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Artificial Intelligence Marketing, rispondere alle esigenze dell’utente in modo immediato ed efficace

Netflix e Amazon, due colossi mondiali nel mercato digitale, sono stati i primi a comprendere e sfruttare le potenzialità dell’intelligenza artificiale applicata al marketing. Persuadere l’utente e indirizzarlo verso un preciso percorso è cosa complessa per ogni Marketer, non impossibile, ma difficile. E anche lunga. Impegnare delle risorse esclusivamente nello studio del comportamento online implica lunghi tempi di analisi. Mentre il mercato globale, a prescindere dal settore, impone alle aziende tempi molto più brevi che devono essere rispettati, pena l’esclusione dalla corsa.

Ecco perché è nato l’Artificial Intelligence Marketing.

Cos’è l’Artificial Intelligence Marketing (AIM)?

L’AIM è quella sezione sperimentale del Marketing che utilizza l’intelligenza artificiale per favorire il raggiungimento degli obiettivi di business.
Gli elementi fondamentali sono due: un database di informazioni sul comportamento degli utenti e degli algoritmi di Machine Learning. La loro combinazione consente di applicare scelte di marketing tagliate su misura per il singolo utente e gradualmente migliorate attraverso un meccanismo di trial-and-error. Dopo ogni tentativo l’algoritmo acquisisce nuovi dati e impara dalla propria esperienza, consentendo così di sviluppare il contenuto più adatto per l’utente, senza avere un dispendio eccessivo di risorse.

Quali sono le applicazioni possibili dell’Artificial Intelligence Marketing?

  • Customer Service:i chatbot sono l’esempio concreto più evidente di come l’intelligenza artificiale, applicata al comportamento degli utenti all’interno di una chat, consenta l’instaurazione di un circolo virtuoso in cui la soddisfazione dell’utente che usufruisce del servizio di assistenza lo porta a fidelizzarsi.
  • Analisi del Sentiment: i social media sono una fonte inesauribile di dati per tutti gli addetti al marketing, tuttavia questa mole di conoscenza è spesso difficile da gestire. L’integrazione dell’intelligenza artificiale e, di conseguenza, dell’analisi semantica automatizzata, consente di tenere facilmente sotto controllo le reazioni e i comportamenti degli utenti e reagire prontamente a qualsiasi variazione.
  • Up-selling e Cross-selling: gli algoritmi di Machine Learning immagazzinano informazioni riguardanti le ricerche e gli acquisti di prodottiper produrre suggerimenti attraverso un reccomendation system automatizzato.

Alla fine, quali sono i vantaggi legati all’AIM? Ne vale realmente la pena?

Chiunque volesse ottenere un vantaggio competitivo sostanzioso dovrebbe tenere in considerazione questo ramo del marketing. A fronte di un investimento iniziale, grazie a questo strumento è possibile:

  • Conoscere meglio l’utente e il suo comportamento
  • Rispondere velocemente ai cambiamenti delle necessità degli utenti
  • Risparmiare risorse
  • Raggiungere con maggiore probabilità l’obiettivo di business desiderato.

Automazione e Marketing sono un’unione consolidata da tempo. Questo è uno degli ultimi sviluppi, ed è ancora in divenire. Cosa ci riserverà nel prossimo anno? Stiamo a vedere.