Lezione dal corso Intelligenza Artificiale applicata al Marketing
La primissima applicazione classica dell'intelligenza artificiale è la personalizzazione dell'esperienza e questa è quella a cui siamo abituati tutti quanti.
Ed è forse anche la più complessa in assoluto è quella con cui siamo abituati a Netflix quando ci colleghiamo a Netflix.
Le copertine che vediamo sono diverse per ognuno di noi rispetto a una serie di parametri che sono stati collezionati.
I film che ci vengono suggeriti sono diversi per ognuno di noi.
Quando ci colleghiamo da Amazon vediamo prodotti diversi, ci vengono suggeriti libri diversi.
Oggi l'utente si aspetta il fatto che ci sia personalizzazione, soprattutto in contesti di vendita in cui abbiamo talmente tanti dati da poter fare questo tipo di personalizzazione.
Un'email non personalizzata è un'email fastidiosa, un sito web che è uguale per tutti.
Se non parliamo di un sito web di nicchia che fa proprio del fatto di riuscire a guidare l'azione in modo specializzato per quella community, è un sito web che viene percepito come sgradevole.
É una delle sfide più importanti è proprio quella di capire come la personalizzazione dell'azione possa essere rilevante all'interno delle strategie di marketing digitale di un'azienda personalizzazione che può avvenire a diversi livelli.
Possiamo personalizzare L'interazione con il cliente con l'utente.
Semplicemente andando a personalizzare un'email possiamo andare a personalizzare l'azione con un cliente con l'utente.
Andando a personalizzare addirittura il sito web, possiamo andare a personalizzare l'azione, andando addirittura a spingere anche un'azione umana che è diversa rispetto a ogni singolo utente.
La personalizzazione alcuni casi avviene abbinando la persona che risponde a un centralino ha in modo perfetto con la persona che abbiamo.
Dall'altra parte in base a una serie di parametri e quindi ci si troverà a parlare con un operatore con un'operatrice diversa in base alle proprie caratteristiche, proprio andando a studiare quelle che sono state le interazioni precedenti, in modo tale che ognuno parli con la persona più adatta a lui, che lo capisca di più e che possa interagire nel modo più efficace con lui o con lei.
Questa è una caratteristica fondamentale dell'applicazione di intelligenza artificiale, alla personalizzazione, al marketing in generale.
E anche qui la sfida per chi si occupa di marketing non è tanto quella di capire quale tecnologia utilizzare.
Ormai sono tantissime quanto quella di capire dove la personalizzazione un elemento critico e dove può portare maggiori risultati.
E qui si può fare vera tanto testing testing sull'utilizzo della sperimentazione con strumenti come Google Optimized, per dirne una, e poi andare a capire quali sono i dati che sono critici per dare in pasto a uno strumento che possa fare personalizzazione.
I nostri utenti cambiano in base a come navigano sul sito.
I nostri utenti cambiano in base alla loro professione.
Su LinkedIn i nostri utenti cambiano in base al modo in cui interagiscono, con i segnali, con le campagne.
Che facciamo allora? Questo dobbiamo andare a riuscire a capirlo.
Dobbiamo riuscire a studiare quando studiamo il nostro target, quelli che sono anche non solo le passioni e gli interessi che utilizziamo.
Vuol fare una Bayer persona, ma anche quelli che sono tutti i parametri funzionali a sviluppare meccanismi di personalizzazione.
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