Intelligenza Artificiale per il marketing: il futuro della customer experience

L’esperienza di acquisto è stata oggetto di profondi cambiamenti, costringendo le aziende a ripensare le proprie strategie di marketing in funzione delle esigenze e dei desideri del consumatore. L’AI può aiutare i marketer a comprendere meglio questo scenario e a creare esperienze sempre più coinvolgenti e customer-centric.

TAKEAWAY

  • Il rapporto tra Intelligenza Artificiale e marketing è destinato a riscrivere per sempre la natura del coinvolgimento tra i brand e i loro utenti.
  • L’Intelligenza Artificiale contribuisce a definire attività di marketing innovative con sostanziali contributi nei processi di ricerca, strategia e azione.
  • Nella fase di transizione costituita dalla trasformazione digitale e dalla transizione tecnologica, per saper cogliere le opportunità offerte dalle tecniche di Intelligenza Artificiale, le aziende devono formare al loro interno una vera e propria cultura dei dati.

Il rapporto tra Intelligenza Artificiale e marketing è destinato a influenzare in misura crescente il coinvolgimento tra i brand e i loro utenti. La semplice promozione di un prodotto di massa attraverso la pubblicità mediatica è un concetto che appartiene ormai al passato. Oggi non funziona più. Chi non dimostra capacità di ascolto nei confronti del proprio pubblico per stabilire relazioni durature, difficilmente potrà sperare di rinnovare la propria competitività sul mercato.

Con l’avvento di Internet, i consumatori hanno infatti acquisito un potere enorme nell’orientare le proprie decisioni. Possono infatti informarsi nel dettaglio circa le caratteristiche dei prodotti e pertanto desiderano configurarli secondo le proprie esigenze. Questo ribaltamento di prospettiva ha innescato il proliferare di strategie di marketing customer-centric che, per dirla con un’espressione veritiera quanto inflazionata, mettono il cliente al centro dell’esperienza.

L’Intelligenza Artificiale e l’analisi dei dati aiutano i brand a comprendere meglio le caratteristiche e i desideri dei loro clienti, disegnando per loro un percorso di acquisto personalizzato. L’AI diventa inoltre una tecnologia essenziale dal punto di vista strumentale, per rendere sempre più veloce ed efficiente l’attivazione delle campagne di marketing [per approfondimenti, consigliamo la lettura della nostra guida all’intelligenza artificiale che spiega cos’è, a cosa serve e quali sono gli esempi applicativi – ndr].

La ricerca “Potenziare la Customer Experience con l’IA” (titolo originale “The AI-Enhanced Customer Experience”), recentemente pubblicata da Reply, offre spunti consapevoli per comprendere come, grazie a ricerca, strategia e azione, dallo sfaccettato rapporto tra Intelligenza Artificiale e marketing possa nascere una customer experience innovativa, capace di andare ben oltre le possibilità dei modelli tradizionali.

Un framework strategico per l’Intelligenza Artificiale nel marketing

In tema di intelligenza artificiale per il marketing, lo studio The Ai-Enhanced Customer Experience cita un articolo pubblicato su Springer dal titolo “A strategic framework for artificial intelligence in marketing”, che ruota intorno a tre elementi fondamentali: la Marketing Research, la Marketing Strategy e la Marketing Action.

Per ognuno dei tre pilastri, il framework individua a sua volta tre aspetti fondamentali, rivelando quali tecnologie basate sull’Intelligenza Artificiale risultino essenziali per la loro abilitazione.

