Intelligenza artificiale e marketing
L’intelligenza artificiale ha creato hype negli ultimi tempi, in realtà le applicazioni erano già disponibili nell’operatività quotidiana di molte aziende. Hanno nomi lunghi e pomposi, sono dedicate al marketing, alle attività digital, all’e-commerce. L’AI che ci attende sarà sicuramente una tecnologia disruptive soprattutto nel mondo del lavoro, ottimizzerà e velocizzerà molte delle operazioni che oggi richiedono tempo e competenze. Anche le applicazioni più potente e conosciute come ChatGpt utilizzate per generare tweet, copy attraenti e traduzioni migliori richiedono ancora di un controllo umano.
Il Programmatic Advertising, la Marketing Automation ed il Customer Care sfruttano la potenza di calcolo e di analisi dell’AI e la mettono a disposizione dell’aziende e dei marketer. Se pensiamo ai chatbots, utilizzati forse per primi per la gestione del Customer Service, non sorprende che siano già utilizzati da ben oltre l’80% delle grandi organizzazioni e dal 15% delle PMI (fonte: Osservatorio Politecnico di Milano).
Le campagne Performance Max di Google Ads utilizzano l’A.I. per incoraggiare il consumatore più consapevole che in passato e meno fedele al brand, all’acquisto durante tutto il percorso di ricerca complesso, multi-canale e multi-device. Anche Facebook ha lanciato l’intelligenza artificiale nel suo programma pubblicitario Meta Advantage, si chiama il prodotto AI Sandbox.
I principali vantaggi dell’Intelligenza Artificiale sono:
- Automazione delle attività ripetitive e noiose, consentendo ai marketer di concentrarsi su compiti più strategici e creativi;
- Personalizzazione avanzata, che consente di offrire esperienze rilevanti e coinvolgenti ai clienti, aumentando la fedeltà e le conversioni;
- Analisi approfondita dei dati, che consente di ottenere insights dettagliati e previsioni utili per prendere decisioni più informate;
- Miglioramento dell’efficienza operativa, grazie all’automazione dei processi e alla riduzione dei tempi di attesa;
- La gestione multipla e contemporanea di connessioni con i clienti;
- Miglioramento dell’esperienza del cliente, offrendo interazioni più immediate, personalizzate e pertinenti.
Ecco alcune tecnologie AIM, già oggi disponibili per i nostri clienti che attiviamo o su richiesta o laddove riteniamo possa essere utile farlo.
Natural Language Processing
Elaborazione del linguaggio naturale (NLP) si occupa principalmente di testi, qualsiasi sequenza di parole che in una lingua esprime uno o più messaggi (come pagine web, post, tweet, informazioni aziendali).
Essa consente alle aziende di comprendere e analizzare grandi quantità di dati testuali, estrarre ed elaborare automaticamente informazioni anche da documenti come atti giudiziari, contratti o polizze, recensioni dei clienti, e-mail e per analizzare le comunicazioni interne o esterne (es. mail, social network, web), rilevare sentimenti, analizzare il contesto e rispondere in modo automatizzato, facilitando il monitoraggio della reputazione online e l’interazione con i clienti.
Il classico correttore ortografico, il sistema antispam della casella di posta elettronica o sistemi di traduzione automatici sono solo alcune delle applicazioni più diffuse presenti ed utilizzate già nella vita quotidiana.
A parte il noto motore di interpretazione del linguaggio neurale GPT, integrato in chat GPT, per un sito e-commerce, può risultare utile attivare sistemi di Intent Monitoring (sistemi di previsione di comportamenti) che potrebbero essere attivati ed integrati in un motore di ricerca di un sito web per valutare opportunamente la volontà di acquisto da parte di un cliente, suggerendo i prodotti correlati.
I software di Sentiment Analysis che analizzano l’umore ed il sentiment degli utenti sono indispensabili per la monitorizzazione della brand reputation, sono molto utili durante le campagne digital ads sui social media o sui motori di ricerca (SEM) per cavalcare il sentiment e aumentare la conversione.
