Che cos’è l’AI Marketing? Una guida completa

Molte aziende – e i team di marketing che le supportano – stanno rapidamente adottando soluzioni tecnologiche intelligenti per incentivare l’efficienza operativa migliorando allo stesso tempo l’esperienza del cliente. Queste soluzioni intelligenti spesso si presentano sotto forma di piattaforme di marketing basate sull’Intelligenza Artificiale (AI).

Attraverso questi strumenti e l’attribuzione generativa, i marketer possono ottenere una comprensione più completa del loro pubblico target (e relative sfumature). Le intuizioni basate sull’intelligenza artificiale raccolte attraverso questo processo di ottimizzazione possono essere utilizzate per incrementare le conversioni e alleggerire il carico di lavoro dei team di marketing.

Cos’è l’AI (Intelligenza Artificiale) Marketing?

L’AI marketing utilizza tecnologie di intelligenza artificiale per prendere decisioni automatizzate basate sulla raccolta e analisi dei dati, nonché su ulteriori osservazioni delle tendenze del pubblico o economiche che possono influenzare gli sforzi di marketing.

L’AI è spesso utilizzata nel marketing digitale dove la velocità è essenziale. Gli strumenti di AI marketing utilizzano dati e profili dei clienti per imparare come comunicare al meglio con quest’ultimi, quindi propongono messaggi su misura al momento giusto, garantendo la massima efficienza.

Casi d’uso dell’AI Marketing includono:

• Analisi dei dati: Raccolta e filtraggio di grandi quantità di dati di marketing da varie campagne e programmi che altrimenti dovrebbero essere ordinati manualmente.
• Elaborazione del linguaggio naturale (NLP): Creazione di un linguaggio simile a quello umano per la creazione di contenuti, bot di assistenza clienti, personalizzazione dell’esperienza e altro.
• Acquisto di media: Predizione delle posizioni pubblicitarie e mediatiche più efficaci per un’azienda per raggiungere il proprio pubblico target e massimizzare il ROI della strategia di marketing.
• Decisione automatizzata: Gli strumenti di AI marketing aiutano le aziende a decidere quale strategia di marketing o di crescita aziendale adottare in base ai dati passati o agli input di dati esterni.
• Generazione di contenuti: Scrittura di contenuti sia brevi che lunghi per una strategia di marketing, come didascalie video, oggetti di email, testi web, blog e altro.
• Personalizzazione in tempo reale: Cambiamento dell’esperienza del cliente con un asset di marketing come una pagina web, un post sui social o un’email per adattarsi alle preferenze passate del cliente e incoraggiare una determinata azione, come cliccare su un link, iscriversi a qualcosa o acquistare un prodotto.

Quali sono i tipi di soluzioni di AI Marketing?

È chiaro che l’intelligenza artificiale riveste un ruolo vitale nell’aiutare i marketer a connettersi con i consumatori. I seguenti componenti dell’AI marketing costituiscono le soluzioni odierne principali che stanno aiutando a colmare il divario tra le enormi quantità di dati dei clienti raccolti e i passaggi attuabili che i marketer digitali possono intraprendere nelle loro campagne future.

Machine Learning

Il machine learning è guidato dall’intelligenza artificiale, che coinvolge algoritmi informatici in grado di analizzare informazioni e migliorare automaticamente le campagne di marketing digitale attraverso l’esperienza. I dispositivi che sfruttano il machine learning analizzano nuove informazioni nel contesto dei dati storici rilevanti, che possono informare le campagne di marketing digitale basandosi su ciò che ha funzionato o meno.

Big Data e Analisi

L’emergere dei media digitali ha portato a un afflusso di “big data”, che ha offerto opportunità ai marketer digitali di comprendere i loro sforzi e attribuire accuratamente il valore tra i canali. Questo ha anche portato a una sovrasaturazione di dati, spesso è difficile determinare quali set di dati valga la pena raccogliere. L’AI marketing può aiutare a filtrare tutti questi dati in maniera super veloce luce, analizzarli e raccomandare i migliori elementi delle future campagne di marketing online.

