Le aziende stanno rapidamente adottando tecnologie basate sull'AI per il profitto aziendale; nessuno vuole essere lasciato indietro nella rivoluzione dell'Intelligente Artificiale. Secondo Forrester, L’84% dei decision-maker in ambito AI dichiara che i propri dirigenti sono impazienti di adottare l’AI generativa.
Il marketing è uno degli ambiti più adatti alla trasformazione con l’Intelligenza Artificiale, grazie alla sua costante dipendenza dai dati del marketing digitale, il che rende più semplice l’adozione di strumenti AI basati sull’analisi dei dati. Un recente report di PwC indica che il marketing guidato dall’AI contribuirà al 45% dell’economia globale totale entro il 2030.
Ogni giorno nascono nuovi strumenti di marketing basati sull’AI, promettendo di aiutare i marketer a lavorare in modo più rapido, intelligente ed efficiente. Ma come possono le aziende distinguere tra semplici trovate pubblicitarie che cavalcano la moda dell’AI e tecnologie davvero utili?
In questo articolo ti guideremo attraverso tutto ciò che c’è da sapere sull’AI applicata al marketing: dai benefici alle tecnologie utilizzate, fino alle applicazioni pratiche, fornendoti le conoscenze necessarie per sviluppare la tua strategia di AI marketing.
Che cos’è l’AI Marketing?
L’intelligenza artificiale applicata al marketing prevede l’utilizzo di software e strumenti AI avanzati, come modelli di dati, algoritmi e machine learning, per ottenere insight sui clienti, progettare ed eseguire campagne, creare contenuti personalizzati e offrire esperienze su misura per tutto il customer journey. L’obiettivo dell’AI marketing è migliorare le performance di marketing aziendali, incrementare l’efficienza e ridurre i costi automatizzando attività manuali e velocizzando l’analisi dei dati.
Alcuni esempi comuni di AI nel marketing digitale includono:
- Chatbot: assistenti automatici che rispondono alle domande dei clienti in tempo reale.
- Motori di raccomandazione: suggeriscono prodotti o contenuti basati sul comportamento dell’utente.
- Pubblicità mirata: annunci personalizzati in base alla cronologia e al comportamento online.
- Prezzi dinamici: strategie di prezzo flessibili che variano in base alla domanda e ad altri fattori.
In generale, gli strumenti dell’AI marketing sfruttano tecnologie avanzate e dati per svolgere compiti che richiederebbero molto tempo o che sarebbero impossibili per gli esseri umani, come analizzare set di dati molto estesi per identificare dei pattern.
Tipologie di soluzioni per l’AI Marketing
Nel mondo aziendale, l’acronimo “AI” viene spesso usato per descrivere una moltitudine di tecnologie che, allenate su grandi quantità di dati, possono prendere decisioni autonome. Di seguito un elenco delle principali tecnologie di intelligenza artificiale usate nel marketing.
Machine Learning e Modelli Linguistici di Grandi Dimensioni
Il Machine Learning (ML) consente ai sistemi di apprendere e migliorare autonomamente attraverso le reti neurali. Alimentando gli algoritmi ML con grandi quantità di dati, le aziende possono addestrare modelli per risolvere problemi specifici e ottenere insight sempre più accurati. Nel marketing, il ML è utile per la customer segmentation, il marketing personalizzato e l’analisi predittiva.
Ad esempio, gli algoritmi ML possono identificare segmenti di clienti in base al comportamento, alle preferenze e ai dati demografici, aiutando i marketer a sviluppare strategie più mirate.
I Modelli Linguistici di Grandi Dimensioni (LLM), come GPT-4, supportano i team marketing nella creazione di contenuti, l’assistenza clienti e l'analisi del sentiment. Gli LLM possono generare contenuti di alta qualità per le pagine web, i social media e l'e-mail marketing. Inoltre, possono scrivere descrizioni di prodotti, creare titoli accattivanti, articoli interi o guide orientate al cliente. Gli LLM supportano anche il servizio clienti chatbot fornendo risposte istantanee alle richieste dei clienti.
