L'AI generativa nel marketing: la nuova frontiera dell'innovazione e della personalizzazione

L'intelligenza artificiale generativa (AI generativa o gen AI) sta emergendo come una delle tecnologie più trasformative nel panorama del marketing moderno. Si riferisce all'uso di sistemi di intelligenza artificiale, in particolare quelli capaci di creare nuovi contenuti, generare insight inediti e proporre soluzioni innovative, al fine di migliorare e ottimizzare le attività di marketing. Questi strumenti avanzati sfruttano modelli di machine learning sofisticati per analizzare vasti set di dati, producendo output che simulano il ragionamento e i processi decisionali umani, aprendo nuove possibilità per i professionisti del settore.

Questa capacità intrinseca dell'AI generativa consente agli esperti di marketing di automatizzare compiti complessi, personalizzare le esperienze dei clienti su vasta scala e innovare radicalmente le loro strategie. Ad esempio, è possibile creare contenuti altamente personalizzati e su misura per i singoli consumatori, oppure fornire raccomandazioni dettagliate ai team di marketing, basandosi su quantità enormi di dati sui clienti che sarebbero altrimenti impossibili da processare manualmente.

L'evoluzione dell'AI nel marketing: dal passato al futuro

Nell'ultimo decennio, le aziende di e-commerce e altre organizzazioni hanno già implementato l'AI in diverse applicazioni di marketing. Queste includevano attività come i test A/B, la gestione della pubblicità programmatica e l'automazione di elementi fondamentali delle campagne di marketing, come l'invio massivo di e-mail (e-mail blast). Tuttavia, con la crescente sofisticazione degli strumenti di AI generativa, come il noto ChatGPT, le nuove tecnologie sono ora pronte a causare una vera e propria rivoluzione nel marketing digitale. Questi progressi recenti hanno portato a innovazioni significative nel settore dell'AI marketing in un periodo di tempo sorprendentemente breve.

Esempi concreti di questa trasformazione non tardano ad arrivare. Recentemente, l'azienda automobilistica Carvana ha creato ben 1,3 milioni di video unici generati con l'AI¹, ciascuno personalizzato per i percorsi specifici dei singoli clienti, dimostrando un livello di personalizzazione senza precedenti. Parallelamente, Spotify ha condotto esperimenti sulla traduzione automatica di podcast, aprendo la strada a una potenziale espansione verso nuovi mercati e destinatari globali². Questi casi illustrano il potenziale trasformativo dell'AI generativa nel creare esperienze utente uniche e nell'espandere la portata dei marchi.

Per i dipartimenti di marketing, l'AI generativa offre un'opportunità unica per automatizzare attività ripetitive e ad alto volume, come la stesura di descrizioni di prodotti o la sintesi del feedback dei clienti. Questo alleggerimento del carico di lavoro consente ai dipendenti umani di dedicare più tempo ed energie a compiti più critici, strategici e di maggior valore. Man mano che i modelli di AI, capaci di deep learning, acquisiscono maggiore familiarità con la voce del marchio, le offerte di prodotti e le preferenze dei clienti, i loro risultati migliorano costantemente, portando a un aumento complessivo delle prestazioni e dell'efficacia delle campagne.

L'interesse del settore e le prospettive future

Innovazioni come quelle menzionate hanno notevolmente alimentato l'interesse per l'uso dell'AI generativa nel marketing negli ultimi anni. Una survey condotta da IBM in collaborazione con Momentive.ai ha rivelato dati significativi: il 67% dei CMO ha dichiarato di aver pianificato di implementare l'AI generativa nei successivi 12 mesi. Un'impressionante 86% prevede di farlo entro 24 mesi. Nonostante questo crescente entusiasmo, per molte aziende, le attuali iniziative di AI generativa rimangono ancora prevalentemente focalizzate sull'uso della tecnologia per l'efficienza e la riduzione dei costi, piuttosto che sull'innovazione radicale e la crescita del business³. Ciò suggerisce che, pur essendo riconosciuto il valore dell'AI, il pieno potenziale trasformativo deve ancora essere esplorato appieno da molte organizzazioni.

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Come funzionano i modelli di AI generativa

I modelli di AI generativa si basano su tecniche avanzate di machine learning per generare una vasta gamma di output, tra cui testo, immagini, audio e video. Questi modelli vengono addestrati su grandi set di dati, imparando pattern e strutture complesse all'interno di essi, al fine di produrre risultati che imitano il processo decisionale umano con una sorprendente fedeltà.

Nelle applicazioni di marketing, l'AI generativa viene spesso utilizzata in tandem con l'AI tradizionale per massimizzare l'efficienza. Per fare un semplice esempio, l'AI generativa può essere impiegata per creare testi e immagini pubblicitarie accattivanti, mentre il machine learning tradizionale può determinare quali segmenti di clientela riceveranno un determinato contenuto creativo, ottimizzando così la distribuzione e l'impatto della campagna.

Personalizzazione e modelli fondamentali (Foundation Models)

Sebbene GPT-4 e Dall-E di OpenAI rimangano alcuni dei modelli più riconosciuti a livello pubblico, un numero crescente di organizzazioni all'avanguardia sta creando soluzioni di AI generativa personalizzate o semi-personalizzate. Queste soluzioni sono addestrate su set di dati specifici per un marchio o un'attività, consentendo una maggiore pertinenza e accuratezza. Ad esempio, la libreria granite di foundation model di IBM è addestrata su dati aziendali provenienti da settori altamente regolamentati e specifici come quello legale, accademico e finanziario, per adattarsi al meglio alle applicazioni aziendali più esigenti.

