La sperimentiamo quando dialoghiamo con l’assistente virtuale del nostro smartphone, quando interagiamo col chatbot di un ecommerce, quando scorriamo la lista dei prodotti consigliati di Amazon, l’intelligenza artificiale conosce già una miriade di applicazioni. E, nel prossimo futuro, è destinata ad una diffusione sempre più pervasiva e differenziata.

I sistemi di intelligenza artificiale sono l’ultima frontiera tecnologica destinata a rivoluzionare tutte le operazioni che sottendono i processi di promozione, advertising e commercializzazione online.

Dal customer care all’email marketing, dall’analisi dei dati alla gestione dei contenuti; l’intelligenza artificiale può automatizzare tutta una serie di operazioni. Attraverso algoritmi programmati, che sono in grado di compiere con straordinaria rapidità ed accuratezza azioni che sono precluse all’essere umano. O che può svolgere ma solo a prezzo di ore e ore di lavoro.

Ma vediamo, più nel dettaglio, alcune applicazioni pratiche con cui si può sfruttare l’AI nell’ambito del marketing digitale.

L’analisi dei dati e la compilazione di report

Analitycs, conversazioni, flussi di email, dati di navigazione, statistiche relative ad operazioni di acquisto e compilazioni di moduli, interazioni social; la mole di dati con cui i marketers hanno a che fare nella pratica quotidiana del lavoro è una miniera smisurata. Da cui, spesso, è difficile attingere delle analisi complete e che incrocino tutti gli elementi a disposizione.

Quello che per l’essere umano costituirebbe un impegno notevole, destinato ad impegnare ore e ore di lavoro nella lettura e nella compilazione di report dettagliati, per i sistemi di intelligenza artificiale rappresenta un’operazione di pochi minuti.

L’intelligenza artificiale è in grado di analizzare interi volumi di dati in pochi secondi. E di ricavarne approfondimenti e tendenze, che la mente umana, da sola, non potrebbe individuare. Così, ad esempio, è possibile:

• Identificare trend relativi ai propri clienti sulla base del loro comportamento di acquisto. E, quindi, arrivare a definire con sempre maggiore precisione l’identità del proprio pubblico;
• anticipare le intenzioni di acquisto degli utenti e suggerire loro i prodotti a cui potrebbero essere interessati. E’ quanto stanno già facendo Netflix e Amazon attraverso l’uso di algoritmi di machine learning che analizzano lo storico dei prodotti visualizzati e degli acquisti passati ed elaborano automaticamente suggerimenti personalizzati senza alcun intervento umano;  
• migliorare l’efficacia delle campagne di marketing.

La personalizzazione

La possibilità di analizzare senza sforzo big data non strutturati consente di tracciare in maniera infinitamente più dettagliata il comportamento degli utenti: dove hanno cliccato, quali email hanno aperto, quali video hanno visualizzato, quali azioni hanno compiuto su un prodotto.

Tutto questo si traduce in una conoscenza sempre più approfondita del proprio pubblico di riferimento e nella possibilità di personalizzare e tagliare su misura degli utenti le campagne di marketing, l’offerta di prodotti e servizi, il tipo di contenuti da veicolare.

Con notevoli vantaggi in termini di:

• Ottimizzazione delle spese;
• aumento dell’apprezzamento dei clienti con messaggi più significativi e calibrati;
• diminuzione delle operazioni promozionali invasive e indifferenziate che possono infastidire gli utenti o suscitarne l’indifferenza.  

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