Intelligenza artificiale: un approccio moderno al marketing

In questa guida, entrerò nei dettagli su come l'intelligenza artificiale sta influenzando il marketing in questo momento e come continuerà ad avere un impatto su di esso in futuro.

Alla fine di questo post, sarai entusiasta delle possibilità dell'IA e probabilmente un po' nervoso per le implicazioni!

E va bene essere nervosi perché il ruolo dei marketer nelle organizzazioni cambierà ma….

…avrai ancora un ruolo importante da svolgere.

Sommario

CAPITOLO 1

Introduzione all'Intelligenza Artificiale (AI)

L'intelligenza artificiale nel marketing è reale e ora è il momento di sedersi e prenderne atto.

L'intelligenza artificiale sta accelerando il marketing verso un futuro più intelligentemente automatizzato in cui soluzioni più intelligenti (ad esempio basate sull'intelligenza artificiale) consentono ai professionisti del marketing di risolvere i problemi e raggiungere gli obiettivi in ​​modo più efficiente. Hai una scelta. Puoi sederti e aspettare che il mondo del marketing diventi più intelligente e cambi intorno a te, oppure puoi abbracciare l'IA ora ed essere proattivo nel creare un vantaggio competitivo per te e la tua azienda.

Paul Roetzer, fondatore dell'Istituto di intelligenza artificiale per il marketing

Tuttavia, non tutte le società di software hanno davvero un'intelligenza artificiale che afferma di averlo.

C'è così tanto clamore sull'intelligenza artificiale che le aziende di tecnologia vogliono capitalizzare dicendo che il loro software è alimentato dall'intelligenza artificiale e gli investitori daranno loro valutazioni più elevate a causa dell'intelligenza artificiale nel loro software.

Ma ci sono molte grandi aziende di software che creano vere applicazioni di intelligenza artificiale e questo è destinato a crescere enormemente nei prossimi anni.

La ricerca MRFR ha previsto che il mercato dell'IA varrà 25 miliardi entro il 2025.

Se sei un marketer, è tempo di aggiornarsi e comprendere il potenziale impatto che l'IA avrà sul marketing. Sono abbastanza sicuro che questa guida aiuterà.

Allora, cos'è l'intelligenza artificiale?

Sappiamo tutti cos'è l'intelligenza umana... lo spero comunque!

L'intelligenza artificiale è quando una macchina dimostra un'intelligenza simile a quella umana.

Per esempio:

Una macchina elabora i dati e impara da essi in modo da poter prendere decisioni più intelligenti sui dati che elaborerà in futuro.

Invece di ripetere semplicemente le stesse istruzioni, la macchina apprende automaticamente nuove istruzioni in base all'esperienza.

Alpha Zero, il gioco di intelligenza artificiale sviluppato da Deepmind, ha imparato gli scacchi in 4 ore e poi è stato in grado di battere il miglior programma per computer disponibile per giocare a scacchi.

Imparare un nuovo gioco imita l'intelligenza umana, ma l'IA può imparare in 4 ore ciò che un essere umano può impiegare mesi a fare.

L'informatica descrive lo studio dell'IA come lo sviluppo di agenti intelligenti.

Aspetto:

Si tratta davvero di programmazione intelligente.

La nostra intelligenza aiuta a creare intelligenza artificiale.

Poiché alcuni compiti diventano molto di routine, potrebbero non essere più considerati intelligenza artificiale.

Ecco un esempio:

Il riconoscimento ottico dei caratteri è spesso escluso perché è un'attività di routine prevista dai computer.

Qual è la differenza tra IA stretta e forte?

L'IA stretta (chiamata anche IA debole) è l'intelligenza artificiale focalizzata su un compito.

L'IA forte è tutto il resto!

L'IA forte ha la capacità di applicare l'intelligenza a qualsiasi problema piuttosto che a un compito specifico.

Per esempio:

Uno strumento di filtro antispam esegue bene un'attività. Un'auto a guida autonoma è anche descritta come IA stretta, ma penso che sia un po' forzato!

L'intelligenza artificiale sostituirà i marketer?

Sì…. alcuni!!!

Il marketing è un processo che richiede molto tempo e molte attività ripetitive che le macchine possono aiutare con...

...ma ci sono alcuni compiti che le macchine non saranno mai in grado di svolgere allo stesso livello dei marketer umani.

Posso immaginare, in futuro, di essere seduto di fronte a un robot a discutere di una proposta commerciale, ma non riesco a immaginare che costruirei lo stesso rapporto con un robot che con un vero essere umano. È relativamente facile creare software per battere qualcuno a scacchi e...

...il software migliora nel battere le persone.

Ma…

Costruire relazioni è la parte più importante del marketing e i computer fanno schifo.

Inoltre, chi costruirà una strategia per un'azienda?

Una macchina abilitata all'intelligenza artificiale può fornire input in questa strategia, ma gli strateghi sopravviveranno comunque.

Di recente ho visto un film intitolato "Her" in cui l'attore costruisce una relazione con un sistema operativo.

Un film così ridicolo!