La Marketing Research si basa sulla collezione e l’analisi dei dati per comprendere le esigenze dei consumatori, grazie a tre attività:

  • sentiment analysis: l’AI riesce a cogliere molto meglio le sfumature emozionali delle persone rispetto alle tecniche tradizionali, che restituiscono il classico bianco o nero, ignorando gli stati intermedi
  • customer journey analytics: l’AI consente di superare la visione statica, orientando un percorso di acquisto ottimizzato in tempo reale grazie all’analisi dei dati provenienti dagli endpoint
  • visual listening: le tecniche di riconoscimento dell’immagine basate sull’AI accelerano le ricerche di mercato e le fasi di sviluppo del prodotto

La Marketing Strategy si occupa di segmentare e profilare il pubblico, attraverso tre azioni fondamentali:

  • ottimizzazione e testing dei contenuti: consente di comprendere il livello di conversazione ottimale per coinvolgere i clienti attraverso tutti i touchpoint
  • customer segmentation: l’AI è in grado di combinare analisi basate su grandi quantità di dati, per comprendere al meglio ciò che i consumatori desiderano e ottimizzare la customer experience
  • marketing effectiveness modelling: si tratta di una tecnica utilizzata per analizzare l’impatto dei media sui risultati ottenuti da un brand. Grazie all’AI è oggi possibile acquisire e analizzare in tempo reale i dati provenienti dai canali di comunicazione aziendali per prevedere l’andamento delle vendite, ottimizzando di conseguenza i contenuti da utilizzare nelle campagne adv

Infine, la Marketing Action consiste nelle fasi che consentono di implementare e personalizzare il customer journey, grazie ad alcuni elementi di grande innovazione:

  • chatbot e assistenti virtuali: l’AI consente di creare applicazioni di supporto automatizzate, capaci di stabilire un rapporto sempre più human-to-human con il consumatore
  • marketing di fidelizzazione e mantenimento clienti: l’AI aumenta l’efficienza del funnel delle vendite, riducendo il time to value del percorso di acquisto e incrementando il tasso di conversioni positive
  • personalizzazione della customer experience: l’AI consente di rendere più efficienti le interazioni tra i clienti e i configuratori di prodotto

Le tecnologie abilitanti dell’Intelligenza Artificiale per il marketing

Lo scenario previsto dal framework strategico per l’Intelligenza Artificiale nel marketing prevede l’implementazione specifica di sei tecnologie abilitanti:

  • Reti Neurali Artificiali: replicano il modo in cui il cervello umano recepisce e analizza le informazioni per generare campagne di marketing predittive
  • Computer Vision: grazie alla capacità di osservare e comprendere le immagini digitali, è possibile creare strumenti di raccomandazione per l’acquisto basati sulle informazioni visive
  • Emotion AI: applicazioni capaci di analizzare testi, audio e video per cogliere gli aspetti emozionali della relazione tra l’utente e il brand. Il loro contributo è particolarmente efficace nel ricercare un elevato livello di empatia e coinvolgimento attraverso l’interazione con i touchpoint
  • Automated Machine Learning: consentono di automatizzare il processo di apprendimento automatico per offrire soluzioni predittive a un ampio range di esigenze del marketing, sfruttando le metodologie della scienza dei dati
  • Deep Reinforcement Learning: sottobranca del Machine Learning sempre più utilizzata nella creazione dei chatbot e degli assistenti virtuali
  • Natural Language Processing (NLP): campo dell’AI che mira a rendere naturali le comunicazioni tra umani e computer attraverso la comprensione del linguaggio da parte di questi ultimi. Costituisce la base delle interfacce conversazionali su cui si basano le moderne applicazioni e-commerce e di customer care

L’Intelligenza Artificiale per il marketing contribuisce quale parte attiva a un dialogo cross disciplinare, dal momento che per generare applicazioni concrete le sue tecniche devono continuamente interfacciarsi con altre tecnologie emergenti, come i mondi virtuali in 3D, indispensabili per azzerare la distanza percettiva tra il reale e il virtuale durante l’esperienza digitale.

La customer experience può inoltre essere resa estremamente più coinvolgente grazie alle tecnologie immersive, come la Realtà Virtuale e la Realtà Aumentata. Un ruolo centrale nel processo di creazione dell’esperienza di acquisto è determinato dalle interfacce delle applicazioni. Gli UX designer devono infatti progettare esperienze semplici, immediate e al tempo stesso coinvolgenti, consentendo all’Intelligenza Artificiale di esprimere pienamente il suo straordinario potenziale cognitivo nell’interazione con gli utenti.

