Come si usa l’Intelligenza Artificiale nel Marketing, e più in generale nei processi di relazione con il cliente finale, ovvero Sales e Customer Service?
Dalle evidenze dell’ultimo censimento effettuato dagli Osservatori del Politecnico di Milano emerge che, ad oggi, la maggior parte delle progettualità legate all’impiego degli algoritmi AI nelle aziende riguarda le aree dell’assistenza clienti operata attraverso assistenti virtuali e chatbot. In particolare, i chatbot sono utilizzati da ben l’81% delle organizzazioni e sono, quindi, parecchio diffusi come pure gli assistenti vocali (83%). Cresce, tuttavia, l’interesse verso i sistemi di raccomandazione per l’eCommerce, in virtù dell’efficacia dimostrata “sul campo” – un utente su quattro, secondo quanto dichiarato dagli intervistati, ha finalizzato un nuovo acquisto online dopo aver ricevuto un consiglio mirato.
Cos’è l’Intelligenza Artificiale nel Marketing
In generale, l’Intelligenza Artificiale è un insieme di sistemi hardware e software dotati di capacità tipiche dell’essere umano (interazione con l’ambiente, apprendimento e adattamento, ragionamento e pianificazione), in grado di perseguire autonomamente una finalità definita prendendo delle decisioni che, fino a quel momento, erano solitamente a date agli esseri umani.
Si chiama invece Artificial Intelligence Marketing (AI Marketing) il Marketing che usa l’Intelligenza Artificiale per interagire con i clienti, migliorare la comprensione del mercato e delle persone e suggerire – più rapidamente dell’uomo – le azioni da intraprendere per affinare le tecniche di persuasione.
L’Intelligenza Artificiale nel Marketing sfrutta le più moderne tecnologie che rientrano nell’ambito dell’AI, come Machine Learning e Nlp – Natural Language Processing, integrate a tecniche matematiche/statistiche (come quelle delle reti bayesiane, modello grafico probabilistico che rappresenta un insieme di variabili con le loro dipendenze condizionali) e di Marketing comportamentale (behavioral targeting). Il tutto con un obiettivo molto chiaro e diretto: migliorare la capacità di persuasione per portare gli utenti a “convertire” la “call to action” aziendale, ossia a compiere un’azione che genera valore per l’utente stesso ma che ha un risvolto positivo anche per l’azienda.
Dal ciclo “perception-reasoning-action” a “raccolta-ragionamento-azione”
In altre parole, l’AIM fornisce ai CMO (Chief Marketing Officer) un insieme di strumenti e tecniche che consentono di orientare il comportamento degli utenti in target, quelli a cui intende rivolgersi un’azienda.
Il principio su cui si fonda questa nuova branca del Marketing riprende il ciclo “perception-reasoning-action” tipico delle scienze cognitive che nell’ambito del Marketing va diventa “raccolta-ragionamento-azione”.
1) Raccolta
Il primo pilastro del ciclo fa riferimento a tutte quelle attività che mirano a catturare i dati dei clienti, dei potenziali clienti e, più in generale, delle persone “in target” rispetto agli obiettivi dell’azienda o di una campagna Marketing.
2) Ragionamento
Questa è la parte in cui i dati vengono trasformati in informazioni e infine in intelligenza o intuizione, la parte centrale dove Machine Learning ed Intelligenza Artificiale giocano un ruolo tecnologico centrale.
3) Azione
L’intelligenza e la conoscenza raggiunte attraverso la fase di ragionamento sono quelle che permettono poi di agire; nel contesto del Marketing l’azione si può tradurre in una comunicazione o una campagna con più elevate probabilità di persuasione degli utenti in target (e quindi con risultati superiori in termini di efficacia per l’azienda).
Un ciclo che, nel suo insieme, potrebbe in realtà essere completamente automatizzato attraverso un impiego più diffuso delle tecnologie di Intelligenza Artificiale in tutte le fasi del ciclo, compresa quella delle azioni da mettere in campo.
