Intelligenza Artificiale e Marketing: analisi in 8 minuti

L’Uomo a partire dalla Preistoria ha iniziato a creare degli strumenti che lo agevolassero e che migliorassero la qualità del proprio lavoro.
Dopo svariati milioni di anni e un avanzamento tecnologico monumentale l’Uomo è ancora alla ricerca di nuove soluzioni per migliorare la qualità della vita e del lavoro affidandosi all’evoluzione delle macchine.
Nel campo scientifico e in economia nel marketing digitale un grandissimo aiuto è arrivato dall’utilizzo dell’intelligenza artificiale (A.I.) con i suoi molteplici campi di impiego.

Indice dei contenuti

Che cosa è l’intelligenza artificiale

L’intelligenza artificiale è una branca dell’informatica che utilizzando hardware e software e mediante la programmazione e l’elaborazione fornisce delle prestazioni che sembrerebbero essere di uso prettamente umano.
I suoi campi di applicazione sono molteplici: medicina, robotica e marketing ad esempio, ma la sua evoluzione permette potenzialmente di affiancarsi a sterminate categorie.
Spesso proprio l’evoluzione dell’intelligenza artificiale ha generato accesi dibattiti etici e pratici (S. Hawking, E. Musk, M. Zuckerberg) tra una parte più conservatrice che vorrebbe limitarne l’utilizzo considerandola una minaccia per la stessa vita umana o chi invece già ora vorrebbe continuare a sviluppare  le potenzialità dell’intelligenza artificiale non valutandola come pericolosa.

Nascita e sviluppo dell’intelligenza artificiale

Ci sono diversi esempi di macchine o meglio di calcolatori analogici che hanno indirizzato la via verso la nascita dell’intelligenza artificiale.
Sicuramente di grande importanza sono stati i lavori di Pascal (1642), Babbage (1837) e di Turing nel 1950 con l’articolo “Computing machinery and intelligence” e con alcuni dei suoi lavori precedenti e proprio durante gli anni ’50 venne coniato il termine intelligenza artificiale ad opera di J. McCarthy.
Con l’evoluzione tecnologica e l’avvento dei computer moderni l’intelligenza artificiale ha potuto iniziare ad esprimersi al meglio ed entrare anche nella cultura di massa con la risonanza mediatica di alcuni supercomputer in grado di battere dei campioni di scacchi e più recentemente alcuni dei più forti giocatori di poker al mondo.
L’AI ha avuto la definitiva consacrazione e crescita con l’avvento di internet.

pilot ace Turing
Immagine tratta da wikipedia https://commons.wikimedia.org/w/index.php?curid=20340269

AI vs machine learning vs deep learning

L’intelligenza artificiale è la scienza nel riferimento più ampio.

Per machine learning o apprendimento automatico si intende un sottogruppo dell’ intelligenza artificiale ed è l’insieme dei metodi statistici atti a migliorare un algoritmo nell’identificazione dei dati: in pratica l’AI si predispone ad apprendere qualcosa dai dati in maniera autonoma, senza che sia stata esplicitamente programmata per farlo.

Il deep learning è un sottogruppo del machine learning e anche una sua evoluzione che utilizza le reti neurali artificiali (ANN – artificial neurale network) per fare delle analisi con una struttura simile al sistema neurale umano.

 

AI

 

 

Intelligenza artificiale nel marketing (AIM)

Nel marketing l’AI è uno strumento versatile e preziosissimo in quanto si presta a tantissime applicazioni: è uno strumento preciso e avulso dal commettere errori, è capace di migliorare e gestire il percorso e l’interazione con i clienti, aiuta l’utente ed è capace di analizzare una grandissima quantità di dati.
È importante introdurre anche il concetto di algoritmo, su cui si basa l’AI . 
L’algoritmo in informatica è una procedimento atto a risolvere un determinato problema mediante della sequenze finite di istruzioni. Queste istruzioni sono poste e vanno eseguite in sequenza.

Il principio dell’AIM si basa sulla scienza cognitiva e nello specifico nel ciclo raccogliere, ragionare e agire.

  • Raccogliere
    Raccoglie i dati (es. siti, click, interazioni, meteo, device, prodotti selezionati) di tutte le esperienze online dei clienti e dei potenziali clienti.
  • Ragionare
    Ragiona sui dati acquisiti e li analizza grazie al machine learning per poi raffinarli.
  • Agire
    Elabora i dati e li traduce ad esempio in una campagna di comunicazione mirata e che ha la maggiore probabilità di successo per il target dell’utente scelto.

L’importanza dei dati

Il marketing lavora a stretto contatto con i dati.
La stessa intelligenza artificiale per essere funzionale ha bisogno di quanti più dati possibili per affinare le strategie e aumentare le percentuali di successo.
È quindi importante capire di cosa si parla quando si nominano i dati.

