Dopo aver trattato alcuni mesi fa l’argomento di come utilizzo le AI per aumentare la produttività nelle mie giornate lavorative, in questo articolo voglio condividere le mie considerazioni ed esperienze personali di come l’intelligenza artificiale può essere implementata realmente nel digital marketing.
Che tu sia un freelance, il responsabile marketing in una piccola impresa o chief marketing officer di un’organizzazione più grande, potrai trarre beneficio nelle tue tecniche e strategie di digital marketing grazie all’intelligenza artificiale.
1. Analisi dei dati con l’intelligenza artificiale
L’AI può analizzare grandi quantità di dati in modo molto più rapido ed efficiente rispetto agli esseri umani. L’analisi dei dati, come il comportamento dei clienti sul tuo sito web, dovrebbe essere alla base di tutte le decisioni strategiche di marketing.
Un esempio lampante dell’utilità dell’impiego della intelligenza artificiale nell’analisi dei dati è il monitoraggio del comportamento dei clienti sul nostro sito web.
Ho avuto la necessità, come sempre accade, nella gestione di un e-commerce di voler comprendere quali pagine attiravano più visite e quali prodotti stavano generando maggiore interesse. Grazie alla AI, ho potuto automatizzare gran parte di questo processo.
L’analisi del comportamento dei clienti su un E-Commerce con l’intelligenza artificiale
Ho utilizzato l’AI per raccogliere dati sul comportamento degli utenti/clienti, come il tempo trascorso su una pagina, i clic su prodotti specifici e gli abbandoni del carrello. L’intelligenza artificiale ha analizzato rapidamente questi dati e mi ha fornito informazioni preziose.
Avevo notato che la pagina “Prodotti in saldo” attira significativamente più visite rispetto a quella dei “Nuovi arrivi”. Inoltre, l’AI ha identificato un modello comune tra i clienti che visualizzano i prodotti in saldo e poi procedono all’acquisto. Queste informazioni mi hanno permesso di personalizzare ulteriormente la presentazione dei prodotti e di ottimizzare la strategia di pricing.
Ho condotto un’analisi dei dati più avanzata utilizzando Google Analytics in “collaborazione” con l’AI basata su TensorFlow. Questo approccio mi ha consentito di effettuare un’analisi dettagliata del comportamento dei visitatori sul sito di un cliente, di conseguenza di valutare decisioni relative alla strategia di digital marketing più dettagliate.
Vediamo i passi che ho utilizzato per instaurare il processo:
Google Analytics per la raccolta dei dati
Per la raccolta dei dati ho utilizzato Google Analytics, il sistema di analisi già presente sul sito del mio cliente. La piattaforma mi ha permesso di raccogliere dati dettagliati, tra cui:
- Tempo Trascorso su Pagine Specifiche: Google Analytics ha registrato il tempo medio che i visitatori trascorrono su ciascuna pagina del sito.
- Clic su Prodotti e Pagine: ho monitorato attentamente i clic su prodotti specifici, nonché le pagine visitate dai clienti.
- Abbandoni del Carrello: ho identificato quando e perché i visitatori abbandonavano il carrello senza completare l’acquisto.
Utilizzo di TensorFlow per l’Analisi dei Dati
Una volta raccolti questi dati, ho utilizzato TensorFlow, un framework di machine learning, per analizzare i dati ed ottenere informazioni più approfondite. Ecco come ho utilizzato l’AI basata su TensorFlow:
- Segmentazione dei Clienti: Ho utilizzato TensorFlow per suddividere i clienti in segmenti in base al loro comportamento, identificando ad esempio gruppi di clienti che mostrano una tendenza comune a navigare tra i prodotti in saldo.
- Rilevamento di Pattern: L’AI ha rilevato pattern e tendenze nei dati, come il fatto che i clienti che visualizzano la pagina “Prodotti in saldo” avevano maggiori probabilità di effettuare un acquisto in seguito.
- Automazione delle Decisioni di Marketing: TensorFlow è stato integrato nel sistema per automatizzare le decisioni di marketing. Ad esempio, sulla base dei dati raccolti e delle analisi di TensorFlow, abbiamo, con il team che avevo di supporto, creato regole automatiche per l’invio di messaggi promozionali personalizzati ai clienti.
Questo approccio tecnico ha portato a risultati tangibili, tra cui un aumento significativo delle conversioni e una maggiore fidealizzazione dei clienti. L’integrazione tra Google Analytics e TensorFlow nell’analisi dei dati mi ha permesso di prendere decisioni di marketing maggiormente mirate, basate su dati concreti.
