La guida definitiva all'intelligenza artificiale nel marketing digitale: strumenti, esempi e suggerimenti attuabili

L’intelligenza artificiale (AI) ha rimodellato molti campi e il marketing digitale non fa eccezione. I dati IBM rivelano che il 35% delle aziende utilizza già l’intelligenza artificiale nel proprio business, mentre il 42% la sta esplorando. Se stai cercando come utilizzare l'intelligenza artificiale nel marketing digitale, sei arrivato proprio dove devi essere!

Ecco alcuni modi in cui l'intelligenza artificiale può aiutarti nel marketing, con esempi reali e suggerimenti pratici che puoi applicare per avvicinarti al tuo pubblico.

Sommario

• Consigli sui contenuti personalizzati
• Analisi predittiva per il Lead Scoring
• E-mail marketing dinamico
• Chatbot per l'assistenza clienti
• Targeting comportamentale nella pubblicità
• Analisi semantica per l'ottimizzazione dei contenuti
• Ascolto dei social media e analisi del sentiment
• Ottimizzazione automatizzata della campagna
• Modellazione predittiva del Customer Lifetime Value (CLV).
• Ricerca visiva e riconoscimento delle immagini

1. Consigli sui contenuti personalizzati

Immagina un'esperienza di navigazione in cui sei bombardato da contenuti che non trovi né interessanti né pertinenti. In un labirinto digitale così rumoroso, probabilmente smetteresti del tutto di navigare.

Ora, confrontalo con uno scenario in cui ogni contenuto che vedi sembra selezionato per te, in sintonia con i tuoi interessi e preferenze. La seconda scena riflette la potenza dei consigli sui contenuti personalizzati basati sull'intelligenza artificiale.

I dati di Google affermano che nove professionisti del marketing su 10 riconoscono che la personalizzazione gioca un ruolo importante nel migliorare la redditività aziendale. L’intelligenza artificiale ha reso molto più semplice offrire la personalizzazione utilizzando algoritmi che analizzano il comportamento degli utenti per fornire suggerimenti di contenuti su misura.

Esempio reale: i consigli personalizzati di YouTube

YouTube utilizza l'intelligenza artificiale per offrire consigli personalizzati sui contenuti. La piattaforma analizza i dati di interazione di ciascun utente, inclusi i video guardati, la durata delle visualizzazioni, i Mi piace, i Non mi piace e i commenti, ogni azione contribuisce a costruire un profilo delle sue preferenze.

Nelle ultime settimane ho guardato video sulla produttività e sulla scrittura. Ho anche sviluppato l'abitudine di ascoltare musica jazz in sottofondo ogni volta che lavoro.

Ecco quali sono i miei consigli su YouTube quando l'ho aperto sul mio browser mentre scrivo questo articolo:

Questi consigli hanno suscitato il mio interesse e probabilmente li guarderei se non fossi troppo impegnato a fare un lavoro approfondito. Ciò dimostra solo come l'intelligenza artificiale di YouTube comprende il contenuto e il contesto dei video, aiutandomi a elaborare consigli su misura per me. Poiché i consigli sono mirati, consumo più video e trascorro più tempo sulla piattaforma.

Applicandolo al tuo marchio

Prendi in considerazione l'utilizzo di strumenti di personalizzazione dell'intelligenza artificiale nella tua attività di e-commerce. Ad esempio, uno strumento come Intellimaze consente ai siti Web di mostrare variazioni di pagina uniche a ciascun visitatore del sito Web utilizzando l’intelligenza artificiale, aumentando così i tassi di conversione.

Dynamic Yield offre anche consigli personalizzati sui prodotti utilizzando un algoritmo di deep learning, per prevedere il prodotto successivo su cui è più probabile che ciascun visitatore faccia clic.

2. Analisi predittiva per il lead scoring

Il lead scoring si riferisce alla metodologia di marketing utilizzata per classificare i potenziali clienti rispetto a una scala che rappresenta il valore percepito di ciascun lead.

