AI Your Marketing Analytics: 5 modi innovativi per sfruttare l'intelligenza artificiale per ottenere informazioni più approfondite sui dati

Il brusio attorno all'intelligenza artificiale nell'analisi di marketing e nel marketing in generale potrebbe far sembrare che tutti stiano cavalcando l'onda dell'alta tecnologia, mettendo a punto le proprie strategie all'ennesima potenza. Tuttavia, la realtà è che molti professionisti del marketing stanno ancora cercando di capire come integrare l’intelligenza artificiale nelle loro operazioni quotidiane. L'intelligenza artificiale nell'analisi di marketing va oltre le attività superficiali di analisi dei dati di marketing o ottimizzazione dei contenuti. Ciò che lascia davvero il segno è nella sua capacità di vagliare grandi quantità di dati e fornire approfondimenti solidi e utilizzabili.

Questo articolo esplora cinque potenti applicazioni dell'intelligenza artificiale nell'analisi di marketing che stanno rivoluzionando il modo in cui raccogliamo, interpretiamo e agiamo sui dati di marketing per informare il processo decisionale e aumentare il ROI.

1. Migliorare la segmentazione dei clienti con il machine learning

L’applicazione dell’intelligenza artificiale, in particolare del machine learning (ML), alla segmentazione dei clienti aiuta a trasformare grandi quantità di dati in gruppi precisi e utilizzabili.

L’intelligenza artificiale può identificare i segmenti in base ai comportamenti previsti, come la probabilità di acquisti ripetuti o la predisposizione all’abbandono. Integrandosi con gli strumenti di gestione delle campagne, l'intelligenza artificiale consente agli esperti di marketing di indirizzare rapidamente questi segmenti con contenuti personalizzati, ottimizzando la spesa di marketing concentrandosi su clienti ad alto valore o a rischio.

Altri esempi di segmentazione dei clienti basata sull’intelligenza artificiale:

• Segmentazione psicografica : l’intelligenza artificiale può approfondire gli aspetti psicografici dei dati dei clienti, classificando i consumatori in base a tratti della personalità, valori, interessi e stili di vita, il che può essere incredibilmente utile per creare messaggi e offerte risonanti.
• Segmentazione innescata da eventi : i sistemi di intelligenza artificiale possono segmentare i clienti in base alle loro reazioni a determinati eventi, come il lancio di prodotti o vendite importanti. Ciò aiuta a comprendere in che modo i diversi segmenti di clienti interagiscono con le attività specifiche del marchio.
• Segmentazione di cross-sell e upsell : l'intelligenza artificiale può identificare quali clienti potrebbero essere interessati a prodotti aggiuntivi o aggiornamenti, aiutando gli esperti di marketing a personalizzare le campagne di cross-sell e upsell in base ai segmenti ricettivi.

Inoltre, la segmentazione basata sull’intelligenza artificiale consente aggiustamenti in tempo reale. Man mano che i clienti interagiscono con il tuo marchio, il sistema di intelligenza artificiale aggiorna i segmenti per riflettere nuovi dati, rendendo agile la tua strategia di marketing. Può attivare campagne mirate per fidelizzare i clienti non appena viene rilevato un cambiamento nel comportamento.

Nel corso del tempo, l’apprendimento automatico può perfezionare ulteriormente questi segmenti imparando continuamente dai risultati delle campagne, portando a esperienze cliente ancora più personalizzate.

Semplifica questo processo adottando Improvado. La piattaforma si connette a tutte le tue fonti di marketing e vendita per estrarre i dati e centralizzarli nel tuo spazio di archiviazione. Una volta raccolti tutti i dati, Improvado li pulisce e si prepara per ulteriori analisi, sia tramite BI che tramite AI.

2. Ottenere informazioni semplicemente chiedendo ad AI Assistant

Con l'intelligenza artificiale avanzata, i team di marketing possono ora interrogare direttamente i propri dati utilizzando il linguaggio naturale e ricevere approfondimenti in tempo reale. Questo approccio di analisi conversazionale fornisce risposte rapide a domande complesse sulle tendenze del mercato, sul comportamento dei clienti e sulle prestazioni delle campagne senza la necessità di competenze tecniche approfondite. Inoltre, questo accesso immediato agli approfondimenti significa che puoi testare ipotesi in tempo reale, adattando le campagne al volo per ottimizzare le prestazioni.