I 4 vantaggi dell’AI applicata al marketing e alla customer experience
Adottare un approccio che integra l’intelligenza artificiale nel funnel di marketing e nella Customer Experience dell’utente, quindi, avrebbe un forte impatto sull’efficacia delle strategie messe in atto.
La forza delle nuove tecnologie abilitanti, applicata al marketing, si concretizza in 4 vantaggi competitivi, su più livelli e in un più ambiti d’azione:
- L’IA è essenziale nella fase di raccolta dati, poiché integrandosi con le principali piattaforme di gestione di campagne di marketing e con CRM e strumenti per mappare le interazioni con i clienti, anche dal punto di vista commerciale e di post vendita, è possibile estrapolare i dati in maniera puntuale. Non solo, la raccolta dati così ottenuta riesce a generare report che mettono in evidenziare pattern, nuove opportunità e veri actionable insights.
- Diventa possibile realizzare modelli predittivi, proprio a partire dal data-lake di cui si parlava al punto precedente. In pasto a un algoritmo intelligente, tutti i dettagli relativi ai customer behaviour possono essere tradotti in azioni di predictive marketing, intercettando nuovi interessi ed esigenze prima ancora che questi si palesino.
- Il ROI viene massimizzato e diversificato, perché diventa possibile analizzare le azioni in tempo reale, aggiustando il tiro e declinando le campagne verso nuove opportunità e target di mercato.
- L’integrazione dell’intelligenza umana con quella artificiale dà risultati straordinari. Non bisogna pensare, com’è timore di molti, che l’AI andrà a sostituire il fattore umano. C’è un connubio a due vie tra le due intelligenze, necessario e mutualmente positivo, perché da un lato l’intelligenza algoritmica ha un grado di precisione e oggettività altissimo – non subendo l’influsso di bias e opinioni – ma dall’altro l’elemento umano ha una cifra di creatività e non-linearità che sono essenziali per il successo delle attività di marketing.
Artificial Intelligence nel Marketing: le tecnologie e gli ambiti di applicazione
Aggregazione e analisi dei dati (anche quelli destrutturati e basati su linguaggio naturale) in un processo continuo di apprendimento e miglioramento per identificare di volta in volta le azioni, le strategie e le tecniche di comunicazione e vendita probabilisticamente più efficaci (quelle che hanno il potenziale più elevato di efficacia/successo per singoli target di utenti). È questo, in sostanza, quello che fa l’AIM.
Partendo quindi da questa sorta di identificazione dell’ambito tecnologico dell’Artificial Intelligence Marketing, possiamo riconoscere le specifiche applicazioni e tecnologie di riferimento e come possono essere impiegate.
Le applicazioni più diffuse nel marketing sono le seguenti.
Virtual Assistant e Chatbot
Si tratta di software in grado di eseguire azioni o erogare servizi alle persone basandosi su comandi o richieste recepiti attraverso una interazione in linguaggio naturale (scritto o parlato). I sistemi più evoluti sono capaci di comprendere tono e contesto del dialogo, memorizzare e riutilizzare le informazioni raccolte e dimostrare intraprendenza nel corso della conversazione. Questi sistemi sono sempre più utilizzati come primo livello di contatto con il cliente nel per l’assistenza tramite il Customer Care aziendale.
Intelligenza Artificiale nel Marketing: sistemi di Recommendation
Molto usate per esempio nell’eCommerce o nei servizi di video e musica, sono soluzioni orientate a indirizzare le preferenze, gli interessi o più in generale le decisioni dell’utente, basandosi su informazioni da esso fornite, in maniera indiretta o diretta. In sostanza, sono raccomandazioni personalizzate su i propri gusti ad esempio in base ad acquisti precedenti, che possono collocarsi in punti differenti del customer journey o, più in generale, del processo decisionale.
Guardando invece le tecnologie, una classificazione è la seguente
1) Creazione e cura dei contenuti
La realizzazione automatica di contenuti (articoli, news ma anche “semplici” messaggi) e la loro presentazione al pubblico corretto, nel momento ottimale (quello cioè dove ci sono le più alte possibilità di persuasione e, quindi, conversione della call to action), è una delle aree dell’Artificial Intelligence Marketing più promettenti.