Attualmente, tuttavia, c'è un serio problema con l'implementazione dell'IA all'interno delle organizzazioni a causa della mancanza di conoscenza tra i marketer.

In un report realizzato con i CMO (Chief Marketing Officer) da Deloitte nel 2018, il principale fattore che potrebbe rallentare la crescita organica del marketing è la mancanza di talento.

E poiché l'IA è più tecnica della maggior parte delle altre aree del marketing, questo sarà un grosso problema.

Ho scritto questa guida perché ci sono così tante informazioni tecniche sull'IA online che è abbastanza difficile da capire. Spero che questa guida aiuti i marketer a capire di cosa si tratta veramente l'IA.

Una volta compresa l'IA, puoi capire come sostituire i sistemi che utilizzi internamente con il software di intelligenza artificiale. E se si decide che è intelligente sostituire le soluzioni software esistenti, è necessario capire quali funzionalità andranno perdute e quali nuove funzionalità verranno aggiunte.

Dovrai quindi istruire il tuo team sull'IA e formarlo sul nuovo software.

Inoltre, il mercato delle soluzioni di intelligenza artificiale sta crescendo così velocemente che, senza comprendere l'IA, sarà difficile trovare il fornitore giusto.

CAPITOLO 2

Gli elementi dell'Intelligenza Artificiale

L'intelligenza artificiale è un campo complesso che include vari elementi.

Si concentra su quanto segue:

• Apprendimento : acquisizione di informazioni e regole per l'utilizzo di tali informazioni.
• Ragionamento – Pensare a qualcosa in modo logico e sensato.
• Fare – Che senso ha imparare e pensare se non lo fai?
• Autocorrezione – Comprendere gli errori e correggerli.

Ecco una ripartizione delle principali aree in cui è stata implementata l'IA.

Nota: ci sono alcune sovrapposizioni in ciascuna delle aree. Ad esempio, un'auto a guida autonoma utilizza una combinazione di machine learning, riconoscimento delle immagini e deep learning.

Reti neurali

Un cervello prende un input (esterno o interno), lo elabora e poi produce un risultato.

Un neurone è l'unità di base del calcolo nel cervello ed è responsabile dell'elaborazione di quegli input per produrre gli output.

I segnali chimici vengono trasmessi dai neuroni ai neuroni.

Ci sono in media oltre 100 miliardi di neuroni in un corpo umano ed è una rete estremamente complessa di interconnessioni tra neuroni. Alcuni neuroni possono essere collegati a un massimo di altri 10.000 neuroni.

Immagina se qualcuno mettesse la mano vicino a una stufa calda. Questo è un input. I neuroni elaboreranno questo facendo muovere la mano dalla stufa.

Ecco come apparirebbe internamente:

Il neurone sensoriale percepisce il calore, trasmettendo l'informazione ad altri neuroni interni e infine a un motoneurone che provoca la reazione di allontanarsi dal calore.

Un singolo neurone non fa molto da solo, ma l'utilizzo di una complessa rete di neuroni offre capacità sorprendenti.

Il neurone è costituito da input, output e peso. Il peso è davvero un indicatore di importanza nello schema generale delle cose per questa particolare informazione.

Ad esempio, vuoi che una macchina capisca quanto è preziosa un'auto.

Prendi una gamma di input, ad esempio anno, marca, modello, condizione, chilometraggio, ecc. e questi vengono passati attraverso i neuroni. Ogni input è ponderato.

La marca e il modello hanno un peso superiore al chilometraggio o all'anno.

Poi:

Attraverso una serie di calcoli complessi, la macchina arriva a un risultato.

Ecco un semplice esempio di rete neurale.

Gli input iniziali vengono pesati (ad es. caratteristiche basate sull'importanza), vengono quindi inviati al livello nascosto per l'elaborazione e il risultato è l'output.

Apprendimento automatico

L'apprendimento automatico è una branca dell'intelligenza artificiale che consente ai computer di migliorare progressivamente nell'esecuzione di attività esistenti o diventare in grado di eseguire nuove attività senza bisogno dell'intervento umano.

I computer analizzano continuamente i dati in modo da poter produrre risultati migliori in futuro. In poche parole, stanno diventando più intelligenti.

L'apprendimento automatico è generalmente suddiviso in 3 parti:

Apprendimento approfondito

In precedenza abbiamo parlato di reti neurali. Il deep learning utilizza reti neurali più avanzate.

Quindi, invece di un livello di input, nascosto e di output, potresti avere molti livelli nascosti.

Ciò significa che viene eseguita molta più elaborazione rispetto a una rete neurale di base. Lo stesso sistema di pesi viene fatto passare tra i neuroni.

Il deep learning è generalmente classificato nel modo seguente:

Supervisionato

L'apprendimento supervisionato è il momento in cui fornisci al computer i dati di input e quindi i dati di output (cioè i risultati che ti aspetteresti). Quindi costruisci un algoritmo attorno a questo in modo da poter iniziare a fornire nuovi dati di input e il computer creerà automaticamente i dati di output.

