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L'AI nel marketing: una guida completa

Questa guida contiene tutte le informazioni necessarie su come utilizzare l'AI nel marketing, incluse best practice per muovere i primi passi.

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Cos'è l'AI nel marketing?

Di intelligenza artificiale nel marketing si parla da decenni, ma solo il rilascio di ChatGPT nel novembre 2022 ha amplificato clamorosamente la consapevolezza pubblica attorno a questa tecnologia in rapida evoluzione. ChatGPT ha mostrato come l'AI generativa può comprendere e produrre testi apparentemente naturali, aprendo nuove possibilità per il customer engagement, la creazione di contenuti e altri versanti.

Ma cerchiamo un attimo di fare chiarezza. Intanto, cos’è esattamente l’intelligenza artificiale? Proviamo a immaginarla in questi termini: l'AI è un assistente super-intelligente capace di analizzare dati di marketing, riconoscere schemi e suggerire la migliore azione successiva da compiere. Il suo funzionamento è dato dalla combinazione di diverse tecnologie correlate:

Machine learning (ML): il machine learning permette ai computer di imparare dai dati e migliorare nel tempo senza che questi vengano appositamente programmati per riuscirci. Nello specifico dell'AI per il marketing, il machine learning può predire le preferenze dei clienti, migliorare il targeting delle pubblicità e analizzare le performance delle campagne.

Elaborazione del linguaggio naturale (NLP): l'NLP permette al computer di capire, interpretare e rispondere al linguaggio umano. Questa tecnologia è alla base del funzionamento degli assistenti virtuali avanzati, rendendoli capaci di tenere conversazioni naturali con i clienti.

Large language models (LLM): sono modelli avanzati di AI in grado di generare risposte di tipo umano sfruttando i dati con i quali sono stati addestrati. Nell'ambito dell'AI per il marketing, gli LLM possono essere utilizzati per creare contenuti personalizzati, redigere e-mail e scrivere post sui blog.

Quali sono i vantaggi dell'AI nel marketing?

Forse stai dicendo a te stesso: “Sembra tutto molto bello, almeno in teoria. Ma come si traduce tutto questo all'atto pratico?” Ecco alcuni esempi di AI nel marketing tratti dal mondo reale:

Chatbot e assistenti virtuali

I chatbot e gli assistenti virtuali potenziati dall'AI stanno diventando sempre più diffusi nei siti Web e nelle app. Aziende come Sephora, per esempio, ricorrono ai chatbot AI per fornire consigli personalizzati sui prodotti in base alle preferenze dei clienti e agli acquisti passati.

Analisi predittiva

L'analisi predittiva si avvale dell'AI per esaminare i dati storici e prevedere i risultati futuri. Con l'AI per il marketing, questa funzionalità può essere sfruttata per prevedere il comportamento dei clienti, identificando per esempio quelli propensi a effettuare un acquisto e quelli invece a rischio di abbandono. Catene di grandi magazzini come Target si affidano all'analisi predittiva per inviare offerte personalizzate ai clienti, anticipando le loro esigenze sulla base delle abitudini di acquisto passate.

Dynamic pricing

Il pricing dinamico basato sull'AI permette alle aziende di adeguare i prezzi in tempo reale in base a fattori quali la domanda, la concorrenza e persino le condizioni meteorologiche. Compagnie aeree e società di ride-sharing come Uber ricorrono spesso all'aggiustamento dinamico dei prezzi per massimizzare i profitti. Nei periodi di forte domanda, per esempio, i prezzi potrebbero aumentare rispecchiando la scarsità delle opzioni disponibili, mentre durante periodi più calmi i prezzi potrebbero ridursi per attirare un maggior numero di clienti.

Contenuti generati dall'AI

La creazione di contenuti è un'altra area in cui l'AI generativa nel marketing sta compiendo progressi significativi. The Washington Post, per esempio, utilizza uno strumento di AI chiamato Heliograf per generare brevi notizie e aggiornamenti durante eventi come le Olimpiadi.