Piattaforme e Strumenti di AI Marketing

Le soluzioni di marketing efficaci alimentate dall’AI forniscono ai marketer digitali una piattaforma centrale per gestire le enormi quantità di dati raccolti.

Questi tools hanno la capacità di ricavare informazioni di marketing dal tuo pubblico target in modo che tu possa prendere decisioni basate sui dati e su come raggiungerli al meglio. Ad esempio, approcci come l’Inferenza bayesiana (esempio) possono aiutare i marketer a comprendere meglio quanto un cliente sia ricettivo a una specifica sollecitazione pubblicitaria.

Quali sono le sfide per l’AI Marketing?

Il marketing moderno si basa su una comprensione approfondita delle esigenze e preferenze dei clienti e sulla capacità di agire su tale conoscenza in modo rapido ed efficace.

La facoltà di prendere decisioni di marketing basate sui dati in tempo reale ha portato le soluzioni di AI marketing al centro dell’attenzione per i principali stakeholder del settore. Tuttavia, i team di marketing devono essere accorti quando decidono come integrare al meglio l’AI nelle loro campagne e operazioni.

Lo sviluppo e l’uso di strumenti di AI marketing sono in continua evoluzione, pertanto bisogna considerare alcuni aspetti da considerare quando si implementa l’AI nella propria strategia di marketing digitale.

Tempo di addestramento e qualità dei dati

Gli strumenti di AI non sanno automaticamente quali azioni intraprendere per raggiungere gli obiettivi di marketing. Richiedono tempo e addestramento, proprio come gli esseri umani, per imparare gli obiettivi da raggiungere, le preferenze dei clienti e le tendenze storiche, comprendere il contesto generale e stabilire competenze.

Questo processo di apprendimento richiede anche che la qualità dei dati sia comprovata. Se i tuoi strumenti di AI marketing non sono addestrati con dati che siano accurati, tempestivi e rappresentativi, finirai con decisioni basate su dati imprecisi che non riflettono realmente i desideri dei consumatori, trasformando il tuo nuovo strumento di AI marketing in poco più di un giocattolo.

Privacy

I recenti sviluppi normativi riguardanti l’intelligenza artificiale (AI) e la privacy dei dati hanno introdotto nuove misure che le organizzazioni devono rispettare per evitare sanzioni e proteggere la fiducia dei consumatori. Ecco alcune delle principali novità:

1. Regolamento sull’Intelligenza Artificiale dell’UE (AI Act): È entrato in vigore all’inizio del 2024, questo regolamento stabilisce nuove regole, linee guida e divieti riguardanti lo sviluppo e l’applicazione dell’AI nell’Unione Europea. Il regolamento mira a garantire che l’AI sia utilizzata in modo trasparente, equo ed etico, con particolare attenzione alla protezione dei dati dei consumatori e alla prevenzione dei bias negli algoritmi​.
2. Normative specifiche per l’AI negli Stati Uniti: Stati come la California stanno introducendo regolamenti per la tecnologia di decisione automatizzata (ADMT), che richiederanno avvisi migliorati, diritti di opt-out e accesso per i residenti della California quando un’azienda utilizza l’ADMT. Inoltre, a livello federale, diverse agenzie, tra cui la Federal Trade Commission (FTC), stanno espandendo l’applicazione delle autorità legali esistenti per coprire l’uso dell’AI​.
3. Privacy-Enhancing Computation (PEC): Nuove tecniche di calcolo che migliorano la privacy, come il secure multi-party computation e il federated learning, stanno emergendo per consentire ai calcoli dell’AI di avvenire senza rivelare i dati grezzi. Queste tecniche permettono la condivisione sicura dei dati e l’analisi collaborativa senza compromettere la privacy​.
4. Leggi statali sulla privacy negli USA: Nel 2024 entreranno in vigore nuove leggi sulla privacy in vari stati, come il Texas Data Privacy and Security Act e l’Oregon Consumer Data Privacy Act, che richiedono alle aziende di ottenere il consenso esplicito prima di trattare dati sensibili e di fornire diritti di accesso, correzione ed eliminazione dei dati personali​.
5. Focalizzazione sulla trasparenza e sull’etica dell’AI: Con l’aumento dell’uso dell’AI, cresce l’importanza della trasparenza e dell’etica. Le aziende devono garantire che gli algoritmi di AI siano spiegabili e privi di bias, e devono integrare principi etici nello sviluppo dell’AI​.

