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Potenziare la Customer Experience con l'IA
Lo studio data-driven di Reply ha individuato e misurato i trend più rilevanti nell’ambito dell’intelligenza artificiale applicata al marketing.
L’Intelligenza Artificiale sta migliorando marketing e Customer Experience
Grazie alla SONAR Trend Platform di Reply, abbiamo studiato il rapporto tra i principali trend di marketing e le tecnologie abilitanti più significative. In tal modo è stato possibile realizzare una panoramica dei trend rilevanti in base alla frequenza di citazione in articoli di esperti nel settore, mass media, brevetti e pubblicazioni scientifiche.
Il framework strategico per l’Intelligenza Artificiale nel marketing
Lo “Strategic Framework for Artificial Intelligence in Marketing” è un modello che rappresenta il modo in cui le tecnologie avanzate stanno inducendo una trasformazione in vari tipi di customer experience: Marketing Research, Marketing Strategy e Marketing Action.
"Si tratta di un ciclo, dove la pianificazione strategica è concepita come un processo circolare: l’esecuzione di azioni di marketing influenzerà la ricerca di marketing sotto forma di dati di mercato, dando così origine al ciclo continuo Marketing Research – Strategy – Action."
Fonte: Huang, MH., Rust, R.T. November 2020. "A strategic framework for artificial intelligence in marketing.", J. of the Acad. Mark. Sci.
Alla scoperta dei principali trend di marketing
ridefiniti dall’intelligenza artificiale
I trend della marketing research
Sentiment Analysis
Top 3 tecnologie di IA abilitanti:
Emotion AI, Natural Language Processing, Computer Vision
Per decenni, il miglior modo di analizzare i sentimenti dei consumatori è stato creare classici gruppi specializzati in ricerca di mercato. Successivamente, la comparsa di Web 2.0 analytics aveva consentito di studiare le reazioni dei consumatori su grande scala: tuttavia rimaneva difficile esaminare i sentimenti a causa della continua evoluzione del linguaggio umano. Grazie al training su testi scritti da umani, l’IA può ora rilevare le varie sfumature di sentiment dei consumatori e consentire all’industria di raggiungere l’obiettivo da sempre perseguito: comprendere le emozioni dei consumatori su ampia scala.
Customer Journey Analytics
Top 3 tecnologie di IA abilitanti:
Natural Language Processing, Deep Reinforcement Learning, Automated Machine Learning
Prima dell’integrazione della data analytics nel processo di marketing, la pianificazione del customer journey consisteva principalmente in congetture relative a uno scenario ideale. Mancava quindi una convalida della pianificazione del “best case” nella fase di test. Lo status quo attuale è rappresentato da customer journey moderni con KPI già integrati, pronti per essere tracciati e ottimizzati sulla base dei dati. Grazie all’IA sarà presto possibile portare avanti questo ambito di ricerca in tempo reale, raccogliendo e ottimizzando touchpoint di marketing al fine di migliorare la customer experience.
Visual Listening
Top 3 tecnologie di IA abilitanti:
Emotion AI , Natural Language Processing , Computer Vision
Mediante algoritmi di riconoscimento delle immagini, le macchine possono interpretare quello che “vedono” in immagini o video. Questo processo, che consente di riconoscere e categorizzare milioni di fotografie, viene sovente chiamato “image labelling” o “image classification”. Tali algoritmi di machine learning devono essere addestrati su contenuti specifici, affinché apprendano tutti gli elementi possibili necessari alla classificazione. Si ottiene quindi un risparmio di tempo e risorse per gli addetti al marketing che non devono più esaminare personalmente centinaia di post, poiché l’intelligenza artificiale è in grado di organizzare istantaneamente milioni di immagini o video relativamente a specifici trend in base a oggetti presenti nelle immagini, colori, paesaggi o stati d’animo.
I trend della marketing strategy
Ottimizzazione e testing dei contenuti
Top 3 tecnologie di IA abilitanti:
Machine Learning Operations , Natural Language Processing , Computer Vision
I content marketer sfruttano gli algoritmi di machine learning per scoprire e replicare i contenuti o le offerte in grado di massimizzare attività specifiche come operazioni di acquisto, invio di moduli via e-mail o registrazioni. L’applicazione del Machine Learning all’ottimizzazione e al testing dei contenuti massimizza il potenziale interesse dei consumatori, mentre le aziende possono testare i contenuti presso il proprio pubblico e offrire ad ogni persona un contenuto specifico in base alla fase del customer journey.
Customer segmentation
Top 3 tecnologie di IA abilitanti:
Machine Learning Operations, Deep Reinforcement Learning, Natural Language Processing
La segmentazione della clientela è stata usata per anni in diversi settori per evitare gli sprechi nelle campagne di marketing e supportare strategie di pricing, up-selling e raccomandazione di prodotti. Oggi è una componente chiave dell’ottimizzazione della customer experience poiché permette l’adattamento alle esigenze di uno specifico segmento di clientela, e consentendo ai brand di indirizzare i consumatori con maggior precisione, usando messaggi e offerte tramite tutti i canali e tutte le occasioni di consumo/acquisto.