Ascolto dei social media e analisi del sentiment

Gli strumenti di AI marketing sono in grado di monitorare le piattaforme di social media per tenere traccia delle citazioni di un marchio, di un prodotto o di un servizio e analizzare il sentiment che anima tali citazioni. Questo processo, detto anche analisi del sentiment, aiuta le aziende a capire in tempo reale cosa pensano i clienti del proprio brand. Marchi come Starbucks ricorrono a strumenti di ascolto social basati sull'AI per misurare il sentiment dei clienti, individuare i trending topics e persino rispondere al feedback dei clienti.

Pubblicità programmatica

La pubblicità programmatica sfrutta l'AI per automatizzare l'acquisto e la collocazione degli annunci in tempo reale, rivolgendosi con precisione a destinatari specifici. Un gruppo come Audi, per esempio, potrebbe utilizzare la pubblicità programmatica per indirizzare annunci relativi a vetture di lusso presso utenti che hanno mostrato interesse per prodotti di fascia alta.

Ottimizzazione della ricerca vocale

Con la diffusione dei dispositivi ad attivazione vocale come Alexa di Amazon e Google Home, l'ottimizzazione della ricerca vocale ha assunto importanza crescente. Domino’s Pizza, per esempio, si avvale dell’AI per permettere ai clienti di ordinare la pizza tramite comandi vocali sui loro altoparlanti intelligenti.

Quali sono le sfide dell'AI nel marketing?

L'intelligenza artificiale nel marketing offre numerosi vantaggi, ma pone anche una serie di sfide. È importante conoscere l'esistenza di questi potenziali ostacoli per poter trovare la strada giusta da seguire.

Distorsioni dell'AI

L'intelligenza artificiale produce risultati distorti o iniqui quando i dati stessi utilizzati per addestrarla sono portatori di pregiudizi. Per esempio, uno strumento di segmentazione della clientela potenziato dall'AI potrebbe raggruppare inavvertitamente gli utenti in base a caratteristiche superficiali anziché a modelli comportamentali significativi. L'eccessiva semplificazione potrebbe tradursi in campagne di marketing meno efficaci o incapaci di cogliere opportunità di coinvolgere determinati gruppi di clienti.

Protezione dei dati

L'intelligenza artificiale nel marketing digitale si basa spesso su informazioni personali dei clienti quali la cronologia di navigazione, il comportamento di acquisto, il luogo e persino l'attività sui social media. Essendo molto rivelatori sul carattere di un individuo, i dati di questo tipo sono tanto preziosi quanto straordinariamente sensibili. Se gestiti in modo scorretto, tali dati potrebbero dare luogo a pesanti sanzioni per violazioni, oltre alla perdita di fiducia dei clienti.

Complessità e deficit di competenze

Per la loro elevata complessità, i sistemi di AI richiedono conoscenze specializzate a livello di configurazione e manutenzione. È abbastanza normale che un reparto di marketing non disponga internamente delle necessarie competenze, e debba pertanto investire nella formazione o assumere nuovo personale. (Un modo per aggirare questo ostacolo è scegliere strumenti di AI che siano user-friendly.)

Integrazione con i sistemi esistenti

Le organizzazioni si ritrovano spesso con sistemi legacy non progettati per funzionare in modo perfettamente integrato con le moderne tecnologie di AI. Il rischio è quello di generare problemi di compatibilità, silos di dati e inefficienze.

Trasparenza e spiegabilità

In alcuni casi gli algoritmi di AI sembrano essere opachi, nel senso che prendono decisioni difficilmente spiegabili con chiarezza. Questa mancanza di trasparenza può essere problematica, soprattutto nel marketing, dove capire perché è stata presa una decisione particolare (ad esempio, puntare su un segmento specifico di clienti) è importante per perfezionare le strategie e non intaccare la fiducia.

Come utilizzare l'AI nel marketing: 9 consigli per ottenere risultati ottimali

Come qualsiasi tecnologia, l'intelligenza artificiale nel marketing si rivela tendenzialmente più efficace quando viene applicata secondo principi comprovati. Queste linee guida possono aiutarti a far compiere un salto di qualità alla tua strategia di AI marketing.

