Marketing e Intelligenza Artificiale: innovare il business

Camilla Bottin
Content Manager @ THRON

Siamo nell’era della crescita esponenziale.

La rivoluzione digitale sta “travolgendo” le aziende in modo sempre più pervasivo impattando sui modelli operativi e organizzativi e lo fa secondo una progressione esponenziale talmente rapida da sfuggire all’intuizione umana.

La chiamano “disruption” e sta diventando la norma a cui le aziende devono sottostare, se vogliono sopravvivere. L’Intelligenza Artificiale (AI) ci farà ripensare come viviamo e lavoriamo: consapevoli di come sarà non solo una tecnologia bensì un driver di business, bisogna prepararsi ad affrontare il cambiamento digitale.

La prima cosa importante da comprendere è che “Data is the new oil”: essi, infatti, saranno la base empirica su cui strutturare le decisioni di impresa perché finalmente, con il supporto dell’AI, sarà possibile capire e predire con chiarezza il contesto in cui si muove l’azienda.

Deming affermava “Senza dati, sei solo un’altra persona con un’opinione”. Per questo è importante organizzare i Big Data: esistono i data lakes, che sono luoghi dove vengono archiviati dati strutturati e non. Ma cosa è cambiato rispetto al passato, dato che l’AI non è un termine nuovo?

Come ha spiegato Alessio Semoli, autore del libro “AI Marketing”, nel suo intervento a SMAU Padova, il successo è stato decretato dall’intersecarsi di tre ingredienti

  • Big Data
  • Potenza computazionale
  • Data models (algoritmi)

 

Intelligenza Artificiale, questa sconosciuta

 

Spesso sentiamo parlare di AI, ma anche di Machine Learning e Deep Learning, termini talvolta usati impropriamente come sinonimi del primo. Facciamo chiarezza: la parola AI è stata coniata per la prima volta negli anni ’50 e indica computer che hanno l’abilità di rispondere e ragionare come umani. 

Ovviamente questa capacità può essere intesa in maniera duplice: nel caso dell’AI “forte” lo scopo è progettare macchine con un’intelligenza umana, ovvero in grado di agire e pensare come se avessero un cervello, mentre nel caso dell’AI “debole” si intendono sistemi in grado di agire con successo in alcune complesse funzioni umane, automatizzandole. 

Machine Learning e Deep Learning sono due sottoinsiemi dell’AI: il primo termine si riferisce a computer in grado di imparare senza essere programmati, il secondo a reti neurali artificiali che sono in grado di comprendere autonomamente i dati.

 

AI&Marketing, un connubio vincente

 

Qual è il processo di funzionamento delle nuove tecnologie AI applicate al Marketing? Questi gli step: 

  • Ascolto: la macchina è capace di percepire quello che le sta intorno attraverso l’acquisizione di input
  • Comprensione: è capace di analizzare e capire i dati che acquisisce
  • Apprendimento: è in grado di svolgere una funzione, un computo
  • Interazione: è in grado di prendere una decisione e interagire con l’essere umano

La risultante è che, applicare queste tecnologie, porterà ad automatizzare diverse attività e così, sgravati da processi ripetitivi e a basso valore aggiunto, l’uomo potrà concentrarsi sulle sue doti creative. Detto ciò possiamo coniare la massima “Work smarter, non harder!” 

Sono comunque diversi i settori del Marketing su cui l’AI sta impattando, vediamone alcuni insieme: 

  • Chatbot che si basano su Natural Language Processing (NLP): alcuni studi hanno dimostrato che hanno tassi di apertura e percentuali di click superiori rispetto alle e-mail. Messenger ha un Avg open rate del 90% con un CTR del 30%, mentre le mail si fermano al 23% e al 3,3%.

Ottimo mezzo per ottenere informazioni sui visitatori del sito web tramite i pop up, sono utilizzati per:

- segmentare il pubblico e vendere prodotti e servizi

- rendere i contenuti più interattivi e personalizzati

- sviluppare un rapporto più personale con gli utenti, aumentandone la fedeltà e la fiducia 

  • Content Marketing: l’AI può venire in supporto alla creazione di contenuti in ambiti quali la ricerca di keyword, la pianificazione degli argomenti, l’ottimizzazione e la personalizzazione dei contenuti, etc... Ma soprattutto con la Content Intelligence per via del matching che gli algoritmi compiono tra le tag degli argomenti dei contenuti e il profilo degli utenti che li hanno visualizzati. Tra le soluzioni che la integrano nativamente annoveriamo il DAM Saas THRON.  
  • SEO optimization: l’AI può aiutare a identificare le keyword, a raggrupparle per individuare gli argomenti principali di interesse, sviluppare la struttura del sito in sottogruppi pertinenti e creare contenuti ottimizzati. 
  • Search Marketing: sta cambiando il modo di cercare online, basta pensare che la ricerca vocale è un’applicazione AI. Entro il 2020 il 50% delle ricerche saranno vocali e gli algoritmi di Machine Learning, per poter essere sempre più puntuali, hanno bisogno di essere istruiti come un bambino. Si parte dall’analisi stessa delle parole usate, che indicano l’intento dell’utente (es. cosa/chi, come, quando e dove). 
  • Autonomos Media buying: l’acquisto di spazi pubblicitari può avvalersi dell’AI per trovare il posto giusto al momento giusto in cui veicolare l’informazione. 
  • Marketing Attribution: soluzioni AI possono aiutare le aziende a raccogliere dati sulla percezione del brand insieme al posizionamento nei confronti dei competitors e tracciare un ecosistema che mostri ciò che guida l’interesse e l’engagement. 

Ma non è finita qui, ci sono molti altri casi d’uso che invito ad approfondire nel libro AI Marketing. Le maggiori resistenze vengono dalla paura che l’AI possa diventare “cattiva”: in realtà la tecnologia non ha sentimenti, sta a noi darle un indirizzo con i nostri intenti. Solo questa consapevolezza ci renderà parte del cambiamento.