Che cos'è il marketing AI? Come migliora l'esperienza del cliente

Quando si pensa all'intelligenza artificiale (AI), la prima cosa che viene in mente alle persone non è il marketing.

Se mai, il software di operationalizzazione dell'AI e del machine learning (MLOps) è associato al settore tecnologico, con il settore sanitario che segue da vicino.

Le persone sanno cosa sono il marketing e l'AI, ma i due insieme? Non tanto.

Importanza del marketing AI

L'analisi tradizionale dei dati richiede tempo e limita i marketer nel trovare e implementare approfondimenti in tempo reale dai dati dei clienti. Le soluzioni di marketing AI consentono ai marketer di prendere decisioni proattive con il software di business intelligence (BI). Questa intelligenza di mercato è cruciale per i marketer per proiettare i risultati di diversi scenari. Inoltre, l'AI nel marketing sta rivoluzionando il modo in cui i marketer personalizzano la consegna dei contenuti.

Altri motivi per cui i marketer scelgono il marketing AI includono la visualizzazione dei dati per anticipare le tendenze, analizzare informazioni ricche di campagne, scoprire tendenze di interazione con i clienti e creare legami significativi con i clienti.

Tipi di applicazioni di marketing AI

I marketer classificano le applicazioni di marketing AI in quattro tipi, a seconda del loro livello di intelligenza e struttura.

1. Applicazioni autonome utilizzano programmi AI e elaborazione del linguaggio naturale (NLP) per offrire raccomandazioni personalizzate ai clienti.
2. Applicazioni integrate rimangono invisibili ai clienti e supportano le applicazioni autonome con il tracciamento del comportamento.
3. Applicazioni autonome di automazione dei compiti eseguono compiti ripetitivi utilizzando regole o istruzioni.
4. Applicazioni integrate di automazione dei compiti utilizzano algoritmi per prendere decisioni complesse e fare previsioni.

Componenti del marketing AI

L'AI umanizza il marketing colmando il divario tra la raccolta dei dati dei clienti e l'esecuzione di idee di campagne attuabili. Gli strumenti di marketing AI analizzano il comportamento dei clienti e aiutano i marketer a trovare opportunità per coinvolgere i consumatori nei modi preferiti. Tre componenti chiave che alimentano l'adozione della tecnologia di marketing AI sono i seguenti.

1. Big data e analisi: I big data aggregano, segmentano e analizzano grandi volumi di set di dati strutturati e non strutturati con sforzi manuali minimi. I marketer si affidano all'elaborazione dei big data per valutare l'impatto degli sforzi di marketing e intraprendere azioni adeguate. L'analisi dei big data assicura che i migliori contenuti e messaggi raggiungano e influenzino positivamente il pubblico appropriato.
2. Machine learning: I marketer utilizzano algoritmi ML per identificare tendenze storiche dei dati, approfondimenti, modelli e comunanze per le decisioni di marketing. Le piattaforme ML aiutano i marketer a decodificare la causa di eventi e azioni ripetitive. Mentre i big data estraggono e ordinano i dati, il ML risolve i problemi e prevede i risultati futuri.
3. Soluzioni di piattaforma AI: Le organizzazioni che utilizzano strumenti di marketing potenziati dall'AI scoprono concetti e temi approfonditi nei set di dati più rapidamente. Questa intelligenza di marketing consente ai marketer di prendere decisioni basate sui dati e comprendere le risposte ai contenuti in forma aperta (reti sociali, linguaggio naturale ed email). Ad esempio, il framework Bayesian Learning and Forgetting valuta la ricezione dei clienti a specifici sforzi di marketing.

Casi d'uso del marketing AI

Diversi settori, tra cui sanità, vendita al dettaglio, governo e servizi finanziari, sfruttano gli strumenti di marketing AI per semplificare le operazioni di marketing, migliorare l'esperienza del cliente e aumentare i risultati del performance marketing. I casi d'uso dell'AI nel marketing sono i seguenti.