Inizia con obiettivi chiari: prima di tuffarti nell'AI, devi sapere cosa cerchi. Stai cercando di rafforzare il customer engagement? Aumentare le vendite? Migliorare la customer experience? Obiettivi chiari e misurabili ti permettono di guidare la strategia di AI marketing e di valutarne le prestazioni. Prova a partire a piccoli passi, puntando su aree specifiche in cui l'AI potrebbe avere il maggior impatto, quindi amplia il raggio d'azione man mano che constati i risultati.
Investi in dati di qualità: ricorda che i modelli di AI imparano dai dati con cui vengono alimentati e da cui dipendono anche per la qualità. Investire in dati di alta qualità è quindi fondamentale perché l'AI possa fornire insight e risultati significativi.
Scegli gli strumenti giusti per l'AI marketing: il panorama dell'enterprise AI è vasto e il suo mercato è animato da un'ampia gamma di strumenti e piattaforme. È importante trovare le giuste soluzioni di marketing con AI incorporata che siano in linea con i tuoi obiettivi e funzionino con il tuo sistema CRM. Nella scelta della soluzione da utilizzare, assicurati di valutare fattori come la facilità d'uso, la scalabilità e il supporto. Non affrettare il processo di selezione; ricerca e testa in modo approfondito varie soluzioni di marketing prima di trovare quella più adatta.
Mantieni una presenza umana nel ciclo: l'intelligenza artificiale dovrebbe migliorare, non sostituire, l'interazione umana. L'AI, per esempio, può aiutarti a personalizzare la messaggistica, a predire le esigenze dei clienti e fornire supporto istantaneo tramite i chatbot. Molti clienti, tuttavia, apprezzano ancora l'elemento umano nel servizio clienti, quindi assicurati di trovare il giusto equilibrio tra AI e presenza di operatori umani.
Monitora e adegua: il marketing basato sull'intelligenza artificiale non è una soluzione da "impostare e dimenticare". Il segreto del suo successo a lungo termine sta nel miglioramento continuo. Tieni d'occhio attentamente le prestazioni delle tue iniziative di AI per assicurarti che raggiungano gli obiettivi che ti sei prefissato. Raccogli feedback presso clienti e stakeholder per comprendere l'impatto dell'AI sulle attività di marketing, quindi apporta adeguamenti in modo da migliorare costantemente.
Punta sulla collaborazione: l'AI nel marketing richiede spesso una stretta collaborazione con IT, data science e servizio clienti. Incoraggia una comunicazione a cadenza regolare tra i reparti per allineare gli obiettivi, condividere informazioni e lavorare insieme nel superamento delle difficoltà.
Educa e rendi più efficiente il tuo team: perché l'AI possa avere successo, il team di marketing deve sapere come utilizzare queste tecnologie in modo efficace. Investi nella formazione e nell'educazione per trasmettere al tuo team le competenze di cui ha bisogno per sfruttare al meglio l'AI.
Testa e sperimenta: uno dei punti di forza dell'AI è la sua capacità di condurre esperimenti e migliorare in tempo reale. Sfrutta questo vantaggio testando costantemente strategie e tattiche diverse basate sull'AI, sia che si tratti di test A/B sugli oggetti delle e-mail o di esperimenti presso vari segmenti di clientela.
Considera l'impatto ambientale: cerca strumenti di AI per il marketing progettati secondo criteri di efficienza energetica. Inserendo a pieno titolo la sostenibilità nella strategia di AI marketing, puoi contribuire al raggiungimento di obiettivi ambientali di più ampio respiro.

Esempi di AI nel marketing

Forse stai dicendo a te stesso: “Sembra tutto molto bello, almeno in teoria. Ma come si traduce tutto questo all'atto pratico?” Ecco alcuni esempi di AI nel marketing tratti dal mondo reale:

Chatbot e assistenti virtuali

Analisi predittiva

Dynamic pricing

Contenuti generati dall'AI

Ascolto dei social media e analisi del sentiment

Pubblicità programmatica

Ottimizzazione della ricerca vocale

L'AI e il futuro del marketing

Con la tecnologia che continua a evolversi, l'AI è destinata a integrarsi sempre più in quasi tutti gli aspetti del marketing digitale, rendendo possibili nuove strategie su una scala un tempo impensabile. Questi alcuni dei trend emergenti che stanno già cambiando il futuro del marketing:

Iper-personalizzazione

L'AI è potenzialmente in grado di creare annunci personalizzati capaci di entrare in profonda sintonia con i destinatari. In prospettiva, per esempio, l'AI generativa potrebbe creare annunci video specifici per ciascuno spettatore sulla base di dati comportamentali e contestuali iper-specifici.

