Il buon marketing, in fondo, concettualmente è una cosa semplice: raggiungere il cliente giusto al momento giusto, con il messaggio (e ovviamente l’offerta) più efficace.

Dalla semplicità del concetto alla pratica il passo non è breve, come sa benissimo chi il marketing lo fa tutti i giorni.

Il digitale ha poi reso tutto lo scenario marketing più articolato: è vero che permette di raggiungere il cliente potenziale su una molteplicità di canali e in qualsiasi momento, ma è altrettanto vero che così il rischio di sbagliare (momento, messaggio, canale…) è aumentato.

E in una fase in cui tutto si gioca sulla customer experience, qualsiasi errore ha conseguenze spiacevoli.

Gli errori di comunicazione oggi costano di più

Comunicare male con il cliente sbagliato è, nel migliore dei casi, una perdita di tempo e risorse.

Nel peggiore, un danno di immagine che diventa un danno di mercato: gli incubi delle aziende sono popolati dai “fail” memorabili di imprese, anche di gran nome, che hanno completamente sbagliato il target o semplicemente il tono anche di una sola comunicazione.

In fondo è sempre stato così, solo che oggi gli errori di comunicazione “costano” di più perché il legame tra azienda e clienti è spesso labile.

Specialmente quando ci si relaziona con il pubblico più giovane e più digitalmente evoluto, che è poi il pubblico più importante da conquistare.

Qual è la soluzione ideale?

La soluzione ideale a questo problema la si conosce da tempo: personalizzare al massimo i messaggi verso il singolo cliente, attuale o potenziale.

L’intelligenza artificiale e il machine learning possono aiutare in questo senso? Certamente sì, perché creare messaggi e contenuti più efficaci e personalizzare con elevata granularità le campagne di comunicazione sono due azioni che si basano su uno stesso assunto: conoscere meglio i clienti, il mercato, il contesto in cui avviene una comunicazione.

I dati per farlo non mancano, tra quelli che già si generano o raccolgono direttamente e quelli che si possono acquisire dall’esterno.

Il problema è analizzarli in maniera “smart”: il che è una delle applicazioni simbolo dell’AI e del machine learning.

Come analizzare al meglio i dati?

Fatte salve ovvie considerazioni di privacy, i dati che si possono raccogliere su preferenze, abitudini, propensioni d’acquisto di un cliente potenziale sono innumerevoli.

Il confine tra vita reale e digitale è sempre più labile, tutto quello che facciamo digitalmente è potenzialmente tracciabile e spesso siamo noi stessi che lo condividiamo pubblicamente.

AI e machine learning mettono ordine tra questi dati e aiutano le aziende a correlarli, in modo da attivare comunicazioni solo quando sono mirate, coinvolgenti, non intrusive.

Le parole chiave in questo senso sono correlazione e contesto, a significare che la semplice reiterazione di un messaggio legato a un comportamento evidente del cliente potenziale porta poco lontano.

Non basta cioè osservare che un nostro cliente spesso mostra interesse per una certa classe di prodotti. Bisogna anche correlare questo interesse con il contesto in cui si svolge: il momento del giorno, il periodo dell’anno, gli interessi della sua rete di contatti (laddove sia accessibile), i trend generali del momento su cosa sia di interesse e cosa no.

Correlare fra loro indicatori apparentemente sparsi e legarli a grandi moli di dati esterni sono due compiti classici da AI, che permettono di attivare azioni di marketing particolarmente interessanti.

Come realizzare attività marketing con ai e machine learning?

  • Evidenziare trend di mercato nascosti – AI e ML mostrano in anticipo, e con dati concreti, i segnali latenti che un certo prodotto sta affermandosi presso una classe di utenti o un’area geografica. Da qui si può avviare una campagna mirata che cavalchi questa propensione, presentando il prodotto a chi non l’aveva ancora considerato.
  • Digital placement – All’interno di un sito, specie di ecommerce, è possibile adattare in tempo reale, e con un notevole livello di dettaglio, le visualizzazioni dei contenuti alle informazioni che algoritmi di machine learning hanno elaborato sulle preferenze del visitatore, partendo dai dati in nostro possesso.
  • Context-aware advertising – Il posizionamento delle campagne pubblicitarie su siti di terze parti è spesso fuori dal controllo dell’inserzionista, il che porta spesso a risultati deludenti. Funzioni di AI possono invece analizzare in tempo reale il contenuto della pagina web su cui si trova un visitatore per capirne il contesto e determinare di conseguenza il messaggio promozionale più efficace.
  • Uso dei sistemi di raccomandazione – I suggerimenti stile “ti potrebbe interessare” sono ovunque: dalle piattaforme di streaming ai magazine online, e sono di dubbia efficacia. Ma dipende dalle funzioni di machine learning che li alimentano e dai dati che possono gestire. Diventeranno sempre più potenti ed efficaci.
  • Social media monitoring – Quale è il “sentiment” online riguardo il nostro brand, i nostri prodotti, i prodotti analoghi venduti dai nostri concorrenti, i temi che ci interessano di più? Algoritmi di Natural Language Processing e di machine learning possono scandagliare i social network per captare il “polso” della rete e attivare azioni a nostro favore.

E dopo? il marketing analytics

Dopo serve comunque chiudere il cerchio tra la comunicazione di marketing e i risultati che ci si era posti di raggiungere con essa.

Questo è il campo della marketing analytics, in cui AI e machine learning sono indispensabili a cogliere le correlazioni spesso poco evidenti tra una campagna di comunicazione e promozione e, ad esempio, i risultati di vendita di un certo prodotto.

Correlazioni che sino all’avvento degli analytics “potenziati” dal machine learning erano più qualitative che quantitative. Oggi, sono basi concrete su cui portare avanti strategie di marketing a tutto tondo.

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