Di Intelligenza Artificiale e di Machine Learning ne si sente sempre più parlare, e non è un caso che gli strumenti che si servono o si serviranno di tecnologie di questo tipo si definiscano come il vero e proprio futuro di molti settori, tra cui anche il marketing. Tuttavia, non si può e non si deve parlare di futuro, ma di presente. Se si lavora in ambito di comunicazione o di marketing, infatti, si utilizza quotidianamente moltissimi strumenti che si servono di algoritmi in grado di suggerire la miglior cosa da fare, alleggerendo il lavoro, o capaci di aiutarci nelle operazioni più elementari, come anche, ad esempio, scrivere un messaggio nel miglior modo possibile. Oppure, si pensi anche ai servizi di assistenza al cliente, che in molti casi consistono in veri e propri chatbot in grado di rispondere a domande o bisogni tra i più vari.
L’IA è entrata nelle nostre vite ormai già da un po’ di tempo: anche fuori dall’ambito lavorativo, infatti, se si pensa alle app con cui ascoltiamo musica, giochiamo online, o che ci permettono di metterci in contatto con i nostri amici, funzionano grazie ad algoritmi di Machine Learning in grado di fornirci la miglior esperienza utente che possiamo desiderare, secondo i nostri bisogni.
Scopriamo insieme 8 modalità secondo cui chi lavora in ambito di comunicazione e marketing utilizza quotidianamente l’intelligenza artificiale, a volte anche senza rendersene conto.
1 Motori di ricerca
Ad esempio, Google usa un sistema governato dall’IA chiamato RankBrain, per cercare di capire cosa vuole l’utente quando ha inserito una domanda o un’affermazione con cui il motore di ricerca non è molto familiare. Attraverso il machine learning, RankBrain è in grado di interpretare parole e frasi con cui Google non ha mai avuto a che fare, utilizzando invece espressioni che hanno un significato simile.
2 Programmatic Advertising
Per Programmatic Advertising si intende pubblicità computerizzata. In poche parole, tecnologie in grado di comprare autonomamente spazi pubblicitari online. Esse consistono in software specializzati nell’acquisto di banner e altre forme pubblicitarie digitali che acquistano, letteralmente, lo spazio online dedicato alla pubblicità su differenti siti e piattaforme. Questo viene fatto basandosi su fattori come le informazioni demografiche di un utente, il suo comportamento online, i contenuti che sta guardando quando compare l’annuncio pubblicitario.
Questo tipo di tecnologia è in grado di agire autonomamente senza che l’attività venga gestita da un’agenzia di marketing. In questo modo, i software basati sull’IA sono in grado di ottimizzare la monetizzazione delle campagne online basandosi su risultati real-time, sviluppando anche alcuni consigli su che tipo di annunci pubblicare.
3 In-image Advertising
Quando si parla di In-image advertising si intende una forma di pubblicità dove specifiche immagini o fotografie presenti sui siti web sono abbinate a relativi annunci pubblicitari.
Basandosi su un algoritmo di machine learning chiamato neural network, caratterizzato da una serie di funzioni matematiche che gestiscono l’informazione in modalità simili al cervello umano, alcune tecnologie sono in grado di identificare tutte le tipologie di oggetti, persone, colori, loghi e altro ancora presente in un’immagine. In questo modo, il software può posizionare un annuncio pubblicitario adeguato a ogni immagine. Ad esempio, un genitore può visualizzare un annuncio pubblicitario dedicato a un pc portatile per il figlio, all’interno di una foto raffigurante una scuola.
4 Profiling del consumatore
Per creare i profili dei propri clienti, i brand utilizzano analisi di dati per dividere i consumatori in diversi gruppi, basati sulle loro informazioni demografiche, acquisti passati, comportamenti offline e cronologia delle ricerche online. Attraverso software che utilizzano l’intelligenza artificiale, è possibile prevedere alcuni dati e identificare, ad esempio, quando accadrà qualcosa di speciale ai consumatori. Attraverso l’analisi di alcuni comportamenti e acquisti online, infatti, è possibile capire quando una donna sta per avere un bambino, potendo guidarla negli acquisti che soddisfano di più i suoi bisogni.
5 Sponsorizzazioni sportive
I neural networks citati precedentemente possono anche aiutare i vari brand a ottenere molti dati utili su quali sponsorizzazioni dentro stadi o palazzetti sono davvero valide. Identificando in quali momenti il logo di un’azienda appare sullo schermo durante una trasmissione live, questo tipo di tecnologia informano il brand su quanto tempo sullo schermo hanno effettivamente ottenuto.
In questo modo, si può anche calcolare, oltre al tempo che il logo “passa” sullo schermo, anche a quanto è evidente per l’utente. Comparando questi dati con il numero delle persone che guardano la trasmissione, si può comprendere anche quanto sarebbe costato raggiungere lo stesso risultato attraverso annunci televisivi, su piattaforme streaming o social network, ottenendo utili confronti per la propria strategia di marketing.
6 Lead Nurturing
Il Lead Nurturing non è altro che l’attività di comunicazione svolta da quando viene attuata una prima richiesta di contatto da parte di un consumatore fino all’effettivo acquisto di un prodotto. I consumatori, infatti, si aspettano una comunicazione personalizzata e multi-canale, in modo tale che venga creata una sorta di relazione con un brand, il quale ha il compito di trasmettere fiducia al cliente. Lo scopo di questa attività è naturalmente quello di dialogare e convincere il potenziale cliente a preferire la propria azienda e i propri prodotti rispetto a quelli della concorrenza.
L’intelligenza artificiale è presente anche in queste attività: esistono infatti molti “commessi digitali” in grado di intrattenere conversazioni con i potenziali clienti di un’azienda, potendo così acquisire informazioni di contatto, promuovere i propri prodotti, e liberarsi subito di clienti non interessati. Senza utilizzare persone all’interno del proprio team di vendita, al consumatore sembrerà proprio di parlare con un umano.
7 Marketing di prodotto
Avete presente l’avviso di Amazon “I clienti che hanno visto questo articolo hanno visto anche…”? Questo servizio utilizza l’intelligenza artificiale per consigliare i prodotti migliori ai clienti. I principali siti di e-commerce, infatti, utilizzano software in grado di collegare consumatori dai gusti simili. Uno dei “ragionamenti” che eseguono questi servizi, seguendo un esempio, potrebbe essere il seguente: se Filippo e Luigi hanno comprato gli stessi cinque prodotti in settembre, c’è una buona possibilità che Filippo sarà interessato al primo prodotto che Luigi ha acquistato in ottobre.
8 Dynamic pricing
Per rispondere in maniera flessibile alle richieste del mercato, una delle tecniche utilizzate da chi vende online è il dynamic pricing, che consente di modificare in tempo reale i prezzi dei propri prodotti.
Questa tecnica utilizza il machine learning per impostare il prezzo migliore sulla base di che prezzo sono stati disposti a pagare in passato i consumatori per una specifica tipologia di prodotto. In poche parole, gli algoritmi studiano i momenti in cui si acquista e quanto si è speso nell’acquisto; ecco perché i prezzi dei trasporti variano in base a quando si compra il biglietto, ad esempio.
Fonte: http://www.ninjamarketing.it/2017/09/12/pubblicita-online-tecnologia-blockchain/
