L’intelligenza artificiale per personalizzare l’adv

L’intelligenza artificiale fa già parte della nostra vita quotidiana ed è ormai utilizzata da una fetta importante delle aziende italiane. Il grande mondo dell’intelligenza artificiale o AI racchiude al suo interno sistemi in grado di simulare alcune funzionalità cognitive dell’uomo, senza tuttavia raggiungere le capacità intellettuali tipiche dell’uomo. Si tratta, a grandi linee e semplificando molto, di programmi di problem-solving in grado di replicare alcuni ragionamenti logici umani per risolvere problemi, prendere decisioni, ecc.

La tecnologia continua a progredire rapidamente, motivo per cui sarà sempre più centrale nello sviluppo di strategie innovative, ma allo stesso tempo c’è una necessità, da parte del consumatore, di vedere brand più umani.

Oggi siamo tutti inondati di messaggi sui canali più disparati e la pubblicità tradizionale, di conseguenza, sta perdendo un po’ di efficacia. Ma proprio questa continua esposizione ad ogni tipo di messaggio inizia quasi a farci diventare “immuni” alle tante comunicazioni commerciali, simili tra loro, che invadono il web, ma non solo.

Oggi un utente difficilmente si sentirà coinvolto da un tipo di messaggio generico e che vuole parlare ad una “massa” indistinta. La soluzione sta quindi nelle comunicazioni personalizzate, che creano una grande connessione tra azienda e pubblico di riferimento. Messaggi che parlano direttamente all’utente e che vengono costruiti proprio partendo dalle caratteristiche e gli interessi dell’utente stesso.

D’altronde i dati parlano chiaro: i consumatori tendono ad acquistare di più presso brand che offrono esperienze personalizzate. L’86% dei consumatori ritiene che la personalizzazione abbia un impatto sulle decisioni di acquisto e il 31% dei consumers desidera maggior personalizzazione nella shopping experience.

E proprio gli strumenti di intelligenza artificiale che già ci sono oggi e che continuano ad evolversi possono essere un grande alleato nella personalizzazione, ad esempio partendo dalla raccolta e dall’analisi dei dati degli utenti.

La personalizzazione però non nasce con l’intelligenza artificiale, ovviamente, ma è un fattore importante già da un po’ di tempo. Con lo sviluppo del software CRM negli anni ’90 è arrivata la possibilità di raccogliere e analizzare con più facilità i dati dei clienti nei messaggi di marketing e di inviare comunicazioni basate su interazioni e preferenze precedenti.

Mentre questo metodo di marketing che utilizza le informazioni dei clienti archiviate in un database continua ad essere utilizzato oggi, la personalizzazione ha iniziato a evolversi davvero con l’emergere dei social network negli anni 2000.

Queste piattaforme sono in grado di raccogliere un’enorme quantità di dati sui loro utenti e sono state fondamentali nello sviluppo di software e strumenti di monitoraggio per utilizzare queste informazioni a scopi di marketing.

Stiamo entrando (e in realtà ci siamo già) in una nuova era dell’Internet of Things e dei Big Data, che amplierà ulteriormente le possibilità di personalizzazione nei messaggi di marketing.

E una delle tecnologie più interessanti che incidono sulla personalizzazione e che sta avanzando rapidamente è proprio l’intelligenza artificiale, offrendo nuove opportunità e possibilità sia ai consumatori che alle aziende.

Il “vecchio” metodo di personalizzazione si basava su un insieme di regole basate su dati esistenti. Potresti salutare i nuovi iscritti alla newsletter chiamandoli per nome o programmare il tuo e-commerce per visualizzare prezzi in dollari per i visitatori dagli Stati Uniti e in sterline per i visitatori dal Regno Unito. Questo può essere molto efficace, ma trattare grandi gruppi di clienti come se fossero essenzialmente un unico gruppo ha i suoi limiti:

• I dati devono essere raccolti per primi: non c’è personalizzazione in tempo reale. È necessario esaminare un set di dati di dimensioni decenti e prendere decisioni in base a tali dati, il che può richiedere del tempo.
• La personalizzazione è pre-programmata, non automatica: occorre decidere quali contenuti mostrare a quali visitatori, anziché lasciare che la tecnologia elabori la versione ottimale per ogni tipo di visitatore.
• La segmentazione è limitata: con questo vecchio stile di personalizzazione, non è pratico tentare il livello granulare di segmentazione possibile con il software di personalizzazione basato sull’intelligenza artificiale di oggi. Potresti adattare leggermente i tuoi contenuti per soddisfare i clienti esistenti rispetto a quelli nuovi o le diverse fasce di età, ma trovare migliaia di varianti diverse in base a dati demografici, comportamento passato, cronologia di navigazione e altri fattori è praticamente impossibile.
• Gli utenti devono aver effettuato l’accesso per visualizzare informazioni personalizzate: nella personalizzazione “vecchia scuola”, i dati provengono dal database degli utenti, il che significa che l’utente deve aver effettuato l’accesso per vedere, ad esempio, consigli personalizzati sui prodotti. I dati di personalizzazione provengono solo dal database ed è limitato al tuo sito. Nel nuovo stile di personalizzazione, i dati possono essere raccolti da più siti Web e fonti con cookie di tracciamento e contenuti possono essere personalizzati senza che l’utente acceda esplicitamente al tuo sito.