Ad esempio, immagina di avere un filtro antispam. Invece di dare al computer una serie di regole per determinare se un'e-mail è spam o meno, gli fornisci una serie di e-mail e poi gli dici quale di queste e-mail è spam e perché. L'algoritmo verrebbe quindi utilizzato per elaborare una nuova serie di e-mail.

Senza supervisione

Con l'apprendimento automatico non supervisionato, fornisci i dati di input ma non i dati di output. L'input potrebbe essere inizialmente un batch di dati di test.

Quindi, il computer non ha dati di esempio per aiutarlo a generare le risposte. Ha bisogno di fare un po' più di lavoro.

Semi-sorvegliato

Questo è un mezzo felice. Non è completamente senza supervisione, ma i dati di output non sono sufficienti per prevedere con precisione tutti i risultati.

Quindi, il computer elabora i dati e utilizza i dati di output come linea guida che migliora nel tempo man mano che elabora più dati.

Potresti voler utilizzare il ML semi-supervisionato nei casi in cui devi classificare manualmente i dati ma c'è così tanto da classificare che ne classifichi solo una parte e lasci il resto al computer da gestire.

Elaborazione del linguaggio naturale (PNL)

Ecco di cosa tratta l'elaborazione del linguaggio naturale...

Alexa è un dispositivo Amazon.

Fai domande in modo colloquiale e Alexa è in grado di elaborarle e dare una risposta.

Beh, di solito è…..

I sistemi di elaborazione del linguaggio naturale (NLP) sono diventati più avanzati negli ultimi anni, ma ci sono ancora molte sfide.

Ad esempio, non sarebbe insolito dire quanto segue:

Alexa – Chi stanno giocando i Man U?

I tifosi del Manchester United spesso abbreviano Manchester United in Man U o Red Devils o semplicemente dicendo United. C'è una minima possibilità che Alexa capisca queste abbreviazioni.

Ecco un altro esempio impegnativo per la PNL:

"Ero in un pub l'altra sera con i miei amici ed è stato mortale."

Quando usiamo la parola "mortale" in questo contesto in Irlanda intendiamo dire che è stato molto divertente. I sistemi NLP non sono ancora bravi a rilevare il sentimento del testo o della parola parlata.

Quindi la PNL continuerà ad evolversi ma non sarà mai perfetta a causa di:

• Accenti
• Tante lingue, variazioni di lingue e slang utilizzati
• Il tono della voce e il linguaggio del corpo

Calcolo evolutivo

Questa è la definizione di calcolo evolutivo da Wikipedia:

"In informatica, il calcolo evolutivo è una famiglia di algoritmi per l'ottimizzazione globale ispirata all'evoluzione biologica e al sottocampo dell'intelligenza artificiale e del soft computing che studia questi algoritmi".

Ma cosa significa questo in realtà...

È stato chiamato evolutivo perché è un processo continuo di ottimizzazione dei risultati che 'evolve' soluzioni migliori nel tempo.

È stato anche chiamato evolutivo dalla teoria dell'evoluzione di Darwin.

Ad esempio, una delle teorie di Darwin riguardava la sopravvivenza del più adatto. I membri più deboli di una specie moriranno nel tempo.

Con l'elaborazione evolutiva, trovi molte potenziali soluzioni a un problema. Alcuni potrebbero essere buoni e altri potrebbero essere completamente casuali.

Con i test, nel tempo, le migliori soluzioni si evolvono.

Con il deep learning, ci stiamo concentrando su modelli che già conosciamo. L'informatica evolutiva sta trovando soluzioni a problemi per i quali non disponiamo di risultati campione che potremmo utilizzare per aiutare.

Visione

Stiamo parlando della capacità di computer/macchine o robot di vedere, elaborare e agire automaticamente in base alle immagini.

L'IA per la visione è generalmente suddivisa in:

Visione artificiale : un computer che estrae informazioni da un'immagine per darle un senso.

Visione artificiale: macchine che utilizzano metodi visivi per migliorare le cose in aree come un ambiente di produzione. Potrebbero identificare visivamente i difetti, rivedere le etichette degli alimenti e/o rilevare i difetti in un prodotto.

Visione robotica : è qui che la visione viene utilizzata per identificare qualcosa su cui lavorare e le capacità robotiche eseguono l'azione necessaria.

Robotica

I robot sono macchine fisiche.

La robotica è il campo di studio dei robot.

A volte sentirai persone parlare di robot che creano automaticamente contenuti per gli esperti di marketing, ma in realtà non sono robot. Non c'è nessun robot fisico coinvolto.

La maggior parte dei robot non ha l'IA, ma questo sta cambiando.

Ad esempio, possedevo un rasaerba robotizzato chiamato "Robomow". Lo slogan era "Non ti falcia". In realtà li vendevo, ma questa è tutta un'altra storia.

Robomow si trova su un'unità di ricarica e ogni pochi giorni usciva e tagliava l'erba. C'era un cavo elettrico attorno al bordo del giardino e il tosaerba andava avanti e indietro con diverse angolazioni rispetto ai bordi. Ha registrato dov'era stato, quindi sapeva quando era stato tagliato ovunque.

