Oggi il mondo va veloce, le tendenze nascono e sfumano in un batter d'occhio. Per chi fa marketing stare al passo con i desideri volatili dei consumatori è una sfida costante. Così come lo è trasformare in informazioni utili e attuabili la quantità enorme di segnali e dati a disposizione delle aziende. Tutto ciò rappresenta un ostacolo significativo per la comprensione del comportamento dei clienti, per la previsione dei trend di mercato e per la personalizzazione delle strategie di marketing.
L’intelligenza artificiale viene in aiuto dei marketer che vogliono comprendere meglio i consumatori. Permette di estrarre insight da diverse fonti online, consente di raggrupparli e uniformarli in cluster insieme ai dati di prima parte, e rende più semplice la previsione dell’evoluzione futura dei trend stessi, sulla base delle reazioni da parte dell’audience in tempo reale.
L’AI per raccogliere i dati sui consumatori
Il primo step di cui occuparsi è creare una base di dati uniformati. Una visione olistica del comportamento dei clienti permette di ottenere insight più precisi e di prendere decisioni più efficaci.
Spesso, infatti, le informazioni sui clienti finiscono per essere frammentate tra diversi sistemi e piattaforme. Si rischia di ottenere insight approssimativi o in ritardo, che non aiutano a prendere decisioni efficaci e rapide. Per esempio, un’organizzazione potrebbe trovarsi in difficoltà nel conciliare che un acquisto effettuato in uno store fisico e una transazione e-commerce online effettuata la settimana prima afferiscono al medesimo cliente.
L’intelligenza artificiale e Google Cloud permettono di avere tutti i dati di marketing in un unico posto, ben organizzati e pronti all'uso. Il data warehouse BigQuery consente di riunire tutte le informazioni, da Google Ads e Google Trends, al CRM, ai social media e altre fonti, in un unico hub centrale. Permette di gestire i dati sia in tempo reale, in live streaming, che in batch, cioè per analisi offline a posteriori.
Avere una piattaforma di dati dei clienti basata su Google Cloud, abilitata da BigQuery, consente di gestire e pre-elaborare i dati da diverse fonti, creando un modello unificato per l'analisi.
L’AI per analizzare i dati ed estrarre insight in tempo reale
Le applicazioni di elaborazione del linguaggio naturale, o Natural Language Processing (NLP), utilizzano il machine learning per "comprendere" il linguaggio umano, sia scritto che parlato. Queste possono essere utilizzate per ricavare insight da dati di testo non strutturati e consentono di accedere alle informazioni estratte per generare una nuova comprensione di questi dati.
Con l’API Natural Language, che aggrega i commenti online e ne analizza il sentiment e il significato, i marketer possono capire come il loro brand e i loro messaggi vengono percepiti dai clienti. L'intelligenza artificiale infatti è in grado di identificare il sentiment positivo, negativo e neutro, fornendo feedback in tempo reale sulle reazioni dei clienti a campagne e prodotti.
I team di marketing possono anche usare Gemini per eseguire l'analisi del sentiment, estrarre temi dai commenti e recensioni dei clienti e anticipare trend destinati a diventare virali, su cui incentrare future campagne. Gemini può analizzare anche audio e video, come i contenuti YouTube, in modalità multimodale.
Questo approccio offre diversi vantaggi, tra cui facilità d'uso, scalabilità e generazione di insight, senza la necessità di codice complesso o pipeline di machine learning separate.
Immaginiamo una campagna marketing per il lancio di un nuovo smartphone. Dopo l’attivazione della campagna, il team può usare BigQuery per raccogliere dati e feedback da diverse fonti: commenti sui social media, menzioni su forum online, recensioni su blog e siti di e-commerce, risposte a sondaggi online.
Una volta collezionati tutti questi dati nella customer data intelligence platform, utilizzando Gemini il team può analizzare in modo efficiente il sentiment espresso in questi dati. L’AI infatti è in grado di capire se un commento come "Questo nuovo smartphone sembra incredibile, non vedo l'ora di provarlo!" esprime entusiasmo e quindi un sentiment positivo, oppure se un commento come "Il prezzo è troppo alto per quello che offre" indica un sentiment negativo.
Ma non solo, Gemini può anche estrarre temi specifici dai commenti, aiutando il team a capire quali aspetti della campagna stanno funzionando meglio e quali invece necessitano di aggiustamenti. Ad esempio, potrebbe emergere che il pubblico giovane apprezza particolarmente il design innovativo e i colori del nuovo smartphone.
Queste informazioni permettono al team marketing di prendere decisioni strategiche in tempo reale. Potrebbe decidere di modificare il messaggio della campagna per enfatizzare gli aspetti più apprezzati dal pubblico Gen Z oppure potrebbe lavorare a un'ulteriore attivazione dedicata a questo pubblico che si focalizzi sul design dello smartphone, per massimizzare l'impatto e raggiungere gli obiettivi prefissati.
L’AI per fare previsioni sui trend
La Consumer Data Intelligence Platform (CDIP) di Google Cloud usa l'AI per prevedere le tendenze in crescita e in calo in oltre 2.400 categorie specifiche del settore. Per farlo, CDIP analizza diverse fonti di dati, tra cui le serie temporali delle tendenze di ricerca, il linguaggio naturale e modelli di machine learning avanzati, come Vertex AI Forecast.
L'analisi delle ricerche nel tempo permette di identificare trend emergenti e prevederne la traiettoria futura. L’elaborazione del linguaggio naturale consente alla piattaforma di raggruppare i dati in gruppi di trend emergenti, migliorando l'accuratezza dell'identificazione delle tendenze. Infine, i modelli di machine learning di forecasting prevedono l'evoluzione di suddetti trend basandosi sui dati storici e sui segnali attuali.
Questa capacità di previsione basata sull'AI offre diverse applicazioni pratiche per le aziende. Ad esempio, permette di sviluppare contenuti creativi e pianificare campagne media più efficaci, allineando le strategie di marketing con gli interessi dei consumatori.
Un brand di abbigliamento sportivo, per esempio, potrebbe usare l’AI per analizzare le immagini pubblicate sui social media da influencer e appassionati di fitness. L'algoritmo potrebbe identificare un crescente interesse per un tipo di abbigliamento, per esempio quello yoga.
Grazie a queste informazioni, il brand potrebbe decidere di lanciare una nuova collezione con capi che rispecchiano le tendenze emergenti e di conseguenza personalizzare le proprie campagne marketing sul pubblico interessato all’abbigliamento yoga.
L’AI per il marketing si sta rivelando uno strumento indispensabile per comprendere a fondo i consumatori, anticipare le tendenze e ottimizzare le campagne. Così i brand possono connettersi con i propri clienti in modo più profondo e autentico, per guidare la crescita e il successo aziendale.
