Come usare l’AI nel marketing

L'intelligenza artificiale (AI) sta rivoluzionando vari settori e il marketing digitale non fa eccezione. Ma cosa è esattamente l'AI e come viene utilizzata nel marketing? L'AI si riferisce a sistemi informatici in grado di eseguire compiti che normalmente richiederebbero intelligenza umana, come riconoscimento visivo, comprensione del linguaggio, decisioni e traduzione. Questi sistemi utilizzano algoritmi avanzati e grandi quantità di dati per apprendere e migliorare continuamente le loro performance.

Nel contesto del Digital Marketing, l'AI viene utilizzata per migliorare l'efficienza, la personalizzazione e l'efficacia delle campagne. Le tecnologie AI possono analizzare enormi quantità di dati in tempo reale per estrarre informazioni preziose sui comportamenti e le preferenze dei consumatori. Questo consente ai marketer di creare contenuti più rilevanti, ottimizzare le strategie pubblicitarie e migliorare l'esperienza complessiva del cliente.

Uno degli strumenti principali dell'AI nel marketing è l'apprendimento automatico (machine learning), che permette ai sistemi di apprendere dai dati e migliorare le loro prestazioni senza essere esplicitamente programmati. Altri strumenti includono l'elaborazione del linguaggio naturale (NLP) e i chatbot, che migliorano la comunicazione con i clienti e forniscono supporto in tempo reale.

Quali sono i pro dell’AI?

1.    Personalizzazione: l'AI può analizzare i dati dei clienti e del target di riferimento andando a creare esperienze personalizzate, aumentando l'engagement e le conversioni.
2.    Efficienza: automatizza compiti ripetitivi, facendo un saving time per i professionisti che possono dedicare tempo ad attività più strategiche. 
3.    Precisione: l’AI può analizzare enormi quantità di dati con precisione, identificando trend e comportamenti che potrebbero sfuggire all'analisi umana.

Come in tutte le funzionalità innovative ci sono però anche dei contro:

1.    Costi: implementare tecnologie AI può essere costoso, soprattutto se si scelgono tool che implementano strategie sia a livello testuale che grafico.
2.    Difficoltà di utilizzo: la configurazione e la gestione dei sistemi AI richiedono competenze tecniche avanzate. L’uso di prompt efficaci e ben studiato è fondamentale per poter “parlare” con l’AI e fornire tutti i dati per creare contenuti accattivanti.
3.    Privacy: l'uso intensivo dei dati solleva preoccupazioni sulla privacy e la sicurezza dei dati dei consumatori.

L'AI sta trasformando il modo in cui gli utenti utilizzano anche i social media. I canali social utilizzano algoritmi AI per personalizzare i feed degli utenti, mostrare annunci mirati e analizzare le interazioni sociali

L'AI può analizzare il sentiment dei post, dei contenuti e dei commenti sui social media, permettendo ai brand di comprendere meglio le percezioni del pubblico e rispondere in modo appropriato. Inoltre, l’aggiunta di chatbot AI all’interno di canali social permette di fornire assistenza 24/7, rispondendo alle domande dei clienti e guidandoli attraverso il processo di acquisto.

A livello pratico l’AI è in grado di generare contenuti sui social media ottimizzati, come didascalie e articoli, basati su analisi dei trend e delle performance passate. Alcuni tool avanzati sono anche in grado, sulla base di prompt dettagliati e scritti attraverso il prompt Engineering permettono la creazione di grafiche e immagini fotografiche che, grazie alla continua innovazione digitale, stanno diventando sempre più reali.

•    Netflix è uno degli esempi più noti di utilizzo dell'AI per il marketing e la produzione di contenuti. Il Brand utilizza algoritmi di machine learning per analizzare i dati di visualizzazione degli utenti e suggerire contenuti personalizzati. Inoltre, l'AI viene utilizzata per prevedere quali serie e film avranno successo, guidando le decisioni di produzione e acquisto dei contenuti. Questa strategia ha permesso a Netflix di mantenere un alto livello di engagement e di ridurre il tasso di abbandono degli abbonati.

•    Spotify utilizza l'AI per migliorare l'esperienza utente e personalizzare i contenuti. L'algoritmo di raccomandazione di Spotify analizza i dati di ascolto degli utenti per suggerire nuove canzoni e creare playlist personalizzate. Questo non solo aumenta la soddisfazione degli utenti, ma aiuta anche Spotify a mantenere un alto tasso di abbonati.

•    Under Armour ha integrato l'AI nella sua strategia di marketing per offrire consigli personalizzati sui prodotti. Collaborando con aziende di tecnologia, Under Armour utilizza scanner per piedi nei negozi fisici che, grazie all'AI, forniscono raccomandazioni precise sulle calzature più adatte per ogni cliente. Questo approccio personalizzato migliora l'esperienza di acquisto e aumenta le vendite.

•    Mastercard utilizza un motore digitale proprietario basato sull'AI per analizzare le conversazioni sui social media in tempo reale. Questo sistema identifica le microtendenze emergenti e le correla con le aree di interesse dell'azienda. Il team di marketing può quindi intervenire tempestivamente nelle conversazioni rilevanti, migliorando la visibilità e l'engagement del brand.

•    PayPal ha sviluppato modelli predittivi basati sull'AI per ridurre il tasso di abbandono dei clienti. Analizzando continuamente i dati storici e comportamentali, PayPal può identificare gli utenti a rischio di abbandono e intervenire rapidamente con contenuti mirati e offerte personalizzate. Questa strategia ha permesso a PayPal di ridurre significativamente il churn e migliorare la fidelizzazione dei clienti.