“Scienze cognitive e Marketing” è un binomio non del tutto nuovo, se ne parla dai tempi del Marketing Relazionale che però è sempre stato affrontato in modo molto pragmatico attraverso lo sviluppo di soluzioni – sempre più sofisticate – di CRM. Oggi torna “di moda” perché il cervello umano è sotto i riflettori mondiali per via della forte accelerata che ha avuto lo sviluppo dell’Intelligenza Artificiale (IA) al punto che il Cognitive Marketing è passato dall’essere la disciplina delle scienze cognitive applicate al Marketing all’essere l’insieme delle tecnologie di IA a servizio del Marketing.
Cos’è il Cognitive Marketing
Se volessimo ridurre al massimo della semplificazione la spiegazione, potremmo dire che il marketing cognitivo è “semplicemente” la mente che c’è dietro un messaggio o un contenuto che si intende trasmettere, ma la mente non è quella del creativo che deve ideare la campagna ma quella dell’utente a cui è destinata. È da quest’ultima prospettiva che si intuisce allora la potenzialità del Cognitive Marketing perché esprime al meglio l’obiettivo finale: catturare l’attenzione, le emozioni, l’interesse, la fidelizzazione degli utenti capendo come “far breccia” nelle loro menti.
La definizione “tradizionale” di marketing cognitivo riguarda infatti la connessione “mentale” che si crea tra brand ed utenti/clienti che influenza in qualche modo il comportamento di questi ultimi. Si tratta di una disciplina più vicina alla Psicologia che al Marketing stesso ma è da anni che sta avvenendo una forte contaminazione delle scienze cognitive e neurali all’interno del mondo dei comunicatori e dei marketer il cui obiettivo finale, si sa, è quello di conquistare e fidelizzare le persone per garantire un risultato di business alla propria azienda. Quale via migliore per superare questa sfida se non quella di sapere cosa vogliono le persone e quindi come “influenzarle”?
L’Intelligenza Artificiale entra nel Cognitive Marketing: ecco perché se ne parla tanto
Negli ultimi tre anni l’Intelligenza Artificiale ha fatto un enorme balzo in avanti quanto a progresso tecnologico e si è iniziato a parlare in modo sempre più frequente di sistemi cognitivi (Cognitive computing, Cognitive system, ecc.) per identificare quelle tecnologie il cui funzionamento è ispirato dalle capacità del cervello biologico.
In particolare, la capacità di analizzare in tempo reale grandissime quantità di dati (grazie alla disponibilità in cloud della potenza di calcolo e memoria necessarie nonché degli strumenti di Analytics sempre più sofisticati) è arrivata oggi a risultati impensabili per una mente umana, nemmeno per una mente umana aiutata da alcuni strumenti informatici come possono essere i CRM evoluti. I Big Data Analytics hanno di fatto rappresentato la prima grande rivoluzione tecnologica del Marketing perché hanno permesso ai marketer di accedere e analizzare grandi moli di dati in tempi molto rapidi avendo così a disposizione informazioni ed una base di conoscenza molto più ampia ed utile per prendere decisioni più mirate ed efficaci.
La fase due, quella che porta il Cognitive Marketing ad un livello ancora superiore, è arrivata, come accennato, con l’Intelligenza Artificiale che oltre a favorire l’analisi in real-time di grandi moli di dati ha dato il via ad automatismi importanti attraverso i quali ai marketer vengono offerte non solo le analisi ma anche le proposte di azione, i suggerimenti di comunicazione, gli alert per non perdere il cliente, ecc. ossia tutti quei meccanismi che consentono sia di innescare una connessione tra brand e persone sia di mantenerla.
Cognitive Marketing: le applicazioni disponibili
Che il Cognitive Marketing (sia nell’accezione di disciplina umanistica sia nei suoi più attuali confini tecnologici) sia visto con interesse dal mercato lo dimostrano diversi studi, non ultimo quello dell’IBM Institute for Business Value (IBV) – “From data deluge to intelligent insights: Adopting cognitive computing to unlock value for marketing and sales” – dal quale si evince che il 64% dei CMO e dei sales leader pensa di adottare tecnologie cognitive nei prossimi tre anni [si tratta di uno studio condotto a livello globale in collaborazione con Oxford Economics coinvolgendo 525 CMO e 389 responsabili vendite appartenenti a tutti i settori industriali e di mercato – ndr].
L’obiettivo primario che spinge ad adottare sistemi di Cognitive Marketing, dichiarato dagli stessi intervistati, è il miglioramento della soddisfazione del cliente con conseguente fidelizzazione e, quindi, risultati finanziari e di business misurabili.
Tenendo conto di queste sfide, vediamo allora quali sono gli strumenti su cui già oggi possono fare affidamento i CMO.