Recommendation System
Il sistema di raccomandazioni dell’AI analizza il comportamento e le preferenze degli utenti per offrire contenuti, prodotti, offerte rilevanti ed esperienze di marketing altamente personalizzate.
Utilizzando gli algoritmi di machine learning, si migliora l’esperienza del cliente, si aumenta l’engagement e si favoriscono conversioni più elevate.
Gli algoritmi di raccomandazione sono oggi il pilastro principale del modello di business di tutte le piattaforme social ed eCommerce (Amazon Stylem ma presente anche nei sistemi di audio e video streaming). Ci sono algoritmi che tengono traccia delle azioni dell’utente e, comparandole con quelle degli altri, apprendono le sue preferenze e sono sempre più in grado, a mano a mano che l’utente utilizza la piattaforma, di produrre raccomandazioni più precise.
Marketing Automation
L’AI può automatizzare diverse attività di marketing, come l’invio di e-mail personalizzate, la gestione delle Ads delle campagne pubblicitarie, l’ottimizzazione dei messaggi e altro ancora. Ciò consente di risparmiare tempo e risorse, migliorando l’efficienza e consentendo ai marketer di concentrarsi su attività strategiche.
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Ricordiamo che la Marketing Automation non è né un software, né solo una cosa di quelle indicate poco sopra. Le aziende hanno bisogno di unire i dati presenti nel loro CRM, ERP e in tutti gli altri strumenti digitali ed avere una visione unificata, completa e a 360 gradi sui clienti.
Vi deve essere una visione complessiva, registica di tutte le attività digitali che obiettivamente per motivi di tempi e costi non potrebbero essere svolte da una persona solo perché le variabili sarebbero troppe da gestire, né da un singolo team perché le competenze richieste in ciascun canale canali online e luoghi offline sono ugualmente tante da integrare.
Le tecnologie nel marketing sono indispensabili, ma fondamentale è il know-how che grazie alla nostra esperienza ventennale siamo in grado di personalizzare sulle esigenze del cliente.
Analisi dei dati
L’AI può analizzare grandi volumi di dati in modo rapido ed efficiente, fornendo insights e previsioni utili per le decisioni di marketing. L’apprendimento automatico può identificare modelli nascosti nei dati, riconoscere trend e prevedere comportamenti futuri dei clienti, consentendo di ottimizzare le strategie di marketing e massimizzare i risultati.
Lo Smart Bidding di Google Ads è una funzione che integra il machine learning per ottimizzare le offerte automatiche e migliorare le conversioni o il valore di queste in ogni singola asta. Questa funzione che ha oramai di default è presente su tutte le piattaforme pubblicitarie analizza in tempo reale, posizione e lingua del dispositivo, tipologia (se smartphone o desktop), sistema operativo, liste di remarketing, data e orario, finanche le condizioni meteo.
Chatbot e Virtual assistant
Chatbot e assistenti virtuali sono molto più che erogare un servizio di assistenza ai clienti in modo automatizzato e istantaneo.
Queste tecnologie possono rispondere alle domande comuni, fornire informazioni sui prodotti o servizi, e indirizzare gli utenti verso risorse utili facendo subentrare l’operatore umano solo e soltanto si vi è necessità. Ciò migliora l’esperienza del cliente, riduce i tempi di attesa e aumenta l’efficienza del servizio clienti, che non può smaltire rapidamente e-mail e messaggi.
Tra le diverse applicazioni di Artificial Intelligence presenti sul mercato, il Chatbot è una delle soluzioni più diffuse tra le aziende italiane e internazionali: parliamo di uno strumento capace di offrire un’assistenza 24/7 sia ai propri clienti che ai propri dipendenti, il quale si presta inoltre a diversi impieghi in ambito marketing, supporto alla vendita, HR Management, domotica e perfino Ricerca e Sviluppo. Scopri di più su Chatbot e Virtual Assistant