In questo caso entrano in gioco sistemi di analisi avanzata dei dati, correlazione di eventi, comprensione del linguaggio naturale, analisi e riconoscimento di immagini, video, voce e, trasversalmente, le tecniche di autoapprendimento (basate su sistemi ed algoritmi di Machine Learning) che consentono ai sistemi che creano e propongono contenuti (raccomandazioni di lettura, immagini correlate, annunci personalizzati, ecc.) di migliorare continuamente la capacità di proposta; il tutto in modo dinamico in funzione di come realmente le persone fruiscono di quei contenuti e del potenziale di ciascuno di essi in termini di persuasione e conversione.
2) Ricerca vocale
La ricerca vocale è una di quelle tecnologie entrata ormai nell’apprezzamento pubblico collettivo grazie a sistemi come Siri di Apple, Cortana di Microsoft, Alexa di Amazon o Google Now di Google. Quello che i CMO devono sapere è che queste tecnologie stanno modificando le tecniche e le strategie di SEO – Search Engine Optimization e che la voce sarà uno degli elementi più impattanti sul traffico organico dei contenuti.
Dal punto di vista del Marketing questa tendenza dovrebbe essere “cavalcata” sfruttando chatbot ed assistenti virtuali basati su Intelligenza Artificiale per “guidare”, consigliare e persuadere gli utenti.
Gli algoritmi di Machine Learning rappresentano la base tecnologica attraverso la quale modellare ed analizzare le propensioni di acquisto (o di azione) delle persone in target al fine di distribuire gli annunci pubblicitari e di comunicazione in modo più mirato.
Non solo, è sempre attraverso il Machine Learning che le aziende potranno avere un più attento controllo sull’acquisto e distribuzione dei propri annunci su piattaforme automatizzate come quelle, per esempio, di Google (a titolo di esempio, identificando con più accuratezza i siti e le tipologie di utenti che navigano su di essi per verificarne l’attendibilità o l’allineamento con il posizionamento, la strategia, la reputazione della propria azienda).
4) Modellazione di target e propensione
Il successo di una campagna, di una strategia o di un’azione di Marketing dipende prima di tutto dalla corretta identificazione del target di riferimento e dall’analisi della propensione delle persone in target a compiere una determinata azione (oggetto della proposta Marketing). Ed è forse proprio su questi aspetti che l’Artificial Intelligence Marketing riesce ad esprimere al massimo la propria potenzialità di business.
Gli algoritmi di Machine Learning in questo caso rappresentano una chiave di volta rispetto al passato perché abilitano un processo di miglioramento continuo (basato sull’analisi di grandi molti di dati e l’apprendimento persistente) in tempi e con precisione inimmaginabili per l’essere umano.
La modellazione di propensione apre poi le porte ad ulteriori analytics specifici per le azioni di Marketing, come la determinazione del prezzo in real-time ed il rating delle attività con la probabilità più elevata di successo. Attività che si traducono quindi in azioni/attività di Marketing più rapide, più economiche per l’organizzazione interna e più efficaci per il business.
5) Marketing Automation
La Marketing Automation solitamente ingloba una serie di regole e attività (automatizzate) che servono ai marketer ed i CMO per gestire ed ottimizzare la demand generation, ossia il processo d’acquisizione e gestione dei potenziali clienti (fino al loro “passaggio” in clienti effettivi) di cui fanno parte attività di lead generation (acquisizione dei clienti potenziali), lead nurturing (cura e gestione di questi prospect) e sales conversion (la trasformazione di questi utenti in clienti effettivi per l’azienda).
Anche in questo caso la base tecnologica di riferimento, rimanendo nell’area dell’Intelligenza Artificiale, è il Machine Learning attraverso il quale analizzare tutti i dati degli utenti (provenienti da qualsiasi touchpoint e canale) e stimare le attività di lead generation e nurturing più idonee e con la probabilità più elevata, ancora una volta, di essere tradotte in sales conversation efficaci.
Articolo originariamente pubblicato il 15 Dic 2021
