Dai contenuti personalizzati, ai chatbot fino all’intelligenza artificiale: il modo in cui i brand interagiscono con i clienti è decisamente in evoluzione.
Secondo un’indagine Forrester Consulting commissionata da Sizmek, il 2018 sarà sempre più all’insegna dell’AIM: il 79% dei CMO e dei direttori marketing di tutto il mondo (e il 72% di quelli italiani) prevede un aumento dell’utilizzo dell’AI per avere successo e migliorare il ROI delle loro campagne.
Anche in Italia si prevede una crescente diffusione di soluzioni che consentono alle aziende di ottimizzare le campagne lungo tutto il Customer Journey (90%); seguono le attività di potenziamento delle capacità di personalizzazione (86%) e l’aumento dell’implementazione dell’intelligenza artificiale nelle attività di marketing (72%).
AIM: cos’è?
Per AIM (Intelligenza Artificiale nel Marketing) si intendono tecniche, software e automazioni utili a raccogliere e interpretare i dati dei clienti, al fine di migliorare campagne di comunicazione, esperienze d’uso e fasi decisionali di acquisto. Si tratta di una branca sperimentale nel mondo del marketing, che sfrutta di fatto tecniche di intelligenza artificiale per raggiungere obiettivi di business e vendita di un’azienda.
Il fil rouge dell’AIM è l’estrema possibilità di personalizzazione: le conversioni più redditizie si ottengono grazie all’analisi dei dati raccolti dai comportamenti degli utenti e dal loro sfruttamento per la realizzazione di campagne personalizzate ad hoc.
L’intelligenza artificiale sfrutta, quindi, gli algoritmi di Machine Learning, dati e Marketing comportamentale per prevedere il risultato desiderato per ciascun utente.
L’intero processo dell’AIM, quindi, consiste in un ciclo di percezione-elaborazione dei dati che si conclude con il raggiungimento dell’obiettivo finale (vendita), oppure quando le probabilità di insuccesso diventano molto alte. Dopo ogni campagna, l’algoritmo migliora la sua conoscenza, acquisisce nuovi dati e impara dall’esperienza (machine learning). Questo gli consente di sperimentare nuove tecniche di vendita, fino a trovare quella più efficace per ogni caso specifico.
Ecco alcuni esempi di applicazione dell’AI nel marketing:
- Analytics: in base a tutti i dati disponibili dei clienti, raccomanda quali tipologie di contenuti hanno un’efficacia migliore e per quali target
- Campagne a pagamento: al targeting manuale, al lavoro creativo e alle campagne promozionali sostituisce targeting automatizzato, creatività e campagne basate sull’intelligenza artificiale.
- Content creation: fornisce contenuti o consigli sui prodotti basati su AI, i quali analizzano automaticamente il comportamento degli utenti sui punti di contatto, suggerendo gli articoli in base ai dati raccolti.
Intelligenza Artificiale al servizio dei Marketer: quali strumenti a supporto?
L’ecosistema Genesis Mobile, la più innovativa e moderna piattaforma integrata per il Mobile Engagement presente sul mercato europeo, grazie ai Chatbot e agli evoluti strumenti di Predictive Content (Machine Content e predictive Analytics) è in grado di prevedere e soddisfare il Customer Journey direttamente da Mobile, interpretando le interazioni dell’utente e offrendo esperienze di contatto basate sui gusti e reali aspettative dei consumatori.
Il ChatBot Builder è la perfetta dimostrazione di come le conversazioni stiano diventando la vera e propria interfaccia del futuro. In modo particolare, il Conversational Form, un upgrade della soluzione Chatbot, riesce a rendere gli assistenti virtuali proattivi e in grado di condurre conversazioni mirate all’acquisizione di dati, di informazioni e dei gusti degli utenti.
Con gli strumenti di Marketing Automation è possibile, inoltre, pianificare le azioni a seconda del customer journey dell’utente, con una strategia studiata sulla base di lead e progettando, attraverso avanzate tecniche di Machine Learning, azioni ad hoc a seconda delle preferenze del cliente e dei diversi scenari che si delineano.