Realtà aumentata (AR) e realtà virtuale (VR) potenziate dall'AI

L'AR e la VR stanno già trasformando il modo in cui i consumatori interagiscono con i prodotti, ma l'integrazione dell'AI proietterà queste tecnologie verso nuovi orizzonti. L'AI può migliorare le esperienze di AR e VR rendendole più interattive e finalizzate al contesto. Un'app di AR supportata dall'AI, per esempio, potrebbe consentire ai clienti di visualizzare l'effetto di un mobile nel proprio salotto regolando l'illuminazione, i colori e il posizionamento in base alle preferenze personali e alle dimensioni dell'ambiente.

Emotion AI

L'Emotion AI, nota anche come "affective computing", è una branca emergente riguardante sistemi di intelligenza artificiale capaci di riconoscere, interpretare e rispondere alle emozioni umane. Nel marketing, l'Emotion AI potrebbe essere utilizzata per perfezionare le interazioni con i clienti personalizzando i messaggi e le esperienze in base allo stato emotivo dell'utente. L'AI, per esempio, potrebbe analizzare le espressioni facciali, il tono della voce o gli input di testo di un cliente per riconoscerne l'umore e adattare di conseguenza i contenuti di marketing.

Blockchain e integrazione dell'AI

La combinazione di tecnologia blockchain e AI riserva enormi potenzialità per il futuro del marketing. La blockchainpuò proporsi come modo sicuro, trasparente e decentralizzato per archiviare e gestire i dati, mentre l'AI può analizzarli e utilizzarli per scopi di marketing. Questo meccanismo potrebbe rivoluzionare il marketing digitale dando vita a un ecosistema più affidabile ed efficiente. La blockchain, per esempio, potrebbe essere utilizzata per verificare l’autenticità delle visualizzazioni degli annunci, facendo sì che i responsabili del marketing paghino solo gli engagement autentici.

L'AI sostenibile nel marketing

Il futuro del marketing vedrà probabilmente una maggiore attenzione verso la riduzione dell'impatto ambientale delle tecnologie di AI. In questa ottica potrebbero essere sviluppati algoritmi di intelligenza artificiale più efficienti sul piano energetico, l'uso di fonti energetiche rinnovabili per alimentare i data center e una maggiore enfasi su pratiche sostenibili di gestione dei dati.

Ricerche di mercato guidate dall'AI

A fronte di metodi di ricerca di mercato tradizionali spesso dispendiosi in termini di tempi e costi, l'AI è destinata a rivoluzionare questo campo aprendo la strada a insight più rapidi e accurati. In futuro, l'AI sarà in grado di condurre ricerche di mercato in tempo reale analizzando enormi quantità di dati non strutturati provenienti da social media, forum e altre piattaforme online. Le aziende potranno così stare al passo con le tendenze del mercato, intercettare il sentiment dei consumatori e individuare nuove opportunità più rapidamente.

Sistemi di marketing autonomi

In ultima istanza, il futuro degli strumenti di AI per il marketing potrebbe orientarsi verso lo sviluppo di sistemi completamente autonomi, potenzialmente in grado di gestire intere campagne di marketing dall'inizio alla fine con un intervento umano ridotto al minimo. Potrebbero fissare obiettivi, elaborare strategie, creare contenuti, distribuire annunci e ottimizzare le prestazioni in tempo reale, il tutto apprendendo e adattandosi alle mutevoli condizioni del mercato. Ferma restando l'importanza della supervisione umana, questi sistemi autonomi potrebbero ridurre significativamente le risorse manuali assorbite dal marketing, consentendo ai team di concentrarsi su attività strategiche di livello superiore.