I vantaggi e le opportunità dell’Intelligenza Artificiale per il marketing

Secondo le valutazioni prospettate dalla ricerca The AI-Enhanced Customer Experience, lo stato attuale dell’Intelligenza Artificiale per il marketing presuppone un periodo di sostanziale transizione, in cui si stanno delineando una serie di fattori evolutivi. Secondo le conclusioni dello studio pubblicato da Reply, sarebbero identificabili i seguenti takeaway:

  • utilizzo dell’AI per generare insight: l’integrazione dell’AI nelle applicazioni marketing offre nuovi metodi per raccogliere i dati dei consumatori, fornendo così alle aziende un vantaggio competitivo al di fuori della portata delle soluzioni tradizionali
  • accuratezza previsionale: grazie all’AI è possibile modellare applicazioni dotate di funzioni predittive, fornendo agli esperti di marketing una pluralità di soluzioni consapevoli con cui gestire la customer experience
  • intervento umano sull’AI: l’intelligenza dell’IA rimarrà accomunabile a quella dei suoi programmatori. Oggi l’interazione e la supervisione umana è ancora indispensabile per ridurre i bias algoritmici e contribuire alla creazione di una customer experience più creativa
  • ritorno dell’investimento (ROI) composto: la capacità dell’IA di offrire consumer activation personalizzate in tempo reale crea un “interesse composto” sul ROI, generando nuove opportunità per i marketer

Come utilizzare l’AI per estrarre valore dai dati aziendali

In termini estremamente pratici, il primo passo per sfruttare al meglio i dati aziendali potrebbe coincidere con una autovalutazione basata su quattro categorie di domande, utili a far emergere i problemi da risolvere attraverso l’implementazione di soluzioni innovative come quelle basate sull’Intelligenza Artificiale per il marketing:

  • a che livello è la data governance aziendale? Come avviene la preparazione dei dati per i processi di analisi basati sull’AI?
  • quali piattaforme di Business Intelligence sono utilizzate in azienda? Riescono a fornire informazioni attraverso la modellazione predittiva? Possiedono funzionalità avanzate di visualizzazione dei dati?
  • a che livello è la cultura dei dati in azienda? Quale attitudine hanno le varie linee di business nei confronti della sperimentazione utilizzando i dataset?
  • a che livello è la collaborazione tra le varie linee di business? Sono pronte per sfruttare le potenzialità dell’AI in progetti cross funzionali?

Nel contesto della trasformazione digitale le cose da fare sono tante, gli investimenti da sostenere fanno tremare le gambe e i dubbi, soprattutto nei momenti iniziali, possono dunque prendere il sopravvento sulle azioni concrete.

Una fase di transizione, soprattutto se successiva a un periodo crisi, consente tuttavia di sfruttare quelle opportunità che rischierebbero altrimenti di rimanere latenti in uno sterile quanto improduttivo attendismo.

Le potenzialità offerte dall’Intelligenza Artificiale per il marketing costituiscono un’occasione unica per rendere più moderna e competitiva l’azienda sul mercato, anche sfruttando le occasioni offerte dal PNRR attraverso i miliardi stanziati dal Piano Transizione 4.0 e dagli altri strumenti utili a sostenere il percorso di innovazione delle aziende italiane.

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Francesco La Trofa
Da vent’anni attivo nella ricerca relativa alle tecnologie 3D, divulgatore sul tema delle applicazioni enterprise di tali tecnologie e autore di “VR Developer. Il creatore di contenuti in realtà virtuale ed aumentata” (2018), edito da Franco Angeli (vrdeveloper.info). Scrive di IT anche per il portale https://www.sergentelorusso.it/
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