Aveva anche sensori di pioggia, quindi se pioveva non usciva per tagliare l'erba.

Ma non aveva intelligenza artificiale.

Ad esempio, avrebbe potuto conoscere gli ostacoli nel giardino e costruire percorsi diversi sulla base di tali ostacoli.

Sfortunatamente, il mio continuava a rimanere bloccato sotto il trampolino...

…ogni volta…

Aspetto:

Non sto dicendo che questi dispositivi non siano utili.

Ma... potrebbero essere molto più intelligenti.

Sistemi esperti

Un sistema esperto è un programma per computer che emula la capacità umana di prendere decisioni.

cioè sostituisce la necessità o supporta un esperto esistente.

In genere contiene una base di conoscenza con una serie di regole per applicare la conoscenza a ciascuna situazione particolare.

Grazie alle capacità di apprendimento automatico, sta costruendo la sua base di conoscenze nel tempo e adattando o creando nuove decisioni in base alle sue conoscenze lavorative.

Interpretazione del discorso

In un futuro non troppo lontano, sarà insolito per qualcuno non avere un dispositivo come Amazon Echo in casa in modo da poter esprimere domande e istruzioni a questo dispositivo e ottenere risposte immediate.

L'interpretazione vocale migliora continuamente e alcuni di questi dispositivi sfruttano l'intelligenza artificiale per apprendere nel tempo e produrre risposte migliori.

Immagina se un sistema di riconoscimento vocale fosse in grado di prevedere se una vendita sarebbe stata generata da un call center e quindi dare suggerimenti agli agenti per migliorare il tasso di conversione?

E lo hanno fatto analizzando la conversazione e l'acustica in questa conversazione.

Una società chiamata OTO Systems ha studiato 4.000 ore di conversazioni di vendita inbound con tassi di conversione del 50%.

Hanno addestrato i loro modelli di deep learning per catturare la "firma acustica" di una vendita di successo.

Sono riusciti a prevedere il 94% degli esiti delle chiamate.

Hanno quindi implementato questo sistema in un call center e hanno registrato un aumento del 20% del coinvolgimento con un aumento del 5% delle vendite.

Pianificazione dell'IA

Secondo Wikipedia, si tratta di strategie o sequenze di azioni create automaticamente per agenti intelligenti, robot o veicoli senza pilota.

Quindi, si tratta di analizzare un problema e produrre un piano d'azione.

La pianificazione dell'IA tiene conto di cose come:

• Dipendenze: un'attività richiede il completamento di un'altra attività
• Traguardi: date specifiche che devono essere rispettate
• Vincoli: ad esempio, se hai solo 10 persone disponibili non puoi lanciare 20 persone al problema.

Quando il piano e la pianificazione vengono creati, vengono automaticamente adeguati in base ai risultati e alle modifiche agli input.

Ad esempio, se una risorsa non è più disponibile, il piano deve essere modificato.

CAPITOLO 3

Applicazioni di intelligenza artificiale nel marketing

Ci sono così tanti potenziali usi dell'IA nel marketing che la renderebbero più efficiente e contribuirebbero a fornire risultati migliori.

Si parla di marketing 1 to 1 da molti anni e, anche con sistemi avanzati di marketing automation, questa non è ancora una realtà.

Ma... con l'intelligenza artificiale, abbiamo molte più possibilità di fornire ciò che sembra più una comunicazione individuale con il cliente.

Diamo un'occhiata ad alcuni esempi di come il marketing può migliorare con l'IA.

Intelligenza artificiale e marketing dei contenuti

Per sopravvivere sul web abbiamo bisogno di produrre contenuti.

I contenuti attirano visitatori, coinvolgono il nostro pubblico e danno loro un incentivo a tornare.

Il contenuto è disponibile in molte forme:

• Post sul blog
• Testimonianze
• Dati di fatto, ad es. rapporti
• Contenuti video
• Tweet
• Informazioni sull'azienda

L'IA non assumerà mai il ruolo completo di Content Marketer, ma può sicuramente aiutare.

I computer possono creare automaticamente contenuti che non sembrano creati da un computer?

Sì!

Un rapporto del 2017 di Statista ha rilevato che oltre il 90% delle persone intervistate ha affermato che ottenere contenuti personalizzati era "molto/piuttosto" allettante".

Non sorprende che le persone vogliano sentirsi come se stessi fornendo informazioni e contenuti che sono solo rilevanti per loro. A loro non importa di nessun altro!!!

Gli esperti di marketing non hanno il tempo di personalizzare tutti i contenuti, ma fortunatamente l'IA può aiutare.

Ecco come:

Ricerca sui contenuti

MarketMuse è una piattaforma software che fornisce agli utenti una guida per la creazione del contenuto giusto. Utilizza i big data e l'intelligenza artificiale per capire come i motori di ricerca classificano i contenuti.

Elabora tutti i tuoi dati e li confronta con la classifica di altre aziende per contenuti simili.

Quindi organizza i tuoi contenuti in cluster di argomenti, definendo gli argomenti per i quali è facile classificare e fornisce consigli su come migliorare i tuoi contenuti.