Natural Language Processing
Il natural language processing permette agli strumenti di AI marketing di comprendere testi scritti in linguaggio naturale, ossia testi creati da persone per altre persone. È utilizzato per analizzare dati di social listening, e-mail, conversazioni di testo, materiali di marketing delle campagne precedenti e altro.
Le aziende possono usare l’analisi del sentiment per monitorare i social media e valutare l’opinione pubblica sui loro prodotti e campagne. Analizzando i feedback dei clienti, è possibile individuare trend, comprendere emozioni e prendere decisioni basate sui dati per migliorare le strategie digitali.
I team marketing possono inoltre usare l’NLP per analizzare grandi volumi di testo da fonti diverse, come siti web dei concorrenti, recensioni di prodotto e report di settore. Questo li aiuta a comprendere le tendenze del mercato, le strategie dei concorrenti e le preferenze dei consumatori, ottenendo informazioni sulle loro tattiche di marketing e sullo sviluppo dei prodotti.
Ricerca semantica
Gli algoritmi di ricerca semantica sono una componente fondamentale del NLP. Rilevano e organizzano le parole chiave in cluster semantici e riducono i duplicati nell’analisi testuale, migliorandone la precisione. Questa tecnologia è vitale per gli strumenti di scrittura AI e l'ottimizzazione dei motori di ricerca.
Per esempio, un team può usare la ricerca semantica per analizzare le recensioni dei clienti e individuare temi ricorrenti. Se molti parlano di “spedizione veloce” e “servizio clienti eccellente”, l’algoritmo raggruppa questi concetti, aiutando a mettere in evidenza questi punti di forza nelle campagne di marketing.
Computer vision
La computer vision permette agli strumenti di AI marketing di ottenere insight da dati digitali non testuali, come le immagini. Alimenta funzioni come l’OCR (riconoscimento ottico dei caratteri), il riconoscimento dei loghi nei video e l’estrazione di testi dalle immagini.
Ad esempio, un rivenditore può usare la computer vision per analizzare le foto pubblicate dai clienti sui social media. Riconoscendo i prodotti nelle immagini, può valutarne la popolarità e le preferenze dei clienti, adattando di conseguenza le proprie strategie.
Named entity recognition (NER) e reti neurali
La Named Entity Recognition è una tecnica NLP che identifica e categorizza entità specifiche all'interno del testo, come nomi di persone, organizzazioni, luoghi, date e altro ancora. La NER comporta l'analisi del testo per riconoscere queste categorie predefinite e assegnare loro etichette appropriate.
Ad esempio, la NER può identificare nomi personali e preferenze nei dati dei clienti, consentendo ai professionisti del marketing digitale di creare campagne e-mail personalizzate o raccomandazioni sui prodotti. Se un cliente cita spesso "New York" e "ristoranti vegani" può aiutare ad adattare le offerte relative a questi interessi.
Le reti neurali, invece, offrono modelli potenti in grado di comprendere ed elaborare un linguaggio naturale con precisione elevata. Queste memorizzano dati correlati e li integrano continuamente nella propria base di conoscenza, rendendo i modelli ML sempre più precisi grazie al deep learning.
AI Generativa
Gli strumenti di AI Generativa usano reti neurali, machine learning e NLP per creare contenuti nuovi e originali. Questi strumenti aiutano i team marketing automatizzando la creazione di contenuti su vari canali, personalizzando le esperienze e ottimizzando le campagne.
Ad esempio, un e-commerce può usare l’AI Generativa per inviare e-mail personalizzate con offerte e raccomandazioni di prodotto. Ogni comunicazione può risultare unica e rilevante in base agli interessi e ai comportamenti di acquisto del destinatario.
Come Utililzzare l’AI nel Marketing?
Analizziamo ora i principali casi d’uso dell’AI nel marketing e vediamo come le tecnologie elencate nella sezione precedente apportino benefici concreti ai marketer.
