Guida all'AI nel marketing

Secondo un recente studio della società di consulenza gestionale McKinsey, l'AI generativa potrebbe aggiungere annualmente fino a 4,4 trilioni di dollari all'economia globale.¹ In particolare negli ultimi anni, gli strumenti basati su AI sono diventati sempre più onnipresenti nel panorama del marketing per migliorare il lavoro umano e semplificare i workflow.

Dalla creazione di contenuti personalizzati all'automazione e all'analisi dei dati, l'AI presenta applicazioni apparentemente infinite per il marketing. Di seguito ti forniamo definizioni chiave, benefici, casi d'uso e una guida dettagliata per integrare l'AI nella tua prossima campagna marketing.

L'AI marketing è il processo di utilizzo di funzionalità di AI, come la raccolta di dati, l'analisi basata sui dati, l'elaborazione del linguaggio naturale (NLP) e il machine learning (ML) per fornire insight sui clienti e automatizzare le decisioni critiche per il marketing. Attualmente, le tecnologie di AI vengono utilizzate più che mai per generare contenuti, aumentare l'efficienza dei team, migliorare l'esperienza dei clienti e fornire risultati più accurati. Secondo la società di consulenza McKinsey, nel 2024 l'adozione dell'AI a livello globale è aumentata al 72%.²

Alla luce della crescente utilità dell'AI generativa, le funzioni di marketing utilizzano la tecnologia per creare istantaneamente materiali iper-personalizzati, estrarre insight dai dati dei clienti e iterare le strategie di marketing esistenti. Date le grandi quantità di dati omnicanale elaborati dal marketing e il valore dell'utilizzo di tali dati, l'adozione dell'AI è sempre più critica per le aziende che vogliono rimanere competitive. Secondo lo studio annuale condotto dall'IBM Institute for Business Value tra i CEO, più del 70% dei dirigenti con eccellenti risultati che sono stati intervistati ritiene che il vantaggio competitivo dipenda dal possedere l'AI generativa più avanzata. 

I team di marketing dotati di strumenti di AI all'avanguardia possono vedere l'impatto delle loro iniziative di marketing quasi in tempo reale e adattare le proprie tattiche di conseguenza. Le piattaforme di AI marketing possono definire strategie di AI marketing e analizzare i dati più velocemente degli esseri umani che utilizzano algoritmi di machine learning, suggerendo azioni basate sull'analisi del sentiment, a sua volta basata sui dati storici dei clienti.

Gli strumenti di AI marketing possono aiutare i team di marketing a identificare, quasi in tempo reale, insight fruibili dai dati generati da una campagna. Inoltre, gli stessi strumenti possono aiutare a identificare i canali giusti per l'acquisto di contenuti multimediali e persino il posizionamento ottimale di un annuncio in base al comportamento del cliente. Le moderne soluzioni di AI marketing aiutano gli stakeholder a garantire che stiano ottenendo il massimo dall'investimento fatto per una campagna.

Le campagne digitali generano una quantità di dati superiore a quella che gli esseri umani riescono a gestire, il che può rendere difficile la valutazione del successo delle iniziative di marketing. Le dashboard potenziate dall'AI aiutano i team di marketing a collegare il successo dei propri sforzi alle tattiche specifiche che hanno messo in atto, aiutando a capire meglio cosa sta funzionando e cosa potrebbe essere migliorato.

Le tecnologie AI aiutano i team di marketing a migliorare i programmi di Customer Relationship Management (CRM), automatizzando le attività di routine come la preparazione dei dati dei clienti. Possono anche ridurre la probabilità di errore umano, fornire messaggi più personalizzati ai clienti e identificare i clienti a rischio.

Molti team di marketing faticano attualmente a gestire la grande quantità di dati a loro disposizione durante la pianificazione di una campagna. L'AI può venire in aiuto eseguendo l'analytics predittiva sui dati dei clienti, ovvero analizzando grandi quantità in pochi secondi grazie all'impiego di algoritmi di machine learning (ML) rapidi ed efficienti. L'AI utilizza i dati per generare insight sul comportamento futuro dei clienti, suggerire contenuti più personalizzati e individuare modelli in grandi set di dati su cui i team di marketing possono agire.

Il marketing utilizza strumenti di AI in un'ampia varietà di applicazioni interne e rivolte ai clienti. Esempi di AI per l'esperienza del cliente includono l'ottimizzazione dei post sui social media, l'e-mail marketing e le iniziative di content marketing. Internamente, i team di marketing utilizzano l'AI per eseguire la segmentazione del pubblico, analizzare i dati dei consumatori e automatizzare in modo intelligente le attività di routine. Ecco alcuni esempi di come le aziende stanno aumentando l'utilizzo dell'AI per raggiungere gli obiettivi di marketing: 

L'AI aiuta le aziende a suddividere in modo intelligente ed efficiente i propri clienti in base a vari tratti, interessi e comportamenti, portando a un targeting migliorato e a campagne marketing più efficaci. Ne risultano un maggiore coinvolgimento del cliente e un ROI migliorato.

