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AI per il Marketing: potenziare le attività di Marketing Digitale applicando l’intelligenza artificiale ai dati

Luca Ricci

L’Intelligenza Artificiale ha rivoluzionato il panorama del marketing digitale, dell’advertising online e dell’ottimizzazione per i motori di ricerca: questo è poco ma sicuro, come testimoniano l’hype e la sperimentazione in atto da mesi su queste nuove tecnologie, capaci di creare opportunità che consentono alle aziende di raggiungere il loro pubblico in modi più mirati ed efficaci. 

In ByTek stiamo sviluppando metodologie e piattaforme che sfruttano le nuove tecnologie e algoritmi al fine di integrare i dati aziendali e potenziarli tramite nuovi modelli AI-based, per campagne di marketing realmente data-driven e “potenziate” dall’intelligenza artificiale. 

Questo “nuovo corso” della professione di marketer e martech “maestro” richiede di padroneggiare conoscenze e competenze diverse: ecco perché, insieme a Talent Garden, stiamo sviluppando anche un percorso formativo, in partenza a ottobre, una vera Masterclass sull’AI per il Marketing. Le iscrizioni sono aperte a questo link

ByTek Platform: un nuovo approccio alla data strategy AI-based per il marketing

Sono in corso, quindi, profonde trasformazioni nel campo del marketing digitale, dove l’automazione crescente delle piattaforme pubblicitarie richiede una corretta definizione degli obiettivi, la cura dei dati di prima parte e la gestione della creatività per massimizzare l’efficacia delle campagne.

L’attenzione all’acquisizione di clienti e al valore di quelli acquisiti spinge le aziende a considerare strumenti come CDP e DMP per conoscere meglio l’utente, ma spesso questi si arenano nei complessi processi di integrazione di queste soluzioni con i sistemi aziendali e con le piattaforme di promozione esterne.

L’approccio all’uso dei dati sta cambiando, poiché il focus sull’attribuzione e il tracciamento front-end si dimostra limitato. La soluzione ByTek Platform mira a unire dati interni, di navigazione e terze parti per acquisire comprensione generale e controllo strategico.

L’obiettivo è migliorare l’efficienza e l’efficacia delle strategie di marketing attraverso l’impiego di dati ibridi e arricchiti, attraverso 3 fasi: 

  • Data Collection, servizio abilitante per la raccolta di dati e l’arricchimento dei dati esistenti;
  • Data Modeling, il vero core della soluzione,che prevede l’acquisizione di dati dalle piattaforme e la modellazione per la generazione di audience;
  • Data Activation, esposizione e/o sincronizzazione dei dati nelle piattaforme di marketing per fini di analisi e attivazione diretta. In questa fase, è in definizione (vedi sezione “business model”) se il modello deve prevedere un’attivazione diretta su alcune piattaforme privilegiate.

Applicazioni dell’AI nel marketing, alcuni esempi

Le aziende, oggi, raccolgono una grande quantità di dati e si pongono l’obiettivo di migliorare la personalizzazione, l’efficienza operativa e l’interazione con i clienti. l’implementazione dell’AI nel marketing consente di estrarre valore dai dati per raggiungere obiettivi di crescita ambiziosi.

E questo non è appannaggio esclusivo dei big brand, al contrario, le opportunità di utilizzo dell’AI stanno diventando sempre più ampie e accessibili a una gamma di settori e dimensioni aziendali differenti.

Analisi dei dati e segmentazione del pubblico

L’AI può analizzare grandi quantità di dati in tempi rapidi, permettendo alle aziende di ottenere una comprensione dettagliata del proprio pubblico. Attraverso l’apprendimento automatico, è possibile identificare modelli e preferenze di consumo, aiutando le imprese a segmentare gli utenti in base a fattori demografici, comportamentali e pattern d’acquisto. Ciò consente una personalizzazione più accurata di ogni strategia di marketing, a prescindere dal canale.

Enriched bidding per le campagne a pagamento

L’Enriched Bidding è una strategia avanzata nel marketing digitale che ottimizza l’utilizzo dei dati di prima parte nelle campagne automatizzate. Questo approccio nasce dalla necessità di personalizzare le offerte in base al valore specifico degli utenti, contrastando l’impatto negativo delle offerte standardizzate. Le piattaforme tradizionali di adv spesso ignorano questa differenziazione, compromettendo le performance complessive delle campagne. L’Enriched Bidding, come proposto da ByTek, si focalizza sull’implementazione di offerte personalizzate per massimizzare i risultati delle campagne tramite un utilizzo più mirato dei dati.

Misurazione dei risultati delle campagne e allocazione dei budget

Un capitolo a parte lo merita il mondo della misurazione, essenziale per comprendere la bontà del lavoro che si sta facendo e per agire in ottica di miglioramento continuo. 

Grazie ai marketing mix model è possibile valutare l’efficacia di ciascuno dei numerosi touchpoint di cui si compone una strategia di marketing oggi, sempre più multiforme e sfaccettata, in modo tale da definire correttamente quanto budget allocare su ciascun canale, quale attività sia più performante in ottica di ROI etc.