Quando pensiamo all’intelligenza artificiale ci tornano subito in mente Blade Runner,Terminator, Matrix o il film d’animazione Wall-E, che hanno lasciato nell’immaginario collettivo l’idea di un futuro un po’ inquietante, ma spesso anche sorprendente.
Nel mondo del digital marketing B2B, l’AI è naturalmente qualcosa di differente.
L’Intelligenza Artificiale prevede l’utilizzo dei dati dei clienti, del machine learning e di altri concetti computazionali per prevedere l’azione, o la mancata azione, da parte di una determinata persona o gruppo di persone.
Riesce a supportare i marketer nel segmentare l’enorme mole di dati al fine di creare contenuti customizzati per i propri potenziali clienti da proporre nel momento giusto sul canale giusto. Offre, quindi, la possibilità di creare strategie migliori e senza soluzione di continuità. Secondo uno studio condotto da PwC, ben il 72% dei marketer considera l’Intelligenza Artificiale un vantaggio per il proprio business.
Poter analizzare in tempo reale grandi quantità di dati è indispensabile per riuscire a comprendere più rapidamente bisogni e aspettative del cliente. Migliorano grazie a questa possibilità sia la user experience che i servizi di customer care e supporto.
Perché l’AI nel marketing B2B è così importante?
L’impatto dell’Intelligenza Artificiale in ambito digital marketing B2B è enorme. Consente ai marketer di maneggiare imponenti quantità di dati derivanti dalle analytics di social media, e-mail e in generale dal web in un tempo relativamente più breve. Inoltre, le informazioni che offre in un periodo di tempo ridotto aiutano a spingere la performance di una campagna e di conseguenza il ROI più velocemente. Marketer e aziende riescono, così, anche ad avere più tempo da dedicare ad altri compiti, altrettanto importanti.
Un ulteriore motivo per cui l’Intelligenza Artificiale si rivela così importante è che, secondo alcune ricerche condotte di recente, circa il 76% dei clienti si aspettano che le aziende comprendano realmente i loro bisogni e le loro aspettative. Riuscire a capire chi sono esattamente i clienti consente di creare un’esperienza personalizzata e unica.
Soluzioni basate sull’AI, combinando le caratteristiche del cliente (età, sesso, occupazione, livello culturale…) e i dati sulle transazioni precedenti con il monitoraggio dei social media, possono generare consigli personalizzati sul prodotto/servizio e portare a incrementi notevoli delle vendite.
Ecco riassunti i motivi principali per scegliere di fare affidamento all’Intelligenza Artificiale:
1. Ottenere previsioni di vendita: l’AI consente di raccogliere e studiare i dati provenienti da e-mail, riunioni e in alcuni casi anche da conversazioni telefoniche. L’AI ha la capacità di mettere in relazione questi dati con il possibile esito delle vendite delle tue campagne in atto o di quelle future. Si stanno, inoltre, diffondendo sistemi efficaci per creare meccanismi di ingaggio e strategie di comunicazione, a partire dalla previsione dei comportamenti di acquisto. Ciò risulta possibile solo grazie all’analisi di una grande mole di dati.
2. Capire i tuoi clienti: attraverso i dati raccolti dalle soluzioni di Intelligenza Artificiale, può risultare più semplice capire le necessità dei clienti, nonché come e quando poterle soddisfare. I marketer possono anche creare dei profili di utenti in modo da separare chi è interessato realmente al prodotto rispetto a chi lo sta solo prendendo in considerazione o chi è già chiaro che non lo acquisterà mai.
3. Scoprire le tendenze: la capacità di analizzare grandi quantitativi di dati può anche essere usata per rilevare i nuovi trend andando ad inserirsi in tempo-reale in conversazioni o eventi a cui partecipano i tuoi utenti.
Come usare nella pratica l’Intelligenza Artificiale?
