione di quali di questi possono realmente risolvere questioni aziendali.

Per i marketer, questo ha implicazioni che vanno da come pubblicizzare a come gestire le relazioni con i clienti e il supporto post-vendita.

Come si fa a fare pubblicità per ciò che è, in sostanza, un algoritmo? 

Forse si pagherà per "persuadere" l'algoritmo a dare più peso al tuo brand in ogni risultato che genera sui dispositivi come Alexa, Siri o Google Assistant. 

Dove si ha la relazione con un cliente se la transazione è intermediata da una serie di software robotizzati? 

Queste sono domande importanti, e ce ne sono molte altre che sorgono quando si pensa all'utilizzo da parte dei consumatori dell'intelligenza artificiale come parte del customer journey. 

Anche se siamo ancora agli inizi e i consumatori non hanno ancora visto l’introduzione prevalente dell’intelligenza artificiale nel loro customer journey, questo sta cominciando ad accadere. 

Le imprese si stanno già allineando: 27 società individuate dal Marketing Artificial Intelligence Institute nel novembre 2016 hanno finanziato attività di marketing e intelligenza artificiale per oltre 240 milioni di dollari. 

Altre 510 aziende hanno superato, ad agosto 2017, i 2,9 miliardi di dollari e quest’anno sono previsti ulteriori finanziamenti superiori a 450 milioni. 

Vendite, marketing e intelligenza artificiale andranno di pari passo: comprendere questo nuovo mondo è fondamentale per avvantaggiarsi e non lasciarsi sfuggire ulteriori opportunità.

Iniziamo ora.


Vuoi capire come sfruttare al meglio l'interazione tra Marketing & Intelligenza Artificiale?

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