L’AI nel marketing, al di là dei sensazionalismi

L’Intelligenza Artificiale è uno strumento di lavoro determinante per il marketing già da qualche anno. Eppure il 2023 ha veramente cambiato le carte in tavola: l’AI è una tecnologia esponenziale e una piccola novità può far compiere, alle imprese desiderose di innovare, prodigiosi salti in avanti.

L’AI nel marketing prima del trend di ChatGPT

Cosa c’è, di vero, nel fiorire di AI di cui scrivono i giornali? Non sono vere, perché non innovative, alcune applicazioni estemporanee dell’Intelligenza Artificiale, la narrazione quasi magica di un potere sorto dal nulla, la sua accessibilità “democratica”, né – riprendendo una chiave di ricerca su Google – che basta ChatGPT per diventare ricchi. È vera la crescita esponenziale della tecnologia negli ultimi mesi, i vantaggi annessi nell’immediato, la capacità di decidere il successo o meno di un’azienda e il dato fondamentale: l’Intelligenza Artificiale è così importante per il marketing… che parzialmente la si adopera già da anni, con profitto.

Un esempio fondamentale è l’evoluzione dei motori di ricerca. Già nel 2018 Google introduce l’algoritmo Bert, un modello di apprendimento automatico basato su reti neurali (transformers) per il suo motore di ricerca. Applicava, cioè, un “sistema” avanzato di Natural Language Processing (NLP) – un ramo cruciale dell’AI – con l’obiettivo di comprendere molto meglio le sfumature e il contesto del linguaggio naturale utilizzato dagli utenti nelle loro ricerche, andando oltre le semplici parole chiave.

Dopo BERT, Google ha continuato a evolvere le sue capacità di intelligenza artificiale e NLP per affinare ulteriormente la comprensione semantica dei contenuti e delle query di ricerca. Questo ha progressivamente cambiato il lavoro degli esperti SEO: si è passati da un’ottimizzazione basata sulla ripetizione di keyword a un approccio focalizzato sulla creazione di contenuti autorevoli, approfonditi e semanticamente pertinenti, capaci di rispondere davvero alle intenzioni di ricerca degli utenti. L’AI di Google ha iniziato a “capire” la competenza e la profondità di un sito studiandone la semantica complessiva.

Succede poi che OpenAI, tra il 2022 e il 2023, dà una scossa enorme al settore rendendo accessibile al grande pubblico il suo modello conversazionale ChatGPT. Questo evento ha accelerato i piani di molti player tecnologici. A quel punto anche da Mountain View hanno presentato la loro risposta: Bard (oggi Gemini), il chatbot conversazionale di casa Google, basato sui propri modelli linguistici avanzati (come LaMDA, PaLM 2 e ora Gemini), progettato per interagire e generare testo in modo simile a ChatGPT.

Nel digital advertising accade lo stesso. Che si tratti di Google Ads o del Business Manager di Meta, l’approccio resta quello di una macchina che ha a disposizione trilioni di dati, li processa e agisce di conseguenza. Entrambe le piattaforme estraggono dagli utenti alcune informazioni (es. i cookie), apprendono automaticamente e permettono ai marketer di rendere i propri annunci più efficaci, facendoli arrivare a un pubblico più selezionato. A seconda del volere del marketer, queste piattaforme possono generare parte del contenuto da sponsorizzare o selezionare automaticamente gli elementi (testi o immagini) più performanti.

Tipologie di Intelligenza Artificiale nel marketing

AI, Machine Learning o Natural Language Processing?

Nel marketing ognuno di questi termini è appropriato. Ma rispettiamo gli insiemi: l’AI è il grande contenitore nel quale si trovano Machine Learning, NLP, Logica Fuzzy, Robotics, Expert Systems e Neural network. Possiamo riconoscere altre branche o sottoinsiemi dell’AI, ma – limitandoci al marketing e semplificando – possiamo attestarci su questa categorizzazione:

• Machine Learning (ML): consente alle macchine di imparare senza essere esplicitamente programmate. I computer processano in maniera automatica i dati e li utilizzano, ad esempio, per comprendere la correlazione tra campi semantici e il bisogno dei consumatori. È molto utilizzata per suggerire contenuti correlati. Impiegano ad esempio l’ML Google Maps (per suggerire i tempi di percorrenza), Amazon (per suggerire i prodotti), Netflix (per consigliare film e serie tv).
• Natural Language Processing (NLP): fa interagire computer ed esseri umani usando il linguaggio naturale. L’NLP è un campo di ricerca ampio, che include traduzioni, riconoscimento vocale e generazione automatica di testo. Si usa nell’assistenza clienti, ma anche, ad esempio, in medicina per diagnosticare malattie. Impiegano l’NLP gli assistenti virtuali, ma anche Google, Bing, Yahoo, Baidu e Yandex per personalizzare i risultati di ricerca.
• Logica Fuzzy: “fuzzy” vuol dire “sfocato” ed è il campo in cui agisce più spesso l’essere umano, ossia nell’impossibilità di conoscere tutte le variabili. La Logica Fuzzy si basa dunque sulle condizioni ipotetiche più plausibili, che la macchina verifica acquisendo maggiori dati nel tempo. Nel marketing l’AI adopera la Logica Fuzzy in software di analisi, automation e targeting dei clienti. Ne sono un esempio Salesforce, Marketo, Adobe Advertising Cloud e Google Analytics.
• Robotics: Un chatbot, nonostante la sua apparente immaterialità, è un robot. Si tratta dunque di una tecnologia già utilizzata dai sistemi di assistenza del personale di eCommerce e aziende in generale. Un software simile può essere ospitato su un sito, nell’infotainement di un’auto o in un touchpoint fisico, all’interno di un negozio. I bot più famosi sono Amazon Alexa, Apple Siri, Google Assistant. 
• Expert System: si tratta di programmi per computer che tentano di imitare il processo decisionale di un esperto umano in un particolare settore. Sono utilizzati per personalizzare il marketing per i singoli utenti, migliorare l’efficienza dei flussi, ottimizzare le campagne e migliorare l’esperienza clienti. Esistono tantissimi software e CRM di questo tipo, quali – ad esempio – HubSpot, IBM Watson ed Oracle Marketing Cloud.
• Neural network (Reti neurali artificiali): sono progettati per ricalcare il funzionamento del cervello dell’uomo. Sono quindi costituiti da un insieme di nodi, collegati tra loro. Ognuno di questi è in grado di elaborare informazioni e trasmettere segnali ad altri nodi. HubSpot, Salesforce, Adobe Advertising Cloud, Google Analytics e Facebook Ads si ispirano a questa struttura.

Le principali piattaforme utilizzano, come è facile intuire, più o tutte le branche dell’AI suelencate.

I vantaggi dell’AI sui framework di Hui-Huang e Trust

“L’AI riduce i costi del marketing e aumenta il ROI”. Potremmo chiuderla con questa dichiarazione, ma occorre precisare come l’Intelligenza Artificiale permette di raggiungere tali benefici. Diciamo prima di tutto che il grande vantaggio di queste tecnologie deriva non tanto dalla raccolta di dati, quanto dalla capacità di:

1. elaborare dati in tempi ridotti e senza incorrere in pregiudizi,
2. fare analisi predittive,
3. profilare il pubblico,
4. targetizzare e personalizzare siti e messaggi in tempo reale,
5. ridurre il tempo di lavoro automatizzando i processi,
6. ispirare soluzioni e creatività attraverso la generazione di contenuti e la partecipazione dell’AI alle fasi decisionali e strategiche,
7. ridurre i CPC (costi per click). 

Nel 2020 Ming-Hui Huang e Roland T. Rust proponevano “A strategic framework for artificial intelligence in marketing”, una razionalizzazione che permette di identificare i vantaggi dell’Intelligenza Artificiale sulla base della distinzione dell’AI in Meccanica, Pensante ed Emotiva. Queste le definizioni degli stessi autori:

L’AI Meccanica automatizza le funzioni e le attività di marketing ripetitive, l’AI Pensante elabora i dati e prende decisioni e l’AI Emotiva analizza le interazioni e le emozioni umane. 

Ming-Hui Huang e Roland T. Rust

I benefici dell’AI sono riconosciuti dagli autori sulla base di altre due categorizzazioni, ossia il ciclo del marketing Research-Strategy-Action e le 4P/4C del marketing. 