La strategia prevede l'assegnazione di valori numerici, punteggi o descrittori (come caldo, caldo o freddo). Tradizionalmente, gli esperti di marketing stabiliscono criteri specifici per assegnare il punteggio ai lead, come ad esempio:

• Informazione demografica
• Dimensione aziendale
• Titolo di lavoro
• Livello di coinvolgimento (come visite al sito Web o interazioni e-mail)
• Dove si trovano nella canalizzazione di marketing

L’analisi predittiva, invece, è definita dalla Harvard Business School come “l’uso dei dati per prevedere tendenze ed eventi futuri”.

L'intelligenza artificiale nel marketing digitale consente l'analisi predittiva nel lead scoring utilizzando dati storici per prevedere potenziali scenari. Dopotutto, l’intelligenza artificiale può integrare e analizzare grandi quantità di dati provenienti da varie fonti, tra cui:

• Sistemi CRM
• Mezzi sociali
• Interazioni con il sito web e
• Impegni e-mail.

Questa analisi completa dei dati fornisce un quadro più completo di ciascun lead.

Esempio del mondo reale: Einstein Lead Scoring di Salesforce

Salesforce, un software di gestione delle relazioni con i clienti (CRM), consente agli utenti di monitorare i propri contatti. Nel CRM, ogni lead viene creato quando riceve nuove informazioni di contatto nel proprio database.

La piattaforma utilizza una tecnologia chiamata Einstein Lead Scoring per qualificare i lead. Questa funzionalità sfrutta la potenza dell'intelligenza artificiale per valutare i lead rispetto ai modelli stabiliti di conversioni riuscite dall'utente.

Einstein Lead Scoring utilizza l'intelligenza artificiale per analizzare i lead storici in quanto identifica quali lead attuali sono più simili ai convertitori passati. Sulla base di questi dati, il sistema assegna punteggi a questi lead in base a varie informazioni. Più alto è il punteggio, più i lead hanno in comune con i clienti passati.

Questa funzionalità consente agli esperti di marketing di visualizzare approfondimenti più dettagliati e di dare priorità ai lead in base al loro punteggio.

Applicandolo al tuo marchio

Prendi in considerazione l'utilizzo di un software basato sull'intelligenza artificiale per ottenere analisi predittive per il lead scoring. Ciò non solo semplificherà i tuoi sforzi di marketing, ma migliorerà anche l'efficacia complessiva del tuo marchio nel coinvolgere potenziali clienti.

3. E-mail marketing dinamico

Con quale frequenza apri le email di marketing nella tua casella di posta? I dati di Mailmunch rivelano un tasso medio di apertura delle e-mail del 21,33% in tutti i settori, ovvero solo due e-mail su dieci.

Senza dubbio, l'email marketing può essere complicato quando non si dispone di esperienza, competenze e degli strumenti giusti. Fortunatamente, l’intelligenza artificiale nel marketing consente alle aziende di ottimizzare le proprie campagne sfruttando l’apprendimento automatico per creare i messaggi giusti da inviare al pubblico giusto al momento giusto.

Nel contesto delle campagne e-mail, l’intelligenza artificiale nel marketing digitale consente agli utenti di:

• Analizza le prestazioni passate delle e-mail per creare oggetti che attirino l'attenzione e identificare tempi di invio ottimali
• Analisi aggregata delle e-mail, che forniscono preziose informazioni sul rendimento complessivo della campagna
• Avvia automaticamente flussi di lavoro e-mail in base alle azioni specifiche intraprese dai destinatari
• Migliora la gestione degli elenchi di posta elettronica pulendo e organizzando i tuoi elenchi di contatti
• Genera un testo e-mail personalizzato che sia in sintonia con il tuo pubblico di destinazione
• Personalizza il contenuto delle email per soddisfare segmenti di pubblico distinti

Esempio nel mondo reale: lo strumento di marketing AI di MailChimp

Mailchimp sfrutta il suo assistente per la crescita basato sull'intelligenza artificiale, Intuit Assist, per rivoluzionare il modo in cui i clienti affrontano le loro campagne e-mail.