Analisi dei dati di marketing
L’intelligenza artificiale viene ampiamente utilizzata per analizzare i dati di marketing, offrendo insight preziosi sul comportamento dei clienti e sull’efficacia delle campagne. Gli algoritmi AI possono analizzare enormi quantità di dati per individuare schemi nei comportamenti, nelle preferenze e nelle abitudini di acquisto. Questo aiuta a comprendere cosa guida le decisioni dei clienti e come questi interagiscono con il brand.
Inoltre, l’AI analizza i dati storici delle campagne per valutarne la performance. Ciò include il monitoraggio di metriche del marketing digitale come il click-through rate (CTR), il tasso di conversione e il ritorno sull’investimento (ROI). L’intelligenza artificiale identifica quali elementi di una campagna vanno ottimizzati e usa i dati di performance per migliorare le campagne in tempo reale. Ad esempio, algoritmi di machine learning possono regolare il targeting degli annunci, le strategie di offerta e i contenuti in base alle prestazioni attuali per massimizzare i risultati.
Oltre a ciò, l’AI può individuare trend emergenti e cambiamenti nel comportamento dei consumatori analizzando dati pubblici disponibili su larga scala, come quelli del social listening o delle ricerche di mercato. Questo consente ai marketer di anticipare i cambiamenti del mercato e adattare rapidamente le strategie.
Segmentazione del pubblico
Gli strumenti di AI marketing possono suddividere rapidamente i clienti in cluster in base a comportamento, dati demografici e preferenze, ottenendo segmentazioni di mercato molto più accurate. Questo permette di sviluppare strategie personalizzate, più rilevanti per ogni gruppo di utenti.
Una tecnica nota come lookalike modeling consente alla tecnologia di individuare caratteristiche e comportamenti comuni tra i tuoi migliori clienti, sulla base delle loro preferenze e della cronologia degli acquisti. In questo modo si potranno individuare nuovi potenziali clienti con tratti simili, che con buona probabilità saranno interessati ai tuoi prodotti o servizi.
Generazione di contenuti
Gli strumenti di AI Generativa vengono utilizzati nel marketing per tutti i tipi di attività legate alla creazione di contenuti: dalla pianificazione di campagne complesse alla scrittura di e-mail e landing page.
L’AI Generativa aiuta a migliorare le campagne generando contenuti coinvolgenti su misura per ciascuna fase del customer journey. Questa può ideare oggetti per e-mail accattivanti, testi personalizzati per ogni buyer persona e alimentare conversazioni basate sull’intento dell’utente, migliorando l’esperienza del cliente e incrementando le vendite. Inoltre, i software di AI Marketing più evoluti possono generare contenuti audio, immagini e video per arricchire le campagne con risorse multimediali.
Personalizzazione del cliente
L’AI può aiutare a mappare l’intero customer journey analizzando le interazioni con il brand attraverso diversi touchpoint. Questo fornisce una visione completa di come i clienti si relazionano con il marchio, permettendo di costruire campagne su misura per ogni fase e segmento.
Può inoltre sfruttare gli insight raccolti sui clienti per creare contenuti e offerte altamente personalizzate. Ad esempio, l’AI può supportare la creazione di contenuti che tengano conto di prospettive sociali differenti, rendendo la comunicazione inclusiva e accessibile a un pubblico più ampio. Ciò include campagne e-mail personalizzate, raccomandazioni di prodotto e pubblicità mirata, il tutto in base ai comportamenti e alle preferenze individuali.
Automazione del marketing
Gli strumenti di AI vengono impiegati per automatizzare numerose attività e processi del marketing digitale:
Nell’e-mail marketing l’AI può segmentare automaticamente le liste in base ai comportamenti degli utenti e generare contenuti personalizzati per ogni gruppo. Gli algoritmo dell’AI analizzano inoltre le interazioni precedenti per determinare l’orario migliore per inviare ogni e-mail, aumentando i tassi di apertura e coinvolgimento. I chatbot guidati dall'AI e i risponditori e-mail automatici gestiscono le richieste comuni dei clienti e forniscono assistenza immediata, migliorando l'efficienza del servizio clienti.
