L'AI nel marketing: come sfruttare questa nuova potente tecnologia per la tua prossima campagna?

Un recente studio condotto da Price Waterhouse Cooper (PwC) (link esterno a ibm.com) stima che entro il 2030 l'intelligenza artificiale (IA) genererà oltre 15 trilioni di USD per l'economia globale e potenzierà le economie locali fino al 26%. (1) Ma che dire del potenziale dell'AI in particolare nel campo del marketing?

Dalla creazione di contenuti personalizzati all'automazione delle attività e all'analisi dei dati, l'AI presenta applicazioni apparentemente infinite quando si tratta di marketing, ma anche alcuni potenziali rischi. Ecco alcune definizioni chiave, vantaggi, casi d'uso e infine una guida passo-passo per integrare l'AI nella tua prossima campagna di marketing.

L'AI marketing è il processo di utilizzo di funzionalità di intelligenza artificiale come la raccolta dei dati, l'analisi basata sui dati, l'elaborazione del linguaggio naturale (NLP) e il machine learning (ML) per fornire informazioni sui clienti e automatizzare le decisioni di marketing critiche. Al giorno d'oggi, le tecnologie di intelligenza artificiale vengono utilizzate più che mai per generare contenuti, migliorare l'esperienza dei clienti e fornire risultati più accurati. Prima di scegliere uno strumento di intelligenza artificiale, le organizzazioni dovrebbero esplorare a fondo i diversi tipi di applicazioni di marketing con intelligenza artificiale disponibili e vedere come vengono utilizzate da altre aziende. 

Gli esempi di AI nel marketing abbondano, in quanto sempre più organizzazioni vi fanno ricorso per migliorare tutto, dai post sui social media alle attività di e-mail marketing e content marketing. Ecco alcuni esempi di come le aziende stanno aumentando l'utilizzo dell'AI per raggiungere gli obiettivi di marketing.

• Generazione di contenuti: il recente lancio della piattaforma di AI generativa di OpenAI, ChatGPT, nel novembre 2022, ha generato un'impennata di nuovi casi d'uso per l'AI. L'intelligenza artificiale utilizzata per la generazione di contenuti può far risparmiare tempo e denaro ai team di marketing creando blog, messaggi di marketing, materiali di copywriting, e-mail, subject line, sottotitoli per video, testi per siti web e molti altri tipi di contenuti rivolti a un pubblico target.
• Segmentazione del pubblico: 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 di marketing più efficaci che si traducono in un maggiore coinvolgimento dei clienti e in un migliore ROI.
• Customer service chatbot: gli esperti di marketing stanno sempre più esplorando le possibilità di abilitare i chatbot alimentati dall'AI per migliorare determinati aspetti del servizio clienti. Una volta addestrati, questi bot possono interagire con i clienti indipendentemente dalla loro fase del percorso, aiutare a risolvere i ticket in modo rapido ed efficace e aumentare la soddisfazione dei clienti.
• Pubblicità programmatica: la pubblicità programmatica è l'automazione dell'acquisto e del posizionamento di annunci su siti web e applicazioni. L'AI ha migliorato in modo significativo le capacità delle organizzazioni di condurre la pubblicità programmatica utilizzando la storia, le preferenze e il contesto del cliente allo scopo di offrire annunci più pertinenti con tassi di conversione più elevati.
• Ottimizzazione dei motori di ricerca (SEO): l'implementazione di una soluzione di intelligenza artificiale 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 aiutare i marketer a creare e ottimizzare i contenuti per soddisfare i nuovi standard. 
• E-commerce: l'AI sta aiutando le aziende a migliorare i loro programmi di e-commerce e le capacità di marketing digitale offrendo loro una comprensione più dettagliata delle esigenze e delle abitudini di acquisto dei clienti, automatizzando le attività e semplificando i workflow.

Come per altre nuove tecnologie, l'utilizzo dell'AI per scopi di marketing presenta sia benefici che sfide. Dal mantenimento della qualità dei grandi set di dati necessari per addestrare l'intelligenza artificiale al rispetto delle leggi sulla privacy, in continua espansione del settore, le organizzazioni che non hanno mai utilizzato l'AI prima d'ora sono comprensibilmente caute. Ma le aziende che hanno già effettuato l'investimento e identificato una soluzione di marketing basata sull'AI su misura per le loro esigenze stanno godendo di molti benefici.

