Tendenze nell'utilizzo dell'intelligenza artificiale per il marketing: 2023-2024

Quali strumenti basati sull’intelligenza artificiale e tecniche di marketing digitale dovrebbero prendere in considerazione le aziende, dalle piccole alle grandi?

Ho la fortuna di occuparmi di marketing digitale da oltre 25 anni. Le opportunità presentate recentemente dall'intelligenza artificiale sono gli sviluppi più entusiasmanti che ho visto in questo periodo, sin dai primi giorni, in cui tutto, dalla ricerca organica, al sito Web e all'e-mail marketing, sembrava un'opportunità altrettanto enorme.

Questa gamma di proiezioni di progressi nell’intelligenza artificiale presentate a Technology for Marketing da Implement AI evidenzia che siamo in una fase relativamente iniziale di adozione dell’intelligenza artificiale, con i maggiori progressi ancora da venire, come è stato recentemente suggerito dalla rapida adozione di ChatGPT.

In questo post riassumerò le tendenze nelle applicazioni reali dell'intelligenza artificiale e gli strumenti da considerare che sono aperti a qualsiasi azienda, dalle piccole alle grandi. Alcune delle applicazioni di marketing e delle tendenze più interessanti dell'intelligenza artificiale che tratteremo rientrano in queste cinque categorie

1. IA generativa
2. IA autonoma
3. IA causale
4. Conversazionale
5. Analisi predittiva

Per ciascuna tecnologia, esamineremo come possono essere utilizzate nel marketing e consiglieremo alcuni dei migliori strumenti gratuiti e a pagamento da considerare. Oltre alle tecniche e agli strumenti, nell'ultima sezione esaminerò anche le questioni di governance e gestione: quali azioni dovrebbero intraprendere le aziende per migliorare l'uso dell'intelligenza artificiale.

L’intelligenza artificiale generativa è attualmente al culmine dell’interesse secondo l’ultimo Hype Cycle di Gartner sulla tecnologia AI emergente. Ciò significa che, in teoria, entrerà presto nella "fossa della disillusione" e la prova di ciò sono i commenti nei subreddit come r/ChatGPT in cui gli utenti esperti si lamentano di nuove limitazioni causate da preoccupazioni legali ed etiche. Ci sono anche raccomandazioni per altri concorrenti di "AI personalizzata" di cui parlerò di seguito e, data la crescente popolarità di questi e specifiche soluzioni di marketing a pagamento come Jasper e Writesonic, mi suggeriscono che questa categoria è ancora "in crescita".

Naturalmente, le applicazioni dell’intelligenza artificiale nel marketing non sono nuove. Nel 2017 abbiamo condiviso questi casi d'uso dell'intelligenza artificiale (AI) nel marketing

La nostra immagine mostra l'ampia gamma di applicazioni per il machine learning e l'intelligenza artificiale per il marketing, che possono essere tutte implementate oggi.

Nessuna tecnologia è speculativa o all'orizzonte, queste sono le attuali tecniche di marketing già utilizzate da molte aziende di successo) durante il ciclo di vita del nostro cliente

Un buon punto di partenza per esaminare le ultime tendenze nel campo dell'intelligenza artificiale sono gli ultimi Gartner Hype Cycles dalla categoria "in aumento"

1. IA generativa

Gli sviluppi nell'intelligenza artificiale generativa che produce testo, contenuti visivi e video dai prompt hanno visto molte nuove funzionalità introdotte in ChatGPT quest'anno, e proprio questa settimana è stato annunciato che ChatGPT sarà in grado di ascoltare e rispondere a prompt audio, leggere immagini e con DALL- E integrato, crea immagini. Questo passaggio dal testo a contenuti più ricchi fa parte della tendenza in questa categoria, poiché è persino in grado di produrre video forniti da avatar dalle sembianze umane attraverso strumenti come Synthesia.

Quest'anno c'è stato un enorme investimento nell'intelligenza artificiale generativa, con l'investimento e la collaborazione di Microsoft con OpenAI, l'esempio ovvio. Con Amazon che ha recentemente scommesso 4 miliardi di dollari in Anthropic, lo sviluppatore di Claude, possiamo aspettarci che la versione rinominata Amazon di Claude faccia bene negli anni a venire.