I vantaggi dell’AI nel ciclo Research-Strategy-Action

Il ciclo Research-Strategy-Action è la rielaborazione delle fasi delle scienze cognitive “perception-reasoning-action”. Su queste tre fasi è possibile riconoscere alcuni tra i principali benefici dell’AI:

Marketing Research

• AI Meccanica: Data Collection
  Automatizza ininterrottamente rilevamento, monitoraggio, raccolta ed elaborazione dei dati di mercato.
• AI Pensante: Analisi di mercato
  Usa i dati per identificare i competitor e i vantaggi competitivi.
• AI Emotiva: Comprensione del consumatore
  Usa i dati emotivi (rilevati nel testo scritto, nel tempo di permanenza su una pagina, nel tono di voce, etc.) per capire i desideri dell’utente (per poi prevenirne le azioni).

Marketing Strategy

• AI Meccanica: Segmentare
  Identifica schemi di preferenze dei consumatori.
• AI Pensante: Targetizzare
  Raccomanda i migliori percorsi di navigazione.
• AI Emotiva: Posizionare
  Sviluppa un posizionamento che susciti l’interesse dei clienti.

Marketing Action

• AI Meccanica: Standardizza i flussi.
• AI Pensante: Personalizza i contenuti per destinatario.
• AI Emotiva: Relativizza messaggi e toni.

I vantaggi dell’AI nello schema della 4P/4C

Lo schema della 4P del marketing di Kotler e Keller può risultare un po’ rigida, ma permette comunque agli autori di “A strategic framework for artificial intelligence in marketing” di semplificare l’esposizione di funzionalità ed esempi reali dell’AI nelle fasi di Prodotto, Prezzo, Posizionamento e Promozione.

Prodotto/Consumatore

Prezzo/Costo

Posizionamento/Convenienza

Promozione/Comunicazione

Immagina l’AI su un eCommerce, oggi

Senza avventurarci in funzionalità ancora poco diffuse, vediamo cosa può fare l’AI nella gestione di un eCommerce di abbigliamento:

Sito web

• Dalla home alla singola pagina, è possibile personalizzare i contenuti per singolo utente, suggerendo ad esempio l’acquisto di un capo in base allo storico, alla cronologia di navigazione, al tempo di permanenza sulle schede-prodotto o ad altro. In tempo reale.
• Prezzi dinamici in base a variabili personalizzabili, quali stock in magazzino o trend di acquisto.
• Chatbot per assistenza clienti.
• Notifiche push personalizzabili.
• Prevenzione delle frodi: L’IA può essere utilizzata per prevenire le frodi identificando attività sospette. Ciò può proteggere l’azienda da perdite finanziarie e può anche migliorare la sicurezza degli utenti.

Email marketing

• Personalizzazione di frequenza e contenuti, in base a provenienza dell’iscritto, a storico e prodotti visualizzati.
• Attivazione automatica di flow personalizzati.
• Raccomandazioni di contenuti in base ai loro interessi e al loro comportamento di navigazione. 
• Previsione di abbandono, basata su dati aggiornati in tempo reale, degli utenti che, interagendo di meno, potrebbero abbandonare il marchio.

Advertising

• L’AI è già usata per personalizzare le campagne pubblicitarie in base al comportamento degli utenti. Come già annunciato dalle maggiori piattaforme, l’impiego dell’AI crescerà e diventerà sempre più preciso, sia nella generazione di contenuto e personalizzazione del messaggio, che nella targetizzazione.
• Automatizzazione di alcune delle attività di gestione delle campagne pubblicitarie, quali analisi e reportistica.
• L’AI già agisce sulla prevenzione delle frodi sulle piattaforme di Meta e Google.
• Chatbot di nuova generazione, per la risoluzione dei problemi nelle campagne pubblicitarie.
• Generare contenuti grafici e testuali (generative AI).

Quando il Fashion incontra il Gaming in un’operazione di co-marketing di successo

Conclusioni

Hai letto un articolo che, come da promessa, si tiene lontano dai sensazionalismi, perché ci dà fastidio il rumore di chi – da ChatGPT in poi – sembra si trovi davanti a uno spettacolo di magia e non, invece, a una magnifica innovazione, frutto di decenni di ricerca. Un approccio più consapevole e pacato rende l’AI una “questione seria” e permette di dire che ci troviamo di fronte all’innovazione che, con ogni probabilità, sta avviando la rivoluzione industriale dei nostri tempi.

Va gestita con attenzione, coscienza e tanta professionalità. D’altro canto chi, partecipando a una Rivoluzione Industriale, vorrebbe essere quello a cavallo in un mondo a motore o quello al buio in città illuminate?