Marketing: 5 misure per migliorare la propria strategia con l‘AI

Quale sarà il peso del marketing in questa seconda parte dell’anno, e quali strumenti sono a disposizione dei marketer per poter far fronte ai cambiamenti indotti dalla pandemia? L’abbiamo chiesto a Maurizio Alberti, VP Global Sales di Mapp, piattaforma di marketing cloud basata sui customer insight, che suggerisce anche cinque misure per migliorare le strategie di marketing usando l’Intelligenza Artificiale.

Cosa ne pensa dell’attuale situazione del marketing in Italia?
Budget limitati e maggiore pressione sul contenimento dei costi marketing influenzano la strategia delle aziende per portare avanti il business nonostante la situazione non certo semplice.

È indiscutibile che il canale online sia l’unico genere di media ad aver beneficiato in questo periodo, di conseguenza il marketing digitale sarà probabilmente la prima scelta per molti marketer quando si tratterà di operare con successo nei prossimi mesi. Anche i requisiti per le campagne digitali stanno aumentando: l’efficacia delle campagne a fronte di spese più contenute rispetto al passato sono diventati criteri chiave di successo che devono essere accuratamente considerati in anticipo.

Quale sarà quindi la strategia di marketing vincente da adottare nei prossimi mesi?

La strategia con cui i marketer possono combinare la pianificabilità e l’efficienza si basa sul passaggio da un marketing reattivo a un marketing proattivo. Infatti, un maggior grado di prevedibilità fornisce una maggiore certezza sulla performance delle campagne. I marketer che reagiscono solo in ottica post e adattano le campagne in ritardo, dopo che gli effetti negativi sono già diventati evidenti o che i successi non si sono materializzati, stanno mettendo a rischio risorse preziose e rischiano di restare indietro rispetto alla concorrenza. I marketer proattivi, invece, agiscono in modo olistico su tutti i canali e concentrano le attività sull’ottimizzazione continua step by step. Allo stesso tempo, l’uso efficace delle risorse si basa non da ultimo su una tecnologia moderna e performante. Questa dovrebbe essere pronta all’uso senza troppi adattamenti, essere facile da integrare e veloce da utilizzare da più stakeholder, oltre che offrire un ragionevole Time to Value.

L’intelligenza artificiale è sulla bocca di tutti, ma come ci può aiutare in modo concreto nelle strategie di marketing?

L’intelligenza artificiale può aiutare a targetizzare e „attivare“ i consumatori finali perchè, ad esempio, permette di fare previsioni sulla probabilità di engagement e di acquisto dei clienti e fornisce insight utili per la creazione dei giusti segmenti di audience/destinatari da targetizzare. Questo permette di automatizzare gli invii con offerte e contenuti rilevanti e altamente personalizzati.

Queste cinque aree di applicazione illustrano come le soluzioni supportate dall’AI aiutano a raggiungere questo obiettivo di marketing:

1. Dai dati alle azioni: l’analisi dei dati dei clienti e le campagne di marketing devono necessariamente viaggiare di pari passo per applicare il sopracitato approccio proattivo. Con l’aiuto dell’AI, vengono elaborati insight basati su dati. Questi a loro volta possono essere utilizzati per derivare attività di marketing specifiche che forniscono informazioni su come l’attivazione strategica dei clienti può essere migliorata. La segmentazione mirata degli utenti, per esempio, offre la possibilità di definire tempi e canali di contatto ottimali sulla base di specifici indicatori di performance.

2. I marketer che conoscono i propri clienti riescono a pianificare in modo più affidabile e preciso. Le funzionalità di AI marketing sono in grado di prevedere con precisione il comportamento futuro, con calcoli piuttosto accurati in merito alle probabilità di conversione in base al loro customer lifecycle. Nel caso degli eCommerce, per esempio, è consigliabile usare le previsioni per determinare quali consumatori saranno convinti a fare un acquisto (o meno) con dei buoni sconto. Un approccio selettivo in cui i coupon non vengono forniti in modo generalizzato ma solo agli utenti con una tendenza alla conversione corrispondentemente alta.

3. Il monitoraggio continuo porta vantaggi indiscutibili ma l’esperienza dimostra che impegna molte risorse. Il machine learning, invece, permette un monitoraggio costante del database e delle performance di campagna senza spendere molto tempo. Le tecnologie di autoapprendimento possono rivelare un potenziale di ottimizzazione inimmaginabile mentre gli avvisi automatici in tempo reale forniscono informazioni sull’andamento delle metriche dei siti web. Quando si verificano anomalie, le notifiche istantanee assicurano una risposta immediata e un rimedio mirato, mantenendo le prestazioni delle campagne alte nel tempo.

4. La qualità delle raccomandazioni di prodotto è significativamente aumentata grazie all’uso dell’intelligenza artificiale. Quest’ultima permette di affinare i suggerimenti e le informazioni aggiuntive che risultano pure banali per il cliente, registrando continuamente le preferenze e le affinità, e può fornire suggerimenti secondo il principio della “next best action”.

5. Ultimo ma non meno importante: niente funziona senza dati. La base solida di qualsiasi ottimizzazione basata sulla tecnologia è quindi una strategia di dati aggiornata. Sullo sfondo dell’attuale regolamentazione dei cookie, questa dovrebbe includere opzioni di tracciamento alternative e anonime, essere progettata per rispettare le norme sulla protezione dei dati e concentrarsi solo sui dati di prima parte. La raccolta, l’analisi e l’uso di dati propri presenta il vantaggio per i brand di possedere un livello di conoscenza delle proprie audience che non è assolutamente accessibile alla concorrenza. Se tutte le fonti di dati disponibili e rilevanti poi vengono pure riunite, questo ripaga in termini di ulteriore pianificabilità complessiva.

In conclusione: l’uso dell’AI e della marketing intelligence è assolutamente vantaggiosa, soprattutto in tempi economicamente incerti come quelli recenti. Un investimento nella tecnologia di marketing può contribuire alla crescita dei ricavi a medio termine e un livello più alto di proattività e agilità dei dipartimenti marketing abilita e facilita la creazione di relazioni 1:1 di lunga durata con i clienti e aiuta le aziende a rimanere competitive.