Un'altra tendenza all'interno della Gen AI è che possiamo aspettarci aggiornamenti più regolari ai modelli Large Language che ci consentono di lavorare con informazioni più attuali rispetto al 2021 attualmente offerto da OpenAI. Anche se OpenAI non sembra aver ancora risolto questo problema, Google sembra farlo. Puoi chiedere a Bard un riepilogo dei principali sviluppi del marketing digitale nel 2023 e farà un lavoro decente, ottimo per vedere cosa potresti esserti perso. Puoi anche chiedergli informazioni sulle tendenze dell'intelligenza artificiale nel marketing per il 2024, ma i risultati sono generici rispetto a questo articolo poiché non è possibile estrapolare bene quanto un essere umano.

Possiamo anche aspettarci che il rilascio della nuova Search Generated Experience (SGE) di Google aumenterà notevolmente l’uso dell’intelligenza artificiale generativa quando sarà operativa, cosa che dovrebbe avvenire nel 2024. Ciò fornirà agli utenti di Google una risposta conversazionale AI come Bing AI. È attualmente in fase di test negli Stati Uniti, in India e in Giappone e, sebbene Google stia testando molte modifiche per bilanciare usabilità e monetizzazione tramite gli annunci, sembra probabile che verrà lanciato nel 2024. Alcuni SEO come Eli Schwartz prevedono un'apocalisse SEO a causa dei clic sui siti diminuire man mano che l'intelligenza artificiale nella SERP risponde alla domanda dell'utente.

Infine, un'altra tendenza all'interno dell'intelligenza artificiale generativa è illustrata da Pi di Inflection (fondata dall'ex sviluppatore di Google Deepmind Mustafa Suleyman (CEO)). Nel 2023 Inflection AI ha annunciato un finanziamento di 1,3 miliardi di dollari guidato dagli attuali investitori, Microsoft e NVIDIA.

Presentato come IA personale, attualmente ha uno stile di conversazione più user-friendly rispetto a ChatGPT che può essere abilitato alla voce e alcuni lo hanno paragonato all'IA nel film: "Lei". Per me è impressionante poiché fornisce una conversazione genuina in cui l'intelligenza artificiale guida l'utente attraverso un problema verso le soluzioni. Confrontalo con ChatGPT dove devi guidare con suggerimenti intelligenti per ottenere il massimo da esso...

2. Agenti IA autonomi

Il futuro degli agenti IA autonomi è stato evidenziato nel 2023 quando è stato rilasciato AutoGPT. Tieni presente che questa non è una versione ufficiale di OpenAI, anche se gran parte dei commenti superficiali su di essa suggeriscono che lo sia. Piuttosto comporta un'innovazione intelligente da parte di uno sviluppatore per aggiungere un "wrapper" di codifica attorno a ChatGPT tramite l'API. Pertanto, è disponibile solo per gli sviluppatori che lo installano manualmente dal repository del codice GitHub. Tuttavia, ha coinvolto molti sviluppatori con il suo potenziale, diventando il download più di tendenza su Github.

Microsoft Jarvis è un altro esempio che mostra il potenziale degli agenti autonomi. Come AutoGPT, può essere configurato solo dagli sviluppatori scaricando il codice: non è ancora un servizio. Questo articolo su Come configurare e provare Microsoft Jarvis/HuggingGPT mostra l'approccio attraverso questo elemento visivo.

Pertanto, AutoGPT e Jarvis possono connettersi e controllare altri servizi Web utilizzando le API ed eseguire azioni come ricerche Web, moduli Web e interazioni API. AutoGPT funziona generando automaticamente le istruzioni necessarie per raggiungere l'obiettivo desiderato. Lo fa suddividendo l'obiettivo in attività secondarie per generare suggerimenti per ciascuna attività secondaria. Quindi esegue i prompt e raccoglie i dati per perfezionare o convalidare i propri prompt e i relativi output. L'applicazione quindi esegue l'iterazione finché non completa le attività e l'obiettivo di livello superiore.