L'esecuzione di un controllo del contenuto è un processo davvero dispendioso in termini di tempo e un software come questo può farti risparmiare enormi quantità di tempo.

Ecco un esempio in cui MarketMuse analizza i risultati di ricerca principali per gli strumenti di marketing. Estrae i termini più rilevanti all'interno di ciascuno dei contenuti più importanti e li confronta con i tuoi contenuti.

Lo strumento mostra il numero di menzioni di queste parole chiave nei contenuti della concorrenza rispetto al numero di menzioni nei tuoi contenuti. Ottieni un punteggio di contenuto che puoi migliorare per classificarti più in alto.

Analizzando i tuoi contenuti, MarketMuse determina la tua "autorità nell'argomento". Questi sono gli argomenti per i quali potresti facilmente classificarti creando più contenuti attorno ad essi.

Creazione di contenuti

La generazione neurolinguistica (NLG) è una tecnologia che trasforma i dati in narrazioni dal suono umano.

Automated Insights è un'azienda che fa esattamente ciò che suggerisce il loro nome.

Analizzano i dati e producono automaticamente un testo che descrive i dati.

Immagina di essere in una società di intermediazione mobiliare e dovessi creare 1.000 report diversi per i clienti. È un pensiero terribile, vero?

Ora, immagina di fare clic su un pulsante e di generare automaticamente quei rapporti.

L'IA potrebbe non scrivere un libro o sostituirmi come blogger, ma può sicuramente aiutare molto con la creazione di contenuti.

Amplificazione dei contenuti

L'amplificazione dei contenuti è il processo di promozione e distribuzione di contenuti attraverso tattiche a pagamento e non pagate per ottenere una maggiore portata.

Con così tanto rumore online, anche il contenuto più epico non funzionerà bene a meno che tu non lo promuova.

La promozione dei contenuti richiedeva gran parte del tempo dei marketer dei contenuti, ma ora ci sono alcuni strumenti davvero intelligenti che possono aiutare ad automatizzare questo processo.

Ecco un esempio.

Inpowered è uno strumento che ti consente di selezionare i contenuti che desideri promuovere su molte piattaforme di pubblicità nativa e quindi automatizza il processo di posizionamento della promozione e di ottenere le migliori tariffe pay per click.

Cancellerà le promozioni su determinate piattaforme, aumenterà le promozioni su altre piattaforme e analizzerà cosa funziona e quando.

Tutto completamente automatizzato.

Questa piattaforma è interessante perché la tecnologia è molto buona e paghi solo per utenti coinvolti. Se qualcuno visualizza i tuoi contenuti e rimbalza immediatamente, non ti verrà addebitato alcun costo.

Ottimizzazione dei contenuti

Che ne dici di ottimizzare i contenuti per attirare più traffico da Google?

In passato, potevi inserire la stessa parola chiave molte volte nel tuo articolo per classificarlo.

Ma ora... Google esegue l'analisi semantica dei tuoi contenuti per capire di cosa tratta.

Utilizza l'apprendimento automatico (Rankbrain) per comprendere il contenuto che scrivi.

Inoltre, non è solo guardare le parole chiave, ma anche l'autorità dell'argomento.

Ecco un esempio di come dimostrare l'autorità dell'argomento sul tuo sito.

Crei un contenuto pilastro come questo contenuto.

Quindi crei contenuti correlati che si collegano al contenuto del pilastro (e il pilastro si collega al correlato).

Puoi anche fare un ulteriore passo avanti e creare contenuti per post degli ospiti su altri siti Web collegandoti al contenuto correlato o pilastro del tuo sito.

Questo mostra l'autorità dell'argomento che è più importante di un post che ha come target una parola chiave specifica.

Google utilizza l'IA per capire l'autorità del tuo argomento, quindi ha senso che abbiamo bisogno di strumenti che sfruttino l'IA per capire se stiamo fornendo i segnali giusti a Google.

Questo è ciò che fanno MarketMuse e altri strumenti in quest'area.

Cura dei contenuti

Uno strumento di cura dei contenuti è ottimo per trovare contenuti pertinenti che ti interessano.

Ad esempio, imposti un set di parole chiave e trova il contenuto che è popolare correlato a tali parole chiave.

Ma….

...la versione AI dello strumento di cura dei contenuti fa un passo in più.

Prendi Frase.io come esempio.

Questo trova il contenuto ma poi usa l'IA per riassumere il contenuto in modo da non doverlo leggere tutto.

Non so voi ma mi sembra fantastico!!!

In termini di cura dei contenuti, l'IA dovrebbe assistere nei seguenti flussi di lavoro:
– Fare query più mirate e rimuovere il rumore durante il monitoraggio dei media
– Riepilogo delle informazioni per aiutare i knowledge worker a consumare i contenuti più velocemente e ad approfondire solo quando pertinente
– Identificare le relazioni tra gli argomenti e tracciare le tendenze nel tempo
Una migliore gestione dei contenuti attraverso l'intelligenza artificiale dovrebbe aiutare i professionisti del marketing a creare newsletter migliori, incorporare più ricerche sui loro contenuti originali, ridimensionare la pubblicazione sui social media e creare micrositi interni più ricchi. Gli editori digitali possono utilizzare la cura dei contenuti basata sull'intelligenza artificiale per generare automaticamente report e arricchire il proprio flusso di lavoro editoriale.