Questi sviluppi richiedono alle organizzazioni di adottare misure proattive per garantire che l’uso dell’AI sia conforme alle nuove normative e che la privacy dei dati dei consumatori sia protetta.

Far percepire il valore delle attività di AI Marketing

Può essere difficile per i team di marketing digitale dimostrare il valore degli investimenti in AI marketing ai principali stakeholder aziendali. Mentre KPI come il ROI sono facilmente quantificabili, mostrare come l’AI marketing ha migliorato l’esperienza del consumatore o la reputazione del marchio può essere meno ovvio. Tenendo conto di ciò, i team di marketing digitale devono assicurarsi di avere i giusti strumenti di misurazione, come l’attribuzione generativa, per attribuire questi guadagni qualitativi agli investimenti in AI generativa.

Pratiche di implementazione

L’AI marketing è ancora una tecnologia relativamente nuova nel campo del marketing digitale (seppur in diffusione esponenziale negli ultimi 3 anni), e non esistono ancora pratiche ottimali universalmente accettate per guidare le implementazioni iniziali. I team di marketing devono considerare non solo i benefici immediati che l’AI può offrire, ma anche gli effetti a lungo termine della sua integrazione nelle loro strategie.

Adattamento al cambiamento nel web marketing

L’introduzione dell’AI marketing sta rivoluzionando le operazioni quotidiane nel marketing. I professionisti del marketing devono valutare attentamente quali ruoli esistenti saranno automatizzati o trasformati e quali nuovi ruoli emergeranno.

Uno studio suggerisce che quasi 6 su 10 degli attuali ruoli di specialisti e analisti di marketing saranno sostituiti da tecnologie avanzate di marketing. Questo cambiamento richiede una pianificazione strategica per garantire che i team siano pronti ad adattarsi e a trarre vantaggio dalle nuove opportunità create dall’AI.

Quali sono gli svantaggi dell’ai nel marketing?

Ecco alcuni comuni svantaggi che i marketer dovrebbero considerare quando implementano l’AI nelle loro campagne di marketing.

Modelli legacy con dati difettosi e limitazioni tecniche

I modelli legacy, basati su dati difettosi e limitazioni tecniche, non sono più adatti al panorama odierno del marketing, che è rapido e guidato dai dati. Sebbene questi modelli fossero utili in passato, i progressi tecnologici e la disponibilità di big data li hanno resi inefficaci. L’AI per il marketing non dovrebbe basarsi su modelli obsoleti, ma su nuovi modelli innovativi che sfruttano appieno il potenziale dell’AI e la ricchezza di dati disponibili oggi. I marketer devono adattarsi e abbracciare questi nuovi modelli per rimanere competitivi nel panorama digitale in continua evoluzione.

Mancanza di trasparenza e interpretabilità

Gli algoritmi di AI marketing richiedono trasparenza e interpretabilità. I marketer devono fidarsi degli algoritmi e, per costruire questa fiducia, è fondamentale coinvolgere esperti interni ed esterni che comprendano gli algoritmi. I partner di AI marketing dovrebbero essere completamente trasparenti riguardo a metodologie e algoritmi utilizzati. Interpretare i risultati degli algoritmi può essere complesso a causa dei processi decisionali difficili da comprendere. Per risolvere questi problemi, i marketer devono prioritizzare la trasparenza, spiegando chiaramente come funzionano gli algoritmi di AI e condividendo dati e metodologie. È essenziale poter confrontare le raccomandazioni degli algoritmi con dati reali per garantire fiducia e sicurezza nei processi di AI marketing.