Adesso che abbiamo capito a cosa serve, vediamo come usarla per le tue campagne di marketing/pubblicitarie:
1. Programmatic Ad Targeting: si tratta di automatizzare una o più parti del processo di acquisto delle adv usando tecnologie basate su software. Il metodo tradizionale di acquisto/vendita di campagne pubblicitarie è lungo e noioso. Grazie ai dati dei cookies delle applicazioni mobile e dei siti web che hai visitato, l’Intelligenza Artificiale può targettizzare specifici utenti rispetto ai criteri scelti dal pubblicitario o dall’azienda. I criteri in questione possono andare dall’età, luogo, genere e molti altri. Se i criteri si accordano, il sistema in automatico mostrerà il contenuto più adeguato. Un ottimo esempio è dato da Facebook Ad che consente di usare i dati delle analytics per targettizzare e ri-targettizzare le proprie pubblicità.
2. Chatbots: che sia per fare domande, acquisti o reclami, app di messaggistica come Messenger o Whatsapp hanno di gran lunga semplificato per i clienti la possibilità di raggiungere le aziende e dirgli quello che pensano in modo veloce e gratuito. La triste realtà è che, specialmente per le grandi aziende, è difficile riuscire a rispondere ad ogni messaggio, spesso sono migliaia e con domande analoghe. E’ qui che entrano in gioco le chatbot, che riescono a simulare conversazioni con un linguaggio naturale. Le aziende possono creare risposte predeterminate alle FAQ o aiutare gli utenti in automatico nella ricerca di un prodotto che potrebbe piacergli. Si riducono così significativamente i tempi di risposta, risparmiando non solo tempo, ma anche denaro.
3. Riconoscimento vocale: Siri, Google Assistant o Alexa sono solo alcuni dei sistemi di riconoscimento vocale più famosi. Comprendono le parole che vengono pronunciate e le convertono in testo scritto per eseguire il comando richiesto. Lo stesso Google Maps o Shazam usano questa tecnologia. Ma come può portare beneficio ai marketer per le proprie campagne? Basti pensare che si stima che le vendite concluse grazie ai sistemi di riconoscimento vocale arriveranno a 40 bilioni di dollari nel 2022, rispetto ai 2 bilioni del 2018. Se questo si rivelasse vero, la necessità diventerebbe evidente. L’analisi deep learning dell’audio delle conversazioni con i clienti consente, inoltre, di valutare, dal loro tono di voce, se c’è una risposta negativa al sistema e re-indirizzarli automaticamente a operatori in grado di gestire al meglio la conversazione.
4. Content Generation: la creazione manuale dei contenuti è un processo noioso il più delle volte, ma immagina di avere un sito in grado di generare contenuti. Non avrai nemmeno più necessità di cercare scrittori o editor, la tua vita sarebbe molto più semplice. E se sapessi che gli algoritmi di machine learning possono già arrivare a questo? Si tratta della content generation. Purtroppo, però, non può ancora creare testi lunghi e articolati come quelli dei blogger, dei CEO e di altri autori che hanno una profonda conoscenza rispetto all’argomento di cui scrivono.
5. Dynamic Pricing: si tratta di una strategia per la quale il prezzo di un prodotto viene determinato dalla domanda e/o dall’offerta. Un esempio sono le app di condivisione di un passaggio che vedono un aumento del prezzo all’aumentare della richiesta. Un bot applicato ad app o siti può monitorare le tue analytics come i cookies, la cronologia delle ricerche o altre attività per fornirti i prezzi in tempo reale. Questo si traduce nel visualizzare un prezzo più elevato nel momento in cui necessiti di un prodotto o nel ricevere meno sconti per quel determinato prodotto. Sembra scorretto, vero? Bisogna vedere però l’altra faccia della medaglia. Gli utenti possono anche beneficiare di questa strategia nel momento in cui la domanda diminuisce (vale ad esempio per le camere d’albergo rimaste invendute per cui vengono proposte offerte lampo).
Con tutti gli evidenti benefici che apporta l’Intelligenza Artificiale per il mondo del marketing, i marketer e i creatori di contenuti dovrebbero iniziare a temere per il loro lavoro, potrebbe diventare prima o poi “inutile”? La risposta è no. Sebbene il machine learning stia facendo passi da gigante nel migliorare i suoi algoritmi, è ancora molto lontano dalla perfezione.
L’AI non deve essere vista come una minaccia, ma come uno strumento potente nelle mani dei marketer che devono imparare ad adattare le loro tecniche di analytics per raggiungere risultati sempre migliori.