Le campagne di marketing digitale automatizzate basate sull'AI forniscono contenuti personalizzati in modo dinamico sulla base del comportamento degli utenti, delle preferenze e delle interazioni in tempo reale. Inoltre, l’AI automatizza il processo di A/B testing su diversi elementi della campagna, come titoli e inviti all'azione, e analizza i risultati per determinare le variazioni più efficaci.
Infine, l'AI aiuta ad automatizzare gli aspetti della generazione di lead e del nurturing valutando i lead in base al loro comportamento e alle loro interazioni, dando priorità a prospettive ad alto potenziale per il follow-up. Inoltre, l’AI crea e distribuisce contenuti e offerte mirate in base al comportamento dei lead e al coinvolgimento, guidandoli attraverso la canalizzazione delle vendite con un intervento manuale minimo.
Acquisto di media e pubblicità
L’intelligenza artificiale supporta l’acquisto di spazi pubblicitari automatizzando il processo attraverso piattaforme di programmatic advertising. Questa tecnologia ottimizza in tempo reale la spesa pubblicitaria e il targeting, utilizzando dati storici, preferenze e contesto per mostrare annunci più rilevanti e migliorare i tassi di conversione. Se utilizzi Google Ads, probabilmente hai già incontrato funzioni simili basate su AI che aiutano nella gestione delle aste.
L’AI non solo adatta il targeting e le strategie di offerta, ma ottimizza anche i contenuti creativi degli annunci sulla base delle performance, migliorando il ROI.
Inoltre, l’AI è molto efficace nel retargeting, apprendendo continuamente da ogni interazione o conversione. Questo permette di ottimizzare contenuti futuri e strategie pubblicitarie per ottenere engagement e conversioni migliori.
Gestione della reputazione
L’AI aiuta a gestire la reputazione monitorando le menzioni online del brand su vari social media, recensioni, siti di notizie e altre piattaforme. Inoltre, utilizza tecniche di analisi del sentiment per comprendere la percezione pubblica e individuare eventuali problemi o opportunità.
Gli strumenti di AI marketing possono inviare notifiche in tempo reale in caso di sentiment negativo o trend emergenti, permettendo di intervenire tempestivamente e in modo proattivo. Inoltre, l’AI può aiutare a creare e diffondere contenuti positivi per rafforzare l’immagine del marchio.
Competitive intelligence
L’AI può analizzare le strategie digitali dei concorrenti e valutarne le performance. Analizzando la loro presenza online, inclusi social media, campagne pubblicitarie e contenuti, l’AI identifica trend, tattiche vincenti e punti deboli delle strategie dei competitor.
Ad esempio, l’AI potrebbe rivelare che le campagne pubblicitarie di un competitor incentrate sulla sostenibilità stanno ottenendo ottimi risultati, suggerendoti di includere temi simili nelle tue campagne per mantenere la competitività.
Benefici dell’AI nel Marketing
Un rapporto analitico del 2023 sull’AI nel marketing includeva una citazione significativa da parte di un leader aziendale: “I clienti non vedono l’AI Generativa come una soluzione tecnologica. Cercano modi più intelligenti, efficienti e precisi per portare a termine i compiti, e l’AI può offrirli”.
In effetti, i benefici che l’intelligenza artificiale applicata al marketing può offrire rappresentano il punto di maggiore interesse per molti professionisti del digitale e decision-maker aziendali. In questa sezione, troverai una sintesi dei principali vantaggi dell’AI marketing per le imprese.
Decisioni di marketing più efficaci e basate sui dati
L’AI eccelle nell’analizzare grandi volumi di dati e nel trasformare informazioni non strutturate in insight strategici utilizzabili per orientare le attività di marketing digitale. Questa capacità permette ai marketer di analizzare dati provenienti da canali diversi, come post sui social media, recensioni dei clienti, email e interazioni sul sito web, elementi che spesso i metodi tradizionali non riescono a gestire con la stessa efficienza.
Un approccio basato sui dati assicura che le strategie di marketing siano fondate su informazioni accurate e aggiornate, ottimizzando l’allineamento con i bisogni e le aspettative dei clienti. Il risultato? Campagne più efficaci e maggiore soddisfazione del cliente.