Lo strumento consente agli utenti di automatizzare e ottimizzare vari aspetti del marketing e consente loro di creare contenuti personalizzati su larga scala. Le funzionalità AI di Mailchimp includono la generazione di automazione per accogliere nuovi contatti, recuperare carrelli abbandonati e coinvolgere nuovamente i clienti persi.

Lo strumento utilizza anche l’intelligenza artificiale nella stesura di e-mail e testi di marketing sul marchio, insieme a funzionalità di progettazione personalizzata basate sull’intelligenza artificiale che si allineano con l’estetica del marchio.

Applicandolo al tuo marchio

Prendi in considerazione l'utilizzo di strumenti di email marketing basati sull'intelligenza artificiale per ottimizzare le tue campagne email. Ciò ti aiuterà a inviare i messaggi giusti al momento giusto, migliorando il tasso di apertura delle email e la percentuale di clic.

4. Chatbot per l'assistenza clienti

I chatbot esistono ormai da un po’. Tuttavia, quando i chatbot non sono configurati in modo accurato, le capacità limitate di quelli tradizionali possono intrappolare i clienti in un circolo vizioso frustrante.

Entra nei chatbot con intelligenza artificiale conversazionale: la più recente rivoluzione dell'intelligenza artificiale nel marketing digitale e nel servizio clienti.

I chatbot tradizionali, chiamati anche chatbot basati su regole, si basano su un insieme predeterminato di regole e risposte. Questi strumenti funzionano in base alla logica "se-allora", rispondendo a parole chiave o frasi specifiche identificate nell'input dell'utente.

D'altra parte, i chatbot con intelligenza artificiale conversazionale sono alimentati da tecnologie come il machine learning e l'elaborazione del linguaggio naturale (NLP). Ciò significa che possono comprendere, imparare e rispondere al linguaggio umano in modo più sfumato e consapevole del contesto.

Esempio nel mondo reale: KLM Royal Dutch Airlines

La base clienti di KLM Royal Dutch Airlines abbraccia tutti i continenti. Giustamente, implementa un chatbot multilingue basato sull'intelligenza artificiale su Facebook Messenger, accessibile 24 ore su 24, 7 giorni su 7. Il chatbot gestisce 15.000 conversazioni social settimanali in varie lingue.

Ho provato a chattare con il bot in spagnolo e ha capito la mia domanda e ha eseguito le azioni necessarie:

Avendo una migliore comprensione delle richieste in più lingue, questi robot non solo migliorano il coinvolgimento dei clienti, ma fanno anche risparmiare tempo ai rappresentanti del servizio clienti, consentendo loro di concentrarsi su attività più complesse.

Applicandolo al tuo marchio

Se ricevi molte richieste complesse che potrebbero essere difficili da gestire con i chatbot basati su regole, prendi in considerazione l'utilizzo di chatbot IA come LiveHelpNow, Ada, Tidio e molti altri.

5. Targeting comportamentale nella pubblicità

L’uso dell’intelligenza artificiale nel marketing digitale include anche il targeting comportamentale, che consente ai marchi di creare campagne pubblicitarie altamente mirate e personalizzate.

Se ti è mai capitato di cercare uno zaino online e, subito dopo, di annunci di zaini che iniziano ad apparire sulle tue app e sui tuoi browser, allora hai visto il potere del targeting comportamentale.

Questa tecnica utilizza i dati raccolti sul comportamento di navigazione sul Web di un utente, come ricerche, pagine visitate e prodotti acquistati, per selezionare quali annunci visualizzare a quell'individuo.

Ad esempio, mi impegno a tenermi aggiornato sulle ultime novità in fatto di intelligenza artificiale e business, ed ecco come appaiono gli annunci sponsorizzati sulla mia pagina Instagram:

Esempio nel mondo reale: annunci personalizzati di Facebook

Facebook utilizza il machine learning per migliorare la pubblicazione di annunci personalizzati, creando valore sia per i consumatori che per le aziende.

