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Quest’articolo è il continuo del precedente blog che trovate a questo link e che vi consigliamo di leggere prima di andare avanti.

Infatti se nel primo abbiamo visto l’importanza dei Big Data nel “nuovo marketing” in questo vedremo le potenzialità una volta utilizzati per addestrare un’intelligenza artificiale, prima fra tutti l’automazione dei processi di marketing.

D’Ambrosio sottolinea: “Il Marketing Automation è in forte crescita, è stato calcolato che già il 50% delle aziende utilizzano le automazioni ed è previsto un ampliamento del mercato nei prossimi mesi, ma l’analisi fatta tiene conto anche della semplice automazione delle mailing list, mentre a mio avviso il vero concetto della Marketing Automation sta nella segmentazione dei clienti, e l’invio di campagne mirate in base alla segmentazione“.

Il vantaggio aggiunto del Machine Learning nel predire determinati risultati dai pattern osservati dai Big data offre un modo in cui i compiti ripetitivi possono essere ridotti e si concentra maggiormente sul contenuto della campagna.

I recenti progressi dell’intelligenza artificiale e nell’apprendimento automatico hanno spianato la strada agli strumenti di automazione del marketing.

Sull’argomento GreenVulcano ha le idee chiare affermando con D’Ambrosio: “L’obiettivo che bisogna porsi è la personalizzazione predittiva. Nel senso che prima che l’utente ha la necessità di acquistare un prodotto, la “NUOVA MARKETING AUTOMATION” deve riuscire ad intercettarlo. È proprio questa l’innovazione che va perseguita nei prossimi anni, e le aziende che utilizzeranno strumenti del genere potranno acquisire clienti prima degli altri.”

L’analisi predittiva utilizza i dati per prevedere determinati risultati. Viene utilizzato principalmente per monitorare e segnalare lo sviluppo della strategia e della campagna. Il valore attribuito ai potenziali clienti nel punteggio di lead in base al comportamento e ad altri fattori viene preso in considerazione con i dati coinvolti. I dati devono essere abbastanza grandi in modo che il Machine Learning sia in grado di distinguere la differenza tra il modello sottostante e ciò che è semplicemente rumore.

Questo strumento intuitivo è un elemento essenziale per l’esperienza di acquisto umana. Le analisi sono in grado di segmentare i dati in modelli di cluster specifici che individuano modelli correlati ai precedenti comportamenti di acquisto del cliente e memorizzano tali informazioni per prevedere la possibilità di acquisti futuri. Tutto ciò fornisce alle aziende un miglior giudizio su dove indirizzare i loro fondi perché l’analisi è in grado di prevedere clienti di alto valore e con la maggiore propensione all’acquisto.

D’Ambrosio spiega “Inoltre in questo l’intelligenza artificiale può giocare un ruolo fondamentale, che è quello di predire il momento migliore per fare una campagna verso un determinato cliente, la IA deve aiutare a gestire i clienti come entità singole, e non più come cluster di clienti, così facendo tutti avranno delle comunicazioni mirate e solo quando ho la necessità (o la sto per avere) riceverò la giusta offerta per me, con comunicazioni fatte ad hoc per me e non le solite comunicazioni sparate tutte uguali.

La comunicazione live sui social media è un luogo perfetto per acquisire dati rilevanti e inviare messaggi personalizzati in tempo reale. I marketer utilizzano i dati raccolti per effettuare valutazioni del contenuto e adattare automaticamente la messaggistica.

Visto che i Big Data saranno sempre più disponibili e integrati nella vasta gamma di innovazioni tecnologiche che collegano il mondo oggi, i marketer devono trovare il modo di comprendere meglio ciò che questi dati stanno cercando di mostrare. L’automazione del mercato non funziona più inviando tonnellate di e-mail, o facendo continue chiamate, annunci o lo stesso monitoraggio di più siti Web non è sufficiente per capire veramente il consumatore.

Avere dati non è sufficiente senza capirne il significato. L’analisi predittiva può aiutarci a guardare oltre i dati e ad esaminare il valore trovato all’interno del modello sottostante del comportamento del consumatore. Insieme al Market Automation la Predictive Analytics è la forza trainante delle moderne strategie di mercato. L’esperienza umana sarà soddisfatta, rendendola una vittoria per il consumatore e allo stesso modo per le aziende che vedranno aumentare gli affari. GreenVulcano Technologies, una società dedicata a offrire soluzioni innovative per le aziende che utilizzano la tecnologia IOT, fornisce i propri servizi di analisi predittiva per soddisfare i propri obiettivi di marketing. Per ulteriori informazioni, visita questo link.