Il lancio della piattaforma di AI generativa ChatGPT di OpenAI nel 2022 ha generato un'impennata di nuovi casi d'uso per l'AI. L'AI utilizzata per la generazione di contenuti può fare risparmiare tempo e denaro ai team di marketing creando output come blog, messaggi di marketing, materiali di copywriting, e-mail, oggetti dei messaggi, sottotitoli per video, testi per siti web e altri tipi di contenuti. La tecnologia può anche tradurre automaticamente i contenuti da una lingua all'altra o creare più iterazioni coese dello stesso materiale della campagna su più piattaforme. 

Gli strumenti di supporto clienti con tecnologia AI includevano i chatbot, che una volta addestrati potevano interagire con i clienti fornendo risposte semplici alle domande più frequenti. Oggi gli assistenti basati su AI generativa possono interagire con i clienti in un linguaggio naturale, indipendentemente dalla fase del percorso del cliente, contribuendo a risolvere i ticket in modo rapido e ad aumentare la soddisfazione del cliente.

L'AI consente alle aziende di migliorare i programmi di e-commerce e le funzionalità di marketing digitale , fornendo loro una comprensione più sfumata delle esigenze e delle abitudini di acquisto dei clienti, automatizzando le attività e semplificando i workflow. Tecnologie come gli agenti AI, che possono raccogliere e analizzare continuamente i dati, spesso alimentano i motori di raccomandazione personalizzati sui siti di e-commerce, tracciando l'attività dell'utente e generando i prodotti che una persona è più propensa ad acquistare. 

L'analytics predittiva analizza i dati storici e prevede le tendenze future, aiutando i professionisti del marketing a prendere decisioni basate sui dati e ottimizzare i workflow. Identificando i modelli di comportamento dei clienti, l'AI prevede quali prodotti potrebbero funzionare bene, ottimizza le strategie di prezzo e migliora il lead scoring. Le aziende possono utilizzare questi insight per affinare le proprie strategie, ridurre l'abbandono dei clienti ed entrare in nuovi mercati in base alla domanda da parte dei consumatori. 

La pubblicità programmatica è l'automazione dell'acquisto e del posizionamento di annunci su siti web e applicazioni. L'AI accresce notevolmente la capacità delle organizzazioni di condurre la pubblicità programmatica utilizzando la storia, le preferenze e il contesto del cliente per offrire annunci più pertinenti e con tassi di conversione più elevati.

L'implementazione di una soluzione di AI per migliorare l'ottimizzazione dei motori di ricerca (SEO) aiuta i professionisti del marketing ad aumentare il posizionamento delle pagine e a sviluppare strategie più valide. L'AI può assistere i professionisti del marketing nella creazione e ottimizzazione dei contenuti per soddisfare gli standard in continua evoluzione. 

L'analisi del sentiment utilizza l'AI per valutare le opinioni e le emozioni dei clienti espresse attraverso i social media, le recensioni online e il feedback. Ad esempio, un agente AI può setacciare grandi quantità di dati testuali per estrarre gli atteggiamenti sottostanti. Comprendendo il sentiment del destinatario, le aziende possono adattare la messaggistica, gestire la reputazione e rispondere in modo proattivo alle preoccupazioni dei clienti. 

Utilizzando la potenza dell'AI, i team di marketing possono snellire i compiti ripetitivi e che richiedono tempo, concentrandosi sulle iniziative strategiche. Automatizzando i processi, come l'inserimento dei dati, la trascrizione e le interazioni semplici con i clienti, le aziende migliorano l'efficienza e riducono i costi operativi. Gli strumenti basati su AI programmano anche i contenuti, gestiscono i post sui social media e personalizzano la comunicazione, aiutando a garantire un impegno costante con i clienti. 

Le soluzioni basate su AI sono efficaci solo quanto la qualità dei dati su cui vengono addestrate. Indipendentemente da quanto uno strumento sia tecnicamente avanzato, se è stato addestrato su dati imprecisi e non rappresentativi, non è in grado di generare risposte e decisioni efficaci e di alta qualità. Per prepararsi a iniziative di AI marketing di successo, molte aziende dedicano del tempo a standardizzare e pulire i propri set di dati per garantire precisione ed efficienza. 

L'efficacia dell'AI dipende dalla capacità di spostare facilmente i dati tra i vari sistemi. Per aumentare al massimo l'efficacia di questi strumenti, le aziende cercano in genere di garantire l'integrazione dei dati su tutte le piattaforme e i sistemi, inclusi il software CRM, l'analytics e le piattaforme di vendita. L'implementazione di solide pipeline di dati e di un'infrastruttura basata su cloud consente il trattamento dei dati in tempo reale e permette all'AI di fornire ai clienti insight ed esperienze personalizzate. 

Proprio come gli esseri umani, l'AI richiede un notevole addestramento per apprendere un nuovo compito. Ad esempio, se un'azienda necessita di una soluzione AI che parli con i suoi clienti in modo coinvolgente, deve investire il tempo e le risorse necessarie per insegnarglielo. Per creare un'applicazione come questa, i reparti marketing necessitano spesso di una grande quantità di dati sulle preferenze dei clienti e, potenzialmente, di data scientist specializzati in questo tipo di addestramento. Sempre più aziende leader stanno progettando strumenti di AI su misura, addestrati sui set di dati aziendali o su attività specifiche, aumentando così l'efficacia della tecnologia. 

