AI Marketing: Cos’è l’Artificial Intelligence Marketing?

Molte aziende e i team di marketing che le supportano stanno adottando rapidamente soluzioni tecnologiche intelligenti per incoraggiare l’efficienza operativa migliorando al contempo l’esperienza del cliente. Attraverso queste piattaforme, i professionisti del marketing sono in grado di acquisire una comprensione più sfumata e completa del loro pubblico di destinazione. Le informazioni raccolte attraverso questo processo possono quindi essere utilizzate per guidare le conversioni e allo stesso tempo alleggerire il carico di lavoro per i team di marketing.

Cos’è il marketing di intelligenza artificiale (AI)?

Il marketing AI utilizza tecnologie di intelligenza artificiale per prendere decisioni automatizzate basate sulla raccolta dei dati, sull’analisi dei dati e su ulteriori osservazioni del pubblico o sulle tendenze economiche che possono influire sugli sforzi di marketing. L’intelligenza artificiale viene spesso utilizzata negli sforzi di marketing in cui la velocità è essenziale. Gli strumenti di intelligenza artificiale utilizzano dati e profili dei clienti per imparare a comunicare al meglio con i clienti, quindi servono loro messaggi personalizzati al momento giusto senza l’intervento dei membri del team di marketing, garantendo la massima efficienza. Per molti dei professionisti del marketing di oggi, l’intelligenza artificiale viene utilizzata per aumentare i team di marketing o per eseguire attività più tattiche che richiedono meno sfumature umane.

I casi d’uso del marketing AI includono:

  • analisi dei dati
  • elaborazione del linguaggio naturale
  • acquisto di media
  • processo decisionale automatizzato
  • generazione di contenuti
  • personalizzazione in tempo reale


Componenti dell’IA nel marketing

È chiaro che l’intelligenza artificiale ha un ruolo fondamentale nell’aiutare i professionisti del marketing a connettersi con i consumatori. I seguenti componenti del marketing AI costituiscono le soluzioni leader di oggi che stanno contribuendo a colmare il divario tra le enormi quantità di dati dei clienti raccolti e le fasi successive attuabili che possono essere applicate alle campagne future:

Apprendimento automatico

L’apprendimento automatico è guidato dall’intelligenza artificiale e coinvolge algoritmi informatici in grado di analizzare le informazioni e migliorare automaticamente attraverso l’esperienza. I dispositivi che sfruttano l’apprendimento automatico analizzano nuove informazioni nel contesto di dati storici rilevanti che possono informare le decisioni in base a ciò che ha funzionato o meno in passato.

Big Data e analisi

L’emergere dei media digitali ha portato a un afflusso di big data, che ha fornito opportunità agli operatori di marketing per comprendere i loro sforzi e attribuire con precisione il valore attraverso i canali. Ciò ha anche portato a una saturazione eccessiva dei dati, poiché molti esperti di marketing faticano a determinare quali set di dati valgono la pena raccogliere.

Soluzioni AI Platform

Soluzioni efficaci basate sull’intelligenza artificiale forniscono agli operatori di marketing una piattaforma centrale per la gestione delle enormi quantità di dati raccolti. Queste piattaforme hanno la capacità di ricavare informazioni di marketing approfondite nel tuo pubblico di destinazione in modo che tu possa prendere decisioni basate sui dati su come raggiungerle al meglio. Ad esempio, framework come Bayesian Learning and Forgetting possono aiutare i professionisti del marketing ad acquisire una più chiara comprensione di quanto sia ricettivo un cliente a uno specifico sforzo di marketing.

Sfide per il marketing AI

Il marketing moderno si basa su una comprensione approfondita delle esigenze e delle preferenze dei clienti e quindi sulla capacità di agire in base a tali conoscenze in modo rapido ed efficace. La capacità di prendere decisioni in tempo reale basate sui dati ha portato l’IA in prima linea per gli stakeholder del marketing. Tuttavia, i team di marketing devono essere esigenti quando decidono come integrare al meglio l’IA nelle loro campagne e operazioni. Lo sviluppo e l’uso degli strumenti di intelligenza artificiale sono ancora nelle fasi iniziali. Pertanto, ci sono alcune sfide di cui essere consapevoli quando si implementa l’IA nel marketing.