Preoccupazioni etiche e bias

L’AI marketing utilizza algoritmi per analizzare i dati dei consumatori e creare campagne personalizzate, ma emergono preoccupazioni etiche e bias che devono essere considerate. La privacy e la protezione dei dati possono essere compromesse a causa dell’accesso dell’AI a informazioni personali. Inoltre, esiste il rischio di bias negli algoritmi, che potrebbe portare a campagne discriminatorie e ingiuste.

È fondamentale esplorare e comprendere l’impatto di questi problemi sulle pratiche di marketing. Per affrontare i bias, è importante condurre audit degli algoritmi, garantire la diversità nei dati di addestramento e implementare misure di trasparenza e responsabilità, assicurando che i dati di addestramento rappresentino adeguatamente l’azienda e il mercato.

Eccessiva dipendenza dall’ai senza competenza umana

L’aumento dell’uso dell’AI nel marketing ha sollevato preoccupazioni sull’eccessiva dipendenza dalla tecnologia senza la necessaria competenza umana. Sebbene l’AI possa automatizzare i processi di marketing e offrire intuizioni utili, manca del tocco umano e dell’intelligenza emotiva che solo le persone possono fornire.

La competenza umana è fondamentale per comprendere e interpretare il comportamento complesso dei consumatori, le loro emozioni e preferenze. Senza il coinvolgimento umano, si rischia di trascurare sfumature vitali e contesti che l’AI potrebbe non cogliere. È quindi importante bilanciare le capacità dell’AI con le intuizioni umane per sviluppare strategie di marketing efficaci che si connettano con il pubblico target.

Rischi di privacy e sicurezza dei dati

La raccolta e l’analisi estesa dei dati dei clienti possono comportare violazioni e accessi non autorizzati a informazioni sensibili. Questo può portare a furti d’identità, perdite finanziarie e danni alla reputazione di un’azienda.

Pertanto, i marketer devono comprendere i potenziali rischi della gestione dei dati dei clienti e implementare le migliori pratiche per garantire la privacy e la sicurezza dei dati nei loro sforzi di AI marketing. Misure di sicurezza robuste, come la crittografia e l’archiviazione sicura, devono essere implementate, insieme all’adesione alle normative sulla privacy e agli standard del settore, per proteggere i clienti e il marchio dell’azienda.

Accesso ai dati proprietari

I marketer hanno bisogno di accesso ai dati proprietari per ottenere intuizioni sul loro pubblico target, le tendenze del settore e la concorrenza del mercato. Tuttavia, è importante proteggere questi dati dall’essere accessibili o utilizzati dai fornitori di AI. I partner tecnologici di AI non dovrebbero essere in grado di condividere o utilizzare i dati del marketer oltre i limiti specificati stabiliti dall’azienda del marketer. Questo garantisce la riservatezza, la sicurezza e la conservazione del vantaggio competitivo e delle informazioni sensibili del marketer.

Come utilizzare e sfruttare l’AI nelle campagne di marketing

Per sfruttare al meglio l’AI nelle campagne di marketing, è fondamentale iniziare con un piano dettagliato. Questo approccio permetterà ai team di marketing di ridurre al minimo le sfide costose e massimizzare il valore del loro investimento in AI nel minor tempo possibile. Prima di implementare qualsiasi strumento di AI marketing, i marketer digitali devono considerare diversi fattori chiave.

Stabilire obiettivi

Come per qualsiasi programma di marketing, è essenziale stabilire obiettivi chiari e metriche di analisi per il programma di AI marketing. Inizia identificando le aree all’interno delle campagne o delle operazioni che potrebbero essere migliorate, come la segmentazione del pubblico. Successivamente, stabilisci KPI chiari per misurare il successo delle campagne di marketing potenziate dall’AI, con particolare attenzione agli obiettivi qualitativi come “migliorare l’esperienza del cliente”.

Standard di privacy dei dati

All’inizio del tuo nuovo programma di marketing, assicurati che la piattaforma di AI marketing rispetti i limiti dell’uso accettabile dei dati per la personalizzazione. Gli standard di privacy dei dati devono essere stabiliti e programmati nelle piattaforme di AI per garantire la conformità alle normative (come il GDPR) e mantenere la fiducia dei consumatori.