Poiché l'AI viene addestrata utilizzando le informazioni personali dei clienti, le leggi che regolano ciò che è utilizzabile devono essere rispettate rigorosamente. Le aziende che utilizzano l'AI per scopi di marketing sono responsabili del rispetto delle normative sui dati dei consumatori, altrimenti rischiano di subire pesanti sanzioni e danni alla reputazione. Praticare una buona governance dei dati e fornire spiegazioni trasparenti su come viene realizzata e implementata l'AI aumenta la fiducia da parte dei consumatori. 

Prima di implementare con successo un'integrazione dell'AI, i leader del marketing e gli stakeholder di un'organizzazione definiscono dei chiari obiettivi. Ciò genera un processo sistemico attraverso il quale è possibile valutare uno strumento di AI. In seguito all'implementazione, queste tecnologie devono essere monitorate continuamente per garantire che soddisfino i benchmark. 

L'integrazione dell'AI può cambiare la natura del lavoro di un dipendente. La definizione di programmi di formazione e sistemi di gestione del cambiamento può contribuire a facilitare la transizione verso l'AI e a garantire che il marketing ottenga il massimo dalla tecnologia. Questo aiuterà anche i team di marketing a capire quali attività debbano essere svolte da un essere umano anziché da una macchina.

L'integrazione dell'AI può essere semplice, limitandosi all'automatizzazione intelligente di un workflow con app precostituite, oppure complessa come la creazione di una serie di strumenti di produttività interni basati sui dati aziendali. In entrambi i casi, i cinque passaggi seguenti possono aiutare un'azienda a incorporare con successo l'AI nella sua Strategia di marketing. 

Il primo passo per integrare l'AI in una campagna marketing è quello di stabilire obiettivi e aspettative. Durante questa fase, i leader aziendali identificano i colli di bottiglia e delineano i modi in cui sperano che l'AI possa migliorare le pratiche di marketing nel lungo periodo. Quando gli stakeholder trovano un accordo in merito alle aspettative, la scelta di una soluzione di AI e la definizione di indicatori chiave delle prestazioni (KPI) utili per valutarne il successo diventano più semplici. 

I data scientist o i data engineer con esperienza nel campo dell'AI, del machine learning e del deep learning in genere non fanno parte dei team di marketing, tuttavia le loro competenze sono necessarie per garantire il successo delle iniziative di AI marketing. Per affrontare questo problema, le organizzazioni possono investire nell'assunzione di data scientist e data engineer, oppure rivolgersi a un fornitore esterno per ricevere assistenza nell'addestramento e nella manutenzione dello strumento di AI marketing. Entrambi gli approcci hanno vantaggi e svantaggi, principalmente per quanto riguarda il livello di investimento che un'organizzazione è disposta a fare.

Una delle maggiori sfide che le soluzioni di AI marketing devono affrontare riguarda l'uso dei dati dei clienti per scopi di addestramento e implementazione senza violare le leggi sulla privacy. Durante tutto il processo di addestramento, le organizzazioni devono trovare il modo di garantire la sicurezza e la privacy dei propri clienti. Ciò potrebbe richiedere l'investimento in più infrastrutture per memorizzare in modo sicuro le informazioni sui clienti.

Il successo di uno strumento di AI marketing dipende dall'accuratezza e dalla pertinenza dei dati su cui è stato addestrato. Gli strumenti di AI addestrati su dati che non riflettono accuratamente le intenzioni dei clienti o dell'azienda non possono fornire insight utili sul comportamento dei clienti o formulare raccomandazioni strategiche utili. Dando priorità alla qualità dei dati, le aziende contribuiscono a garantire che le soluzioni di AI le aiutino a raggiungere meglio i risultati che desiderano per i propri programmi di marketing.

Le organizzazioni che devono scegliere una soluzione AI hanno molte piattaforme e funzionalità tra cui scegliere. Se hanno seguito con attenzione le prime quattro fasi (definire gli obiettivi, assumere i talenti giusti e garantire la qualità e l'accuratezza dei dati), la scelta dello strumento giusto diventa semplice.

A seconda dello strumento, l'integrazione dell'AI può essere semplice, come l'immissione di set di dati in un'applicazione pronta all'uso, oppure complessa come l'integrazione sistematica dell'AI per più funzioni in un reparto. In entrambi gli scenari, via via che emergono nuovi workflow, questa fase comporta molta attenzione alla gestione del cambiamento nella fase in cui i dipendenti si abituano a nuovi modi di lavorare.

Durante questa fase, le organizzazioni analizzano i workflow basati su AI per assicurarsi di raggiungere gli obiettivi dei KPI, monitorare gli output e fornire in modo intermittente agli strumenti di AI nuovi dati per migliorarne la precisione. I leader potrebbero anche monitorare l'adozione dei dipendenti e i principali indicatori di produttività, modificando le strategie per ottimizzare continuamente i workflow migliorati tramite l'AI.