Intelligenza artificiale per il marketing B2B, dieci casi d’uso

Fonte: 01net.it
Share on FacebookShare on Google+Tweet about this on TwitterShare on LinkedInEmail this to someonePrint this page

 

11 Gen Intelligenza artificiale per il marketing B2B, dieci casi d’uso

Quando si parla di intelligenza artificiale si tende sempre ad adoperare il futuro: tra dieci anni l’Intelligenza lo farà.

Queste previsioni possono anche rivelarsi corrette, ma non c’è bisogno di andare tanto avanti nel tempo visto l’intelligenza artificiale sta già dimostrando nel mondo del business aiutando i reparti marketing a lavorare in modo più intelligente ed efficiente.

Ecco dieci esempi nel marketing B2B.

Targeting advertising. Ci sono molti compiti che gli esseri umani svolgono ancora meglio dei computer. Tuttavia, quando si tratta di compiti banali e ripetitivi, le macchine hanno il sopravvento. Il machine learning è particolarmente indicato per individuare sottili differenze tra i prodotti e ottimizzarli per produrre risultati più favorevoli. È un bene per gli annunci pubblicitari in altre parole. È stato dimostrato che il machine learning rivela quali sono gli annunci pubblicitari che offrono le migliori prestazioni e quali collocamenti sono più efficaci. Questa tecnologia è particolarmente utile quando serve annunci pubblicitari a individui che si trovano in una fase cruciale del processo di acquisto. Sulla base di dati storici, i computer possono effettuare valutazioni estremamente accurate su quando, dove e come gli annunci dovrebbero essere collocati.

Retargeting. Il remarketing è sempre più intelligente, ma è un processo che ancora dipende dagli esseri umani. Invece i computer sono molto bravi a discernere il tipo di contenuto che probabilmente si rivolge a un individuo in base ai contenuti che hanno precedentemente consumato. Il retargeting guidato dall’intelligenza artificiale è più personale e più efficace.

Propensity modeling. Questa attività consiste nell’utilizzare il comportamento passato per predire quello futuro. È il tipo di processo che richiede un notevole dispendio di dati adatto al machine learning. Grandi quantità di dati sui clienti possono permettere di identificare quali organizzazioni e singoli individui sono in grado di acquistare un determinato prodotto.

Analisi predittiva. Questo tipo di analisi combina algoritmi statistici, dati dei clienti e apprendimento della macchina per prevedere un’ampia gamma di risultati. In altre parole, si tratta di uno strumento più ampio che può essere combinato con i dati esistenti per ipotizzare le tendenze del mercato, il comportamento dei clienti e per prevedere i risultati di business.

Chatbot. I chatbot possono rivelarsi efficaci come tecnologia standalone o come lead-in per un servizio di chat live sul sito che può smaltire una serie di richieste da parte degli utenti.

Content curartion. Spesso pensiamo alla cura dei contenuti nel contesto di Netflix e Spotify, i cui algoritmi guidano invisibilmente le nostre scelte. Quando si tratta di business, la cura dei contenuti è un lavoro che viene fatto meglio se lasciato alle macchine che hanno il tempo e la pazienza di capire il comportamento degli utenti e prevedere altri contenuti utili.. Nella sua forma più elementare prevede il consiglio di altri articoli da leggere oppure il suggerimento di prodotti correlati alla cassa o nelle e-mail transazionali.

Automation marketing. La maggior parte delle forme di automazione del marketing, in particolare l’automazione delle e-mail, sono ancora manuali, con gli esseri umani che segmentano le liste e creano giudizi basati sui dati a disposizione. La nuova tecnologia consente alle macchine di segmentare e automatizzare le sequenze e-mail in base al comportamento dell’utente.

Dynamic pricing. In molti non lo sanno ma utilizziamo prezzi dinamici ogni volta che visitiamo un sito di shopping come Amazon. Il sito utilizza i cookie per determinare lo stato socio-economico dell’utente e adegua i prezzi. Se riesci a convincere il sito che non hai un soldo pagherai di meno. In un contesto commerciale, i prezzi dinamici possono essere più sofisticati di questo, puntando su sconti solo a clienti che difficilmente potranno essere convinti in altro modo. Offrire sconti generali è un modo sicuro di mangiare i margini. Il prezzo dinamico è un esempio perfetto di Ia in azione.

Servizio clienti predittivo. Immaginate di sapere esattamente quando i  clienti vi contatteranno e quale sarà la loro domanda. Immaginatevi la possibilità di migliorare in questo modo l’assistenza ai clienti e le attività di upselling e cross-selling. Non siamo ancora arrivati a quel punto, ma non siamo lontani.

Generazione di contenuti. La generazione di contenuti è una componente chiave del marketing B2B ed è un’altra nicchia in cui le macchine hanno iniziato a intromettersi. L’esempio più famoso riguarda Wordsmith che può generare automaticamente articoli di notizie e rapporti finanziari. Non abbiamo ancora raggiunto lo stadio in cui un computer può generare un libro complesso ma la velocità con cui le macchine stanno padroneggiando la complessità della lingua inglese è spaventosa e non ci vorrà molto tempo prima che i computer riescano a gestire incarichi letterari molto più complessi.

Lo Staff è composto da professionisti, opinion leader e appassionati che, a tutti i livelli, sono sempre aggiornati sugli ultimi Trend. Attraverso tali contributor, il Blog si pone come missione di condividere e trasferire nuovi modelli, strumenti e metodologie di Sales, Marketing & Collaboration, in una parola nuove “Capability”.
Share on FacebookShare on Google+Tweet about this on TwitterShare on LinkedInEmail this to someonePrint this page


Leggi anche