Quantità e fonti di dati

Per iniziare con l’AI marketing, i marketer devono avere a disposizione una vasta quantità di dati. Questi dati servono ad addestrare lo strumento di AI nelle preferenze dei clienti, nelle tendenze esterne e in altri fattori che influenzeranno il successo delle campagne di marketing. Le fonti di dati possono includere il CRM dell’azienda, le campagne di marketing precedenti e i dati del sito web, oltre a dati di seconda e terza parte, come quelli di localizzazione e meteorologici.

Acquisire talenti di data science

Molti team di marketing mancano di personale con competenze in data science e AI, rendendo difficile lavorare con grandi quantità di dati e derivare intuizioni significative. Per avviare programmi di AI marketing, le organizzazioni dovrebbero collaborare con esperti di terze parti per assistere nella raccolta e analisi dei dati, addestrare gli strumenti di AI per prestazioni ottimali e facilitare la manutenzione continua.

Mantenere la qualità dei dati

Man mano che i programmi di machine learning e AI marketing consumano più dati, è cruciale che questi dati siano standardizzati e privi di errori. Dati di scarsa qualità possono portare a decisioni errate che danneggiano i risultati aziendali. I team di marketing devono collaborare con i team di gestione dei dati per stabilire processi di pulizia e manutenzione dei dati, considerando le sette dimensioni essenziali:

• tempestività,
• completezza,
• coerenza,
• rilevanza,
• trasparenza,
• precisione,
• rappresentatività.

Creare una strategia di AI marketing integrata

Gli strumenti di AI marketing sono particolarmente efficaci quando integrati con la strategia di marketing esistente piuttosto che utilizzati come tattica autonoma. Questi strumenti offrono opportunità per ottimizzare passaggi nella strategia di marketing che potrebbero essere laboriosi o soggetti a errori, come l’analisi dei dati o l’attribuzione. Integrando l’AI per colmare questi “punti ciechi”, i marketer possono sfruttare metodi avanzati per portare il loro marketing al livello successivo, basandosi sui metodi efficaci già utilizzati in passato.

Come selezionare una piattaforma di AI Marketing

Selezionare la piattaforma giusta è fondamentale per avviare un programma di AI marketing efficace. I marketer devono identificare le lacune che la piattaforma è destinata a colmare e scegliere soluzioni basate sulle capacità necessarie. Questo dipende dagli obiettivi specifici del marketing, che possono variare da miglioramenti in velocità e produttività a un aumento della soddisfazione del cliente.

Un aspetto importante da considerare è il livello di trasparenza della piattaforma riguardo alle decisioni prese dagli algoritmi di AI. Alcuni algoritmi possono fornire rapporti chiari sulle decisioni e i dati che le hanno influenzate, mentre altri, soprattutto quelli che utilizzano deep learning, potrebbero non essere in grado di fornire spiegazioni dettagliate. I team di marketing devono quindi valutare quanto sia necessaria questa trasparenza per le loro operazioni.

Quali sono i benefici dello sfruttamento dell’AI nel marketing?

Ci sono innumerevoli casi d’uso per l’incorporazione dell’AI marketing nei tuoi programmi di marketing digitale, e ciascuno di questi casi d’uso offre benefici diversi. Ad esempio, l’AI marketing può essere un vantaggio in aree come la riduzione del rischio, l’aumento della velocità, la maggiore soddisfazione del cliente, l’aumento delle entrate e altro ancora. I benefici possono essere quantificabili (numero di vendite) o non quantificabili (soddisfazione dell’utente). Ci sono alcuni benefici generali che possono essere applicati a vari casi d’uso di AI marketing.

Aumento del ROI della Campagna

L’AI marketing consente di estrarre le intuizioni più preziose dai dataset e di agire su di esse in tempo reale. Le piattaforme di AI possono prendere decisioni rapide sull’allocazione dei fondi tra i canali mediatici e analizzare le posizioni pubblicitarie più efficaci, massimizzando il valore delle campagne.