Tomas Ratia CEO Frase.io

Intelligenza artificiale e analisi

In genere suddividiamo l'analisi in analisi descrittiva, predittiva e prescrittiva, ma aggiungiamo una quarta dimensione:

L'analisi descrittiva è in circolazione da molto tempo.

Un esempio potrebbe essere vedere i dati di Google Analytics ma non sapere cosa farne.

L'analisi predittiva ti dà idee su cosa potresti fare e la prescrizione ti dice cosa devi fare.

L'analisi orientata all'azione è il luogo in cui le azioni vengono automaticamente intraprese e testate in base a ciò che è prescritto.

A volte accedo all'account Netflix di mia moglie per errore e la maggior parte dei consigli non sono i film che guarderei!

Ma quando accedo al mio account Netflix, mostra sempre qualcosa di interessante per me.

Netflix raggruppa automaticamente le persone in diverse categorie e le valutazioni si basano sul feedback all'interno della categoria in cui ti trovi.

Quindi, quando vedo una valutazione percentuale che indica quanto è probabile che mi piaccia un film, questa valutazione potrebbe essere diversa per mia moglie poiché si trova in una categoria diversa.

Netflix cerca continuamente di fornire consigli migliori per commercializzare film migliori ai propri utenti.

Ma non si limitano a guardare il film/programma che hai iniziato a guardare. Guarderanno anche:

• Ne hai guardato un po' e hai smesso di guardarlo
• L'hai guardato per un paio di notti
• Quando l'hai visto, ad esempio un mese fa, un anno fa, ecc.

E, naturalmente, molto altro.

Si tratta di algoritmi di apprendimento automatico che apprendono nel tempo e si adattano automaticamente.

Una società britannica chiamata Datalytyx ha brevettato una soluzione di intelligenza artificiale che risolve un grave problema di analisi di grandi volumi di dati, ad esempio l'analisi di miliardi di record.

Il suo software di intelligenza artificiale identifica l'1% più rilevante dei dati e su questo esegui i rapporti.

Intelligenza artificiale e automazione del marketing

Una tipica attività di automazione del marketing consiste nell'invio di una serie di e-mail agli utenti dopo che hanno aderito a un elenco e-mail.

E quindi, in base alla loro interazione con le e-mail, indirizza le persone a un percorso diverso.

Ad esempio, il clic su un collegamento relativo a un nuovo prodotto nella seconda e-mail di una sequenza attiva un'e-mail diversa.

Questa è l'automazione della posta elettronica intelligente ma non è l'intelligenza artificiale.

L'IA aggiunge un nuovo livello di intelligenza. Ecco alcuni esempi:

Watson è una piattaforma IBM che utilizza l'IA per saperne di più sui tuoi dati.

'Watson marketing' è una parte della piattaforma Watson incentrata su... avete indovinato... marketing.

Uno dei suoi componenti è la creazione di campagne e-mail mirate.

Utilizza l'intelligenza artificiale per comprendere meglio ogni individuo nella campagna e personalizza la comunicazione in base a questi dati.

Ad esempio, invece di mettere le persone in un secchio in base a un modulo che compilano, estrae i dati da molte fonti e crea micro-segmenti basati su stile di vita, comportamento sociale, fase della vita, posizione, ecc.

Ma valuterà anche continuamente questi dati e sposterà automaticamente le persone tra i segmenti in base a nuovi dati e analisi delle prestazioni.

Quando lavori con set di dati di grandi dimensioni, hai bisogno dell'IA per automatizzare determinate attività e dare un senso ai dati.

Per esempio:

Compila i dati da molte fonti e crea microsegmenti basati su stile di vita, comportamento sociale, fase della vita, posizione, ecc.

Scopri i difetti nelle campagne originali e modifica i segmenti e le offerte in base a questo.

Intelligenza artificiale e marketing conversazionale

Un chatbot è un programma per computer progettato per simulare una conversazione con un altro essere umano.

Ci sono molti strumenti disponibili (es. mobile monkey) che ti permettono di creare facilmente un chatbot.

Hanno un programma di creazione che ti consente di creare automaticamente azioni basate sugli input.

Tuttavia, questi chatbot non sono abilitati all'IA. Sono addestrati a riconoscere gli intenti specifici degli utenti e attingono a una base di conoscenza per recuperare le risposte (chatbot basati sul recupero).

Siamo ancora lontani dal vedere chatbot in grado di fornire agli utenti una quantità illimitata di risposte che possono generare al volo. Questa sarebbe la vera IA al lavoro.

La maggior parte dei chatbot oggi opera in una nicchia specifica e la quantità di cose che sanno e possono fare è molto limitata. Tuttavia, usano ancora le tecniche della PNL per comprendere il linguaggio umano. Quelli più sofisticati usano anche l'analisi del sentimento per comprendere l'emozione dietro le parole dell'utente.