ROI più elevato per le campagne
Gli strumenti di AI marketing permettono ai marketer di identificare rapidamente insight utilizzabili in tempo quasi reale. Queste soluzioni sono in grado di determinare i canali più performanti per gli investimenti pubblicitari e i posizionamenti ottimali per gli annunci, basandosi sui comportamenti dei clienti.
Nell’ambito di questo processo, i modelli di attribuzione AI assegnano valore ai diversi touchpoint di marketing, evidenziando l’efficacia di canali e campagne. Inoltre, l’analisi predittiva può anticipare comportamenti dei clienti come l’abbandono (churn) o la probabilità di acquisto, suggerendo strategie personalizzate di coinvolgimento e fidelizzazione.
In sintesi, queste funzionalità contribuiscono a un uso più efficiente del budget, rendendo le campagne più redditizie.
Maggior coinvolgimento e fidelizzazione del cliente
Secondo il Sondaggio di Marketing del 2023 di Forrester, il 77% dei decision-maker globali nel B2B ritiene che clienti e buyer si aspettino un’esperienza personalizzata nelle interazioni di marketing e vendita.
Gli strumenti AI aiutano a perfezionare la personalizzazione, rendendo possibile aggiornare, riutilizzare e adattare i contenuti secondo le esigenze dei clienti. Inoltre, grazie alla ricerca intelligente e in tempo reale, è possibile accedere rapidamente agli asset e ai componenti dei contenuti tramite LLM addestrati su dati aziendali interni.
Il risultato? Contenuti e interazioni personalizzati che rafforzano il legame con i clienti e aumentano la loro fedeltà nel tempo.
Maggior produttività grazie all’automazione
L’intelligenza artificiale nel marketing consente un incremento significativo della produttività aziendale, automatizzando attività ripetitive come l’e-mail marketing, la pubblicazione sui social media e la gestione delle inserzioni. Questo permette ai marketer di concentrarsi su attività più strategiche e ad alto impatto.
Maggior trasparenza sulle attività di marketing
L’AI offre trasparenza avanzata, fornendo analisi dettagliate e in tempo reale. Gli agenti AI sono in grado di raccogliere e analizzare rapidamente grandi quantità di dati, individuando metriche chiave e indicatori di performance. Questi dati vengono poi utilizzati per la generazione di report completi che illustrano l’efficacia delle campagne, i comportamenti dei clienti e il ROI.
Grazie all’AI, i marketer possono comprendere con chiarezza l’impatto delle loro strategie e prendere decisioni informate.
Aumento dei profitti
Campagne eccellenti, supportate da dati di alta qualità e da un maggiore coinvolgimento del cliente, generano risultati più redditizi. L’unione di targeting preciso, interazioni mirate ed efficienza operativa porta inevitabilmente a una crescita del fatturato e della redditività aziendale.
9 Strategie per implementare l’AI nel Marketing
1. Definisci i tuoi obiettivi
Prima di iniziare, chiarisci quali obiettivi vuoi raggiungere: vuoi rendere le tue campagne più efficaci? Accelerare certi processi? Aumentare la produttività operativa?
Inoltre, puoi iniziare concentrandoti su un’area specifica (e-mail marketing, social media, analisi dei dati) per introdurre gradualmente l’AI nel tuo marketing. Questo approccio ti aiuta a evitare un’adozione troppo complessa e a valutare concretamente l’impatto dell’AI sul tuo team.
2. Conosci i limiti dell’AI Generativa
Molti marketer lodano l’AI per la sua capacità di generare contenuti personalizzati (testi, video, ecc.), ma è fondamentale riconoscerne i limiti attuali. Per esempio, i modelli generativi spesso faticano a produrre immagini con dita umane realistiche.
Sii selettivo: usa l’AI solo in quei contesti dove riesce a garantire risultati di qualità elevata e non affidarti ad essa nei casi in cui le sue carenze potrebbero compromettere il valore del contenuto.