Tempo di formazione e qualità dei dati

Gli strumenti di intelligenza artificiale non sanno automaticamente quali azioni intraprendere per raggiungere gli obiettivi di marketing. Richiedono tempo e formazione per apprendere obiettivi organizzativi, preferenze dei clienti, tendenze storiche, comprendere il contesto generale e stabilire competenze. Non solo questo richiede tempo, ma richiede anche garanzie sulla qualità dei dati . Se gli strumenti di intelligenza artificiale non sono addestrati con dati di alta qualità accurati, tempestivi e rappresentativi, lo strumento prenderà decisioni non ottimali che non riflettono i desideri dei consumatori, riducendo così il valore dello strumento.

Privacy

I consumatori e gli organismi di regolamentazione allo stesso modo stanno reprimendo il modo in cui le organizzazioni utilizzano i loro dati. I team di marketing devono assicurarsi di utilizzare i dati dei consumatori in modo etico e in conformità con standard come il GDPR, altrimenti rischiano pesanti sanzioni e danni alla reputazione. Questa è una sfida per quanto riguarda l’IA. A meno che gli strumenti non siano specificatamente programmati per osservare specifiche linee guida legali, possono oltrepassare ciò che è considerato accettabile in termini di utilizzo dei dati dei consumatori per la personalizzazione.

Ottenere il buy-in

Può essere difficile per i team di marketing dimostrare il valore degli investimenti nell’intelligenza artificiale agli stakeholder aziendali. Sebbene KPI come il ROI e l’efficienza siano facilmente quantificabili, mostrare come l’IA abbia migliorato l’esperienza del cliente o la reputazione del marchio è meno ovvio. Con questo in mente, i team di marketing devono assicurarsi di avere le capacità di misurazione per attribuire questi guadagni qualitativi agli investimenti nell’IA.

Best practice per la distribuzione

Poiché l’intelligenza artificiale è uno strumento più recente nel marketing, non sono state stabilite best practice definitive per guidare le implementazioni iniziali dei team di marketing.

Adattarsi a un panorama di marketing in evoluzione

Con l’emergere dell’IA arriva un’interruzione nelle operazioni di marketing quotidiane. I professionisti del marketing devono valutare quali posti di lavoro verranno sostituiti e quali saranno creati. Uno studio ha suggerito che quasi 6 su 10 attuali lavori di specialista di marketing e analista saranno sostituiti con tecnologia di marketing .

Come utilizzare l’IA nel marketing

È importante iniziare con un piano completo quando si utilizza l’intelligenza artificiale nelle campagne e nelle operazioni di marketing. Ciò garantirà che i team di marketing riducano al minimo le sfide costose e ottengano il massimo valore dal loro investimento nell’IA nel minor tempo possibile.

Prima di implementare uno strumento AI per le campagne di marketing, ci sono alcuni fattori chiave da considerare:

Stabilisci obiettivi

Come con qualsiasi programma di marketing, è importante stabilire obiettivi chiari e analisi di marketingsin dall’inizio. Inizia identificando le aree all’interno delle campagne o delle operazioni che l’IA potrebbe migliorare, come la segmentazione. Quindi stabilisci KPI chiari che aiuteranno a chiarire il successo della campagna aumentata di intelligenza artificiale: questo è particolarmente importante per obiettivi qualitativi come ” migliorare l’esperienza del cliente “.

Standard sulla privacy dei dati

All’inizio del tuo programma di intelligenza artificiale, assicurati che la tua piattaforma di intelligenza artificiale non superi la linea di utilizzo accettabile dei dati in nome della personalizzazione. Assicurati che gli standard di privacy siano stabiliti e programmati nelle piattaforme secondo necessità per mantenere la conformità e la fiducia dei consumatori.

Quantità di dati e origini

Per iniziare con il marketing AI, i professionisti del marketing devono avere una grande quantità di dati a loro disposizione. Questo è ciò che addestrerà lo strumento di intelligenza artificiale sulle preferenze dei clienti, le tendenze esterne e altri fattori che influenzeranno il successo delle campagne abilitate dall’intelligenza artificiale. Questi dati possono essere ricavati dal CRM, dalle campagne di marketing e dai dati del sito Web dell’organizzazione. Inoltre, i professionisti del marketing possono integrare questo con dati di seconda e terza parte. Ciò può includere dati sulla posizione , dati meteorologici e altri fattori esterni che possono contribuire a una decisione di acquisto.

Acquisisci talento per la scienza dei dati

Molti team di marketing non dispongono di dipendenti con le necessarie competenze in materia di scienza dei dati e intelligenza artificiale, rendendo difficile lavorare con grandi quantità di dati e fornire approfondimenti. Per far decollare i programmi, le organizzazioni dovrebbero collaborare con organizzazioni di terze parti che possono fornire assistenza nella raccolta e nell’analisi dei dati per addestrare i programmi di intelligenza artificiale e facilitare la manutenzione continua.