I chatbot, come lo sono oggi, sono ancora uno strumento molto utile per automatizzare alcune parti del processo di vendita e marketing.

Ad esempio, i chatbot possono:

• aumentare il coinvolgimento attraverso conversazioni personalizzate con gli utenti
• gestire le richieste dei clienti sul tuo sito web
• migliorare il targeting raccogliendo informazioni utili sugli utenti

Ora, per le aziende che utilizzano già i chatbot sul proprio sito Web, ci sono strumenti che possono aiutarli a capire il loro rendimento.

Liveperson.com analizza le conversazioni dei chatbot in tempo reale per valutare quando i clienti hanno una customer experience scadente. Le aziende possono quindi agire sulla base di questo.

Non sono sicuro se lo useremo...potrebbe venire con un nuovo diagramma.

Intelligenza artificiale ed e-mail marketing

L'email marketing è un'area che potrebbe trarre enormi benefici dall'IA.

Pensaci: uno strumento di intelligenza artificiale potrebbe aiutarti a determinare quale tipo di contenuto devi inviare e quando devi inviarlo per aumentare le tue possibilità di convertire un singolo potenziale cliente.

Dato che l'IA può elaborare enormi quantità di dati in pochissimo tempo, eseguiresti campagne più intelligenti ed efficienti con un ROI migliore. Per non parlare del tempo che risparmieresti sui test A/B!

Uno strumento di email marketing basato sull'intelligenza artificiale potrebbe anche aiutare con un'altra area difficile per gli esperti di marketing: l'invio di e-mail altamente personalizzate su larga scala.

L'IA può tenere conto della cronologia di un cliente con la tua azienda e determinare il tipo di messaggistica e le offerte che funzionano meglio.

Ad esempio, Phrasee è uno strumento di email marketing che utilizza l'intelligenza artificiale per generare righe dell'oggetto, body copy e CTA per incoraggiare percentuali di clic e coinvolgimento più elevati nelle campagne di email marketing.

IA e SEO

L'intelligenza artificiale ha il potenziale per rendere la ricerca più umana.

Significa che i motori di ricerca ora esaminano maggiormente il significato e il contesto della query del ricercatore per fornire risultati più significativi.

L'era del keyword stuffing è finita. Gli algoritmi di ricerca si stanno ora concentrando sul contesto dell'utente e sull'intento di ricerca.

E questa è una buona cosa.

Gli esperti di marketing possono anche sfruttare gli strumenti di intelligenza artificiale per migliorare il posizionamento dei loro contenuti.

Ora puoi utilizzare l'IA per migliorare i tuoi sforzi SEO in vari modi, tra cui:

• Identificazione delle opportunità di contenuto
• Esecuzione di ricerche di parole chiave
• Individuazione delle opportunità per l'ottimizzazione dei contenuti
• Personalizzazione dei contenuti e altro ancora.

Intelligenza artificiale e social media

Ogni volta che accedi a Facebook e visualizzi il feed di notizie, vedi l'IA in azione.

Facebook monitora continuamente chi segui, con cosa interagisci, come consumi contenuti e altro ancora.

Questi algoritmi imparano nel tempo a produrre risultati migliori nei feed di notizie.

Facebook è tutto incentrato sul coinvolgimento.

Se trascorri più tempo sulla piattaforma, possono mostrarti più annunci e guadagnare di più.

È così semplice!

Ha perfettamente senso tenere traccia di ciò con cui interagisci e con cui non interagisci.

Se segui una pagina Facebook e non interagisci mai con i post che pubblica, è un segno sicuro che non sei interessato al contenuto di quella pagina.

Ecco un altro esempio di intelligenza artificiale per i social media.

Persado fornisce "una copia di marketing generata dalla macchina per ottenere le massime prestazioni in qualsiasi canale".

Seleziona le parole, le frasi, gli elementi visivi e le emozioni migliori per aumentare il coinvolgimento.

E i social media sono incentrati sul coinvolgimento.

Con questo modulo di social media creeranno automaticamente il testo e troveranno le migliori immagini che guideranno il maggior coinvolgimento.

AI e ottimizzazione del tasso di conversione (CRO)

L'ottimizzazione del tasso di conversione mira a migliorare la conversione.

Ad esempio, su 100 visitatori del tuo sito web, converti il ​​2%, quindi apporti modifiche al tuo sito web e aumenti la tua conversione al 3%.

Esistono molti modi per aumentare la conversione:

• Migliora i tuoi annunci in modo da ottenere una percentuale di clic più elevata e costi inferiori
• Migliora gli annunci in modo da inviare un pubblico migliore alla tua offerta
• Costruisci un funnel di vendita diverso, ad esempio, aggiungi un'opzione di up-sell dopo che qualcuno ha acquistato
• Modifica le pagine che fanno parte della canalizzazione, ad esempio colori, testo, immagini, video, ecc.

Questo è un processo manuale che richiede molto tempo ed è qui che l'IA può aiutare.

Unbounce è uno strumento per la pagina di destinazione.

Di recente hanno costruito un progetto pilota sull'IA e hanno incluso 34 clienti in un periodo di 6 settimane.

L'IA ha analizzato le prestazioni delle landing page su campagne reali e ha istruito gli specialisti di conversione su cosa cambiare.

In media, l'aumento della conversione sulle pagine è stato del 19,8% con una pagina che ha superato il 100%.

Questo è sicuramente un aumento delle prestazioni più elevato di quello che ti aspetteresti di ottenere lavorando con uno specialista delle conversioni.

AI e Ascolto/Monitoraggio

Ogni azienda vuole essere in grado di catturare quante più conversazioni possibili attorno al proprio marchio.

L'obiettivo è capire non solo ciò che le persone dicono del loro marchio, prodotti o servizi, ma anche come si sentono nei loro confronti.

Questo aiuta gli esperti di marketing ad analizzare la presenza del marchio e utilizzare tali informazioni per migliorare la comunicazione con il proprio pubblico e indirizzare meglio le proprie campagne.

La PNL e l'analisi del sentimento possono davvero aiutare in questo settore.

Le aziende possono utilizzare l'intelligenza artificiale per comprendere le conversazioni sui loro prodotti in modo da poter individuare potenziali problemi e agire di conseguenza, nonché per scoprire l'intenzione di acquisto.

AI e riconoscimento delle immagini

Sappiamo tutti quanto sia importante il contenuto visivo per il marketing.

Ora possiamo utilizzare l'intelligenza artificiale e gli strumenti di riconoscimento delle immagini per analizzare le tendenze e scoprire il tipo di elementi visivi che porterebbero i migliori risultati sui social media e su altri canali.

Il riconoscimento delle immagini consente agli esperti di marketing di "ascoltare" ciò che il loro pubblico sta dicendo attraverso le immagini in modo che possano fornire contenuti visivi che si adattano agli interessi di quel pubblico.

L'intelligenza artificiale può aiutare ad analizzare milioni di post sui social media e filtrare le immagini che le persone condividono e con cui interagiscono.

Senza strumenti di riconoscimento delle immagini, sarebbe impossibile per gli esperti di marketing analizzare questa quantità di materiale visivo!

Un esempio è la piattaforma Image Insights di Brandwatch. Questo strumento si concentra sull'aiutare le aziende a scoprire come le persone utilizzano le immagini che contengono il loro marchio sui social media.

Fondamentalmente analizza le menzioni visive del logo di un marchio in milioni di post sui social media.

IA e influencer marketing

L'influencer marketing è una forma di marketing molto potente, ma i marchi hanno difficoltà a identificare gli influencer giusti.

Con la tecnologia AI ci sono ora modi più intelligenti di analizzare e trovare influencer.

Per esempio:

La domanda di contenuti utili da parte di esperti fidati sta prendendo d'assalto il mondo del marketing sotto forma di collaborazione con gli influencer e l'IA sta svolgendo molteplici ruoli.

Dagli influencer virtuali alimentati dall'intelligenza artificiale su Instagram come @lilmiquela con 1,5 milioni di follower ai sofisticati sistemi di intelligenza artificiale utilizzati nelle piattaforme di influencer marketing, l'impatto e le implicazioni dell'intelligenza artificiale sull'influencer marketing sono solo all'inizio.

Le future applicazioni dell'intelligenza artificiale e del marketing degli influencer includono la capacità di prevedere il potenziale impatto di determinati influencer, tipi di contenuti e combinazioni di canali, nonché un filtraggio più avanzato degli influencer con follower falsi.

Lee Odden – Fondatore TopRank Marketing

CAPITOLO 4

Preoccupazioni per la sicurezza sull'IA

Nel 2018 l'UE ha introdotto un regolamento chiamato GDPR (regolamento globale sulla protezione dei dati).

Il suo obiettivo è regolamentare la raccolta, l'archiviazione e l'utilizzo dei dati personali da parte delle aziende senza autorizzazione.

Man mano che i consumatori si preoccupano sempre di più dell'uso dei loro dati personali, mi aspetto che una normativa simile sarà implementata in altre parti del mondo.

Poiché l'IA riguarda esclusivamente la raccolta e l'elaborazione dei dati, ciò ha gravi ripercussioni.

Diciamo che sei entrato in un supermercato e il supermercato ha utilizzato il riconoscimento facciale per identificarti e quindi ha adattato la tua esperienza in base ai dati disponibili. Hanno il permesso per farlo? Non in Europa.

Quindi, sebbene l'IA sia estremamente potente, parte del suo utilizzo dovrà essere approvato.

Riepilogo

C'è un brillante futuro davanti a noi per l'IA.

Avrà un enorme impatto sul marketing per molti anni a venire.

Cambierà i ruoli di marketing, ne rimuoverà alcuni completamente e fornirà un livello completamente nuovo di sofisticatezza che non era mai stato possibile prima.

Dovresti essere preoccupato come Marketer?

Certo.

Devi stare al passo con gli sviluppi dell'IA e vedere come puoi incorporarla nel tuo marketing.

Devi pensare al tuo ruolo di Marketer e a come il tuo ruolo si evolverà o verrà sostituito in futuro.