L’Artificial Intelligence al servizio del marketing B2B

Come sta cambiando il digital marketing 

Il digital marketing è un’attività articolata e strategica che rappresenta oggi uno strumento imprescindibile non solo per aumentare le vendite, ma anche accrescere reputazione e brand awareness.
Secondo gli analisti di Forrester, il 2020 sarà un anno di svolta nella relazione venditore-acquirente nel mercato B2B: la customer experience sta diventando più importante rispetto a prodotti e servizi, rendendo obsoleti gli approcci del marketing prodotto-centrico focalizzato sui singoli canali.

Le aziende di ogni dimensione devono imparare a gestire la propria presenza online attraverso i diversi canali, con l’obiettivo di acquisire nuovi clienti e trattenerli, creare una customer experience differenziante, ampliare e rafforzare le relazioni, costruire un’immagine autorevole e affidabile.

Intelligenza Artificiale trending topic del marketing oggi

L’elemento rivoluzionario che scende in campo in supporto alla strategia del digital marketing B2B è l’Intelligenza artificiale (AI). Ciò che ogni marketer attendeva sta diventando realtà: i motori di AI sviluppati specificatamente per i bisogni del marketing miglioreranno la personalizzazione e la rilevanza individuale, e consentiranno di trasformare gli insight sui consumatori in messaggi sempre più rilevanti e basati sui loro gusti. 
Messaggi che parlano a ogni consumatore specifico sulla base dei “mi piace”, dei comportamenti precedenti, così come dei gusti individuali e dei bisogni situazionali attuali. In tempo reale e in modo iper-personalizzato, fino a quando questi messaggi sembreranno “selezionati a mano” per ogni cliente. Con queste implicazioni rivoluzionarie, non sorprende che l’Intelligenza Artificiale sia diventata uno dei trending topic nel marketing oggi. Come mai allora numerose aziende non si rendono ancora conto del suo potenziale?

Un fattore che ha frenato l’AI finora è la confusione su cosa sia effettivamente l'Intelligenza Artificiale. Diversi studi hanno dimostrato che meno del 20% dei marketer ha attualmente una buona comprensione delle differenze tra i termini "Intelligenza Artificiale", "Machine Learning" e "modelli predittivi", mentre quasi il doppio ammette di non conoscerne chiaramente la differenza. Il 30,6% afferma inoltre che la confusione su cosa sia l’Intelligenza Artificiale rappresenta il maggiore ostacolo all’adozione della tecnologia.
Questa insicurezza è accresciuta anche dal fatto che, nonostante gli avanzamenti a cui assistiamo, la tecnologia è ancora agli inizi, anche nel segmento marketing, e le aspettative tendono a superare la realtà. 

Per questo è utile fare un po’ di chiarezza. 

Definiamo Intelligenza Artificiale come un sistema di auto-apprendimento in grado di adattare i propri comportamenti sulla base di insight ottenuti durante il processo di elaborazione delle informazioni. Questo concetto è inseparabile da quello di "apprendimento automatico", ciò che più comunemente conosciamo come Machine Learning. Il Machine Learning si basa sull’utilizzo di enormi volumi di dati, provenienti da diverse fonti, per "imparare". Ecco perché occorre del tempo per “formare” il motore di AI e fare in modo che questo sviluppi una capacità di apprendimento autonoma. Cercare di comprendere quel che serve a una macchina per imparare a svolgere determinati compiti può portarci a scoprire modalità molto interessanti di svolgerli nel codice dei computer. Il Machine Learning funziona utilizzando una certa serie di algoritmi per migliorare. 

Oggi il Machine Learning apre la porta a un nuovo tipo di marketing guidato dall’Intelligenza Artificiale. Sappiamo che vi è un limite al numero di segmenti che è possibile costruire manualmente per le campagne. Vi è un limite al numero di customer journey che è possibile confrontare manualmente per selezionare quello con i migliori risultati. E sappiamo che non è possibile creare manualmente un’offerta per ogni cliente.
Invece di definire manualmente i segmenti in base a personas e congetture, il marketing può affidarsi all’Intelligenza Artificiale per raggiungere una segmentazione estremamente mirata e creare automaticamente messaggi personalizzati. Invece di progettare customer journey statici, basati su ipotesi ed esperienze passate, i team di marketing possono avvalersi dei motori di AI per costruire customer journey “on the go”, costantemente aggiornati con gli ultimi dati in tempo reale. La Marketing Automation arricchita da un motore di Intelligenza Artificiale aiuta a progettare customer journey migliori, basati su dati in tempo reale provenienti da milioni di touch-point.

Le soluzioni di AI utilizzate in ambito marketing consentono quindi di identificare automaticamente gli attributi e i comportamenti dei consumatori che fanno crescere i principali KPI di una campagna, e di rettificare le iniziative di conseguenza.

Le Marketing Technology che fanno la differenza

Le tecnologie a supporto del digital marketing si sono moltiplicate negli ultimi anni. Ad oggi si stima che esistano oltre 7.000 soluzioni. Analizzarle tutte è un’impresa impossibile, ma non per questo CMO e Marketing Director possono gettare la spugna, anzi. La Marketing Automation e le Marketing Technologies (MarTech) sono l'unica strada per pianificare le campagne, conoscere l’audience, a tracciare i comportamenti nel tempo, ad inviare contenuti pertinenti e al momento giusto. 

Nel progettare una nuova strategia marketing bisogna sempre partire dall’obiettivo ultimo di tale strategia, e dunque costruire a ritroso il MarTech stack migliore. Naturalmente, CRM (Customer Relationship Management, il sistema che gestisce il data base dei clienti) e CMS (Content Management System, il sistema che gestisce i contenuti pubblicati sul Web) sono molto importanti e rappresentano il cuore pulsante di uno stack tecnologico che diventa via via più complesso. Sono strumenti in grado di integrarsi con tutti gli altri software di marketing, processare un'enorme quantità di dati, distribuirli, e dunque informare processi decisionali strategici. Non parliamo solo di informazioni quali: dimensioni dell’azienda, revenue annuali, job title etc., i marketer più evoluti puntano al cosiddetto “search/buying intent”, ovvero a intercettare i segnali che indicano quando un buyer è attivamente alla ricerca di un servizio o prodotto. Facendo leva su queste informazioni è possibile segmentare il proprio database in maniera decisamente più accurata e prendere decisioni basate sull’incrocio di molteplici fattori, in modo da costruire campagne marketing sempre più mirate.

La missione che vede impegnati i marketer oggi è quella di segmentare in maniera sempre più metodica e strutturata il database di potenziali clienti, utilizzando sofisticati strumenti di Machine Learning che aiutano a individuare problemi ed esigenze e costruire di conseguenza l’intera campagna di marketing.

Per distinguersi occorre farsi sentire dai potenziali clienti molto prima che i venditori scendano il campo.

Tutto questo, naturalmente, non può prescindere dal fattore umano al quale spetta il compito di valutare, analizzare, elaborare i dati e prendere decisioni che siano funzionali tanto alla crescita del business quanto alla piena soddisfazione delle esigenze dei clienti e consumatori finali.