3. Valuta la tua infrastruttura e migliora la gestione dei dati
Prima di adottare una piattaforma AI, esamina la tua infrastruttura tecnologica attuale e individua le aree con potenziale di integrazione.
Prepara un report con le aree di implementazione, i risultati attesi e le risorse necessarie. Ricorda: la qualità dell’AI dipende in gran parte dalla qualità dei dati. Assicurati che siano affidabili, accessibili e ben strutturati.
4. Rispetta le normative sulla privacy dei dati
Il rispetto delle leggi sulla protezione dei dati è fondamentale quando si utilizza l'AI nel marketing, in quanto l'uso dei dati dei clienti per la formazione e l'implementazione non deve violare le normative sulla privacy. Una delle maggiori sfide per le soluzioni di AI Marketing è garantire che i dati dei clienti siano gestiti in modo sicuro ed etico. Le organizzazioni devono dare priorità al mantenimento della privacy dei clienti durante tutto il processo di formazione AI per evitare pesanti multe e ripercussioni legali.
Per affrontare questa sfida, è essenziale promuovere una cultura di uso etico dell'AI all'interno dell'organizzazione. Ciò comporta l'aggiornamento delle linee guida e dei processi per garantire pratiche trasparenti in materia di dati e il rispetto delle leggi sulla privacy dei dati. L'implementazione di chiari meccanismi di opt-in/opt-out e la comunicazione efficace delle politiche di utilizzo dei dati sono passi fondamentali per proteggere le informazioni dei clienti.
5. Dai priorità alla governance dell’AI
Prima di implementare l'AI per il marketing, i brand dovrebbero dare la priorità alla governance per mitigare costi e rischi. Una governance efficace include la garanzia della privacy dei dati dei consumatori, il rispetto del diritto d'autore e l'incorporazione di interventi umani per garantire la qualità dei risultati.
Stabilendo una governance forte, i marchi possono salvaguardare la privacy dei dati, evitare questioni legali e mantenere l'integrità e l'efficacia dei loro contenuti generati dall'AI.
6. Seleziona gli strumenti AI giusti
Scegli uno strumento di marketing basato sull'AI che si allinei con gli obiettivi aziendali, migliori i tuoi sforzi di marketing e garantisca la conformità alle normative sulla privacy dei dati. Sfogliando i vari fornitori, questo è ciò che bisogna cercare:
- Funzionalità: garantisci che lo strumento offra funzionalità essenziali come l'analisi predittiva, la personalizzazione, la generazione di contenuti, la segmentazione dei clienti e l'automazione delle campagne.
- Personalizzazione: cerca strumenti che consentono la personalizzazione per soddisfare le tue esigenze di marketing e flussi di lavoro specifici. Per ampie opzioni di personalizzazione, considera l'acquisto di una licenza per una piattaforma AI no-code. Ad esempio, Creatio AI consente di creare casi d'uso AI personalizzati per automatizzare i processi di marketing senza la necessità di competenze di sviluppo software.
- Integrazione: verifica se lo strumento si integra perfettamente con le piattaforme di marketing esistenti, sistemi CRM e altri strumenti dal tuo stack tecnologico.
- Facilità d’uso: un’interfaccia user-friendly intuitiva e facile da navigare.
- Scalabilità: dovrebbe essere adattabile ai futuri progressi tecnologici e ai cambiamenti nelle tue strategie di marketing.
- Struttura dei prezzi: comprendi il modello di determinazione dei prezzi e assicurati che si adatti al tuo budget.
- Pertinenza nel settore: valuta se lo strumento è già stato utilizzato con successo nel tuo ambito.
7. Forma il tuo team
Quando si implementa l’AI marketing nella propria organizzazione, è fondamentale garantire che il proprio team di marketing abbia la formazione e le conoscenze necessarie per utilizzare efficacemente questi strumenti avanzati. Valutare le attuali capacità del personale è il primo passo. Potrebbe essere necessario investire nella formazione per il team esistente, assumere un consulente o persino creare una nuova posizione dedicata a portare avanti le iniziative di AI.