Marketing effectiveness modelling
Top 3 tecnologie di IA abilitanti::
Deep Reinforcement Learning, Automated Machine Learning, Artificial Neural Networks
Negli ultimi anni, il Marketing Effect Modelling è stato impiegato per analizzare l’impatto dei media sui risultati ottenuti da un brand o un’azienda. Nuovi strumenti di IA stanno ora contribuendo all’innovazione del marketing effectiveness modelling, in quanto raccolgono dati sociali e di ricerca e creano proxy basati su algoritmi in grado di predire l’andamento delle vendite. La nostra previsione è che a breve la pianificazione del marketing sarà sostituita da un’ottimizzazione reattiva, in grado di apportare correzioni e migliorare l’efficacia della pubblicità in tempo reale attraverso il live modelling.
I trend della marketing action
Chatbot e assistenti virtuali
Top 3 tecnologie di IA abilitanti:
Natural Language Processing, Computer Vision, Deep Reinforcement Learning
I chatbot e gli assistenti virtuali rappresentano tecnologie di IA redditizie nel settore del marketing e, se utilizzate nel modo corretto, capaci di offrire un servizio personalizzato ai clienti su scala globale. Non è però più sufficiente contare sulla sola abilità tecnologica; occorre avere anche la capacità di raccogliere i dati in modo corretto. Brand e aziende che oltre a lanciare chatbot nei diversi momenti della customer experience sfrutteranno anche i dati che vengono raccolti, saranno un passo avanti rispetto ai competitor.
Marketing di fidelizzazione e mantenimento clienti
Top 3 tecnologie di IA abilitanti:
Natural Language Processing, Computer Vision, Deep Reinforcement Learning
Il potenziamento della Brand Loyalty va oltre la semplice soddisfazione del consumatore: il suo obiettivo è garantire una fonte di guadagno continua ed eventualmente attirare nuovi consumatori che si sentono affini al brand. L’IA può essere impiegata per comprendere i meccanismi che portano un consumatore a fidelizzarsi al brand, attraverso ricerche e strategie di marketing che consentono di offrire esperienze e promozioni su misura per il cliente.
Personalizzazione della Customer Experience
Top 3 tecnologie di IA abilitanti:
Natural Language Processing, Computer Vision, Machine Learning Operations
Al giorno d’oggi i vari contenuti sono dettati da algoritmi personalizzati del tipo “se ti piace quello, potrebbe piacerti questo”. Tuttavia, nei settori del marketing e dell’e-commerce c’è ancora spazio per dei miglioramenti: a causa di cambiamenti su platform data e cookie policy, numerosi brand continuano a proporre ai clienti prodotti e servizi che hanno già acquistato o in cui non sono più interessati. Per non perdere clienti, gli uffici Marketing dovranno quindi migliorare i loro algoritmi, seguendo l’esempio delle aziende che investono in sistemi di customer recommendation.
Key Takeaways
Più IA significa maggiori insight
L’integrazione dell’IA in pratiche commerciali e di marketing offre nuovi modi per raccogliere i dati dei consumatori, fornendo così alle aziende un vantaggio competitivo che in passato era inimmaginabile.
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Le previsioni accurate stanno diventando una realtà
Grazie all’IA è possibile modellare l’attuale panorama del marketing creando previsioni utili per il futuro, fornendo agli esperti di marketing una prospettiva accurata sul modo in cui gestire la customer experience.
L'intervento umano sull'IA è ancora essenziale
Nel breve termine, l’intelligenza dell’IA rimarrà paragonabile a quella dei suoi programmatori. Ad oggi, l’interazione e la supervisione umana è fondamentale per ridurre i bias algoritmici e migliorare la customer experience dal punto di vista creativo.
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Un Roi composto
La capacità dell’IA di offrire consumer activation personalizzate in modo quasi istantaneo - le azioni dei consumatori vengono analizzate in tempo reale e usate come nuovi input per la ricerca di mercato - crea un “interesse composto” sul ROI, generando così nuove opportunità per i marketer.
Affidati all’intelligenza artificiale per sfruttare
al meglio i tuo dati aziendali
Adottare un approccio orientato all'IA può aiutarti a raggiungere efficacemente i tuoi clienti,
costruendo una user experience sempre più personalizzata.
Dati
La tua azienda ha accesso a un insieme variegato di zero-, first- e third-party data? I dati sono strutturati o non strutturati? Sono puliti?
Piattaforme
Quali piattaforme di business intelligence stai usando? Sono in grado di rendere i tuoi dati interoperabili e di fornire informazioni tramite modellazione predittiva, visualizzazioni o raccomandazioni?
Cultura Aziendale
È già presente un’attitudine positiva verso la sperimentazione e l’iterazione? Ci sono esperienze di creatività incentivata dalla combinazione di dataset?
Azienda
La tua azienda è aperta a una collaborazione cross-funzionale tra i team al fine di sfruttare al meglio le potenzialità dell’IA?
