Il potere dell’intelligenza artificiale nel marketing

Andrea De Mauro è Head of Business Intelligence, Analytics e Data Governance presso Vodafone Italia. Professore di Marketing Analytics e di Applied Machine Learning all’Università di Bari e all’International University di Ginevra, studia con attenzione l’impatto dei Big Data nel settore enterprise. De Mauro sarà uno dei 47 speaker di fama mondiale che parleranno nell’area riservata al Festival AI Ticino e Regio Insubrica il 13 febbraio 2025 a Lugano. Biglietti: https://festival-ai.com

Durante il suo intervento, analizzerà lo stato delle aziende in un contesto caratterizzato dalla crescente quantità di dati disponibili. Ogni interazione online, ogni acquisto, ogni ricerca su internet genera informazioni preziose che, se analizzate nel modo giusto, possono offrire spunti strategici per le aziende.

Qui entra in gioco l’Intelligenza Artificiale (IA), una tecnologia che sta rivoluzionando il modo in cui i dati vengono raccolti, interpretati e utilizzati. Ma cosa significa concretamente usare l’IA per analizzare i dati? E perché questa tecnologia è così strategica nel mondo del marketing?

Secondo una recente ricerca dell’Osservatorio Big Data & Business Analytics della School of Management del Politecnico di Milano, solo il 15% delle grandi aziende può considerarsi “avanzato” nell’uso dei dati, mentre il 30% si definisce “intraprendente”, il 22% “prudente” e ben il 33% è ancora “immaturo” o “ai primi passi”. Questi dati mostrano chiaramente come, nonostante il crescente interesse per l’analisi dei dati e l’intelligenza artificiale (IA), molte aziende siano ancora lontane dal trarne un vantaggio strategico.

Ma cosa significa concretamente usare l’IA per analizzare i dati? E perché questa tecnologia è così strategica nel mondo del marketing?

Come l'IA sta cambiando il modo di fare marketing
L’IA non è solo un supporto tecnico, ma un vero e proprio alleato strategico per le aziende. Grazie a sofisticati algoritmi di machine learning e deep learning, oggi è possibile individuare pattern, correlazioni e insight nei dati che sarebbero difficili da riconoscere con i metodi tradizionali. Questo consente ai professionisti del marketing di avere una comprensione molto più approfondita dei comportamenti e delle preferenze dei consumatori. Ma vediamo più nel dettaglio come funziona questo processo.

Dalla raccolta alla pulizia dei dati
Il primo passo per un’analisi efficace è avere dati di qualità. Qui l’IA aiuta a raccogliere le informazioni giuste, filtrando dati inutili e correggendo eventuali errori. Immagina di voler capire quali prodotti vendono di più in un e-commerce: senza una pulizia accurata dei dati, potresti ottenere risultati fuorvianti a causa di errori di registrazione, dati mancanti o informazioni duplicate.

Previsioni intelligenti
Uno dei punti di forza dell’IA è la capacità di prevedere il futuro basandosi su ciò che è già accaduto. Per esempio, un’azienda può usare l’analisi predittiva per anticipare quali prodotti saranno più richiesti nei prossimi mesi, adattando la produzione e le campagne pubblicitarie di conseguenza. Questo approccio data-driven riduce gli sprechi e migliora l’efficienza aziendale.

Capire i clienti grazie all’IA
Grazie all’apprendimento non supervisionato, l’IA è in grado di scoprire modelli nascosti nei dati. Un esempio pratico? Un’azienda che vuole segmentare il proprio pubblico per personalizzare le offerte. L’IA può identificare gruppi di clienti con abitudini d’acquisto simili, suggerendo strategie di marketing mirate per ogni segmento.

Il ruolo del linguaggio naturale
L’IA non analizza solo numeri, ma anche testi. Attraverso l’elaborazione del linguaggio naturale (NLP), può interpretare recensioni dei clienti, commenti sui social e altri contenuti testuali, aiutando le aziende a comprendere meglio le opinioni e le aspettative del pubblico.

Automazione della reportistica
Un altro grande vantaggio dell’IA è la capacità di generare report dettagliati e dashboard interattive in tempo reale. Invece di perdere ore a raccogliere e analizzare dati, i marketer possono avere a disposizione insight immediati per prendere decisioni più informate e rapide.

Perché l’IA è strategica nel marketing
L’uso dell’IA nel marketing offre una serie di benefici che vanno ben oltre la semplice analisi dei dati:

• Personalizzazione Avanzata – L’IA consente di offrire esperienze su misura per ogni cliente, aumentando l’engagement e la fedeltà al brand.
  
• Ottimizzazione delle Campagne – Grazie all’analisi predittiva, è possibile capire quali strategie funzionano meglio e ottimizzare gli investimenti pubblicitari.
  
• Decisioni più Accurate – Con dati analizzati in tempo reale, le decisioni non si basano più su intuizioni, ma su informazioni concrete.
  
• Automazione Intelligente – Attività ripetitive come l’invio di email o la gestione dei social media possono essere automatizzate, liberando tempo per attività più creative.
  

Esempi pratici di IA nel marketing

L’IA è già una realtà consolidata in molti ambiti del marketing. Ad esempio:

• Content Marketing – Algoritmi di IA aiutano a creare contenuti ottimizzati per i motori di ricerca, suggerendo parole chiave e argomenti di tendenza.
  
• Customer Service – Chatbot intelligenti sono in grado di fornire assistenza immediata ai clienti, migliorando l’esperienza utente.
  
• Pricing Dinamico – L’IA analizza domanda e offerta per proporre prezzi in tempo reale, ottimizzando i profitti.
  
• Analisi dei Sentimenti – Monitorando le opinioni online, le aziende possono migliorare le proprie strategie comunicative e anticipare eventuali crisi reputazionali.
  

Le sfide dell’intelligenza artificiale
Nonostante i vantaggi, ci sono ancora alcune sfide da affrontare. La qualità dei dati è essenziale: se i dati utilizzati per addestrare l’IA sono errati o parziali, anche le previsioni saranno imprecise. Inoltre, c’è il rischio che gli algoritmi riflettano pregiudizi inconsapevoli presenti nei dati di addestramento. Per questo motivo, è fondamentale monitorare e testare costantemente i modelli utilizzati.

Un altro tema critico riguarda la privacy e la sicurezza. Le aziende devono garantire che l’uso dei dati avvenga nel rispetto delle normative vigenti, come la legge sulla protezione dei dati n-LPD, evitando violazioni che potrebbero compromettere la fiducia dei consumatori.

Infine, la trasparenza è un aspetto cruciale. Molti algoritmi di IA sono delle “scatole nere”, il che significa che è difficile capire esattamente come arrivano a determinate conclusioni. Per garantire un uso etico e responsabile dell’IA, è necessario sviluppare strumenti che rendano questi processi più comprensibili.