Perché si raccolgono i dati

I dati possono essere definiti l’oro digitale.
Queste informazioni una volta interpretate e debitamente selezionate forniranno una serie di input sulle abitudini, sulle bisogni e sul mondo in generale che ruota intorno a un determinato utente.
Usufruendo quindi di questi dati un’azienda può creare, gestire e modificare le proprie strategie di marketing per farle rendere al meglio.
Non siamo più nell’era della comunicazione unidirezionale e della produzione del prodotto per la massa bensì nell’era della differenziazione e dei canali omnichannel e in quest’ottica il successo di una campagna è strettamente legato alla conoscenza delle personas alla quale è rivolta.

Quali dati e come e vengono raccolti

Ogni volta che un utente entra su internet lascia delle tracce. Questo unito alle azioni che compie (registrazioni sui siti, uso di app, comportamento nei social, download, etc.) produce una grande mole di dati che le aziende sono pronte a comprare.
I dati raccolti sono i più disparati: ip, geolocalizzazione, meteo, click su una determinata pagina web, tipo di device, del sistema operativo e del browser utilizzati, prodotti messi nel carrello in un sito di e-shopping, dati demografici e altro ancora.
Tutte questo informazioni sono prese dai cookie, ossia dei piccoli file che vengono memorizzati dal device (computer, smartphone, tablet) da parte dei siti per migliorare l’esperienza generale e le preferenze accordate e raccolti dalle aziende tramite CRM (customer relationship manager), ossia un software di raccolta dati.

E la privacy?

Le informazioni raccolte sono in forma anonima e possono essere prese anche in maniera parziale dal sito, inoltre su ogni sito deve essere presente la cookie policy, ossia la politica dei cookie specificandone l’uso, la cessione dei dati e sopratutto la scelta tra quelli obbligatori e quelli facoltativi.
Esistono annche alcuni plugin dei browser che una volta attivati limitano l’utilizzo dei cookie, anche se la totale esclusione di questi potrebbe portare a dei malfunzionamenti del sito.
Un altro aiuto in favore degli utenti è arrivato nel 2016 con il Regolamento generale per la protezione dei dati personali (GDPR) ossia la normativa europea in materia di protezione dei dati.

Big data e AI

Per Big Data (o megadati) si intende l’aggregazione e la segmentazione di una grande quantità di dati informatici intesa sia come volume, che velocità e varietà.
Esiste una relazione reciproca tra Big data e AI: l’intelligenza artificiale aiuta a gestire i Big Data ma a sua volta se ne alimenta migliorandosi grazie alla machine learning.

Il futuro dei cookie: cookieless

Google ha annunciato che entro il 2022 eliminerà i cookie di terze parti dal suo browser Chrome per aumentare la privacy degli utenti e questo si tradurrà in nuove strategie da parte delle aziende per reperire i dati e dei browser per tracciare gli utenti.
Il cambiamento è rilevante perché bloccando i cookie di terze parti ogni sito potrà processare e analizzare solo i dati forniti dall’utente su quel determinato sito limitando, almeno apparentemente, la potenza dell’advertising.

Vantaggi dell’AI nell’azienda

Un recente sondaggio americano alle aziende B2B ha rivelato che rispetto ad un approccio classico le aziende che hanno introdotto l’intelligenza artificiale nel loro marketing hanno avuto dei miglioramenti nei vari settori che va dal 53% al 60%.
In un altro sondaggio a livello mondiale dove veniva chiesto quali vantaggi specifici aveva portato l’AI oltre il 30% degli intervistati ha dichiarato una conoscenza e una comprensione migliore del cliente, seguito con un 28% da una migliore produttività e velocità di esecuzione dei processi di marketing. Seguono più distaccati il miglioramento dei contenuti e l’incremento del ROI.

Ecco degli altri vantaggi:

  • Migliora la customer experience.
  • Riduce i costi.
  • Aumenta l’efficienza.
  • Automatizzazione dei processi.
  • Previsione di spesa del cliente durante l’intero ciclo di interazione con l’azienda.
  • Maggiore sicurezza dagli attacchi esterni e nella gestione dei dati.
  • Incremento del ROI dovuto alla personalizzazione dei servizi/prodotti offerti.
  • Previsione dei trend di mercato e dell’evoluzione del cliente.