Gli inserzionisti definiscono il proprio pubblico target attraverso gli strumenti self-service di Facebook, utilizzando dati come:

• Età
• Genere
• Azioni dell'utente sulla piattaforma
• Informazioni personalizzate come elenchi di posta elettronica o dati sui visitatori del sito Web

( Fonte immagine )

Gli annunci destinati a questi segmenti di pubblico partecipano a un'asta. In questo processo, Facebook utilizza il ML per calcolare il punteggio del valore totale di ciascun annuncio in base alla sua offerta, al tasso di azione stimato (la probabilità che un utente esegua l'azione desiderata) e al punteggio di qualità dell'annuncio.

Questo sistema garantisce che non solo vinca il miglior offerente, ma anche gli annunci che si prevede saranno più coinvolgenti o di qualità superiore, consentendo alle aziende di tutte le dimensioni di raggiungere in modo efficace il pubblico desiderato.

Applicandolo al tuo marchio

Utilizza piattaforme come Facebook e Instagram, che offrono algoritmi ML avanzati per indirizzare i tuoi annunci agli utenti in base alle loro interazioni online. Ciò può migliorare la pertinenza dei tuoi annunci e contribuire ad aumentare i tassi di conversione.

6. Analisi semantica per l'ottimizzazione dei contenuti

Supponiamo che ti sia stato assegnato il compito di creare contenuti per la parola chiave "rock". Su quale argomento concentrerai i tuoi contenuti?

Bene, ci sono alcune strade che potresti prendere. Per prima cosa, potresti creare contenuti sulla musica rock e discutere la sua storia e i principali attori del settore. D'altra parte, potresti anche scrivere un pezzo sui materiali minerali solidi, sui loro tipi e sui loro usi.

In ogni caso, poiché non conoscevi il contesto giusto, metà delle persone che cercano il termine "rock" potrebbero trovare i tuoi contenuti irrilevanti. È qui che entra in gioco l’analisi semantica.

Nel contesto dell'intelligenza artificiale nel marketing digitale, gli strumenti di analisi semantica funzionano per comprendere il contesto e le sfumature del linguaggio all'interno dei contenuti. Questo processo consente la creazione di contenuti pertinenti alle intenzioni dell'utente e meglio allineati con gli algoritmi dei motori di ricerca.

Esempio del mondo reale: Google BERT

Google BERT (Bidirection Encoder Representations from Transformers) è una tecnica basata su rete neurale per l'elaborazione del linguaggio naturale (NLP).

Questo strumento è progettato per cogliere il contesto e le sfumature delle query cercate, consentendo al motore di ricerca di fornire risultati più pertinenti per le ricerche degli utenti.

A differenza dei modelli precedenti che interpretavano il testo in modo lineare (una parola dopo l’altra in ordine), BERT elabora le parole in relazione a tutte le altre parole in una frase, in modo bidirezionale.

Applicandolo al tuo marchio

Utilizza strumenti SEO basati sull'intelligenza artificiale che offrono funzionalità di analisi semantica per identificare non solo parole chiave ma anche concetti, termini e domande correlati a cui è interessato il tuo pubblico di destinazione. Crea contenuti che affrontino tali aree e concentrati sulla fornitura di valore e sulla risposta alle domande in modo contestualmente pertinente maniera.

7. Ascolto dei social media e analisi del sentiment

Il monitoraggio del sentiment dei clienti è sempre stato parte delle buone pratiche di marketing. Ma l’intelligenza artificiale nel marketing ha portato questo metodo a un livello completamente nuovo.

Gli algoritmi ora consentono alle imprese di comprendere meglio gli stati d’animo dei clienti e la percezione del pubblico e di identificare le tendenze in tempo reale. L’intelligenza artificiale può analizzare grandi quantità di dati sui social media, fornendo agli utenti informazioni utili sulle preferenze e sui comportamenti dei consumatori.

