L’ intelligenza artificiale e il machine learning sono in grado di offrire molto alle imprese.
Oltre a semplificare numerosi compiti, spesso ripetitivi e noiosi, queste tecnologie possono aiutare gli esperti a raggiungere il target più promettente su diversi canali, obiettivo il cui raggiungimento diventa ogni giorno più determinante.

Molti marketer sono convinti del contributo che l’IA possa portare alla loro causa, ma poche imprese la stanno implementando.
Sebbene l’85 % dei dirigenti creda nelle potenzialità di questa tecnologia, che può aiutare l’impresa a raggiungere un notevole vantaggio competitivo, solo il 10% la sta oggi utilizzando.

Machine Learning business oriented

La recente ricerca “Artificial Intelligence Business Evolution: l’intelligenza artificiale come acceleratore della digital transformation” ha voluto evidenziare l’impatto economico dell’intelligenza artificiale che, fino ad oggi, ha già raggiunto 18,3 miliardi di dollari. Questo potente strumento è entrato a far parte della nostra quotidianità: dalle chatbot alle tecnologie predittive.

Sempre più aziende e centri di ricerca lavorano per migliorare le prestazioni dell’AI e i risultati sono straordinari: ogni 18 mesi, la potenza di calcolo dei microprocessori raddoppia.

Le intelligenze artificiali hanno come peculiarità quella di potersi adattare a qualsiasi ambito e ambiente: dal cognitive search, per migliorare la gestione delle informazioni in azienda, al marketing, per sfruttare infinite quantità di dati.

Grazie a questa sua estrema versatilità, i marketer stanno cominciando a sfruttare l’intelligenza artificiale anche all’interno delle imprese: ecco alcuni aspetti che il machine learning sta semplificando e migliorando.

Campagne intelligenti per monitorare il target

Uno dei più grandi benefici del machine learning è che può riconoscere dei pattern di difficile comprensione agli esseri umani. Questa caratteristica risulta molto utile quando, per esempio, vogliamo prevedere i trend del mercato o i modelli di comportamento del nostro target.

Lo strumento rende inoltre possibile analizzare i dati di Google Analytics sfruttando i modelli di comportamento degli utenti che utilizzano il sito, operazione che permette di trovare l’audience più interessata ai nostri prodotti e che ha una maggiore probabilità di interagire con il brand.

Customer Lifetime Value, come fidelizzare i clienti

Prevedere il livello di fidelizzazione dei clienti è difficile ma non impossibile; se siamo in grado di analizzarli, i dati che abbiamo a disposizione forniscono molte informazioni utili allo scopo.

Basato su dati storici, l’algoritmo del machine learning può analizzare il comportamento del targetidentificare i clienti più affini al nostro brand e persino fidelizzarli con offerte e mail ad personam, tutto questo senza il coinvolgimento umano.

La fidelizzazione dei clienti ruota attorno a quello che in gergo è chiamato Customer Lifetime Value (CLV): una previsione del profitto attribuito alla relazione con un determinato cliente. Questo punteggio, calcolato con alcune metriche, risulta estremamente più preciso quando viene prodotto dall’IA.

 

risultati delle compagnie che l’hanno implementata sono sorprendenti: grazie allo score generato dell’intelligenza artificiale sono in grado di prevedere quali clienti stanno perdendo interesse per il brand, permettendogli di agire di conseguenza.

Marketing esperienziale – la customer experience

Durante tutta la fase d’acquisto di una piattaforma e-commerce, per esempio, i clienti sono molto più a contatto con l’AI che con un essere umano.

chatbot stanno diventando sempre più presenti nelle interazioni: oltre a fornire assistenza al cliente che la richiede, sono in grado di consigliare prodotti in base alle preferenze, rendendo l’esperienza d’acquisto più personale e customer friendly.

Non è un caso che sempre più brand stiano sfruttando questi aiutanti digitali.

Vendite assicurate con il Dynamic Pricing

Il Dynamic Pricing è una strategia di vendita che permette all’azienda di vendere i propri prodotti a prezzi che variano nel tempo, in base a determinate variabiliorarionumero di vendite realizzate e offerte dei concorrenti, che possono alzare o abbassare il prezzo.

E-Bay e Amazon, aziende leader nel campo dell’E-Commerce, utilizzano ogni giorno algoritmi che modificano i prezzi dei loro prodotti. Questa pratica, ampiamente utilizzata nelle vendite online, sta prendendo piede anche offline. I grandi retailer stanno lentamente implementando il Dynamic Princing anche negli store fisici.

Il corretto funzionamento dell’algoritmo è dovuto anche all’implemento dell’intelligenza artificiale che, come abbiamo visto, è in grado di fare previsioni e permette di evitare gli sprechi.

Artificial content: contenuti veloci e di qualità

I contributi dell’AI nella creazione dei contenuti sono ancora in una fase iniziale. I computer non sono infatti ancora in grado di generare contenuti in autonomia, alcune compagnie sono però in grado di offrire algoritmi che convertono i dati numerici inseriti in articoli discorsivi.

In un mondo in cui sempre più contenuti vengono creati, la velocità diventa una caratteristica fondamentale; questa nuova possibilità apre le porte alla generazione di contenuti in brevissimo tempo.

Segmenta il target e centra l’obiettivo

Gli algoritmi di Clustering possono aiutare i marketers ad aggiungere più variabili nell’analisi dei clienti, in modo da creare una rappresentazione più veritiera e vicina alla realtà.

Questi algoritmi possono inoltre modificare in tempo reale i risultati, man mano che nuovi dati diventano disponibili. L’implemento dell’AI rende questa strategia più efficace e aggiornata rispetto alle tradizionali tecniche di segmentazione del target.

Personalized marketing

È impossibile parlare di machine learning applicato al marketing senza menzionare i miglioramenti che può apportare alla personalizzazione dei contenuti e delle campagne.

Grazie a queste tecnologie, è possibile offrire al customer servizi personalizzati e creare ads o intere campagne che possono essere declinate per ogni tipologia di cliente, modificando immagini, formato e tagline.

Un numero crescente di imprese sta utilizzando il machine learning nelle strategie di personalizzazione, considerandolo un potente strumento per incrementare la fidelizzazione dei clienti e il CLV.

Monitorare la presenza sui media

Grazie ai social media, che vanno ad affiancare quelli tradizionali, la visibilità delle imprese è aumentata notevolmente; misurare accuratamente il numero di persone raggiunte può però risultare complicato.

Anche in questo caso, l’IA va incontro alle esigenze dei brand, che possono tracciare e misurare l’esposizione ai contenuti durante le pubblicità, online e offline, per ricevere un quadro completo dell’outreach dei propri contenuti.

In conclusione

Le applicazioni del machine learning e dell’IA hanno la potenzialità di trasformare le strategie di marketing in tutte le impresepiccole o grandi che siano.

L’utilizzo di questi strumenti fornisce un notevole vantaggio competitivo, poiché durante questa fase iniziale, le aziende che sono in grado di utilizzarlo correttamente sono ancora poche.

Questo periodo sarà seguito da un aumento della competizione, poiché ogni giorno il numero di aziende che implementa questi potenti strumenti nelle proprie strategie aumenta. È pertanto fondamentale seguire, e quando è possibile anticipare, il progresso.

Inoltre, grazie al calo dei prezzi, questi software sono diventati accessibili a tuttiun motivo in più per cominciare a sfruttarli!