Nell’ottavo episodio della seconda stagione del nostro podcast "Digital Roadmaps for Ambitious Brands", Claudio Tonti, Head of Strategy, Products, R&D e Nicola Bonora, Digital e UX Strategy di Websolute, insieme all’ospite Giulio Rosati, CEO e co-founder di WMind esperto di Data Science parlano dell’applicazione dell’intelligenza artificiale al marketing. L’Attuale e rinnovato interesse per l'intelligenza artificiale e di come questa tecnologia possa essere utile alle aziende nel loro business quotidiano, per portare ad una maggiore efficienza nel marketing, permettendo alle aziende di spendere in modo più intelligente, acquisire nuovi clienti e mantenere quelli esistenti. Un esempio concreto di utilizzo dell'intelligenza artificiale è la creazione di modelli per analizzare il comportamento dei clienti e prevedere eventuali abbandoni, in modo da intervenire preventivamente per mantenere il cliente. L'obiettivo è quello di ottenere una maggiore efficienza del marketing, ridurre i costi e aumentare il valore per il cliente. In sintesi, l'importanza dei dati per le aziende italiane consiste nell'utilizzarli per creare un modello di intelligenza artificiale in grado di valorizzarli e individuare le opportunità di business che altrimenti potrebbero passare inosservate. Molte aziende italiane hanno processi di CRM poco strutturati e con poca rilevazione del dato, spesso lasciando la raccolta dei dati ai singoli dipendenti. Un tesoro spesso inutilizzato è rappresentato dai dati generati da siti web, email marketing e advertising digitale. Gli e-commerce per esempio generano una gran quantità di dati che spesso non vengono sfruttati, ma che possono rappresentare un’ottima fonte di informazioni in termini di opportunità di up-selling e cross-selling. Sfruttare i dati disponibili per creare un modello di intelligenza artificiale può portare ad una maggiore efficienza aziendale e alla generazione di marginalità addizionali senza ulteriori spese in marketing. I modelli di AI quindi possono essere applicati per migliorare l'efficienza e l'efficacia della lead generation. Attraverso l'analisi dei dati dei potenziali clienti e la costruzione di modelli di propensità, è possibile prevedere la probabilità di conversione di una lead in un cliente effettivo. Ciò consente alle aziende di concentrare le proprie risorse sui potenziali clienti che hanno maggiori probabilità di diventare effettivi acquirenti, aumentando così la possibilità di ottenere un ROI positivo dal budget di marketing investito. Inoltre, i modelli di propensity possono essere utilizzati per identificare eventuali fattori che influenzano la conversione dei potenziali clienti e per ottimizzare le campagne pubblicitarie e le strategie di marketing di conseguenza. I dati possono essere utilizzati per creare modelli predittivi e per sviluppare pattern di comportamento dei clienti, creando così archetipi di persona basati dati concreti non solo su percezioni soggettive. Inoltre, la segmentazione dei clienti aiuti a definire le diverse tipologie di clientela e a creare campagne di marketing personalizzate. L'utilizzo delle tecniche di analisi avanzata dei dati e dell'intelligenza artificiale per comprendere meglio i comportamenti e le esigenze dei clienti può portare numerosi vantaggi alle aziende, come la creazione di modelli mentali e pattern di persona di interesse che diventano il punto di partenza per ogni attività, l'incremento della user centricity e la semplificazione del lavoro con le agenzie di marketing. Inoltre, la raccolta e l'analisi dei dati sono una tendenza industriale in rapida espansione e l'inizio di una rivoluzione dei dati in azienda può portare a grandi opportunità. Non è troppo tardi per iniziare ad adottare queste tecniche e sfruttare al meglio la grande ricchezza e opportunità che possono offrire.