L’uso combinato di strumenti di analisi dei dati avanzati come Google Analytics e l’AI basata su TensorFlow ha sicuramente ampliato la mia visione del modo in cui ho affrontato l’analisi dei dati.
2. Ottimizzazione del budget pubblicitario con l’intelligenza artificiale
L’AI può ottimizzare gli algoritmi di attribuzione, aiutando a scegliere gli spazi pubblicitari online più efficaci attraverso il Programmatic Advertising. Questo rende gli investimenti pubblicitari più efficaci ed efficienti.
Ho voluto fare un test, ecco come ho proceduto per ottimizzare un budget pubblicitario.
Per ottenere dei risultati avevo bisogno di raccogliere una vasta quantità di dati relativi alle campagne pubblicitarie passate. Questi dati includevono informazioni come impressioni, click, conversioni e costi associati a diverse piattaforme e canali pubblicitari. È importante avere una base solida di dati per l’addestramento del modello AI. Non ho fatto test su storici più piccoli, ma suppongo andando a logica che in questo caso i risultati sarebbero stati direttamente proporzionati alla mole dei dei dati a disposizione.
A questo punto mi serviva solo scegliere un tool o una piattaforma che mi fornisse capacità di AI per l’ottimizzazione della pubblicità online. Ho optato, per questo test, per Google Ads.
Una volta selezionato il tool, è necessario configurare l’AI per lavorare sulla base dei dati raccolti. Questo comporta la creazione di un modello di machine learning o l’uso di algoritmi di apprendimento automatico esistenti. Gli algoritmi di attribuzione sono cruciali in questa fase, poiché determineranno come vengono assegnate le conversioni alle diverse interazioni con gli annunci.
Ho proceduto a configurare Google Ads e ad abilitare le funzionalità di Smart Bidding (le strategie di offerta che utilizza l’AI di Google per ottimizzare le conversioni o anche detto il valore di conversione durante ogni singola asta). Questo passaggio ha consentito a Google di utilizzare l’AI per regolare automaticamente le offerte in base agli obiettivi di conversione e alle prestazioni passate.
Il modello AI deve essere “addestrato” utilizzando i dati storici. Durante l’addestramento, il modello cerca di identificare le tendenze nei dati che indicano quali canali pubblicitari o strategie hanno avuto il maggior impatto sulle conversioni. Il modello “impara” quindi ad ottimizzare l’allocazione del budget in base a queste tendenze.
Una volta che il modello è stato addestrato, è importante testarlo inizialmente con una piccola parte del budget pubblicitario. Questo permette di valutare l’efficacia del modello e apportare eventuali correzioni o miglioramenti. L’ottimizzazione continua è fondamentale, poiché le condizioni di mercato e le prestazioni delle campagne possono variare nel tempo.
Il modello AI ha prodotto raccomandazioni sull’allocazione del budget tra i diversi canali pubblicitari. È importante, se si vuole comprendere la reale utilità del processo, seguire queste raccomandazioni per massimizzare l’efficacia delle campagne pubblicitarie.
Monitorare attentamente le prestazioni delle campagne pubblicitarie e aggiornare il modello AI in base ai nuovi dati che vengono raccolti è uno degli aspetti basilari. Questo processo ciclico assicura che il budget pubblicitario rimanga ottimizzato nel tempo.
In base a questo breve test, durato un mese, ho notato che il sistema funzionava dal lato della ottimizzazione del budget pubblicitario. Sicuramente vi è stato un buon margine di “guadagno” tra budget investito e risultati ottenuti.
Il test attualmente lo ho concluso essendo stato svolto su un sito non di mia proprietà ne di un mio cliente, ma gentilmente concesso per questo esperimento da un amico.
3. Creazione e gestione dell’email marketing con l’intelligenza artificiale
La maggior parte delle piattaforme di email marketing leader nel settore stanno già offrendo o si stanno preparando a implementare funzionalità basate sulle AI per i loro clienti.
Nel campo dell’email marketing, l’intelligenza artificiale può migliorare l’efficacia e l’efficienza delle attività, automatizzando compiti operativi e personalizzando i contenuti in base alle preferenze dei destinatari. L’email marketing è un aspetto cruciale del digital marketing e l’AI può contribuire ad aumentarne l’efficacia in diversi modi, ad esempio:
- Ottimizzazione degli orari di invio: grazie al machine learning, è possibile identificare il momento migliore per inviare le email, migliorando le performance nel tempo.