Come si intuisce dal titolo, l’argomento dei prossimi blog è vasto e complesso, quindi vogliamo iniziare con un semplice esempio per introdurre il tema anche ai meno esperti. Probabilmente ti è già capitato. Diciamo che stai guardando un paio di scarpe dal tuo negozio online preferito. Che si tratti della mancanza di fondi o dell’indecisione nella scelta del colore, finisci per navigare fuori dal sito web. Il prossimo sito web in cui ti trovi è completamente diverso dall’ultimo, eppure, in qualche modo sul lato destro dello schermo, trovi qualcosa di molto familiare: le stesse scarpe. Questo è un esempio di retargeting, uno dei diversi tipi di processi che l’automazione nel marketing fornisce come strumento per i professionisti della comunicazione.

Il panorama del commercio si è trasformato in un carrello della spesa virtuale sempre in crescita, i consumatori si rivolgono a Internet per acquistare beni e servizi spingendo i marketer a ridefinire le loro tattiche e strategie. Il marketing tradizionale si basava molto sui  mezzi di comunicazione di massa come la TV, le riviste e la radio, ma non si avevano mezzi per sapere chi fossero i consumatori o conoscere il ROI (Return on Investment, o Ritorno sull’Investimento) di una specifica campagna perché il tracciamento risultava difficile.

Internet ha spianato la strada ai marketer non solo per sapere chi sono i loro consumatori, ma anche per monitorare in tempo reale il tasso di risposta di una campagna, aprendo le porte a una nuova branca chiamata marketing digitale. Questo ramo coinvolge tutte le piattaforme e gli strumenti sociali necessari alle aziende per raggiungere e stabilire una relazione con i consumatori. Un metodo come questo potrebbe sembrare la risposta ai sogni di tutti i marketer perché espande gli strumenti disponibili per portare a termine una campagna di successo utilizzando attività come l’ottimizzazione dei motori di ricerca, il content marketing e l’advertising marketing.

Tuttavia, la semplice presenza di questi strumenti non è sufficiente affinché gli sforzi di automazione possano generare un ritorno efficiente sulle campagne. Nell’affrontare queste sfide entrano in gioco i Big Data.

Non molto tempo fa, i Big Data e l’automazione si trovavano ai due lati opposti del marketing. Il crossover era praticamente inesistente. Ora il divario è stato chiuso e sono altamente dipendenti l’uno dall’altro. I Big Data da soli hanno il compito di raccogliere e organizzare i  dati per trasformarli in informazioni rilevanti che offrono possibilità di crescita. Come si ottiene il massimo da queste informazioni? È qui che entra in gioco la personalizzazione.

“Per fare tutto ciò servono strumenti sempre più innovativi flessibili ed “intelligenti”, non basta dare in pasto ad uno qualsiasi strumento di marketing la lista di clienti e sperare che mettendo qualche filtro sull’età e sul sesso si riesca a far crescere la propria azienda”  ha detto Marco D’Ambrosio Head of R&D Laboratory in GreenVulcano Technologies.

Mano a mano che i consumatori passano più tempo su app, siti Web e social media, lasciano dietro di sé un’impronta digitale. In e-commerce i milioni di visualizzazioni di pagina e le ricerche che vengono fatte in ogni punto di contatto utente-piattaforma contengono una grande quantità di dati. I dati contengono una ricchezza di informazioni sulle varie fasi che conducono all’acquisto del consumatore, fornendo ai marketer una leva da utilizzare quando si costruiscono campagne di promozione per creare un’esperienza più personalizzata.

La personalizzazione può sembrare un ostacolo facilmente risolvibile facendo in modo che i marketer abbiano gli strumenti giusti. Ma in realtà è un atto di bilanciamento che richiede l’input di Big Data e il tocco creativo del marketer per migliorare l’esperienza del consumatore. Il futuro successo di queste attività dipenderà dalla costruzione di relazioni con i clienti e dipenderà dall’organizzazione dei dati per capire chi è il pubblico. L’intelligenza artificiale gioca un ruolo nella umanizzare l’esperienza portando efficienza nell’automazione. L’uso di dati aggiornati e analisi predittiva offre l’opportunità di far partire promozioni e offerte in tempo reale per i clienti interessati.

Si conclude qui la prima parte di questo approfondimento sulle nuove tecnologie e il marketing digitale.

Nella seconda parte analizzeremo più in dettaglio come l’Intelligenza Artificiale debba diventare un elemento essenziale per avere un vantaggio competitivo sui competitor.