Per gli esperti di marketing, l’impatto di AutoGPT è più nel mostrare ciò che l’intelligenza artificiale offrirà in futuro, come robot autonomi a cui è possibile impostare un compito per ricercare un argomento e selezionare e acquistare prodotti, come il volo più economico da X a Y. In effetti, Paul Smith e io ne abbiamo parlato nella nostra prima edizione del 2001 di Digital Marketing Excellence come opzione futura, per me ci vogliono ancora anni per un'adozione diffusa.

AutoGPT e Microsoft Jarvis evidenziano queste caratteristiche degli agenti IA autonomi. Può :

• Lavora attraverso una serie di passaggi per raggiungere un obiettivo
• Concatena una serie di azioni in base alle istruzioni
• Prendere decisioni in base ai risultati delle richieste precedenti

Applicazioni più generali dell’intelligenza artificiale autonoma sono le auto a guida autonoma e l’automazione robotica.

3. IA causale

L'intelligenza artificiale causale è l'altra categoria di intelligenza artificiale identificata da Gartner: vedere Novità nell'intelligenza artificiale dal Gartner Hype Cycle 2023.

L’intelligenza artificiale causale avrà un’intelligenza più simile a quella umana e sarà in grado di assistere nell’analisi e nel processo decisionale. Il suo scopo è scoprire le relazioni di causa-effetto tra gli sforzi di marketing e i risultati. L'articolo sopra fornisce questi esempi del tipo di domanda a cui è possibile rispondere: e se avessimo preso di mira solo il Gruppo A anziché tutto il Gruppo B? E se spendessimo 20.000 dollari extra su TikTok invece che su Instagram? Quante conversioni aggiuntive genererebbero? In altre parole, ci consente di andare oltre l’accuratezza predittiva e ottenere informazioni sull’incrementalità dei nostri investimenti in marketing.

Essendo una tecnologia innovativa, ci sono pochi concorrenti in questo spazio. Uno è Causal Lens che offre supporto al processo decisionale attraverso la comprensione dei fattori determinanti del comportamento, come dimostra questo caso di studio sui fattori che determinano la fidelizzazione per una compagnia assicurativa.

4. IA conversazionale

Per le ultime due categorie chiave dell'intelligenza artificiale, torniamo a capacità di marketing dell'intelligenza artificiale più consolidate che, secondo Gartner, non figurano come intelligenza artificiale emergente.

L'intelligenza artificiale conversazionale è il luogo in cui l'intelligenza artificiale supporta le interazioni dirette con i clienti, di cui esistono due tipi:

• Richieste dei clienti in entrata orientate ai clienti che vengono inviate tramite moduli di contatto web
• Comunicazioni in uscita guidate dall'azienda, come e-mail di benvenuto e sequenze di consolidamento, finalizzate alla promozione e al coinvolgimento

Lo sviluppo principale tra i fornitori di questo settore riguarda l’intelligenza artificiale generativa, dove le soluzioni ora sono meno basate su modelli rigidi, ma risposte più pertinenti basate sulla risposta alla domanda del cliente e sintonizzate sulla domanda aziendale pertinente. Gli agenti autonomi sostituiranno sempre più le domande semplici, ma nella maggior parte dei casi è ancora necessaria la supervisione umana.

I fornitori in questo settore includono servizi come Intercom che utilizziamo e Drift che offrono funzionalità in entrata e in uscita e altri come Genesys e Zendesk che si concentrano maggiormente sulle comunicazioni in entrata.

5. Analisi predittiva

Parlerò per ultimo dell'analisi predittiva, poiché nelle grandi aziende con team di business intelligence questa è una delle tecnologie più consolidate con numerose applicazioni nel marketing, tra cui