Migliori relazioni con i clienti e personalizzazione in tempo reale

L’AI marketing aiuta a inviare messaggi personalizzati ai clienti nei momenti più opportuni del ciclo di vita del consumatore. Può anche identificare i clienti a rischio e indirizzarli con informazioni mirate per riavvicinarli al marchio.

Miglioramento della misurazione del marketing

Molte organizzazioni trovano difficile tenere il passo con i dati prodotti dalle campagne di marketing digitale. Le dashboard che utilizzano l’AI marketing offrono una visione più completa di ciò che funziona, permettendo di replicare il successo tra i canali e di allocare i budget di conseguenza​.

Decisioni più veloci

L’AI marketing può condurre analisi tattiche dei dati molto più velocemente degli esseri umani, utilizzando il machine learning per giungere rapidamente a conclusioni basate sul contesto della campagna e del cliente. Questo permette ai team di concentrarsi su iniziative strategiche, migliorando le decisioni mediatiche in tempo reale senza dover aspettare la fine di una campagna​.

Questi benefici dimostrano come l’AI marketing possa trasformare i programmi di marketing digitale, aumentando l’efficienza e migliorando i risultati complessivi.

Quali sono gli esempi di AI nel Marketing?

L’AI marketing viene utilizzata in diverse iniziative di marketing digitale attraverso vari settori, inclusi i servizi finanziari, l’intrattenimento, la sanità e il retail. Ogni caso d’uso di AI marketing offre risultati specifici, come il miglioramento della fidelizzazione dei clienti, le performance delle campagne, l’esperienza del cliente e l’efficienza operativa.

Offerte programmatiche di acquisto media

I team di marketing spesso faticano a decidere dove posizionare annunci e messaggi. Sebbene possano creare piani basati sulle preferenze degli utenti, questi piani non sono sempre sufficientemente flessibili per adattarsi in tempo reale alle nuove informazioni dei consumatori.

L’AI marketing risolve questo problema attraverso la pubblicità programmatica. Le piattaforme programmatiche utilizzano il machine learning per fare offerte in tempo reale su spazi pubblicitari rilevanti per il pubblico target, basandosi su dati come interessi, posizione, cronologia degli acquisti e intenzione di acquisto. Questo permette di indirizzare i canali giusti al momento giusto a un prezzo competitivo, aumentando la flessibilità del marketing per rispondere alle esigenze e agli interessi in evoluzione dei clienti​.

Selezionare il messaggio giusto

Diversi consumatori rispondono a messaggi diversi. Il machine learning e l’AI marketing possono tracciare a quali messaggi i consumatori rispondono meglio e creare un profilo utente completo.

Questo permette ai team di marketing di servire messaggi personalizzati basati sulle preferenze individuali. Ad esempio, Netflix utilizza il machine learning per comprendere i generi di interesse di un utente e personalizzare le immagini dei titoli per adattarsi a questi interessi. Sul netflixtechblog.com, viene spiegato come vengono utilizzati strumenti e algoritmi di AI per determinare quale immagine attirerà maggiormente uno spettatore a guardare un determinato titolo.

Questo approccio permette di aumentare i tassi di conversione e migliorare l’esperienza del cliente​.

Personalizzazione granulare

Oggi, i consumatori si aspettano un livello elevato di personalizzazione. I messaggi di marketing dovrebbero essere informati dagli interessi di un utente, dalla cronologia degli acquisti, dalla posizione e dalle interazioni passate con il brand. L’AI marketing aiuta i team di marketing ad andare oltre i dati demografici standard per apprendere le preferenze dei consumatori a un livello granulare e individuale. Ad esempio, Spotify utilizza strumenti di AI marketing per creare playlist personalizzate basate su ciò che un cliente ha ascoltato in passato, sui successi attuali e sulle discussioni musicali in corso. Questo approccio ha aiutato Spotify a diventare un servizio di streaming di alto livello, enfatizzando l’esperienza del cliente attraverso la personalizzazione​.

