Nella sezione "opinioni", Engage ospita articoli di approfondimento sui temi caldi della pubblicità online scritti da importanti esponenti dell'industria dell'advertising. In questo contributoVictor Vassallo, managing director Making Science Italia, affronta il tema dell'intelligenza artificiale applicata alle tecnologie di marketing.
L'intelligenza artificiale, il progresso tecnologico più significativo dall’avvento di Internet, è ormai entrata a far parte del nostro quotidiano.
Anche nell’ambito del marketing le tecnologie basate sull’AI sono già da tempo strumento indispensabile nella “cassetta degli attrezzi” degli specialisti digital, con moltissime applicazioni e declinazioni: pensiamo ad esempio all’advertising programmatica basata sull’apprendimento, utilizzata per creare annunci pubblicitari legati al comportamento di navigazione, o al bidding delle piattaforme pubblicitarie che utilizzano algoritmi per determinare il valore delle offerte in base alla probabilità di conversione.
Anche la nuova frontiera della generative AI apre a nuove prospettive e possibilità, come quella di ad-machina, tecnologia che consente di creare automaticamente migliaia di versioni di annunci pubblicitari iper-personalizzati e basati sulla generazione di linguaggio naturale e che sta riscuotendo molto successo a livello internazionale. Ma l'investimento nelle tecnologie, seppur necessario, da solo non basta.
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Da un’indagine che abbiamo realizzato lo scorso novembre e che ha coinvolto 600 marketers è emerso come di fatto l’intelligenza artificiale sia sfruttata solo in alcune ridotte funzionalità: se 9 aziende su 10 utilizzano tecnologie basate sull’apprendimento automatico per estrarre valore dai dati, meno della metà delle imprese (46%) le impiega per ottimizzare le campagne di advertising, una percentuale analoga le adotta per creare prodotti raccomandati e poco più di un terzo (35%) fa uso dell’intelligenza artificiale per personalizzare il sito web. Non solo: oltre la metà del campione (54%) ammette di misurare dati provenienti da fonti diverse in silos, ovvero in maniera isolata, senza integrarli. Spetta a noi partner digitali il compito di aiutare le imprese a individuare la giusta strategia per guidare le azioni di marketing, misurando i dati in aggregato e non solo su una singola azione, realizzando il valore potenziale di ogni cliente.
Applicando l’AI per determinare il Customer Lifetime Value, ovvero il valore che un cliente porta all'impresa per l'intero periodo della sua relazione con essa, le aziende possono differenziare le azioni e i relativi investimenti, dando maggiore peso alle azioni più redditizie.
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Una delle tecnologie di Making Science consente di prevedere il valore dei clienti: i dati raccolti vengono utilizzati per fare previsioni in tempo reale che integrano i segnali degli algoritmi di Google. In questo modo, analizzando i dati di prima parte con un modello basato sull’AI, è possibile individuare e raggiungere con offerte mirate i clienti di alto valore, ovvero quelli che potrebbero generare più volumi di business, distinguendoli ad esempio da quelli più propensi alla cancellazione o al reso, esclusi dalle campagne.
Questo è solo un esempio di come l’intelligenza artificiale sta rapidamente trasformando il mondo dell’advertising, consentendo la personalizzazione, l'ottimizzazione e l'analisi delle campagne pubblicitarie in tempo reale. L’evoluzione tecnologica suggerisce che il ruolo dell’AI sarà sempre più centrale e le aziende, con l’aiuto dei partner digitali, dovranno comprenderne tutto il potenziale e capire come applicarlo per far crescere le proprie attività di marketing e “fare la differenza” rispetto ai competitor.