Chatta con i tuoi dati di marketing utilizzando l'Assistente AI Improvado. È un copilota di analisi collegato al tuo set di dati che risponde a qualsiasi domanda tu abbia sulle prestazioni di marketing e ti fornisce consigli su misura.

Ad esempio, chiedendo a un assistente AI: "Quale gruppo demografico ha avuto il tasso di coinvolgimento più alto nella nostra ultima campagna?" gli esperti di marketing possono modificare rapidamente le strategie per trarre vantaggio da queste informazioni, personalizzando le campagne future per ottenere il massimo impatto.

AI Assistant è basato su un modello LLM (Custom Large Language Model) e sulla tecnologia text-to-SQL. Puoi porre qualsiasi domanda in un inglese semplice in un'interfaccia utente simile a una chat e AI Assistant la tradurrà in SQL ed interrogherà i tuoi dati per fornire approfondimenti immediati.

Che tu stia chiedendo informazioni sulla spesa pubblicitaria, sul rendimento della campagna o sulla stimolazione del budget, l'Assistente AI sfrutta il tuo spazio di archiviazione e fornisce risposte chiare e concise. Una volta che hai una risposta, puoi continuare a chattare con l'Assistente sui tuoi risultati e su come applicarli alla tua strategia.

3. Utilizzo dell'elaborazione del linguaggio naturale per l'analisi del sentiment

Gli esperti di marketing spesso affrontano la sfida di decifrare le opinioni dei clienti sul lancio di nuovi prodotti o sulle campagne del marchio. Sebbene i metodi di indagine tradizionali forniscano approfondimenti diretti, possono richiedere molto tempo, potrebbero non catturare i sentimenti spontanei espressi attraverso le piattaforme digitali e spesso mostrare risposte socialmente accettate.

Le piattaforme di analisi del sentiment sociale basate sul Natural Language Processing (NLP), d’altro canto, possono vagliare rapidamente grandi volumi di testo per identificare il sentiment su larga scala. È abile nell'elaborare dati provenienti da social media, recensioni dei clienti e forum di discussione per discernere l'umore generale e le tendenze delle opinioni.

Tuttavia, la PNL non è una soluzione universale. Potrebbe interpretare erroneamente espressioni umane complesse, come l'ironia o lo slang. Ciò può portare a interpretazioni imprecise. Inoltre, alcuni strumenti potrebbero non tenere conto delle differenze culturali nell’espressione, portando a valutazioni errate del sentiment nei mercati globali.

Gli esperti di marketing si stanno ora rivolgendo a ChatGPT, con la sua interfaccia di chat standard, plug-in di analisi del sentiment e API, per un'analisi migliorata del sentiment. Poiché è stato addestrato su un vasto corpus di dati testuali, si prevede che affronterà alcune delle problematiche degli strumenti di monitoraggio più tradizionali:

• ChatGPT può considerare il contesto più ampio in cui viene fatta un'affermazione, portando potenzialmente a un'interpretazione del sentiment più accurata.
• ChatGPT può essere messo a punto e personalizzato per settori o argomenti specifici, il che può migliorare l'accuratezza dell'analisi del sentiment per mercati di nicchia o particolari tipi di prodotti.
• A differenza degli strumenti autonomi, ChatGPT può essere integrato in un ecosistema AI più ampio, combinando l'analisi del sentiment con altre fonti di dati per una comprensione più olistica delle opinioni dei clienti.

Sebbene esista già un plug-in su misura per l'analisi del sentiment, puoi iniziare utilizzando il plug-in standard Advanced Data Analysis (ex Code Interpreter).

Ad esempio, potresti utilizzare il seguente prompt:

Ho un file CSV contenente più voci di testo per l'analisi del sentiment. Devo classificare il sentimento di ciascuna voce, identificare le frasi chiave che indicano il sentimento e, se possibile, dedurre eventuali ragioni per un particolare sentimento espresso. Ecco le informazioni specifiche di cui ho bisogno per ciascuna voce:

1. Classificazione del sentiment: positivo, negativo o neutro.
2. Frasi o parole chiave che indicano il sentimento.
3. Eventuali ragioni menzionate che potrebbero aver influenzato il sentimento.

Il file CSV ha la seguente struttura: {spiegare la struttura delle colonne}.

