AI App: quali sono quelle che aiutano a ottimizzare le strategie di marketing

L’Intelligenza Artificiale sta diventando una tecnologia fondamentale per le aziende che cercano di rimanere competitive in un mondo sempre più digitalizzato. Secondo Gartner, entro la fine di questo 2023, il 40% delle grandi organizzazioni a livello globale utilizzerà AI App per automatizzare le proprie attività.

Non solo ChatGPT, quindi: esiste oggi una moltitudine di strumenti basati su raccolta di dati e modellazione matematica, capaci di fare analisi del presente, previsione del futuro e ottimizzazione di qualsivoglia processo.

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Introduzione alle AI App: cosa sono e come funzionano

Le AI based App sono applicazioni che utilizzano l’intelligenza artificiale per migliorare l’efficienza e l’efficacia delle attività aziendali. Queste app utilizzano algoritmi di apprendimento automatico, di elaborazione del linguaggio naturale e di visione artificiale per automatizzare processi e fornire soluzioni data-driven.

In generale, le app basate sull’AI per le imprese funzionano attraverso 4 passaggi fondamentali:

• La raccolta di dati, relativa a processi aziendali, clienti o prodotti,
• L’analisi dei dati raccolti, applicando algoritmi di apprendimento automatico o altri tipi di analisi, opportunamente addestrati per identificare pattern, tendenze e informazioni utili;
• La definizione di un processo di automazione, che consenta di applicare i risultati dell’analisi ai processi da ottimizzare
• L’integrazione di una prospettiva di miglioramento continuo: l’app continua a raccogliere dati e a migliorare la sua capacità di analisi attraverso il feedback dei dati e degli utenti.

Implementazione di AI App nella strategia di marketing: migliori pratiche, idee e suggerimenti

Come implementare, quindi, le applicazioni basate su IA in una strategia di marketing, per il B2C come per il B2B?

Il primo passaggio è, in realtà, molto “umano”: bisogna identificare le esigenze del proprio pubblico e porsi un obiettivo da soddisfare.

Definito questo, si è pronti a scegliere l’AI App più idonea, ad esempio per:

• Raccogliere e analizzare i dati dei clienti, che possono poi essere utilizzati per creare campagne personalizzate;
• Personalizzare i contenuti, ad esempio, un’App di eMail Marketiing basata su AI potrebbe utilizzare l’analisi dei dati per creare messaggi di posta elettronica personalizzati che rispondono alle esigenze specifiche dei clienti;
• Automatizzare molte attività di marketing, come la gestione dei lead, la segmentazione dei clienti e i follow-up commerciali.

Ad esempio, una AI App per il Customer Service potrebbe utilizzare l’apprendimento automatico per analizzare le richieste dei clienti e fornire risposte personalizzate in modo rapido ed efficiente, mentre una per il Brand Reputation Management potrebbe utilizzare la raccolta di news e recensioni per valutare il sentiment del pubblico.

È importante testare diverse App e funzionalità per trovare quelle che funzionano meglio per le esigenze specifiche della propria azienda, senza paura di sperimentare, trovandoci ancora in un mondo nuovo, di tecnologie di frontiera.

Come utilizzare l’analisi predittiva per migliorare le campagne di marketing

L’analisi predittiva AI based è una tecnologia che consente di utilizzare i dati storici disponibili in azienda, interni ed esterni, per fare previsioni su azioni future. Quando applicata al marketing, questa tecnologia può essere utilizzata per migliorare le campagne ads, prevedere il comportamento del cliente e ottimizzare le conversioni.

Se la previsione delle conversioni, ad esempio, aiuta a concentrarsi sulla promozione di quei prodotti che si prevede avranno maggior successo, la previsione del churn dei cliente permette di prendere misure preventive per ridurre il numero di clienti che si stima abbandoneranno l’azienda.

Cinque AI App da utilizzare per la Marketing Automation

Sono molte le AI app dedicate alla Marketing Automation, eccone 5 che spaziano dall’advertising all’omnicanalità:

1. Persado è una piattaforma di marketing automation che utilizza l’intelligenza artificiale per creare messaggi personalizzati e persuasivi, grazia a un motore di analisi semantica capace di determinare i messaggi che funzionano meglio per il proprio target;
2. Blueshift utilizza l’apprendimento automatico per prevedere il comportamento del cliente e adattare le campagne di conseguenza;
3. Albert è un’app che utilizza l’AI per automatizzare le attività di marketing in modo coerente su più canali;
4. Boomtrain adatta in itinere le campagne in base alle risposte dei clienti su tutti i touchpoint digitali;
5. Odoo è un insieme applicazioni AI-based specifica per eCommerce che integra e automatizza i dati di CRM, piattaforma di eshop, contabilità e magazzino.

