Intelligenza Artificiale nel marketing: cosa serve per un progetto che funzioni

30 Maggio 2023 in Intelligent Customer Experience

L’Intelligenza Artificiale nel marketing sta diventando un must in un mondo che si rivolge a clienti sempre più digitali, con abitudini e comportamenti acquisiti durante la pandemia e mantenuti nel New Normal. Intesa come capacità di un computer o di un robot di eseguire compiti comunemente associati a esseri umani, l’AI può difatti contribuire a una strategia di marketing efficace e il mondo business italiano sembra averne compreso l’importanza, come confermano le analisi dell’Osservatorio Artificial Intelligence.  

Il 61% delle grandi imprese italiane ha già avviato almeno un progetto AI, di cui il 42% è già operativo. La quota più significativa del mercato italiano si concentra su temi strettamente connessi al marketing: è il caso delle soluzioni per analizzare ed estrarre informazioni dai dati (Intelligent Data Processing) a quota 34%, seguita dall’area di interpretazione del linguaggio (28%), mentre quasi un quinto dei progetti rientra nell’area degli algoritmi che suggeriscono contenuti ai clienti, a partire dall’analisi delle loro preferenze (Recommendation Systems). 

È chiaro come gli obiettivi del marketing includano sempre la comprensione dei bisogni di persone e organizzazioni clienti e la definizione di strategie e azioni per sviluppare relazioni di lunga durata, posizionamento e reputazione di brand, ma è prioritario rinnovarne radicalmente gli strumenti per raggiungerli all’interno di un contesto e un mercato sempre più digitale. 

Intelligenza Artificiale nel marketing, le metodologie e gli strumenti

Per analizzare i clienti in base ai loro comportamenti e alle loro caratteristiche, al fine di creare modelli in grado di prevederne il comportamento e di mettere in atto azioni per favorire la relazione, l’acquisto e la fidelizzazione, vengono utilizzate diverse tecniche che necessitano di grandi quantità di dati di qualità per garantire l’efficacia dei modelli di Intelligenza Artificiale nel marketing. Andiamo più nel dettaglio: 

• La classificazione, che prevede l’inserimento dei clienti in classi predefinite, si rivela utile per effettuare la segmentazione del mercato o dei clienti e costruire un modello in grado indicare, ad esempio, la probabilità di abbandono dei clienti (Churn Rate).  
• Il clustering, grazie alla suddivisione dei clienti in gruppi omogenei e non predeterminati sulla base di caratteristiche, comportamenti di acquisto, modalità di interazione, può contribuire a creare modelli AI in grado di proporre prodotti e pricing in linea con le aspettative (Recommendation Systems). 
• L’associazione, un tipo di analisi che punta a identificare le relazioni in un database, può essere impiegata per trovare correlazioni mirate fra prodotti presenti nel carrello, semplificando anche le azioni di cross-selling.  
• L’analisi di regressione, processo statistico che permette di stimare le relazioni tra variabili, può consentire di prevedere la vendita di un prodotto, instaurando una relazione tra il suo prezzo e il reddito medio o la propensione alla spesa del cliente a cui viene offerto.  
• Le reti neurali si caratterizzano infine per la capacità di gestire le relazioni non lineari tra dati, frequenti quando si raccolgono e verificano informazioni ai fini di marketing. Si rivelano efficaci quando l’obiettivo principale consiste in realizzare previsioni accurate e se vi sono grandi quantità disponibili per l’addestramento della macchina. 

Una particolare attenzione, ai fini dell’applicazione dell’Intelligenza Artificiale nel marketing, va all’approccio CRISP-DM che, a differenza di altri processi generalmente lineari e unidirezionali, prevede un’attività di data mining suddivisa in fasi (comprensione del business, comprensione dei dati e relativa preparazione, modellizzazione, valutazione, deployment), reiterate ciclicamente.

Passi e competenze per un progetto di Intelligenza Artificiale nel marketing  

Emerge dunque che la realizzazione di un progetto AI, con l’obiettivo di potenziare la strategia di marketing aziendale, richiede un processo strutturato, a partire da raccolta e analisi dati fino alla formulazione dell’algoritmo più adatto alle diverse esigenze, per cogliere così le migliori opportunità sul mercato e facilitare l’intero Customer Journey. Un progetto di questo tipo consta di alcuni step fondamentali:  

• individuazione dei dati disponibili e di ulteriori fonti; 
• analisi dei dati per comprenderne la composizione e le caratteristiche; 
• identificazione del metodo di lavoro e preparazione dei dati; 
• creazione del modello di Advanced Analytics, identificando gli strumenti adeguati; 
• monitoraggio, miglioramento continuo ed evoluzione del modello. 

Sviluppare un progetto di Intelligenza Artificiale nel marketing può richiedere il ricorso a una metodologia comprovata come il design thinking, la quale prevede sessioni interattive e di gruppo che puntano a creare prototipi di soluzioni per testare le idee e ricevere feedback. Risulta infine evidente che nel team dedicato alla realizzazione di un progetto AI nel marketing dovranno collaborare più competenze – da quelle manageriali e di business, ideali per garantire che il progetto sia allineato agli obiettivi strategici aziendali, fino a quelle tecnologiche, statistiche, di programmazione per implementare i modelli AI e integrarli con i sistemi esistenti nell’organizzazione.