La personalizzazione predittiva utilizza strumenti di analisi dei dati e di profilazione per adattare i contenuti in tempo reale per ottimizzare automaticamente le conversioni. Ciò consente una personalizzazione molto più complessa basata su algoritmi di apprendimento automatico.

Ad esempio, una compagnia di viaggio potrebbe utilizzare i dati dei clienti relativi a voli e hotel prenotati in precedenza, cronologia di navigazione e attività sui social media per prevedere luoghi che potrebbero attirare di più l’utente e il tipo di attività a cui potrebbe essere interessatio(attività di avventura, terme, escursioni per famiglie) e inviare messaggi di marketing su misura basati su questi dati.

Questo tipo di personalizzazione va oltre la “micro-segmentazione” anche altamente mirata per ottenere un’offerta unica ottimizzata per ogni individuo.

La potenza in tempo reale dell’IA significa anche che è possibile adattare e attivare i messaggi di marketing automatici in un modo che non è mai stato possibile prima. Ad esempio, i servizi di geolocalizzazione ora oltre a permettere di conoscere i dati demografici di un cliente e dove vive, permettono anche di sapere dove si trova esattamente in qualsiasi momento. Questi dati possono quindi essere utilizzati per attivare avvisi di marketing sensibili al tempo e alla posizione, come un’offerta speciale di un giorno solo quando gli utenti sono vicini a un determinato negozio.

Il futuro dell’IA nella personalizzazione è in crescita e i vantaggi dell’IA nel marketing digitale emergono sempre più per applicazioni nuove e innovative. Possiamo solo immaginare come il volto mutevole del marketing possa apparire tra qualche anno.

Nessuno sa esattamente cosa sarà possibile in futuro, ma è certo che sarà guidato dai dati. Per questo motivo, ha senso raccogliere quanti più dati possibili ora.

È bene estrarre Insight dall’attività di analisi dati ed intraprendere azioni su strumenti di monitoraggio come Google Analytics, piattaforme di social media e programmi di ricompensa per i clienti possono essere tutti modi efficaci per raccogliere dati. Man mano che i Big Data continuano a crescere e la tecnologia diventa più avanzata, questi strumenti basati sull’intelligenza artificiale si evolveranno e apriranno nuove possibilità nel marketing.

Ad oggi, nonostante il potenziale offerto dalla personalizzazione avanzata, solo il 7% delle organizzazioni la identifica come la priorità di marketing numero uno. Tuttavia, il 57% dei consumatori è disposto a offrire i propri dati personali in cambio di offerte ed esperienze personalizzate.

Riassumendo, i tre principali punti che incidono direttamente sul concetto di personalizzazione basata sull’intelligenza artificiale sono:

• i dati: sono chiaramente il punto di partenza e quando si introduce l’IA nei dati, è possibile espanderne le potenzialità, aumentare i volumi e alzare significativamente il quadrante sui dettagli all’interno dei dati. Con l’intelligenza artificiale, il gioco sta cambiando. Con una maggiore varietà, velocità e volume dei nostri dati si ottengono risultati di personalizzazione migliori e più accurati.
• il contesto: l’analisi basata sull’intelligenza artificiale migliora il contesto, di conseguenza, interagire con il contesto (conoscere il proprio cliente e le sue esigenze) e fornire di conseguenza qualcosa di rilevante (l’offerta o l’interazione corretta) dipende direttamente dalle proprie fonti di dati e dalle analisi applicate a tali dati.
• gli insight: basati su AI migliorano l’attivazione del cliente. Più conoscenza hai di un cliente a livello individuale, conoscenza relativa ai suoi comportamenti e bisogni, più dovresti essere in grado di influenzare l’attivazione o il coinvolgimento.

Ora è il momento di iniziare a investire in questi strumenti e imparare di più sulle possibilità, per assicurarti di poter trarre vantaggio da ciò che sta arrivando in futuro.

FONTI

CA-E-commerce-2020-report-ITA-1

https://www.casaleggio.it/focus/rapporto-e-commerce-in-italia-2020/

https://marketinginsidergroup.com/artificial-intelligence/enhance-personalization-with-artificial-intelligence/