Come monitorare e misurare l’efficacia delle AI App

Per monitorare e misurare l’efficacia delle App basate su Intelligenza Artificiale bisogna, come già accennato, definire in primis gli obiettivi, da cui conseguiranno i KPI da monitorare.
Ad esempio, si potrebbe voler aumentare il tasso di conversione oppure ridurre i costi delle campagne: obiettivi differenti con metriche diverse.

In seguito, è essenziale raccogliere i dati più pertinenti per misurare l’efficacia dell’App, utilizzando gli strumenti di analisi, come Google Analytics o Adobe Analytics o altri strumenti simili.

Misurare il ROI è sempre la base di ogni misurazione nel marketing. Bisogna rispondere a una sola domanda: dato il costo di adozione della soluzione tecnologica AI-based, l’App ha contribuito a aumentare le vendite/ridurre i costi? In questo caso, il ROI dotrebbe essere positivo. Non bisogna dimenticare che il costo dell’adozione di una soluzione basata su intelligenza artificiale non comprende solo la fee versata per il prodotto stesso ma anche l’eventuale formazione necessaria in azienda per mettere le persone in condizione di utilizzare in modo efficace.

Gli aspetti etici da considerare nell’implementazione dell’intelligenza artificiale

Il dibattito sull’etica legata al concetto stesso di AI e alla sua interrelazione con l’intelligenza umana è oggi molto sentito.

In primis, c’è un tema di protezione della privacy dei dati, poiché l’IA può raccogliere e utilizzare grandi quantità di dati su clienti, dipendenti, fonti esterne… È importante assicurarsi che le informazioni vengano raccolte in modo compliant e utilizzate in modo consensato. A questo punto, infatti, si lega anche un concetto di trasparenza, ossia il fatto che l’AI deve essere comprensibile per gli utenti: le persone devono essere informate su come funziona e come vengono utilizzati i dati.

C’è poi un tema di bias. L’IA può essere influenzata da bias e pregiudizi, perché gli algoritmi vengono addestrati da noi, da esseri umani: se i dati utilizzati per addestrare l’algoritmo sono sbagliati, viziati o incompleti, i risultati saranno invalidati.
C’è un importante tema di responsabilità in questo: l’AI può prendere decisioni che hanno un impatto sulla vita delle persone, quindi le l’aziende devono controllarle e farsi carico delle loro conseguenze.

Qui emerge un forte concetto di “impatto sociale”: recentemente si è accesa la polemica sul tema dei posti di lavoro che l’intelligenza artificiale potrebbe far venir meno, ad esempio. Di certo, come sempre accade per le più innovative nuove tecnologie, il modo di lavorare grazie alle AI App cambierà radicalmente ma questo non implica la sostituzione del capitale umano, semmai un’evoluzione delle attività stesse e un’ottimizzazione del modo in cui vengono svolte.

Esempi di settori che hanno ottenuto successo con le AI App

Non solo nel mondo del Marketing le AI App stanno riscuotendo grande successo, soprattutto grazie all’hype legata all’AI Generativa e di automazione, ma anche in industry apparentemente molto lontane dall’universo tech.

L’Healthcare, ad esempio, sta virando sempre più verso la cosiddetta Life Science, ossia l’applicazione dell’AI all’ambito medicale: questa adozione può davvero rivoluzionare la sanità, grazie alla diagnostica predittiva realizzata attraverso algoritmi che acquisiscono e processano immagini. O, ancora, grazie a sistemi che consentono di superare le barriere burocratiche e mettere a fattor comune referti e cartelle cliniche tra più ospedali, per aumentare il bacino di letteratura medica disponibile soprattutto in tema di malattie rare.

Il mondo della manifattura è sempre più proiettato verso l’Industria 5.0, dove l’AI viene applicata per migliorare l’efficienza della produzione, ridurre gli sprechi e rilevare anomalie.

Il settore finanziario sta, invece, utilizzando l’Intelligenza Artificiale per prevedere le tendenze del mercato, analizzare le prestazioni dei portafogli degli investitori, valutare i rischi di credito e integrarli con i temi della sostenibilità e ESG.