Esempio dal mondo reale: analisi del sentiment delle recensioni di Airbnb

Airbnb utilizza algoritmi di intelligenza artificiale per raccogliere informazioni importanti dal feedback dei clienti. Utilizzando i metodi PNL, la piattaforma può analizzare il testo nelle recensioni degli ospiti per ottenere una comprensione completa dei sentimenti, delle simpatie, delle antipatie e delle aree di preoccupazione dei clienti.

Questo approccio basato sull'intelligenza artificiale consente ad Airbnb di estendere l'analisi del sentiment di base e di individuare precise opportunità di miglioramento.

Applicandolo al tuo marchio

Per utilizzare l'intelligenza artificiale nell'analisi del sentiment e nell'ascolto dei social media, prendi in considerazione l'utilizzo di una piattaforma di gestione dei social media abilitata all'intelligenza artificiale.

Ad esempio, Hootsuite consente agli utenti di accedere a dati su approfondimenti come la frequenza delle menzioni e le parole comunemente utilizzate all'interno di una ricerca.

Il contesto emotivo delle conversazioni relative ai termini di ricerca viene analizzato per comprendere la percezione del pubblico. Ad esempio, un feedback costantemente negativo su un prodotto dovrebbe essere comunicato al team di sviluppo del prodotto.

Identificare gli “autori migliori” può anche scoprire potenziali influenzatori o detrattori coinvolti nei termini di ricerca, offrendo opportunità di collaborazione o coinvolgimento.

8. Ottimizzazione automatizzata della campagna

Quando si tratta di implementare e monitorare le campagne, le strategie basate sull’intelligenza artificiale consentono agli esperti di marketing di andare oltre le congetture.

L'intelligenza artificiale nel marketing digitale può facilitare test continui e aggiustamenti in tempo reale, consentendo agli utenti di ottenere il massimo ritorno sull'investimento (ROI).

Come funziona? Con l'intelligenza artificiale, puoi automatizzare l'allocazione della spesa pubblicitaria agli elementi e ai canali creativi con le migliori prestazioni. In questo modo, le tue campagne avranno un targeting più preciso e potrai usufruire di tassi di conversione più elevati.

Esempio dal mondo reale: soluzioni per campagne basate sull'intelligenza artificiale di Google Ads

Google Ads consente agli utenti di sfruttare le sue tecnologie di offerta automatizzata chiamate Smart Bidding. Questa funzionalità utilizza il machine learning per ottimizzare le campagne per conversioni o valore di conversione.

( Fonte immagine )

Poiché molti utenti di Google Ads utilizzano già le offerte automatiche, l'attenzione si sta ora spostando verso l'ottimizzazione olistica multicanale.

Questa tecnologia mira a trascendere le tradizionali strategie a canale singolo integrando le offerte tra ricerca, display, video e altro, adattandosi al percorso sfaccettato del consumatore che abbraccia numerosi canali.

Ad esempio, lo studio sugli acquisti natalizi condotto da Google/Ipsos tra ottobre 2021 e gennaio 2022 ha rivelato che più della metà degli acquirenti statunitensi ha utilizzato cinque o più canali come social media e video per effettuare acquisti nell’arco di due giorni.

Applicandolo al tuo marchio

Prendi in considerazione l'utilizzo delle offerte automatiche la prossima volta che esegui una campagna su piattaforme pubblicitarie. In Google Ads, ad esempio, oltre l'80% degli utenti opta già per le offerte automatiche, quindi è una buona idea vedere se funzionerà anche per il tuo brand.

Vale anche la pena di verificare se l'ottimizzazione multicanale potrebbe essere una buona strategia per guidare il tuo pubblico attraverso la canalizzazione mentre interagisce quotidianamente con più piattaforme.

9. Modellazione predittiva del Customer Lifetime Value (CLV).

Il Customer Lifetime Value (CLV) è una metrica che stima l'importo totale che un'azienda può aspettarsi da un cliente durante il rapporto commerciale.