Mantieni la qualità dei dati

Man mano che i programmi di apprendimento automatico consumano più dati, il programma imparerà a prendere decisioni accurate ed efficaci. Tuttavia, se i dati non sono standardizzati e privi di errori, le informazioni non saranno utili e possono effettivamente indurre i programmi di intelligenza artificiale a prendere decisioni che ostacolano i programmi di marketing. Prima di implementare il marketing AI, i team di marketing devono coordinarsi con i team di gestione dei dati e altre linee di business per stabilire processi per la pulizia e la manutenzione dei dati. Quando lo fai, considera le sette dimensioni essenziali dei dati:


    • Tempestività
    • Completezza
    • Consistenza
    • Rilevanza
    • Trasparenza
    • Precisione
    • Rappresentatività

Selezione di una piattaforma AI

La selezione della piattaforma o delle piattaforme giuste è un passaggio cruciale per far decollare un programma di marketing AI. I professionisti del marketing dovrebbero essere esigenti nell’identificare le lacune che la piattaforma sta cercando di colmare e selezionare soluzioni in base alle capacità. Ciò ruoterà attorno all’obiettivo che i professionisti del marketing stanno cercando di raggiungere: ad esempio, gli obiettivi di velocità e produttività richiederanno funzionalità diverse rispetto agli strumenti utilizzati per migliorare la soddisfazione generale del cliente con l’IA. Una cosa da tenere a mente quando si seleziona uno strumento è il livello di visibilità di cui avrete bisogno riguardo al motivo per cui una piattaforma di intelligenza artificiale ha preso una certa decisione. A seconda dell’algoritmo in uso, i team di marketing possono ottenere un rapporto chiaro sul motivo per cui è stata presa una determinata decisione e quali dati hanno influenzato la decisione,

Vantaggi dello sfruttamento dell’intelligenza artificiale nel marketing

Esiste una miriade di casi d’uso per l’intelligenza artificiale negli sforzi di marketing e ciascuno di questi casi d’uso produce diversi vantaggi come riduzione del rischio, maggiore velocità, maggiore soddisfazione del cliente, aumento delle entrate e altro ancora. I vantaggi possono essere quantificabili (numero di vendite) o non quantificabili (soddisfazione dell’utente). Ci sono alcuni vantaggi generali che possono essere applicati a tutti i casi d’uso dell’IA:

 

Aumento del ROI della campagna

Se sfruttati correttamente, i professionisti del marketing possono utilizzare l’intelligenza artificiale per trasformare il loro intero programma di marketing estraendo le informazioni più preziose dai loro set di dati e agendo su di essi in tempo reale. Le piattaforme di intelligenza artificiale possono prendere decisioni rapide su come allocare al meglio i fondi tra i canali media o analizzare i posizionamenti degli annunci più efficaci per coinvolgere in modo più coerente i clienti, ottenendo il massimo valore dalle campagne.  

Migliori relazioni con i clienti e personalizzazione in tempo reale

L’intelligenza artificiale può aiutarti a fornire messaggi personalizzati ai clienti nei punti appropriati del ciclo di vita del consumatore. L’intelligenza artificiale può anche aiutare i professionisti del marketing a identificare i clienti a rischio e indirizzarli con informazioni che li indurranno a coinvolgere nuovamente il marchio.

Misurazione del marketing avanzata

Molte organizzazioni hanno difficoltà a tenere il passo con tutti i dati prodotti dalle campagne digitali, rendendo difficile ricollegare il successo a campagne specifiche. I dashboard che sfruttano l’intelligenza artificiale consentono una visione più completa di ciò che funziona in modo che possa essere replicato su tutti i canali e i budget allocati di conseguenza. 

Prendi le decisioni più velocemente

L’intelligenza artificiale è in grado di condurre analisi tattiche dei dati più velocemente delle sue controparti umane e utilizzare l’apprendimento automatico per giungere a conclusioni rapide in base alla campagna e al contesto del cliente. Ciò dà ai membri del team il tempo di concentrarsi su iniziative strategiche che possono quindi informare le campagne abilitate dall’intelligenza artificiale. Con l’intelligenza artificiale, i professionisti del marketing non devono più aspettare la fine di una campagna per prendere decisioni, ma possono utilizzare analisi in tempo reale per fare scelte multimediali migliori. 