Vantaggi

• Processo decisionale più rapido e intelligente: 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 loro tattiche di conseguenza. Le piattaforme di AI marketing possono creare strategie di AI marketing e analizzare i dati più velocemente degli umani utilizzando algoritmi di machine learning e consigliare azioni basate sull'analisi del sentiment a partire dai dati storici dei clienti.
• Migliore ritorno sull'investimento (ROI) sulle iniziative di marketing: gli strumenti di AI marketing possono aiutare i professionisti del marketing a identificare insight fruibili dai dati generati da una campagna quasi in tempo reale. 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 dal loro investimento in una campagna. 
• Misurazione più accurata dei KPI: le campagne digitali generano una quantità di dati superiore a quella che gli esseri umani riescono a gestire, il che può rendere difficile la misurazione del successo delle iniziative di marketing. Le dashboard potenziate dall'AI aiutano i marketer a collegare il successo dei loro sforzi alle tattiche specifiche che hanno messo in atto, aiutandoli a capire meglio cosa sta funzionando e cosa potrebbe essere migliorato.
• Funzionalità avanzate di Customer Relationship Management (CRM): le tecnologie AI aiutano i team di marketing a migliorare i propri 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.
• Insight più significativi dai dati dei clienti: oggi molti marketer lottano con l'enorme quantità di dati a loro disposizione quando pianificano una campagna. L'AI può fornire aiuto eseguendo l'analisi predittiva sui dati dei clienti, analizzando enormi quantità in pochi secondi grazie all'impiego di algoritmi di machine learning (ML) rapidi ed efficienti. L'AI utilizza i dati per generare intuizioni sul comportamento futuro dei clienti, suggerire contenuti più personalizzati e individuare modelli in grandi serie di dati su cui i marketer possono agire.

Le sfide

• Addestramento delle soluzioni AI: proprio come gli esseri umani, l'AI richiede un notevole addestramento per imparare un nuovo compito. Ad esempio, se si desidera una soluzione di AI che parli con i clienti in modo coinvolgente, occorrerà investire il tempo e le risorse necessarie per addestrarla. Per creare un'applicazione come questa, si avrà bisogno di una grande quantità di dati sulle preferenze dei clienti e, potenzialmente, di data scientist specializzati in questo tipo di formazione.
• Garantire la qualità e l'accuratezza dei dati: le soluzioni di AI sono efficaci solo quanto la qualità dei dati su cui vengono addestrate. Questo è vero indipendentemente da quanto sia tecnicamente avanzato uno strumento: se i dati con cui è stato addestrato non sono accurati e rappresentativi, le risposte e le decisioni che genera saranno di bassa qualità e inefficaci.
• Rispetto delle leggi sulla privacy: poiché l'AI è addestrata con le informazioni personali dei clienti, le leggi su ciò che è consentito utilizzare devono essere seguite rigorosamente. Le aziende che impiegano l'AI per scopi di marketing devono essere in grado di aderire alle normative sui dati dei consumatori, altrimenti rischiano di incorrere in pesanti multe e danni alla reputazione. Secondo HFS Research (link esterno a ibm.com), i danni di reputazione derivanti da distribuzioni erranti di AI presenti nei media hanno aumentato la pressione sia in Europa che in Nord America per una maggiore regolamentazione.

Segui questi cinque passaggi per incorporare efficacemente l'AI nella tua prossima campagna di marketing. 

Passaggio 1: stabilire degli obiettivi

Il primo passo per integrare l'AI in una campagna di marketing è quello di stabilire obiettivi e aspettative. Valuta cosa ha funzionato e cosa no nelle campagne passate e delinea i modi in cui speri che l'AI possa aiutarti a migliorare i risultati in futuro. Una volta che gli stakeholder si saranno allineati sulle aspettative, sarà più facile scegliere una soluzione di intelligenza artificiale e definire degli indicatori chiave delle prestazioni (KPI) significativi per valutarne il successo.

Passaggio 2: assumere i talenti giusti

I data scientist o gli ingegneri con un background in AI, machine learning e deep learning in genere non fanno parte dei team di marketing, ma la loro esperienza è necessaria per garantire il successo delle iniziative di AI marketing. Per risolvere questo problema, le organizzazioni hanno una scelta: possono investire per assumere i data scientist e gli ingegneri di cui hanno bisogno, oppure possono rivolgersi a un fornitore terzo per ricevere assistenza, formazione e manutenzione del loro strumento di AI marketing. Entrambi gli approcci hanno i loro vantaggi e svantaggi, principalmente per quanto riguarda il livello di investimento che un'organizzazione è disposta a fare.

Passaggio 3: rispettare le leggi sulla privacy dei dati

Una delle maggiori sfide che le soluzioni di AI marketing devono affrontare è l'uso dei dati dei clienti per scopi di formazione e implementazione senza violare le leggi sulla privacy. Durante tutto il processo di formazione, le organizzazioni devono trovare il modo di mantenere la sicurezza e la privacy dei propri clienti, altrimenti possono incorrere in pesanti multe.

Passaggio 4: testare la qualità dei dati

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

Passaggio 5: scegliere la soluzione più adatta alle proprie esigenze

Al momento di scegliere una soluzione AI, le organizzazioni si trovano di fronte a una scelta di numerose piattaforme e funzionalità diverse. Se hanno seguito con attenzione i primi quattro passaggi (definire gli obiettivi, assumere i talenti giusti e garantire la qualità e l'accuratezza dei dati), l'ultimo dovrebbe essere il più semplice: scegliere lo strumento adatto alle loro esigenze.

Le soluzioni di AI marketing più efficaci di oggi utilizzano le tecnologie di AI e ML per migliorare l'esperienza del cliente e fornire informazioni significative ai marketer in modo rapido e accurato. Per approfondimenti sull'approccio di IBM, consulta questa pagina. IBM watsonx Assistant è una piattaforma di AI conversazionale leader di mercato che consente alle aziende di creare agenti vocali e chatbot in grado di conversare in modo naturale con i clienti e di aiutarli a risolvere i loro problemi.