Un’altra tendenza basata sulla personalizzazione abilitata dall’AI è il contenuto modulare o dinamico, dove l’AI apprende le preferenze individuali dei clienti analizzando dati come le loro interazioni precedenti, gli acquisti e altri comportamenti. Con queste informazioni, l’AI attinge a una vasta libreria di contenuti digitali per assemblare messaggi altamente personalizzati. Questi messaggi possono includere email, offerte promozionali, immagini, video o articoli, tutti selezionati per rispecchiare gli interessi specifici di ogni singolo cliente.

Chatbot ed esperienze conversazionali

Grazie allo sviluppo dell’elaborazione del linguaggio naturale (NLP) attraverso l’AI, i chatbot vengono ora utilizzati per supportare gli agenti del servizio clienti. I clienti con richieste più basilari possono fare riferimento ai chatbot, che forniscono risposte immediate e accurate.

I chatbot possono sfruttare domande passate e dati storici per fornire risposte personalizzate, liberando tempo agli agenti del servizio clienti per gestire richieste più complesse che richiedono un tocco umano. Questo approccio migliora l’efficienza del servizio clienti e la soddisfazione del cliente​.

Ecco un nostro articolo sulla Chatbot Strategy.

Analisi predittiva del marketing

Con l’enorme quantità di dati che le organizzazioni gestiscono quotidianamente, i team di marketing trovano difficile derivare intuizioni significative.

Gli strumenti di AI marketing consentono di sfruttare al massimo questi dati attraverso l’analisi predittiva. Utilizzando il machine learning e algoritmi avanzati, i team possono prevedere comportamenti futuri dei consumatori, comprendendo quali prodotti cercheranno e quando. Questo permette di posizionare le campagne in modo più accurato.

Ad esempio, Amazon utilizza l’analisi predittiva per suggerire prodotti basati su acquisti e comportamenti passati, aumentando le conversioni e la soddisfazione del cliente. Gli strumenti di AI marketing migliorano anche la tracciabilità dell’attribuzione, permettendo ai marketer di identificare quali campagne hanno contribuito maggiormente al ROI​.

Operazioni di marketing

Gli strumenti di AI marketing sono fondamentali per aumentare l’efficienza attraverso vari processi operativi. L’AI può automatizzare processi tattici come l’ordinamento dei dati di marketing, rispondere a domande comuni dei clienti e condurre autorizzazioni di sicurezza. Questo consente ai team di marketing di dedicare più tempo a lavori strategici e analitici, migliorando la produttività complessiva e l’efficacia delle operazioni di marketing​.

Prezzi dinamici

L’AI marketing aiuta i marchi a diventare più competitivi attraverso la pratica dei prezzi dinamici.

Le piattaforme di AI generativa possono suggerire prezzi ottimali per i prodotti in tempo reale, valutando grandi quantità di dati storici e competitivi. Questa strategia è particolarmente efficace nel settore retail, permettendo ai marchi di adattare i prezzi per riflettere la domanda di determinati prodotti, aumentare le vendite e superare la concorrenza. L’implementazione dei prezzi dinamici attraverso l’AI consente ai brand di rispondere rapidamente ai cambiamenti del mercato e alle esigenze dei consumatori​.

A proposito: Hai un ecommerce o vorresti realizzarne uno? Ecco cosa possiamo fare per te.

Previsioni e tendenze dell’AI Marketing Generativo

Sebbene gli strumenti di AI marketing siano ancora relativamente nuovi nel campo del marketing, la loro popolarità è destinata a crescere. Di seguito sono riportate alcune delle tendenze emergenti dell’AI generativa che i marketer vedranno nei prossimi anni e alle quali dovrebbero adattarsi:

ChatGPT è solo l’inizio

Secondo Brian Burke, VP Ricerca per l’Innovazione Tecnologica presso Gartner, i modelli iniziali come ChatGPT stanno migliorando il lavoro creativo. Tuttavia, entro il 2025, si prevede un aumento significativo delle tecniche di AI generativa. Attualmente, si stima che oltre il 30% dei nuovi farmaci e materiali sarà scoperto sistematicamente utilizzando l’AI generativa. Questo rappresenta solo uno degli innumerevoli usi industriali di questa tecnologia​.

