Il potere dell’intelligenza artificiale applicata al marketing online

L’intelligenza artificiale è ora più accessibile che mai e consente ai brand e alle piccole e medie imprese di beneficiare delle intuizioni offerte dai sistemi di automazione. In passato, solo le grandi aziende con budget enormi a disposizione erano in grado di sfruttare il potere dell’intelligenza artificiale per il marketing. Tuttavia, la tecnologia è arrivata così lontano ed è diventata disponibile a grande parte delle imprese.

Qualsiasi azienda che opera online è ora in grado di applicare algoritmi disponibili al pubblico sul proprio sito o di avvalersi di servizi di machine learningstandard. Ciò significa che è più facile che mai raccogliere informazioni utili e creare modelli di previsione basati sul comportamento dei loro clienti.

Alla luce di queste considerazioni, dove dovrebbe essere concentrata la tua attenzione quando si tratta di usare l’intelligenza artificiale per scopi di marketing?

Intelligenza artificiale e marketing: quale legame?

Quando si guarda realisticamente a come l’IA possa essere applicata dalla maggior parte delle aziende per aiutare il marketing, è facile vedere che l’attenzione dovrebbe essere focalizzata sull’apprendimento automatico.

L’apprendimento automatico comporta l’analisi di dati storici da varie interazioni commerciali con il pubblico, nonché le risposte che quest’ultimo da a diverse sollecitazioni. Questi dati consentiranno di identificare i fattori di successo delle tue comunicazioni, inclusi targeting, offerte, testi e frequenza. È quindi possibile utilizzare questo apprendimento in campagne future al fine di aumentare le possibilità di successo.

Gli algoritmi per l’apprendimento automatico generano intuizioni tramite analisi predittive, spetta quindi a team e individui agire su queste intuizioni o definire regole che consentano all’IA di agire su di esse. Ad esempio, puoi definire una regola che stabilisca quando inviare e-mail mirate al targeting del tuo pubblico, offrendoti maggiori possibilità di un ROI più elevato.

È stato riscontrato che l’utilizzo dell’analisi predittiva offre risultati costantemente migliori in una serie di metriche importanti. Per le aziende che utilizzano analisi predittive, sia il margine di profitto medio per cliente sia il valore della sua durata sono il doppio.

Esempi di applicazione di intelligenza artificiale al marketing

 La profilazione dei clienti è un modo per creare un ritratto dei tuoi clienti per aiutarti a comprenderne il comportamento. La capacità degli esperti di marketing di profilare i propri clienti dipende dalla quantità di dati a loro disposizione.

Applicando l’apprendimento automatico utilizzando dati web non strutturati al processo di profilazione dei clienti, acquisirai una chiara comprensione delle abitudini, delle motivazioni, delle esigenze e dei desideri di un cliente. Sarai in grado di comprendere la causa principale e la probabilità che si verifichino determinate transazioni. L’intelligenza artificiale rivela informazioni dettagliate una volta nascoste, ottimizzando il raggio d’azione per colpire solo gli utenti più rilevanti.

Prevedere il comportamento futuro degli individui è ciò che le persone solitamente associano all’apprendimento automatico. Gli strumenti di marketing basati sull’intelligenza artificiale possono aiutarti a identificare quei profili inclini al rischio di abbandono, possono aiutare a indicare in quale fase di abbandono si trova un cliente, cosa sta causando l’abbandono e come affrontare ogni caso specifico. I clienti in fase iniziale di abbandono (generalmente identificati come clienti unici) sono difficili da mantenere, coinvolgere e trattenere. Tuttavia, i clienti in ritardo di abbandono sono in questa condizione per un motivo più profondo. Se si riesce a capire il motivo del loro malessere, è possibile agire in maniera proattiva per prevenire il loro definitivo abbandono.

I dati raccolti dal Web possono aiutarti a capire cosa provano i clienti e prevedere quale sarà il loro prossimo passo. È possibile sfruttare i dati e quindi rapidamente prendere decisioni efficaci su come affrontare queste persone, ottenendo così un customer lifetime value più elevato da ciascun utente.

Per garantire che questi strumenti producano previsioni accurate del tasso di abbandono e forniscano le migliori soluzioni, le aziende devono integrare tutti i dati disponibili da varie fonti all’interno e all’esterno dell’organizzazione.

Lo spettacolo sull’intelligenza artificiale

Qui trovi il mio show sull’A.I.: