IA marketing cosa significa applicare l’intelligenza artificiale al marketing B2B

Che tu abbia o meno le risorse per affrontarla, è indubbio che come responsabile marketing B2B devi iniziare a valutare l’utilizzo dell’Artificial Intelligence Marketing (AI marketing) o Intelligenza Artificiale Marketing (IA marketing) nella tua strategia di marketing.

Continuiamo la serie di articoli che tracciano un percorso come applicare l’ IA marketing alle tue strategie B2B.

Dove aver percorso la storia dell’intelligenza artificiale e visto qual è il suo significato, iniziamo con questo articolo a entrare nel vivo dell’intelligenza artificiale applicata al Marketing B2B.

Il marketing dell’intelligenza artificiale (IA marketing) sta infatti assumendo un ruolo sempre più importante con l’avvento di strumenti di marketing intelligenti e intelligenza artificiale generativa come ChatGPT, Jasper e molti altri. Come spesso accade, l’abbondanza di opportunità e strumenti per i team di marketing B2B può essere la causa di confusione e di una integrazione sbagliata nelle strategie di marketing B2B.

Con questo secondo articolo iniziamo ad approfondire cosa significa l’intelligenza artificiale applicata al marketing.

IA marketing cos’è

Il marketing AI integra le tecnologie di intelligenza artificiale con i dati sull’esperienza del cliente e del marchio per fornire informazioni precise sul percorso del cliente e sulle tendenze del mercato.

Le tecnologie di intelligenza artificiale come l’elaborazione del linguaggio naturale NLP (Natural Language Processing), l’apprendimento automatico ML (Machine Learning), l’analisi del sentiment e altre tecnologie guideranno sempre più il processo decisionale per conquistare / mantenere il vantaggio competitivo rispetto alla concorrenza e per prepararsi alle sfide di un mercato che diverrà sempre più dinamico.

Come vedi il campo di applicazione è molto più vasto dell’idea oggi dominante che l’AI marketing applicato, ad esempio, alla tua strategia di digital marketing B2B sia solo il modo in cui produrre contenuti più velocemente, senza fatica e tagliando i costi di un partner esterno.

AI marketing come funziona

L’IA marketing, vale a dire, il marketing basato sull’intelligenza artificiale è destinato a diventare uno strumento sempre più importante. Sono diversi gli ambiti di applicazione ma ti riassumo i tre principali:

• miglioramenti dei prodotti basati sui dati,
• servizi personalizzati,
• influenza sulla domanda del tuo mercato di riferimento

Ecco in dettaglio alcuni esempi.

Ascolto sui social (social listening)

Abbiamo già parlato del Social Media Listening , quando l’attività dell’ascolto sui social è integrata con strumenti di AI marketing si ottiene una vasta gamma di termini suggeriti da includere nel monitoraggio. Ciò si traduce nella possibilità di scoprire più rapidamente informazioni essenziali sul tuo mercato di riferimento e come si sta orientando in termini di domanda di soluzioni.

Gli algoritmi AI di analizzare in modo puntuale e rapido il sentiment dei potenziali clienti nel tuo mercato di riferimento. La sentiment analysis diverrà un aspetto fondamentale per conoscere in quale direzione si stanno orientando i tuoi clienti, in modo da intraprendere le azioni strategiche necessarie a intercettarle.

Generazione di contenuti

E qui arriviamo al più grande fraintendimento nel quale si possa cadere parlando di AI marketing. Utilizzare strumenti di intelligenza artificiale non significa avere trovato un ghost writer a buon mercato.

Il vero utilizzo degli strumenti di intelligenza artificiale nella generazione di contenuti parte dall’analisi di post, recensioni e altro sui social per identificare i contenuti a cui il tuo pubblico di destinazione è maggiormente interessato. Il risultato dell’analisi sono spunti generati dall’intelligenza artificiale per rendere più efficaci le tue campagne di comunicazione.

Applicazioni dell’analisi AI sono ad esempio:

• sviluppare testi per l’oggetto della tua campagna di email marketing che ottengono tassi di apertura migliori,
• sviluppare contenuti personalizzati adattati alle buyer personas alle quali ti rivolgi,
• gestire una comunicazione one-to-one basata sull’intento del cliente e potenziale tale per interagire direttamente con ciascuno di loro.

Automazione

L’automazione basata sull’intelligenza artificiale consente ai team di digital marketing di migliorare l’efficienza operativa potendo contare su una base di dati e informazioni comune non solo a tutti i membri del team ma anche ai rappresentati aziendali che si rivolgono al mercato.

Realizzare questa base comune consente di parlare al mercato di riferimento con una sola voce aziendale.

Segmentazione e personalizzazione del pubblico

Il marketing AI può guidare le strategie di comunicazione omnicanale basate sulla segmentazione del mercato, allineando le tue campagne con i clienti che hanno maggiori probabilità di acquistare i prodotto o le soluzioni aziendali.

Puoi anche sfruttare la pubblicità programmatica per semplificare il processo di selezione e impostazione degli annunci digitali per ottenere il massimo ritorno sull’investimento (ROI). Ciò consente tattiche di marketing personalizzate per incrementare la fedeltà al marchio.

Analisi dei dati per insight sui clienti

L’intelligenza artificiale e l’apprendimento automatico forniscono informazioni importanti sui clienti e sugli aspetti principali che possono aiutarti a prendere decisioni strategiche di marketing. Con gli strumenti di l’AI marketing puoi ottenere informazioni approfondite sul sentiment del pubblico di riferimento oltre a ottenere diversi altri dati quali le metriche di coinvolgimento sui social media.

L’importanza di questo aspetto risiede nella concreta possibilità di adattare rapidamente la tua strategia di comunicazione alle mutevoli tendenze del mercato, stabilire le priorità dei budget in base agli aspetti che richiedono il maggior investimento e approfondire le relazioni con i clienti.

Gestione della reputazione

Con la gestione della reputazione del marchio abilitata dall’intelligenza artificiale, puoi evitare una potenziale minaccia del marchio prima che si trasformi in un grosso problema.

Monitorare i sentimenti negativi in tempo reale, scegliere gli influencer e gli ambasciatori giusti e fornire un’assistenza clienti proattiva: tutto questo può essere ottenuto con gli strumenti di marketing AI.

Intelligenza competitiva

Gli strumenti di intelligenza artificiale possono aiutarti a individuare le opportunità di mercato per migliorare i tuoi prodotti e i tuoi servizi e colmare eventuali gap. Inoltre, attuare azioni di benchmarking in modo rapido e approfondito può aiutarti a mantenere un vantaggio competitivo della tua azienda.

Mercati globali

Una presenza globale deve tenere conto degli elementi interculturali. Gli strumenti di marketing basati sull’intelligenza artificiale possono estrarre facilmente le informazioni utili a definire quale strategia avrà probabilmente il maggior successo in una particolare area geografica.

Quali tecnologie consentono l’AI marketing

È evidente che l’intelligenza artificiale avrà un ruolo sempre più fondamentale nell’aiutare i team marketing B2B a relazionarsi in modo corretto con gli interlocutori del proprio mercato di riferimento.

L’AI marketing funziona come un insieme di tecnologie che aiutano a colmare il divario tra la quantità di dati raccolti sui clienti e potenziali tali e i passi che i marketer possono intraprendere per sviluppare le loro campagne di comunicazione.

Ecco alcune di queste tecnologie:

Apprendimento automatico

L’apprendimento automatico ML (Machine Learning) guidato dall’intelligenza artificiale, coinvolge algoritmi informatici in grado di analizzare le informazioni e migliorare automaticamente le campagne di marketing digitale attraverso l’esperienza.

Utilizza metodi statistici per analizzare i dati e ottenere informazioni sull’esperienza del cliente, sul sentimento del pubblico del mercato di riferimento e su altri aspetti di marketing. I dispositivi che sfruttano l’apprendimento automatico analizzano nuove informazioni nel contesto di dati storici rilevanti e, una volta addestrati, i modelli ML attuano automaticamente attività di text mining, estrazione di argomenti, clustering semantico e altre attività per fornire risultati in pochi secondi.

Caratteristica dei modelli di apprendimento automatico è di imparare sempre di più man mano che elaborano più dati nel tempo e quindi di aggiornarsi in modo automatico in base alla realtà che incontra.

Elaborazione del linguaggio naturale (PNL)

La PNL (in inglese Neuro-Linguistic Programming, NLP) alimenta il tuo strumento di marketing AI in modo che possa comprendere semanticamente e contestualmente i dati di social listening. Combina metodi lessicali e statistici basati su regole, consentendo di scansionare un’ampia gamma di post, messaggi, recensioni o commenti ed estrarne informazioni critiche.

Lo scopo è di supportare il team marketing nella creazione di testi mirati per gli interlocutori del tuo mercato di riferimento. L’obbiettivo è di sviluppare una comunicazione più forte con i clienti esistenti e ROI migliori sugli investimenti in digital marketing.

Ricerca semantica

Gli algoritmi di ricerca semantica sono fondamentali nella PNL perché aiutano a comprendere l’intento di una frase o di una stringa lessicale senza dipendere dalle parole chiave. Questi algoritmi estraggono le parole chiave pertinenti e le classificano in cluster semantici. Ciò elimina le possibilità di duplicati nel text mining, in particolare per quanto riguarda l’analisi del sentiment, per una misurazione accurata dell’esperienza del cliente nella sua relazione con la struttura aziendale e i prodotti o servizi da essa offerti.

Sapere esattamente quanto è forte il tuo marchio rispetto ai tuoi concorrenti e monitorarlo rispetto ai tuoi benchmark può aiutarti a modificare le strategie di marketing e di vendita per raggiungere obiettivi aziendali a lungo termine.

Analisi del sentiment

L’analisi del sentiment è il processo di misurazione del percezione dei clienti risultante da dati di feedback sulla loro esperienza con l’azienda. Può essere fondamentale per aiutarti nella gestione della reputazione aziendale. Gli algoritmi di analisi del sentiment analizzano i dati di social listening, comprese le risposte ai sondaggi, le recensioni e i messaggi, sia in tempo reale che storicamente.

Quando si analizzano i dati social in cui i clienti parlano di aspetti di un’azienda, i modelli di analisi del sentiment impostano un punteggio di polarità di ciascun aspetto. I punteggi sono aggregati per fornire un sentiment generale rispetto al marchio aziendale in termini di esperienza del cliente.

Potendo disporre di questi approfondimenti, puoi monitorare la Brand reputation e attivare le azioni le marketing e vendite che meglio rispondono all’intento del cliente.

Prossime uscite

Rimani aggiornato sull’uscita dei prossimi articoli dove iniziamo a trattare gli aspetti pratici dell’utilizzo dell’AI nel marketing B2B.