Vedila come un'opportunità per il tuo team di riqualificare, imparare nuove tecnologie e diventare marketer migliori. Come un VP di una società generativa AI ha dichiarato a Forrester: “Hai bisogno del tuo team attuale, ma in modo diverso. Con l'AI Generativa, si passa dal produrre parole al brainstorming, fino alla conduzione di interviste, al perfezionamento e all'editing. Si tratta di creare contenuti di qualità con competenze diverse”.
Fornire una formazione completa su come funzionano gli strumenti di generazione del linguaggio naturale basati sull'AI ispirerà anche il tuo team a identificare nuovi casi d'uso, promuovendo un'adozione e un'integrazione più ampia dell'AI all'interno della tua organizzazione.
8. Metti alla prova i tuoi strumenti AI
Infine, è il momento di testare le tue iniziative di AI Marketing. Scegli le aree principali per l'implementazione e il lancio dei tuoi programmi. Assicurati di impostare un periodo di tempo e obiettivi KPI per valutare i risultati dopo il periodo di prova.
Ad esempio, se si testano gli annunci sui social media scritti e posizionati da AI, esegui una prova per un mese. Monitora e modifica tutto il contenuto, documentando il processo.
Dopo la prova, confronta le prestazioni dei contenuti generati dall’AI, generati dall'uomo e assistiti da AI per valutare l'efficacia e utilizzare queste informazioni per creare un piano per andare avanti.
9. Allena modelli specifici per il tuo brand
Se la tua piattaforma di AI Marketing lo consente, allena modelli personalizzati basati sui tuoi dati. Utilizza un set di dati completo che includa campagne passate, e-mail, messaggi, contenuti del sito web e branding interno per consentire raccomandazioni personalizzate che riflettono lo stile del tuo marchio.
Una solida infrastruttura di dati è essenziale per la corretta implementazione del modello e la generazione dei contenuti, soprattutto quando i brand iniziano a distribuire istanze esclusive di modelli linguistici.
Sfide nell’Implementare l’AI nel Marketing
Addestramento delle Soluzioni AI:
I modelli AI personalizzati richiedono un addestramento approfondito per svolgere compiti specifici. Ad esempio, se desideri che un’AI interagisca efficacemente con i clienti, sarà necessario disporre di una quantità significativa di dati sui clienti e, possibilmente, di data scientist per addestrarla.
Qualità e accuratezza dei dati:
L’efficacia dell’AI dipende dalla qualità dei dati su cui viene addestrata. Dati scadenti generano risultati inaccurati o di bassa qualità. Anche l’AI generativa, pur essendo avanzata, può produrre contenuti con errori fattuali. È necessaria una supervisione umana regolare per garantire l’accuratezza e mantenere la coerenza con il brand.
Conformità alle normative sulla privacy:
Poiché l’AI si basa su dati personali, è essenziale rispettare rigorosamente le leggi sulla privacy. La mancata conformità può comportare sanzioni e danni reputazionali. È fondamentale seguire regolamenti come il GDPR e investire in un’adeguata governance dell’AI per proteggere le informazioni dei consumatori.
Questioni legali e di copyright:
L’AI generativa può creare contenuti simili a opere esistenti analizzando dati proprietari, sollevando potenziali problemi di copyright. Poiché lo status legale dei contenuti generati da AI è ancora in evoluzione, è importante comprendere come si applicano le leggi sul diritto d'autore e garantire che i contenuti prodotti siano originali.
Il Futuro dell’AI Marketing
In futuro, i marketer si affideranno sempre più all’AI per ricavare previsioni dai dati non strutturati e sfruttare i dati di prima parte per guidare l’AI generativa nella creazione di contenuti orientati al cliente e coerenti con il brand.
Il marketing basato su AI evolverà per superare le imperfezioni dei modelli attuali. Per fornire insight aziendali efficaci, gli strumenti AI dovranno essere equi, sicuri, affidabili, inclusivi e trasparenti. Ciò richiederà uno sviluppo attento e un addestramento basato su dati diversificati per eliminare i bias.