4. Analisi di immagini e video AI per il monitoraggio del marchio

Il monitoraggio visivo del marchio, il processo di tracciamento e analisi dell'uso e del contesto delle risorse visive di un marchio su varie piattaforme digitali, è diventato una parte essenziale del mantenimento dell'integrità del marchio. Con il volume di contenuti condivisi ogni minuto e il numero di piattaforme su cui appare un marchio, questo compito è cresciuto oltre le capacità dei soli team umani. Gli strumenti di analisi di marketing basati sull'intelligenza artificiale automatizzano il rilevamento e l'analisi degli elementi del marchio all'interno dei contenuti visivi.

Un modo per farlo è utilizzare l'API OpenAI Vision. L'API Vision è un sistema di intelligenza artificiale avanzato in grado di analizzare immagini e video per riconoscere loghi, prodotti, attività e altri elementi visivi.

Guida passo passo all'utilizzo dell'API Vision per il monitoraggio del marchio:

1. Integrazione: inizia integrando l'API Vision con il tuo sistema di gestione delle risorse digitali esistente. Questo processo in genere comporta un lavoro di sviluppo per garantire un flusso continuo di dati tra l'API e i repository di contenuti del tuo marchio.
2. Impostazione dei parametri: definisci cosa deve cercare l'API nelle immagini e nei video. I parametri possono includere loghi, posizionamenti di prodotti, colori del marchio e qualsiasi altro elemento visivo pertinente all'identità del tuo marchio.
3. Analisi automatizzata: man mano che i contenuti del tuo marchio si diffondono su vari canali, l'API Vision funziona in tempo reale per analizzare gli elementi visivi. Rileva e cataloga la presenza del tuo marchio sui contenuti generati dagli utenti, sui social media e sulle piattaforme pubblicitarie online.
4. Informazioni utili: ricevi avvisi e report su dove e come il tuo marchio viene rappresentato visivamente. L'API può individuare l'uso non autorizzato del tuo logo, monitorare la coerenza della rappresentazione del tuo marchio e valutare l'efficacia dei posizionamenti dei tuoi prodotti.
5. Conformità del marchio: utilizza gli approfondimenti per garantire che tutte le rappresentazioni visive del tuo marchio siano conformi alle tue linee guida. Identifica rapidamente i casi in cui il marchio viene utilizzato in modo inappropriato e intervieni per risolvere il problema.
6. Monitoraggio della concorrenza: puoi estendi le capacità dell'API per tenere d'occhio i tuoi concorrenti. Tieni traccia della loro presenza visiva e confrontala con la visibilità del tuo marchio per identificare informazioni e opportunità competitive.
7. Analisi delle tendenze: l'analisi dell'API Vision può evidenziare le tendenze emergenti nel modo in cui i contenuti visivi coinvolgono il tuo pubblico. Queste informazioni possono aiutarti a ottimizzare le campagne di marketing e a garantire che le tue creatività risuonino con il pubblico di destinazione.

5. AI per l'ottimizzazione della ricerca vocale

Il panorama della ricerca è cambiato in modo significativo. Il 50% dei consumatori negli Stati Uniti si rivolge quotidianamente agli assistenti vocali per le proprie domande. Il 34% utilizza la ricerca vocale settimanalmente e il 16% mensilmente.

L'importanza di ottimizzare i contenuti per la ricerca vocale diventa vitale. Questo cambiamento significa andare oltre le parole chiave tradizionali verso un approccio più colloquiale che si allinei ai modelli di discorso naturali.

L’intelligenza artificiale sta centrando questo approccio. Aiuta ad analizzare grandi volumi di dati di ricerca vocale per rilevare modelli nel modo in cui le persone formulano le loro query. Questa intuizione è fondamentale per dare forma a contenuti che si adattino perfettamente alla narrativa della ricerca vocale, garantendo la visibilità del tuo marchio in un mondo guidato dalla voce.

Ecco un paio di applicazioni AI per l'ottimizzazione e l'analisi della ricerca vocale:

• Analisi della ricerca vocale: gli algoritmi di intelligenza artificiale possono analizzare il tono, la frase e la semantica delle query vocali per scoprire ciò che gli utenti stanno realmente chiedendo. Gli esperti di marketing possono utilizzare queste informazioni per elaborare strategie SEO che siano in sintonia con lo stile naturale e informale delle ricerche vocali.
• Comprendere le ricerche vocali con la PNL: l'elaborazione del linguaggio naturale (NLP) offre all'intelligenza artificiale la capacità di interpretare l'intento e le sfumature delle query vocali. Ciò è fondamentale per creare contenuti che parlino direttamente all'utente, utilizzando lo stesso linguaggio conversazionale che utilizza nella vita quotidiana.
• Contenuti che dialogano: le parole pronunciate sono naturalmente coinvolgenti e l'intelligenza artificiale può aiutare a creare contenuti che catturino questa qualità di conversazione. Utilizzando algoritmi specializzati nella generazione di testo simile a quello umano, gli strumenti di intelligenza artificiale consentono agli esperti di marketing di produrre contenuti che sembrano un lato di un dialogo. Questo tipo di contenuto è naturalmente adatto alla ricerca vocale e può migliorare notevolmente la visibilità di un marchio nei risultati della ricerca vocale.
• Ottimizzazione della ricerca semantica: l'intelligenza artificiale aiuta a comprendere la ricerca semantica, in cui il contesto e la relazione tra le parole vengono analizzati per fornire risultati di ricerca più accurati. Ottimizzando i contenuti per la ricerca semantica, gli esperti di marketing aumentano le possibilità che i loro contenuti corrispondano alle intenzioni dell'utente.
• Test e ottimizzazione automatizzati: l’intelligenza artificiale può automatizzare i test A/B per le strategie SEO per determinare cosa funziona meglio per la ricerca vocale. Ciò include il test di vari aspetti del contenuto, dalla densità delle parole chiave alla struttura e al formato, per migliorarne la rilevabilità tramite la ricerca vocale.
• Classificazione dell'intento di ricerca con l'intelligenza artificiale: gli strumenti di analisi dell'intelligenza artificiale possono essere addestrati per classificare l'intento dietro le ricerche vocali in modo più efficace, distinguendo tra intenti informativi, di navigazione, transazionali e locali. Questa classificazione aiuta a creare contenuti più mirati.

Vantaggi dell'intelligenza artificiale nell'analisi di marketing

Perché le aziende dovrebbero preoccuparsi di utilizzare l'intelligenza artificiale per le proprie analisi di marketing? L’integrazione dell’intelligenza artificiale nell’analisi di marketing non solo semplifica le operazioni, ma svela anche opportunità precedentemente nascoste in grandi quantità di dati.

• Approfondimenti più rapidi: i sistemi di intelligenza artificiale possono vagliare grandi quantità di dati in una frazione del tempo necessario agli esseri umani. Questa rapida analisi consente alle aziende di ottenere informazioni cruciali quasi istantaneamente.
• Scelte informate: l’intelligenza artificiale garantisce che le strategie di marketing siano basate su dati solidi, riducendo la dipendenza da congetture e intuizione. Il risultato sono campagne di marketing più efficaci e mirate.
• Personalizzazione: l’intelligenza artificiale ha la capacità di comprendere le preferenze individuali dei clienti. Ciò consente la creazione di annunci e promozioni su misura per i gusti individuali, portando ad una maggiore soddisfazione del cliente.
• Efficienza in termini di costi: l’automazione dell’analisi dei dati con l’intelligenza artificiale può portare a notevoli risparmi sui costi. Le aziende possono razionalizzare i propri team dedicati all’analisi dei dati ed evitare spese inutili per strategie di marketing inefficaci.
• Affrontare le esigenze dei clienti: comprendendo e prevedendo ciò che i clienti stanno cercando, le aziende possono migliorare le loro offerte, portando a un'esperienza cliente più soddisfacente.
• Predire le tendenze future: l’intelligenza artificiale utilizza i dati storici per fare previsioni sulle tendenze future del mercato. Questa lungimiranza consente alle aziende di essere proattive, preparandosi ai prossimi cambiamenti del mercato.
• Operazioni semplificate: Operazioni semplificate: l'intelligenza artificiale automatizza le attività di routine e ripetitive, risparmiando ore di lavoro. Ciò non solo accelera i processi, ma consente anche ai dipendenti umani di concentrarsi su compiti più strategici.
• Errori ridotti al minimo: i sistemi di intelligenza artificiale, in quanto macchine, sono meno inclini agli errori che possono verificarsi con l’analisi umana, soprattutto quando si tratta di vasti set di dati.

L’intelligenza artificiale promette un futuro in cui gli insight basati sui dati regnano sovrani, guidando le aziende verso decisioni più strategiche e informate. Sebbene esistano sfide, con l’approccio e le pratiche giusti, la rivoluzione dell’intelligenza artificiale nell’analisi di marketing può portare a crescita e successo senza precedenti.