1) Predictive Customer Analytics: sistemi di analisi attraverso i quali prevedere il comportamento degli utenti; attraverso l’analisi di grandi quantità di dati (Big Data Analytics), soprattutto non strutturati, provenienti da canali social, video, suoni o immagini, ecc. è possibile oggi creare simulazioni per verificare le potenzialità e l’efficacia di una campagna Marketing prima che venga messa in produzione e avviata sul mercato. Spesso questi strumenti integrano algoritmi di Machine Learning per l’auto-apprendimento che li rendono ancora più efficaci nell’output delle proposte di soluzione.
2) Audience segmentation e Customer Insights: sistemi di analisi attraverso i quali ricostruire in real-time la storia del cliente, anche attraverso informazioni esterne ai sistemi aziendali come quelle contenute per esempio nei social network, oppure per definire in modo più accurato la propria audience di riferimento (generale o specifica per una campagna); si tratta di sistemi che vengono impiegati prevalentemente con l’obiettivo di creare una connessione stabile con il proprio target di utenti e clienti;
3) Personalizzazione dei contenuti: le persone, in generale, desiderano esperienze semplici ma personalizzate. Tanto banale quanto complesso per chi tale esperienza la deve costruire attraverso i corretti contenuti. L’Intelligenza Artificiale applicata al Cognitive Marketing interviene proprio su questi aspetti aiutando i marketer a sviluppare campagne e messaggi personalizzati per audience se non addirittura in real-time per singolo utente (alla base c’è sempre l’analisi in real-time di grandi moli di dati, che spesso richiedono tecnologie avanzate come quelle di riconoscimento del linguaggio naturale – scritto e parlato – o delle immagini, come per esempio il riconoscimento delle emozioni dai volti delle persone).
4) Customer experience: se la personalizzazione dei contenuti è una delle sfide più significative affrontate in questo periodo dai CMO, quella della coerenza dell’esperienza utente lungo tutti i canali di contatto con un brand è forse quella più critica. In questo caso più che di personalizzazione si parla di “coerenza” tra tutti i touch point, cosa non banale dato che oggi gli utenti spaziano dal web al mobile allo store fisico. Anche in questo caso è l’Intelligenza Artificiale a giocare il ruolo primario con tecnologie come quelle del riconoscimento facciale – che per esempio permettono di riconoscere un cliente appena entra in un negozio – abbinate all’analisi in real-time dei dati (che consentono ai responsabili di un negozio di ricostruire in tempi rapidissimi la storia del cliente e quindi di servirlo al meglio).
Il futuro del Cognitive Marketing: le applicazioni che vedremo
Sebbene siano già in uso, le tecnologie di Cognitive Marketing sono ancora lontane dal punto della loro massima maturità e nei prossimi anni vedremo il mercato arricchirsi costantemente di nuove soluzioni e funzionalità tecnologiche. Ecco quelle di cui sentiremo parlare a breve.
1) Generazione automatica di contenuti: se la personalizzazione dei contenuti, delle campagne, dei servizi alla clientela è una delle vie primarie per il miglioramento della soddisfazione del cliente, quella della generazione automatica degli stessi sarà l’elemento di disruption. Qualcosa si sta già intravedendo con le cosiddette “raccomandazioni” sui siti di eCommerce (suggerimenti di acquisto basati sul comportamento di navigazione dell’utente e il suo “storico ordini”) ma l’evoluzione di queste tecnologie arriverà allo sviluppo in real-time di contenuti veri e propri, ossia alla loro generazione automatica per mezzo di sistemi in grado di dialogare in real-time con le persone, analizzare i dati, auto-apprendere.
2) Assistenti virtuali: a breve si inizieranno a vedere i primi risultati maturi dell’utilizzo dei chatbot e degli assistenti vocali in applicazioni più complesse come quelle degli assistenti virtuali che rappresentano un livello superiore di sofisticazione perché oltre alla comprensione del linguaggio naturale dovranno anche saper interpretare le emozioni e creare quei livelli di empatia che permettono ad una persona di “connettersi” con un’altra o con un brand;
3) Demand Generation (o meglio, Demand Response): l’idea di poter generare a priori la domanda del mercato in modo da persuadere le persone ad acquistare un bene, accedere a un servizio, relazionarsi con un brand è da sempre uno dei must del Marketing strategico ma con i sistemi di Intelligenza Artificiale la prospettiva cambia; in questo caso, più che di salto in avanti in termini di innovazione per una Demand Generation più efficace si parla di vero e proprio cambio di paradigma perché le scienze cognitive integrate all’Intelligenza Artificiale aiuteranno i marketer a conoscere meglio i reali bisogni delle persone sviluppando quindi una proposta convincente e consistente (Demand Response), grazie alla quale il processo di persuasione risulterà semplificato.