Si prevedono normative più rigorose in tema di privacy dei dati, copyright e governance dell’AI, volte a garantire un uso etico della tecnologia. Con il progresso dell’AI, le aziende dovranno concentrarsi sulla sicurezza: il 68% dei clienti sottolinea l’importanza dell’affidabilità. I brand dovranno implementare solide misure di privacy e proteggere efficacemente i propri dati.
In futuro, l’AI potrebbe trasformare l’intero processo di marketing, automatizzando la stesura dei brief, la creazione di contenuti e l’analisi delle performance, mantenendo comunque il controllo umano.
Sfruttare il Potere dell’AI con Creatio
Potresti pensare che l’implementazione del marketing con l’AI richieda molte risorse tecniche. Secondo Computer Weekly, il 20% dei dirigenti IT potrebbe ricorrere all’”HR ombra” per potenziare il recruiting a causa della difficoltà nel reperire competenze in ambito AI, sempre più rare e costose. Una soluzione a questo problema è l’utilizzo di piattaforme AI no-code.
Creatio si distingue come una soluzione di marketing automation user-friendly e altamente personalizzabile, potenziata dall’intelligenza artificiale. La sua piattaforma no-code composable permette agli utenti di creare e implementare casi d’uso AI preconfezionati o personalizzati senza dover assumere sviluppatori professionisti.
L’offerta di prodotti Creatio comprende CRM Creatio e la piattaforma completa Marketing Creatio. Quest’ultima è focalizzata sull’automazione del marketing e copre l’intero ciclo di vita del cliente, dal primo contatto al passaggio al reparto vendite, fino all’engagement post-vendita e alle attività di marketing continuative.
L’intelligenza artificiale di Creatio è un assistente sofisticato progettato per interpretare query in linguaggio naturale e supportare tutte le esigenze di marketing, tra cui:
- Segmentazione del pubblico
- Progettazione dei flussi di campagna
- Generazione di contenuti avanzati
- Lead scoring
- Assistenza nella gestione dei lead
- Localizzazione e traduzione dei contenuti
- Personalizzazione dei contenuti
- Analisi delle intenzioni e del comportamento dei clienti
- Assistenza per la pubblicità digitale
- Insight sui clienti
- Gestione documentale e ricerca intelligente
- ... e altri casi d’uso
Ad esempio, è sufficiente descrivere a Copilot la campagna marketing desiderata e l’assistente genererà un flusso di campagna ben strutturato, basandosi su campagne precedenti di successo, playbook disponibili e best practice. Inoltre, tiene conto delle preferenze dell’utente, suggerendo canali di comunicazione, materiali promozionali e strategie di coinvolgimento.
Esempio di utilizzo di Creatio AI per la creazione di una campagna di marketing digitale
Per una segmentazione semplice del pubblico, i marketer possono semplicemente fornire a Creatio AI le caratteristiche richieste per la segmentazione, e l’assistente creerà le regole e i filtri necessari. Può anche applicare un approccio lookalike per selezionare un pubblico target con un maggiore potenziale di risposta.
Esempio di segmentazione del pubblico con Creatio AI
Oltre a queste funzionalità predefinite, il workspace di Creatio AI consente di creare nuovi casi d’uso AI: basta indicare all’assistente quale processo si desidera automatizzare o quali dati si vogliono analizzare, e Creatio AI costruirà il modello necessario.
La piattaforma offre anche diversi modelli di machine learning preconfezionati che possono essere addestrati con i propri dati per migliorare le analisi e l’automazione dei workflow. Inoltre, integra OpenAI e ChatGPT per semplificare attività quotidiane come la stesura di e-mail o la generazione di articoli per il blog.
Creatio è stata riconosciuta come leader nel Gartner® Magic Quadrant™ 2023 per il Report sulle Piattaforme di Automazione del Marketing B2B ed è stata recentemente inclusa nella Innovation Watch Assessment di Everest Group per le Applicazioni AI Generative.
Scopri le Funzionalità CRM e di Marketing basate sull’AI