Ecco una formula di base per questa metrica:

CLV = Valore medio di una vendita x Numero di transazioni ripetute x Tempo di conservazione medio

Supponiamo che il valore medio di una vendita sia di $ 100, che il numero di transazioni ripetute all'anno sia cinque e che i clienti vengano fidelizzati in media per tre anni. Se usiamo la formula sopra ($ 100 x 5 x 3), il CLV sarebbe $ 1500.

L’intelligenza artificiale nel marketing digitale consente alle imprese di calcolare questa metrica su larga scala senza la necessità di eseguire calcoli manuali. Con il CLV predittivo, gli utenti possono prevedere il valore futuro dei clienti analizzando i loro comportamenti passati e attuali.

Esempio reale: Microsoft Dynamics 365

Dynamics 365 di Microsoft, una suite di applicazioni software ERP (Enterprise Resource Planning) e CRM (Customer Relationship Management), utilizza l'intelligenza artificiale per prevedere il CLV aggregando la cronologia delle transazioni e le attività dei clienti.

In tal modo, consente agli utenti di identificare clienti di alto valore e definire strategie di conseguenza, segmentare i clienti in base al valore potenziale e uniformare le decisioni di sviluppo del prodotto.

Dynamics 365 utilizza un sistema di punteggio per valutare le prestazioni del modello di intelligenza artificiale nell'identificazione dei clienti di alto valore. Questi gradi sono:

• Grado A: il modello AI prevede almeno il 5% in più di clienti di alto valore in modo accurato rispetto al modello di base
• Grado B: le prestazioni del modello AI nella previsione dei clienti di alto valore rientrano nello 0-5% in modo più accurato rispetto al modello di base
• Grado C: questo modello di intelligenza artificiale prevede con precisione un minor numero di clienti di alto valore rispetto al modello di base

Questo sistema di valutazione consente agli utenti di valutare l'efficacia dei propri modelli CLV predittivi e decidere se fare affidamento sulle previsioni del modello AI per decisioni strategiche.

Applicandolo al tuo marchio

Prendi in considerazione l'implementazione di una soluzione AI per integrare i dati in modelli predittivi in ​​grado di prevedere il CLV. Puoi quindi utilizzare queste informazioni per ottimizzare i tuoi sforzi di marketing su clienti di alto valore e personalizzare le loro esperienze offrendo premi su misura.

10. Ricerca visiva e riconoscimento delle immagini

Hai mai utilizzato la ricerca di immagini per cercare un articolo online? Se hai risposto sì, allora sai quanto può essere utile questa funzionalità per i consumatori.

Insieme alla tecnologia AI, la ricerca visiva e il riconoscimento delle immagini consentono un'esperienza di acquisto più efficiente. Dopotutto, i clienti dovranno solo caricare le foto dei prodotti e potranno ottenere automaticamente risultati pertinenti.

Gli algoritmi possono anche analizzare le immagini per identificare colori, forme, motivi e altre caratteristiche, rendendo più facile per i clienti trovare ciò che desiderano.

Esempio nel mondo reale: Amazon Lens

Amazon Lens è un buon esempio di tecnologia di ricerca visiva basata sull'intelligenza artificiale nel settore dell'e-commerce.

Gli utenti possono accedere allo strumento direttamente tramite l'app Amazon. Devi solo selezionare la funzione Obiettivo nella barra di ricerca e caricare un'immagine esistente o scattare una foto di un oggetto. Gli algoritmi di riconoscimento delle immagini identificheranno quindi i prodotti che corrispondono alle caratteristiche visive dell'articolo nell'immagine.

Ad esempio, ho scattato una foto del mouse del mio computer e Amazon Lens ha ottenuto risultati simili ad essa:

Applicandolo al tuo marchio

Integra una funzionalità di ricerca visiva nel tuo sito e-commerce. Gli utenti di Shopify, ad esempio, possono scegliere tra diverse app sull'app store di Shopify che offrono questa funzionalità. Sarebbe anche intelligente utilizzare piattaforme di e-commerce che già utilizzano questa funzionalità, come Amazon ed eBay.