Come applicare i Big Data e l’Intelligenza Artificiale alla tua strategia di marketing

Il settore del marketing si sta evolvendo rapidamente e negli ultimi tempi i Big Data e l’Intelligenza Artificiale stanno diventando i nuovi motori che guidano le più moderne strategie di marketing e i processi di decision making.  Dal momento che l’analisi di dati tradizionale ha una crescita graduale, i marketer stanno iniziando a cavalcare l’onda dell’Intelligenza Artificiale per analizzare grandi volumi di dati non strutturati e migliorare così le ricerche di mercato, l’accuratezza delle previsioni e l’efficacia delle campagne di marketing.

Una ricerca condotta su CMO provenienti da Stati Uniti, UK e Cina appartenenti ad aziende con revenue superiori ai 500 milioni di dollari, ha rivelato che i due terzi di questi pensa che l’Intelligenza Artificiale giocherà un ruolo significativo nelle strategie di marketing del futuro. Tuttavia, solo un terzo ha affermato di avere buone competenze su come implementarla.

Un altro studio condotto su marketer nel settore B2B con ruoli manageriali o superiori in aziende da oltre 250 dipendenti, ha rivelato i principali benefici dell’implementazione dell’IA nelle strategie digitali.

 

Benefits of Artificial Intelligence for marketing

Oggi l’Intelligenza Artificiale, è in grado di tracciare e registrare ogni interazione che un utente ha con un sito, un’email o una piattaforma social, mentre il machine learning permette di analizzare dati in tempo reale e fornire esperienze personalizzate agli utenti.

Ecco un esempio del funzionamento di questo processo (fonte: Genii Analytics):

Artificial Intelligence process

Il grafico illustra, in maniera semplificata, una catena di estrazione di significato a partire dai Big Data, in un contesto in cui diversi agenti indipendenti interagiscono tra loro. Il processo alimentato dall’IA non si svolge in un ambiente isolato, ma risponde ai feedback provenienti sia da agenti di IA che umani.

Attraverso un’analisi più approfondita dei dati socio-economici, dei pattern geografici e delle demografiche degli utenti, i marketer saranno così capaci di sviluppare campagne proattive e di ottimizzarne i risultati.

Sembra molto complicato? La buona notizia è che i Brand non avranno bisogno di corsi accelerati di IA e machine learning perché esistono per le aziende degli algoritmi pronti all’uso.

Le possibilità dell’IA e dei Big Data per i Marketer

Molte aziende stanno già sfruttando l’Intelligenza Artificiale e i Big Data per migliorare la scalabilità delle proprie campagne. Questa conoscenza viene infatti sfruttata in diversi settori:

  1. Customer Service

La combinazione tra Intelligenza Artificiale, Big Data, tecnologie del Natural Language Processing e del machine learning è sfruttata nella creazione di chatbot, ovvero addetti al customer service in grado di comunicare con gli utenti in maniera naturale e di assisterli nella  risoluzione di problemi, dando loro accesso a specifiche informazioni. Un esempio di assistente virtuale evoluto è il Watson Virtual Agent di IBM che permette ai marketer di ingaggiare i consumatori rispondendo alle loro domande frequenti e interagendo in maniera personale su qualsiasi canale. Il chatbot di IBM è programmato per imparare a conoscere l’azienda e i suoi consumatori.

  1. Analisi del sentiment

Gli user generated content e i social media sono diventati ormai una fonte inesauribile di Big Data e i marketer stanno sfruttando queste preziose informazioni per approfondire la conoscenza della propria audience. La sfida più grande nell’analizzare questo tipo di dati non si trova tanto nel comprendere quanto gli utenti parlino di un Brand, quanto capire in che modo ne parlano. Per comprendere il sentiment degli utenti è necessario analizzare le loro conversazioni online e per fare ciò è necessaria l’analisi semantica. Quest’analisi fornisce un’interpretazione a determinati comportamenti e azioni, permettendo di creare dei cluster di dati.

Un sistema di IA ad esempio sa che:

  • “Banana” e “organic” sono semanticamente correlate.
  • “Banana” e “yellow” hanno un legame più stretto rispetto a “banana” e “organic.”
  • “Banana” è spesso usato con la maiuscola.
  • “Organic” può riferirsi anche alle verdure.

Di conseguenza, sarà in grado di creare una relazione del tipo: “the yellow banana is a sign of organic goodness”.

part of speech tag

 

L’Intelligenza Artificiale e l’analisi semantica aiutano a scoprire informazioni su come le persone si sentono in relazione a un determinato prodotto o servizio e per fare ciò analizzano i dati anche in relazione a diversi fattori come la prossimità, la frequenza, ecc.

  1. Raccomandazioni di prodotto (Up-selling e Cross-selling)

Attraverso l’utilizzo dei Big Data e dell’Intelligenza Artificiale, i marketer riescono a capire l’intenzione di acquisto degli utenti e a suggerire loro altri prodotti a cui potrebbero essere interessati, aiutandoli a migliorare la loro esperienza d’acquisto.

Due esempi di questo processo noti ai più, sono le raccomandazioni sugli show TV di Netflix e quelle sui prodotti di Amazon. Algoritmi di machine learning immagazzinano informazioni provenienti dallo storico dei prodotti visualizzati e dagli acquisti effettuati in passato e sono in grado di produrre  suggerimenti in maniera automatizzata senza la necessità di alcun intervento manuale. Ciò significa che queste tecnologie aiuteranno le aziende a migliorare costantemente le attività di up-selling e cross-selling.

In sostanza, i marketer possono affidarsi alla saggezza dell’Intelligenza Artificiale per guadagnare un vantaggio competitivo.  

L’Intelligenza Artificiale per l’Influencer Marketing

Non è un caso se negli ultimi tempi in rete compaiono sempre più articoli relativi all’ascesa dell’Intelligenza Artificiale nell’Influencer Marketing. Sistemi di automazione intelligente permettono di rendere l’attività scalabile nonché di fornire risultati efficaci e misurabili. L’Intelligenza Artificiale alla base di Buzzoole consente di effettuare un’analisi approfondita degli Influencer e di creare un match perfetto con il Brand. Per valutare l’affinità di un Influencer, la tecnologia tiene conto di fattori come la rilevanza contestuale, il target demografico, ecc. L’analisi semantica, che realizziamo grazie alla collaborazione con ExpertSystem, analizza i testi presenti su profili social e blog e comprende al meglio i topic di rilevanza di un determinato Influencer, nonché il sentiment generato nei confronti del Brand.

La nostra Intelligenza Artificiale si avvale anche degli open graph e degli open data per individuare connessioni tra gli utenti, identificarne i comportamenti e comprendere al meglio l’influenza generata. In questo modo riusciamo a selezionare gli influencer che presentano il massimo grado di affinità con il Brand e a creare relazioni solide e autentiche.

Conclusioni

Dall’utilizzo dei Big Data e dell’Intelligenza Artificiale per il marketing deriveranno possibilità praticamente infinite. Gli algoritmi di IA saranno usati per aiutare i marketer a migliorare il modo di connettersi con gli Influencer e di portare avanti campagne efficaci. Attivando le campagne giuste con il contributo degli influencer più affini e in target, i Brand potranno rendere le proprie attività scalabili aumentando il ROI, fattore essenziale nel panorama competitivo attuale..

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