- Sperimentazione rapida di oggetti e contenuti: l’AI può generare suggerimenti e testi coerenti con gli interessi dei destinatari, velocizzando i test A/B.
- Personalizzazione completa: dai template dell’email al “tono di voce,” l’AI può personalizzare ogni aspetto in base al destinatario, basandosi sulle abitudini e le preferenze.
La piattaforma di email marketing GetResponse per esempio offre uno strumento per generare email utilizzando l’AI, risparmiando notevolmente tempo nella creazione di contenuti personalizzati.
Ho parlato di GetResponse per introdurre come l’implementazione della AI integrata mi è stata utile in un caso concreto.
Ottimizzazione dell’email marketing con l’intelligenza artificiale per una azienda che opera nel settore degli articoli sportivi per ciclisti
L’azienda offriva e offre una vasta gamma di prodotti di alta qualità per ciclisti ed appassionati. Nonostante avesse una base di clienti fedeli desiderava espandere la propria presenza di mercato e migliorare il coinvolgimento dei clienti esistenti tramite l’email marketing.
Il primo problema che ho riscontrato é che aveva accumulato una lista considerevole di contatti, ma stava inviando email generiche che non sempre rispondevano alle esigenze specifiche dei destinatari. Di conseguenza, i tassi di apertura e conversione erano al di sotto delle aspettative. Inoltre, la pianificazione degli invii non era ottimizzata, con l’invio di email in momenti non sempre ideali.
Per risolvere il problema ho consigliato di adottare l’AI nella loro strategia di email marketing. L’azienda utilizzava GetResponse per l’email marketing ma non aveva ancora sfruttato gli strumenti basati sulla intelligenza artificiale integrati nella piattaforma, se non in minima parte lato contenuti, per migliorare l’efficacia delle campagne.
Ovviamente, come mi piace sempre sottolineare, uno strumento pur potente ed innovativo che sia non risolve i problemi se non utilizzato al meglio.
Ho proceduto per step per migliorare i vari parametri legati alle campagne di email marketing.
Ho iniziato analizzando i dati storici di apertura delle email per identificare i momenti ideali per inviare le comunicazioni. Grazie all’AI un team che avevo di supporto ha sviluppato un algoritmo in grado di considerare i comportamenti degli utenti a 360° tenendo in considerazione ogni aspetto.
Abbiamo ottimizzato lato utilizzo, un sistema basato sull’AI che generava suggerimenti per oggetti e contenuti delle email, quindi sfruttando al massimo quello che lato AI era già presente nella piattaforma. Questo ha permesso alla azienda di eseguire test A/B in modo rapido ed efficace, per ottimizzare costantemente il messaggio e massimizzare l’engagement dei destinatari.
Per esempio, se un cliente aveva acquistato precedentemente abbigliamento da ciclismo, le email successive enfatizzavano prodotti correlati in modo mirato.
I risultati ottenuti dopo l’implementazione dell’AI nell’email marketing, hanno fatto registrare un notevole miglioramento delle metriche di maggiore rilevanza:
- Il tasso di apertura delle email è aumentato del 42% grazie all’ottimizzazione degli orari di invio.
- Tasso di conversione è aumentato del 27% grazie alla personalizzazione avanzata.
- Il ROI complessivo delle campagne email è aumentato del 34%.
Questi risultati dimostrano che l’intelligenza artificiale può effettivamente rivoluzionare l’email marketing migliorando l’efficacia e l’efficienza delle campagne, in questo caso nel settore degli articoli sportivi per ciclisti, ma vale per ogni attività.
Queste elencate sono solo alcune delle soluzioni che tramite le AI possono permettere di implementare le attività di digital marketing.
Ho cominciato in questi giorni a portare avanti, in parallelo, altri due test, sempre attraverso l’implementazione delle AI, questa volta sono lato social media. Saranno test con una durata medio/lunga. Quando saranno terminati ed avrò valutato i risultati condividerò in un articolo sia i test che le considerazioni in base ai dati in mio possesso.
Se vuoi applicare in modo concreto questi esempi al tuo business da freelance o libero professionista, possiamo lavorarci insieme con una consulenza di digital marketing per freelance e liberi professionisti pensata proprio per la tua situazione.
Riconoscimento accademico
Questo articolo è stato utilizzato come caso di studio in una tesi di laurea magistrale in Comunicazione Digitale dell’Università di Pavia (a.a. 2023/24), dedicata all’utilizzo dell’intelligenza artificiale nel marketing e all’impatto dei big data sui risultati delle campagne.
Puoi leggere la tesi completa in formato PDF sul sito dell’Università di Pavia.