7 esempi di intelligenza artificiale nel marketing

L’intelligenza artificiale viene utilizzata in iniziative di marketing in una moltitudine di casi d’uso, in una vasta gamma di settori tra cui servizi finanziari , governo, intrattenimento, sanità, vendita al dettaglio e altro ancora. Ogni caso d’uso offre risultati diversi, da miglioramenti alle prestazioni della campagna, a una migliore esperienza del cliente o una maggiore efficienza nelle operazioni di marketing. 

Esistono numerosi modi in cui le aziende possono trarre vantaggio dall’apprendimento automatico per creare un piano di marketing più completo . Considera quanto segue:

 1. Offerte per acquisti di pubblicità programmatica

Un problema che spesso i team di marketing incontrano è decidere dove posizionare annunci e messaggi. I team di marketing possono creare piani informati in base alle preferenze degli utenti, ma questi team non sono sufficientemente flessibili o agili per modificare il piano in tempo reale sulla base delle informazioni più recenti sui consumatori. L’intelligenza artificiale viene utilizzata dai professionisti del marketing per mitigare questa sfida attraverso la pubblicità programmatica. Le piattaforme programmatiche sfruttano l’apprendimento automatico per fare offerte su spazi pubblicitari pertinenti per il pubblico di destinazionein tempo reale. L’offerta è informata da dati quali interessi, posizione, cronologia degli acquisti, intenzione dell’acquirente e altro ancora. Ciò consente ai team di marketing di indirizzare i canali giusti al momento giusto, a un prezzo competitivo. L’acquisto programmatico esemplifica come l’apprendimento automatico può aumentare la flessibilità del marketing per soddisfare i clienti man mano che le loro esigenze e interessi evolvono.  

2. Selezionare il messaggio corretto

Attraverso i canali, consumatori diversi rispondono a messaggi diversi: alcuni possono risuonare con un fascino emotivo, alcuni umorismo, altri logica. L’apprendimento automatico e l’intelligenza artificiale possono tenere traccia a quali utenti di messaggistica hanno risposto e creare un profilo utente più completo. Da lì, i team di marketing possono fornire messaggi più personalizzati agli utenti in base alle loro preferenze. Ad esempio, Netflix utilizza l’apprendimento automatico per comprendere i generi a cui è interessato un determinato utente. Quindi personalizza l’opera d’arte che l’utente vede per corrispondere a questi interessi. Sul Netflix Tech Blog , spiegano come usano gli algoritmi per determinare quale opera d’arte attirerà maggiormente uno spettatore a guardare un determinato titolo, dicendo:

Consideriamo la possibilità di personalizzare l’immagine che utilizziamo per rappresentare il film Good Will Hunting. Qui potremmo personalizzare questa decisione in base a quanto un membro preferisce generi e temi diversi. Qualcuno che ha visto molti film romantici potrebbe essere interessato a Good Will Hunting se mostriamo l’artwork contenente Matt Damon e Minnie Driver, mentre un membro che ha visto molte commedie potrebbe essere attratto dal film se usiamo l’artwork contenente Robin Williams, un noto comico. “

 

AI nel marketing

Credito: Netflix Tech Blog

Quando vengono utilizzati AI e machine learning, queste piattaforme possono raccogliere dati preziosi sui clienti che consentono ai team di marketing di aumentare i tassi di conversione e migliorare l’esperienza del cliente. I team di marketing possono quindi analizzare tutti questi dati per creare una visione più sfumata del cliente, anche considerando fattori aggiuntivi come se un utente avesse guardato un titolo indipendentemente dall’immagine e come questo gioca nella messaggistica futura.  

3. Personalizzazione granulare

I consumatori di oggi si aspettano un livello di personalizzazione altamente granulare. I messaggi di marketing dovrebbero essere informati dagli interessi di un utente, dalla cronologia degli acquisti, dalla posizione, dalle interazioni passate con il marchio e da una miriade di altri punti dati. L’intelligenza artificiale aiuta i team di marketing ad andare oltre i dati demografici standard per conoscere le preferenze dei consumatori a livello individuale e granulare. Questo aiuta i marchi a creare esperienze curate basate sui gusti unici di un cliente. Ad esempio, Spotify utilizza l’intelligenza artificiale per creare playlist personalizzate in base a ciò che un cliente ha ascoltato in passato, ai successi attuali di tutti i generi e di quale musica si sta parlando. Utilizza questi set di dati per creare playlist personalizzate per gli utenti e per creare playlist di genere basate sugli artisti che compaiono nelle conversazioni, negli articoli, ecc. 