• Pubblicità programmatica effettua offerte per spazi pubblicitari e consegna il contenuto giusto ai clienti target al momento giusto.
• Marketing intelligente basato su account utilizza l'AI per scoprire approfondimenti da ricerche di parole chiave, dati online e profili sociali.
• Analisi dei modelli di ricerca aiuta i marketer a identificare le aree chiave del marketing.
• Bot AI o chatbot semplificano la relazione con i clienti con l'engagement diretto al consumatore e risparmiano tempo ai dipendenti.
• Analisi predittiva scopre approfondimenti sulle campagne di outreach e facilita il processo decisionale in tempo reale.
• Design pubblicitario intelligente valuta e modifica gli elementi di design per migliorare l'engagement del pubblico target.
• Riconoscimento delle immagini analizza le informazioni visive per valutare la consapevolezza del marchio, la penetrazione del mercato e l'associazione con influencer.
• Ascolto sociale utilizza l'NLP per scoprire menzioni del marchio e valutare il sentimento del marchio.
• Curazione automatizzata dei contenuti email trova e condivide contenuti rilevanti e coinvolgenti con il tuo pubblico.
• Prezzi dinamici guidati dall'AI offre prezzi personalizzati per l'e-commerce con cookie, cronologia, ricerche e monitoraggio di altre attività online.

Marketing AI nel marketing digitale

L'intelligenza artificiale, contrariamente a quanto pensano alcuni, non è una minaccia. Il software AI integra le strategie aziendali, automatizza compiti come l'estrazione, l'ordinamento e l'analisi dei dati. L'AI sta diventando sempre più intelligente mentre svolge le funzioni degli analisti di dati umani a una velocità senza precedenti.

L'intelligenza artificiale è cresciuta al punto che può beneficiare di molteplici aspetti delle piattaforme di marketing digitale, come il servizio clienti e l'esperienza utente (UX).

L'analisi predittiva, il targeting e la segmentazione del pubblico, e i chatbot sono tre esempi che mostrano come il marketing AI possa beneficiare delle strategie di marketing digitale.

Analisi predittiva

Il cuore del marketing AI è l'uso dei big data e del machine learning per raccogliere e analizzare i dati rispetto a diversi fattori. Alcuni di questi fattori potrebbero includere informazioni demografiche, mentre altri si concentrano più specificamente sulle analisi del sito web.

L'analisi predittiva spesso include metriche come le visualizzazioni di pagina, il tempo trascorso su una pagina, il tasso di rimbalzo e il tasso di clic sulle call-to-action (CTA). Queste metriche possono essere tracciate dall'AI in modo che tu, il marketer, possa prendere decisioni informate su quali aree dovresti concentrare maggiormente la tua attenzione riguardo alla tua strategia di marketing.

Estrarre dati dalle metriche sopra menzionate può aiutarti a fare previsioni informate sull'engagement futuro. Piuttosto che utilizzare i dati per analizzare retroattivamente perché qualcosa è successo, ora puoi prevedere come prevenire che la stessa cosa accada due volte.

Questa capacità non solo amplifica l'engagement futuro del pubblico portando più persone ai tuoi contenuti, ma l'AI ti consente di migliorare l'esperienza utente sul tuo sito, incoraggiando nuovi utenti a iscriversi e utenti attuali a continuare l'engagement regolare.

Targeting e segmentazione del pubblico

Sapere come targetizzare il pubblico giusto per i tuoi contenuti ti aiuta a creare un'esperienza di marketing digitale personalizzata per i clienti. Gli algoritmi ML utilizzano i dati dei clienti per apprendere e identificare modelli importanti e ricorrenti, come le informazioni demografiche sugli utenti basate su specifici pezzi di contenuto prodotti.

Ad esempio, se il tuo algoritmo ML nota che i giovani tra i 18 e i 30 anni visitano i tuoi articoli sui social media, ma i 40-60enni leggono articoli sulla proprietà di piccole imprese o su come gestire i dipendenti remoti, potresti voler concentrare la diffusione dei contenuti su ciascun pubblico su piattaforme diverse: social media, email, tramite banner pubblicitari, e così via. Le organizzazioni di diversi settori utilizzano strumenti di ottimizzazione dei contenuti per migliorare tali sforzi di content marketing e iniziative di marketing digitale.

