Ai nel Marketing: le macchine profilano i clienti
Le ultime frontiere dell’intelligenza artificiale integrano le piattaforme CRM assicurando ai team aziendali le informazioni per capire meglio il mercato.
di Paola Stringa
L’Intelligenza artificiale nel marketing sfrutta le più moderne tecnologie che rientrano nell’ambito dell’AI, come il Machine Learning e il Natural Language Processing (NLP), integrate a tecniche matematiche e statistiche come quelle delle reti bayesiane, un metodo computazionale basato sulle variabili che fornisce predizioni probabilistiche e di marketing comportamentale.
L’obiettivo è migliorare la capacità di persuasione. Si chiama Artificial Intelligence Marketing il sistema che usa l’intelligenza artificiale per interagire con i clienti, migliorare la comprensione del mercato e delle persone e suggerire più rapidamente dell’uomo le azioni da intraprendere per affinare le tecniche di persuasione.
Coinvolgere i clienti attraverso tecniche vieppiù guidate dall’automazione sta diventando sempre più possibile. In pratica, l’intelligenza artificiale applicata al marketing fornisce ai Cmo (Chief marketing officer) strumenti sofisticati e innovativi sia per profilare meglio i target, sia per raggiungerli con tecniche che consentono di orientarne meglio il comportamento di acquisto, considerate caratteristiche e istanze individuali. I tanti dati dei clienti vengono trasformati dall’AI in informazioni utili, mettendo in evidenza pattern, nuove opportunità e actionable insight.
L’AI integra il lavoro delle piattaforme di CRM (Customer Relationship Management) e i vari strumenti per mappare le interazioni con i clienti, anche post vendita, assicurando una profilazione del consumatore che mai era stata possibile prima. La startup tedesca Nexoya ha realizzato una soluzione di intelligenza artificiale per gestire in modo automatico l’allocazione di budget sui diversi canali di marketing digitale, utilizzabile con semplicità sia da aziende di grandi dimensioni, che da Pmi.
La sua piattaforma, basata su intelligenza artificiale e machine learning, permette di aggregare tutti i dati provenienti dalle campagne di marketing multicanale (come Google, Facebook, Instagram, TikTok, Programmatic), dati provenienti dal CRM, dal sistema di analytics, dal sito di ecommerce, e perfino dati provenienti da fonti esterne, come i tassi di cambio o le condizioni metereologiche, permettendo così di ottenere delle previsioni accurate sul potenziale rendimento della campagna, fornendo al contempo le possibili azioni di ottimizzazione che, se approvate dal team di marketing, vengono direttamente applicate ed eseguite, permettendo di ottimizzare o ridurre i costi di marketing e di ottenere un significativo incremento dei risultati.
Un altro esempio è la piattaforma lettone Roibox, in grado di combinare differenti tipologie di dati geografici ed ottimizzare così i risultati delle campagne di marketing e advertising. Utilizza un algoritmo proprietario che raccoglie, elabora e incrocia dati geografici pubblici con dati provenienti dal CRM e dalle campagne pubblicitarie dell’advertiser, fondendoli tra loro e creando una griglia di celle territoriali estremamente granulari, ordinate per potenziale di conversione e vendita.