Esempi dell’uso dell’intelligenza artificiale applicata al marketing

  • Nei motori di ricerca per gestire il processo di ricerca e indicizzazione dei contenuti (crawler).
  • Nei sistemi di recommendations: ossia in quei programmi che in base a delle scelte già fatte dall’utente e analizzando i suoi dati lo orientano in modo predittivo su altre possibili preferenze. (Es. i titoli suggeriti da Netflix).
  • I chatbot e gli assistenti virtuali utilizzano l’AI per gestire le domande dei clienti e fornire un’assistenza rapida ed efficace 24/24.
  • Nell’uso del programmatic buying (PB) e del marketing automation mediante l’uso del machine learning.
  • Negli assistenti vocali semplificando e migliorando l’interazione con i device e con il Brand.
  • Nei siti web permette di personalizzare le pagine analizzando i data points (località, meteo, device in uso, dati demografici, etc.) migliorando la customer experience.
  • Creazione di contenuti specifici impostati come se fossero stati scritti da esseri umani.
  • Invio di email personalizzate basate sulle interazioni passate nei siti web, contenuti letti, lista dei desideri, tempo speso su un contenuto, email passate.
  • In uno shop permette di modificare il costo di un determinato prodotto mediante gli algoritmi di AI che analizzando i prodotti simili sul web permettono di stabilire un trend a cui attenersi o in caso di una vendita di servizi di uniformarsi ai prezzi dei competitor (es. siti di comparazione di hotel).
  • Tramite il sentiment analysis (o opinion mining o emotion AI) l’intelligenza artificiale riesce a identificare l’umore dell’utente e quindi proporgli contenuti e interazioni adeguate.
  • Automatizzazione del DAM (Digital asset management) migliorando efficenza e velocità e di conseguenza abbassando i costi.
  • Ai web designer: su alcuni portali l’utente inserendo una serie di informazioni in pochissimo tempo e a prezzo contenuto potrà, grazie all’elaborazione dell’AI, avere un proprio sito con un interfaccia grafica totalmente customizzata.

chatbot

Intelligenza artificiale nei social network

Un’idea grossolana sui social network e sugli algoritmi basati sull’intelligenza artificiale nei social si può avere visionando il docu-film “The Social Dilemma” distribuito da Netflix.
L’IA nei social ha diversi compiti. Uno di questi è tramite l’utilizzo della machine learning di suggerire i contenuti pubblicitari più affini all’utente. 
Un altro importante compito svolto è quello di scansionare i social per analizzare i trend preferiti dagli utenti e se possibile prevedere quelli futuri.
Inoltre ha migliorato la cybersecurity dei social.

Come la machine learning agisce nel programmatic buying

Il programatic buying (PB) o programmatic advertising è una modalità automatizzata di compravendita in tempo reale di spazi pubblicitari digitali.

Questa innovazione rispetto ai metodi pubblicitari tradizionali offre diversi vantaggi:

  • Budget di spesa inferiore
  • Trasparenza nell’assegnazione delle aste
  • Maggiore precisione nell’elaborazione dei dati
  • Potenzialmente ha aperto il mercato anche alle piccole attività con risorse ridotte
  • È un sistema flessibile ed è possibile fare cambi di strategie in ogni momento
  • Comprende un inventario sterminato di siti
  • Possibilità di raggiungere un target specifico

L’utente in tempo reale partecipa tramite un’asta, che è il metodo più diffuso, o tramite accordi diretti (transazione automatica garantita, marketplace privato, asta su invito e asta pubblica) e il sistema totalmente automatizzato nell’arco di qualche millisecondo svolgerà tutti i processi di verifica e assegnazione dell’asta al vincitore che guadagnerà il suo spazio pubblicitario.
Tutti i dati dei partecipanti sono registrati così da avere delle informazioni chiare e dirette.

Il futuro dell’AI nel marketing

Lo sviluppo dell’intelligenza artificiale e il rinnovamento tecnologico nell’hardware sicuramente porteranno ulteriori benefici al marketing.
Alcune figure professionali probabilmente verranno sostituite o quantomeno ridimensionate dal lavoro dell’AI ma proprio perché si punterà su questa branca ne nasceranno delle nuove.
Paradossalmente con il progredire dell’apprendimento e dell’accrescimento dell’AI l’intero viaggio del cliente potrebbe essere gestito da macchine e software senza che l’utente se ne accorga.
Inoltre sul piano dei dati questi potrebbero essere gestiti e ottimizzati ancora meglio migliorando gli algoritmi e avendo a disposizione un budget adeguato.
Ad ogni modo il lato umano, fortunatamente, rimarrà ancora indispensabile e il futuro sarà di collaborazione tra esseri umani e AI.

In questo articolo abbiamo toccato molti argomenti interessanti: l’intelligenza artificiale, l’importanza dei dati e le loro applicazioni nel campo del marketing.
In questo campo dell’innovazione i processi cambiano ancora più velocemente e bisogna sempre rimane al passo.

Se pensi che i nostri contenuti posso darti un piccolo aiuto e sperando che l’AI non si trasformi in Skynet, non posso che suggerirti di iscriverti alla newsletter per leggere il prossimo articolo fresco di stampa (digitale).

 

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Andrea Garofalo

Andrea Garofalo

Fervente appassionato del mondo digitale, di informatica, di tecnologia, di scrittura e delle arti visive cerco di portare queste passioni nel mio lavoro. Oggi continuo il mio percorso approfondendo le tematiche legate al Marketing Digitale collaborando con riviste del settore.

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