Inoltre, l'algoritmo raccoglierà informazioni sull'orario e sui giorni della settimana in cui i tuoi contenuti vengono più spesso accessi tramite piattaforme social. Poiché queste informazioni non possono essere tracciate bene da un analista di dati umano, gli algoritmi di machine learning AI possono raccogliere queste informazioni e aiutarti a sapere il momento migliore per pubblicare su Facebook o altre piattaforme social per i livelli più alti di engagement degli utenti.

Chatbot

Utilizzare chatbot potenziati dall'AI per il marketing può portare una ricchezza di benefici alla tua strategia di marketing digitale. I chatbot sono robot di chat che possono conversare con un utente umano tramite comandi di testo o vocali. L'uso più evidente dei chatbot per il marketing è nelle interazioni centrate sul cliente. Come piattaforma di marketing digitale, è cruciale avere più modi per i clienti di contattare la tua azienda durante le ore di lavoro e non.

Supponiamo che tu abbia clienti che vivono su un continente diverso dal tuo. In tal caso, vorrai essere accessibile per rispondere alle loro domande, specialmente qualcosa di urgente che potrebbe determinare tra una vendita, un'iscrizione o il passaggio a un'altra azienda con un tempo di risposta più rapido.

I chatbot AI assistono con le richieste dei clienti e raccolgono dati utente in modo diverso rispetto agli algoritmi ML. Un chatbot può raccogliere dati inviando un sondaggio post-conversazione a un cliente. Un sondaggio potrebbe chiedere informazioni demografiche dell'utente e il loro scopo per visitare il tuo sito.

I chatbot possono facilmente chiedere e spesso ricevere dati utente molto più rapidamente rispetto ad altri metodi che si affidano ai big data per accedere, ordinare e filtrare le informazioni degli utenti.

Benefici del marketing AI

I sistemi software di marketing AI utilizzano algoritmi per raccogliere e analizzare dati, prevedere risultati e aiutare i marketer a prendere decisioni informate. Il marketing AI consente alle organizzazioni di:

• Aumentare il ritorno sull'investimento (ROI) del marketing con raccomandazioni sulla allocazione dei fondi e strategie di posizionamento degli annunci.
• Personalizzare la consegna dei contenuti in base a demografia e interazioni precedenti.
• Migliorare la gestione delle campagne e la reportistica con analisi intelligenti delle campagne e approfondimenti sui report.
• Aumentare le prestazioni del team di mercato automatizzando compiti ripetitivi e noiosi.

Le sfide del marketing AI

Gli strumenti di marketing AI non sono a conoscenza degli obiettivi di marketing organizzativi o dei modi per realizzarli. Ecco perché le aziende dedicano molto tempo a formare gli strumenti AI sulle preferenze dei clienti, le tendenze e i modelli di comportamento con dati storici. Questo processo di implementazione del marketing AI che richiede tempo spesso comporta sfide come:

• Problemi di privacy attirano sanzioni quando un team di marketing non rispetta standard come il Regolamento Generale sulla Protezione dei Dati (GDPR).
• Difficoltà di adesione sorgono quando le organizzazioni non riescono a dimostrare il valore dell'investimento AI agli stakeholder.

L'AI è qui per restare

Man mano che i marketer si sentono più a loro agio con l'idea di integrare l'AI nelle loro strategie di marketing, i visitatori del sito, nuovi e vecchi, sentiranno i benefici dell'integrazione dell'intelligenza artificiale. Non c'è nulla da temere riguardo ai big data, al machine learning o all'automazione dei chatbot: tutti questi benefici e altri ancora miglioreranno l'efficacia delle campagne di marketing e l'accessibilità dei clienti in futuro.

Scopri di più sull'intelligenza artificiale e su come funziona.