 

Personalizzazione granulare

Un’altra tendenza basata sulla personalizzazione abilitata dall’intelligenza artificiale è il contenuto atomico. Qui, l’intelligenza artificiale apprende le preferenze dei clienti e estrae pezzi da una libreria di contenuti per creare un’e-mail o un’offerta personalizzata per un cliente con immagini, video o articoli pertinenti. 

4. Chatbot ed esperienze di conversazione

Con lo sviluppo dell’elaborazione del linguaggio naturale tramite l’intelligenza artificiale, i chatbot vengono ora utilizzati per aumentare gli agenti del servizio clienti. I clienti con domande più elementari possono fare riferimento a chatbot che daranno risposte immediate e accurate. Saranno in grado di sfruttare le domande passate e i dati storici per fornire risultati personalizzati. Ciò restituisce tempo agli agenti del servizio clienti per lavorare su richieste complicate che richiedono più sfumature umane.  

5. Analisi di marketing predittivo

Con così tanti dati in arrivo, i team di marketing hanno difficoltà a ricavarne delle intuizioni. L’intelligenza artificiale consente ai team di marketing di ottenere il massimo da questi dati utilizzando l’ analisi predittiva , che sfrutta un assortimento di machine learning, algoritmi, modelli e set di dati per prevedere il comportamento futuro. Ciò può aiutare i team di marketing a comprendere i tipi di prodotti che un consumatore cercherà e quando, consentendo loro di posizionare le campagne in modo più accurato.

Per esempio. Amazon utilizza l’analisi predittiva per suggerire prodotti ai consumatori sulla base di acquisti e comportamenti passati, aumentando le conversioni e la soddisfazione dei clienti. L’intelligenza artificiale può anche essere utilizzata per aiutare i team di marketing a monitorare più accuratamente l’ attribuzione , consentendo ai team di vedere quali campagne hanno contribuito maggiormente al ROI. 

 

Analisi di marketing predittivo

Credito: Woo Commerce

6. Operazioni di marketing

Un altro caso d’uso chiave per l’intelligenza artificiale nel marketing è aumentare l’efficienza in vari processi. L’intelligenza artificiale può aiutare ad automatizzare i processi tattici come l’ordinamento dei dati di marketing, rispondere alle domande comuni dei clienti e condurre le autorizzazioni di sicurezza. Ciò consente ai team di marketing più tempo per lavorare sul lavoro strategico e analitico.    

7. Prezzi dinamici

L’intelligenza artificiale può aiutare a rendere i marchi più competitivi abilitando la determinazione del prezzo dinamico. Le piattaforme AI possono suggerire prezzi ottimali per i prodotti in tempo reale valutando enormi quantità di dati storici e competitivi. Questa strategia è stata particolarmente efficace nella vendita al dettaglio. Consente ai marchi di adeguare i prezzi per riflettere la domanda di determinati prodotti, aumentare le vendite e superare la concorrenza. 

Previsioni e tendenze per il marketing AI

Sebbene l’intelligenza artificiale sia ancora in gran parte nuova nello spazio del marketing, promette solo di crescere in popolarità. Ci sono alcune tendenze dell’IA che i marketer vedranno nei prossimi anni e dovrebbero iniziare ad adattarsi a:

L’intelligenza artificiale sta crescendo: 

  • Gartner ha previsto che entro il 2022 l’AI sostituirà circa il 33% degli analisti di dati nel marketing.
    • I giganti della tecnologia realizzano i vantaggi e il potenziale dell’intelligenza artificiale. Nel 2016 spendevano già in media tra i 20 ei 30 miliardi di dollari . Il 90 percento di questo budget era concentrato sulla distribuzione e la ricerca.
    • Inoltre, nel 2020 Gartner ha previsto che oltre il 40% delle attività di data science saranno automatizzate

I team scaleranno attraverso l’IA

I team di marketing saranno sottoposti a maggiori pressioni per dimostrare il valore del marketing e il ROI agli stakeholder esecutivi. I team sfrutteranno le soluzioni di intelligenza artificiale per guidare questi obiettivi e allocare meglio i fondi per campagne di successo e fornire le metriche di marketing che dimostrano il valore delle campagne.

I leader del marketing che non sfruttano l’intelligenza artificiale verranno sostituiti da quelli che lo fanno

Secondo Gartner , i responsabili delle intuizioni di marketing non saranno più così competitivi in ​​questo panorama di marketing in evoluzione. La maggior parte degli intervistati da Gartner utilizza soluzioni AI nella propria strategia di marketing o intende farlo. Solo il 13% non ne vede un uso nei prossimi tre anni.