1. Segmentazione della clientela: l'analisi predittiva viene utilizzata per segmentare i clienti in base a vari attributi, come dati demografici, comportamento, valore della vita e cronologia degli acquisti.
2. Punteggio lead: analizzando i dati storici e identificando modelli, l'analisi predittiva può assegnare punteggi ai lead, indicando la loro probabilità di convertirsi in clienti. Ciò aiuta i team di marketing e vendita a dare priorità ai propri sforzi sui lead ad alto potenziale, portando a una gestione dei lead più efficiente.
3. Previsione dell'abbandono: i modelli predittivi prevedono quali clienti sono a rischio di abbandono (abbandono) in base al loro comportamento e alle loro interazioni. Gli esperti di marketing possono implementare strategie di fidelizzazione per ridurre l'abbandono dei clienti.
4. Motori di personalizzazione e raccomandazione: le piattaforme di e-commerce e di contenuti utilizzano algoritmi predittivi per suggerire prodotti, servizi o contenuti agli utenti in base ai loro comportamenti e preferenze passati. Ciò migliora l'esperienza dell'utente e favorisce le vendite o il coinvolgimento.
5. Ottimizzazione delle campagne di marketing: l'analisi predittiva può aiutare a ottimizzare le campagne di marketing prevedendo quali canali, messaggi e tempistiche hanno maggiori probabilità di generare i tassi di conversione più elevati. Ciò massimizza il ritorno sull'investimento (ROI) degli sforzi di marketing.

Tutte queste applicazioni continueranno, ma supportate dagli altri tipi di innovazioni IA che abbiamo esaminato, come l’IA causale e generativa.

Tendenze nella gestione dell’intelligenza artificiale e della governance

Le aziende stanno esaminando le opportunità dell’intelligenza artificiale, ma devono anche gestire gli aspetti negativi. Implementare l'intelligenza artificiale identifica questi fattori negativi dell'intelligenza artificiale che devono essere gestiti nel loro articolo su L'organizzazione assistita dall'intelligenza artificiale: un progetto per le piccole e medie imprese.

• Spostamento del lavoro . I lavoratori che svolgono compiti analitici e meccanici ripetitivi devono affrontare lo spostamento attraverso l’automazione.
• Privacy dei dati . Le preoccupazioni relative alla raccolta, elaborazione e protezione di set di dati in continua crescita sollevano preoccupazioni riguardo al consenso, alla trasparenza e all’uso improprio che possono erodere la fiducia dei clienti se non gestiti in modo intelligente.
• Etica digitale . Poiché i sistemi automatizzati influiscono sulla vita delle persone, lo sviluppo proattivo di quadri etici deve essere guidato da principi di trasparenza e responsabilità.
• Rischi per la sicurezza . La crescente dipendenza dall’intelligenza artificiale e dai sistemi interconnessi significa sistema
  bisogna considerare la sicurezza.

Politica sull’intelligenza artificiale per le comunicazioni di marketing

Riteniamo che lo sviluppo di più organizzazioni sia una tendenza importante dato l’impatto che ha avuto in particolare l’intelligenza artificiale generativa, quindi abbiamo una sezione separata su questo argomento.

In questo podcast, Implement AI esamina ulteriori raccomandazioni sulla politica sull'intelligenza artificiale e riassume come gestire queste sfide per questi tipi di attività:

Per le grandi aziende:

• Creare un quadro di policy sull’intelligenza artificiale per fornire linee guida su etica, privacy dei dati, sicurezza e spiegabilità dei sistemi di intelligenza artificiale all’interno dell’organizzazione
• Formare un comitato AI con leader interfunzionali per governare e rivedere continuamente la politica e la strategia dell'AI
• Fornire ai dipendenti una formazione completa sull'intelligenza artificiale sull'utilizzo responsabile dei nuovi strumenti e sull'ottimizzazione dei flussi di lavoro
• Nominare un Chief AI Officer per possedere e portare avanti la strategia e la tabella di marcia dell'IA
• Coinvolgi le parti interessate come clienti e dipendenti nei piani di intelligenza artificiale per conservare fiducia e talento

Per le PMI:

• Elaborare una politica sull'intelligenza artificiale, anche se di base, per iniziare ad allineare gli obiettivi aziendali con l'adozione dell'intelligenza artificiale
• Assegnare la responsabilità dell'intelligenza artificiale a un leader senior, anche se part-time, per guidare la strategia
• Valutare la gestione dei dati dei clienti e le pratiche di sicurezza richieste per i sistemi di intelligenza artificiale
• Esplora le opportunità dell'intelligenza artificiale per ottenere un vantaggio competitivo attraverso un completamento più rapido delle attività
• Sii trasparente riguardo ai piani di intelligenza artificiale con il personale per alleviare l'incertezza e allinearti alla visione