L’Artificial Intelligence Marketing

L’Artificial Intelligence Marketing | Breve introduzione

In linea con la Digital Transformation e gli ultimi trend tecnologici volti al miglioramento della comprensione del mercato, è sorta una sezione sperimentale dell’Artificial Intelligence in area marketing, ovvero: l’Artificial Intelligence Marketing (o AIM).

L’Artificial Intelligence Marketing (il cui trend innovativo, secondo Gartner, raggiungerà la piena implementazione tra 5-10 anni) è quella branca del marketing che utilizza l’intelligenza artificiale per migliorare la comprensione del mercato, sia B2B che B2C, e suggerire le azioni da intraprendere al fine di conseguire dei risultati di business.

L’evoluzione dei big data

Oggi, l’evoluzione dei big data e le soluzioni di analisi avanzate hanno consentito ai professionisti del marketing di costruire un’immagine più chiara del proprio target di riferimento rispetto al passato, e l’AIM sfrutta appunto le più moderne tecnologie che rientrano nell’ambito dell’AI, come ad esempio Machine Learning e NLP (Natural Language Processing), integrate a tecniche matematiche/statistiche (come quelle delle reti bayesiane) e di marketing comportamentale (behavioral targeting).

Le implicazioni sul marketing

La combinazione di queste discipline, tecniche, software e automazioni utili a raccogliere ed interpretare i dati dei clienti, al fine di migliorare campagne di comunicazione, esperienze d’uso e fasi decisionali di acquisto, consente di attuare strategie di marketing mirate al singolo utente, e gradualmente migliorate attraverso un meccanismo di trial-and-error.

Infatti, dopo ogni tentativo, l’algoritmo acquisisce nuovi dati ed impara dalla propria esperienza, consentendo così di sviluppare il contenuto più adatto per l’utente, senza avere un dispendio eccessivo di risorse.

Il processo in tre fasi dell’AIM

Il processo dell’Artificial Intelligence Marketing è costituito da tre fasi:

La prima, consiste nella raccolta dei dati da parte di tutto il target di riferimento;
La seconda fase, consiste nell’analisi, tramite il machine learning e l’AI, della mole di dati ottenuti, per trasformarli in segnali chiari per il management;
Infine, si passa all’ultima fase del processo, che prevede il coinvolgimento del giusto pubblico di riferimento. Essa si può tradurre ad esempio in una campagna di comunicazione specifica per il target di riferimento analizzato.

L’utilità dell’Artificial Intelligence Marketing

Ricapitolando, quello che fa l’AIM è quindi un’aggregazione di dati e di analisi, in un processo continuo di apprendimento e miglioramento, per identificare di volta in volta le azioni, le strategie e le tecniche di comunicazione e vendita probabilisticamente più efficaci (ovvero quelle che hanno il potenziale più elevato di efficacia/successo per singoli target di utenti).

Le applicazioni pratiche dell’Artificial Intelligence Marketing

La tecnologia dell’Artificial Intelligence Marketing permette di compiere una serie di attività, tra le quali possiamo trovare:

Content Marketing

Ovvero, la realizzazione automatica di contenuti (articoli, news ma anche “semplici” messaggi) e la loro presentazione al pubblico corretto nel momento ottimale (quello cioè dove ci sono le più alte possibilità di persuasione e, quindi, conversione della call to action).

Ricerca vocale

La ricerca vocale si è affermata sempre di più come nuovo metodo di ricerca e di approccio ai motori di ricerca, soprattutto grazie agli assistenti vocali come ad esempio Cortana creato da Microsoft, Google Assistant creato da Google, Siri creato da Apple e Alexa creato da Amazon.

Programmatic Advertising

Per Programmatic Advertising si intende un processo digitale basato sull’acquisizione di dati forniti da cookies e sistemi di monitoraggio, che consentono di individuare l’utente/cliente di uno specifico target registrandone l’azione tipo.

Analytics

In base a tutti i dati disponibili dei clienti, raccomanda quali tipologie di contenuti hanno un’efficacia migliore e per quali target.

Marketing Automation

Il termine Marketing Automation viene utilizzato per indicare i processi e le tecnologie che permettono ad un’azienda di rendere automatiche specifiche comunicazioni di marketing (anche basate sui comportamenti degli utenti) che servono ai marketer ed ai CMO per gestire ed ottimizzare ad esempio il Lead Management, ossia il processo di acquisizione e gestione dei potenziali clienti fino alla loro conversione in clienti effettivi.

Di questo processo fanno parte le attività di inbound marketing (acquisizione dei clienti potenziali), lead nurturing (cura e gestione di questi prospect) e sales conversion (la trasformazione di questi utenti in clienti effettivi per l’azienda).

È qui che grazie al machine learning si ha la possibilità di analizzare tutte le attività degli utenti e, oltre a questo, indirizzare le misure di lead management più idonee per acquisire nuovi clienti.

Per inciso, quest’ultima attività è considerata tra le tecniche di marketing digitale più accreditate ed il cui mercato è destinato ad incrementi notevoli nei prossimi anni.

Conclusione

In conclusione, abbiamo visto come la Digital Transformation e gli ultimi trend tecnologici abbiano portato ad un sostanziale mutamento delle tecniche di marketing e comunicazione, ora volte all’automazione dei processi ed alle potenzialità introdotte dai big data.

Come anticipato nel corso della trattazione, avere degli strumenti a supporto dell’area marketing, che da un lato permettono di automatizzare le attività ripetitive e dall’altro di imparare dai propri errori, consente a quest’area di concentrarsi sulle strategie e le offerte da proporre al proprio bacino di utenza.

In tal modo non solo risparmia tempo, ma acquisce anche dati qualitativamente migliori, poiché portano a risultati mirati (in quanto personalizzati sul singolo utente) ed efficaci (permettono infatti una maggior conversione e successo delle strategie indirizzate al target di riferimento).

Di Federica Ruberto