L’AI generativa è in crescita

Un recente sondaggio di Salesforce ha rivelato che, nonostante l’AI generativa sia una tecnologia emergente, il 51% dei marketer intervistati la sta già utilizzando o sperimentando nei loro luoghi di lavoro. Inoltre, un ulteriore 22% ha espresso l’intenzione di adottarla nel prossimo futuro. Questo suggerisce che quasi tre quarti dei marketer stanno già considerando l’uso dell’AI generativa. Inoltre, il 71% dei marketer prevede che l’AI generativa eliminerà compiti banali, permettendo loro di dedicare più tempo a lavori strategici​ (Welcome to WilmerHale)​​ (Pillsbury Law)​.

I team si scaleranno attraverso l’AI

I team di marketing saranno sotto crescente pressione per dimostrare il valore del marketing e il ROI ai principali stakeholder aziendali. Le soluzioni di AI marketing possono aiutare a raggiungere questi obiettivi, allocando meglio i vari budget verso campagne di successo e fornendo metriche che dimostrano il valore delle campagne​.

L’AI generativa aumenta produttività, efficienza e innovazione

Secondo Gartner, l’AI generativa ha il potenziale sorprendente di automatizzare numerosi compiti, aumentando significativamente la produttività, riducendo i costi e creando nuove opportunità di crescita. Si prevede che entro il 2026, oltre l’80% delle imprese utilizzerà API e modelli di AI generativa o implementerà applicazioni basate su GenAI nei loro ambienti di produzione, un aumento significativo rispetto a meno del 5% nel 2023.​

Domande comuni sull’AI nel Marketing

Ecco alcune domande comuni sull’AI che ogni marketer dovrebbe conoscere.

L’AI sostituirà i marketer?

No, l’AI non sostituirà i marketer. Sebbene l’AI possa automatizzare alcuni compiti e fornire intuizioni, richiede ancora input umano per la creatività e le decisioni strategiche. I marketer sono essenziali per sviluppare strategie, comprendere emozioni e preferenze e costruire connessioni con i clienti. L’AI è uno strumento di raccomandazione che migliora gli sforzi dei marketer, ma non può sostituire l’esperienza e il giudizio umano​.

L’AI nel marketing è solo per le grandi aziende?

No, l’AI nel marketing non è solo per le grandi aziende. Anche le piccole e medie imprese possono trarre vantaggio dagli strumenti e dalle piattaforme di AI, come l’AI generativa e l’attribuzione generativa. Questi strumenti includono chatbot alimentati dall’AI per il supporto clienti e piattaforme di analisi per comprendere meglio il comportamento dei clienti e migliorare le strategie di marketing​.

L’AI nel marketing è etica?

L’etica è fondamentale nell’AI, specialmente nel marketing, dove sono in gioco dati personali e privacy. I marketer devono prioritizzare la trasparenza e ottenere il consenso quando raccolgono e utilizzano informazioni sui clienti. Inoltre, devono fare attenzione ai bias negli algoritmi che potrebbero discriminare involontariamente specifici gruppi. L’uso responsabile ed etico dell’AI promuove la fiducia e favorisce relazioni forti con i clienti​.

L’AI può automatizzare completamente le campagne di marketing?

L’AI può automatizzare vari aspetti delle campagne di marketing, come l’analisi dei dati e la creazione di contenuti. Tuttavia, non può sostituire completamente il coinvolgimento umano. I marketer devono ancora contribuire con creatività, strategie e decisioni basate sulle intuizioni fornite dall’AI. L’AI migliora l’efficienza, ma la competenza e l’intuizione umana sono cruciali per campagne di marketing di successo. Gli esseri umani possono valutare se le raccomandazioni dell’AI sono effettivamente utili per l’azienda.