Utilizzando modelli orientati al settore aziendale come questi, un'organizzazione può sovrapporre i propri dati proprietari – ad esempio, le informazioni storiche sulle interazioni con i clienti – su un foundation model preesistente. Questo processo crea una serie di strumenti di AI più specifici, efficaci e perfettamente allineati alle esigenze aziendendali. Man mano che queste tecnologie "apprendono" nel corso del tempo, i modelli AI appositamente formati per completare attività specifiche possono migliorare continuamente le loro capacità e sviluppare una maggiore autonomia e precisione per compiti mirati.

I dipartimenti di marketing sono particolarmente ben posizionati per sfruttare questa tecnologia, data la natura intrinseca della comunicazione con i clienti e della pubblicità, che generano enormi quantità di dati. L'AI generativa è inoltre particolarmente abile nell'analisi di dati non strutturati, come post sui social media, recensioni online o comunicazioni via chat, estraendo insight preziosi che sarebbero difficili da ottenere con metodi tradizionali.

Le organizzazioni possono scegliere di integrare questi strumenti in vari modi, con diversi gradi di interazione umana e impatto a livello aziendale. Mentre negli ultimi anni le soluzioni di AI generativa predefinite sono diventate quasi onnipresenti nei dipartimenti marketing di piccole e grandi dimensioni, le organizzazioni stanno adottando sempre più modelli personalizzati e intraprendendo trasformazioni digitali su larga scala guidate dall'AI. Secondo un recente report dell'IBM® Institute for Business Value, più della metà dei CMO afferma di voler creare foundation model basati sui dati proprietari della propria azienda, sottolineando la tendenza verso una maggiore personalizzazione e controllo.

Le tre categorie di adozione dell'AI

In generale, il grado in cui un'azienda adotta l'AI nel marketing può essere suddiviso in tre categorie principali:

• 1. Modelli predefiniti per una maggiore efficienza

  Sempre più spesso, i singoli creatori di contenuti e i professionisti del marketing utilizzano modelli predefiniti come ChatGPT per generare idee, superare il blocco dello scrittore e creare le prime bozze delle comunicazioni con i clienti. Allo stesso modo, strumenti di marketing di AI generativa pronti all'uso, come Generative Fill di Adobe, consentono alle persone di modificare rapidamente gli asset creativi utilizzando semplici prompt in linguaggio naturale. Queste soluzioni di AI, create all'insegna della versatilità e rivolte a un vasto pubblico, aumentano l'efficienza quotidiana, riducendo significativamente il tempo che i dipendenti dedicano alle attività di routine e liberando risorse per compiti più strategici.

• 2. Modelli personalizzati per casi d'uso specifici

  Alcune organizzazioni scelgono di personalizzare leggermente i foundation model, addestrandoli su informazioni proprietarie specifiche del marchio per casi d'uso ben definiti. Ciò potrebbe includere la generazione di risorse creative coerenti con il brand, la raccomandazione di parole chiave altamente pertinenti per l'ottimizzazione dei motori di ricerca (SEO) o l'analisi approfondita dei dati per prevedere il comportamento futuro dei clienti. Utilizzando questi modelli più specifici, gli utenti umani ricevono i contenuti da una tecnologia AI generativa, ma mantengono un ruolo di supervisione, approvando o sfruttando strategicamente i suoi input.

• 3. Trasformazione AI su larga scala

  Una trasformazione AI su larga scala combina diverse tecnologie di AI, comprese soluzioni di AI generativa personalizzate, per modificare radicalmente i processi di marketing principali di un'organizzazione. Oltre a utilizzare modelli addestrati su dati proprietari per aumentare l'efficienza e incorporare le automazioni chiave, questo tipo di pratica trasformativa di AI potrebbe generare modi di fare marketing completamente nuovi e inimmaginabili prima. Ad esempio, utilizzando l'AI generativa per analizzare il sentiment dei consumatori e sviluppare nuovi prodotti in risposta diretta alle loro esigenze, o per fornire una guida autonoma e proattiva ai clienti durante l'intero percorso di acquisto, rendendo l'esperienza fluida e altamente personalizzata.

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Casi d'uso comuni dell'AI generativa nel marketing

L'AI generativa utilizza una combinazione di tecnologie avanzate per creare, personalizzare e ottimizzare i contenuti e le interazioni con i clienti. Alcuni casi d'uso comuni includono:

• Migliorare l'interazione con i clienti: L'AI generativa potenzia l'interazione con i clienti fornendo risposte e supporto istantanei e intelligenti su vari punti di contatto. Questo potrebbe includere un chatbot AI che gestisca le richieste dei potenziali clienti, fornisca informazioni dettagliate sui prodotti e accompagni i consumatori attraverso il processo di acquisto, il tutto utilizzando un linguaggio naturale e intuitivo che simula una conversazione umana. Gli assistenti virtuali possono guidare gli utenti attraverso siti web complessi, consigliare acquisti pertinenti in base alle loro preferenze e cronologia, e migliorare l'esperienza complessiva dell'utente, rendendola più fluida ed efficiente.