Cosa dicono i principali consulenti sull'uso dell'intelligenza artificiale nel marketing?

Gli esperti di marketing hanno iniziato a utilizzare l'intelligenza artificiale per migliorare ogni fase del percorso del cliente. L'intelligenza artificiale viene utilizzata per prevedere le vendite, offrire un'esperienza personalizzata del sito Web, offrire un servizio clienti 24 ore su 24, 7 giorni su 7 tramite chatbot e ottimizzare il ROI tramite il targeting pubblicitario programmatico.

Consulenti leader come Deloitte, McKinsey and Company, Bain and Company, EY LLP e Boston Consulting Group hanno svolto ricerche per identificare il ruolo dell'intelligenza artificiale nel marketing.

Diamo un'occhiata a cosa dicono questi importanti consulenti sull'uso dell'intelligenza artificiale nel marketing.

Deloitte: "Offrire un'esperienza personalizzata su scala aziendale utilizzando l'AI"

Nel rapporto del sondaggio sui CMO 2019 di Deloitte, il 56% dei partecipanti prevedeva di utilizzare l'intelligenza artificiale per la personalizzazione dei contenuti. Il 33% degli intervistati prevede di applicare l'IA per migliorare il ROI del marketing ottimizzando i contenuti e i tempi di marketing.

I marketer non possono elaborare tonnellate di dati su tutti i loro clienti contemporaneamente. Ecco perché hanno diviso i clienti in diversi segmenti (in base alle caratteristiche, al comportamento di navigazione e alla cronologia degli acquisti).

Tuttavia, potrebbe non essere sufficiente. I clienti ora chiedono ai marchi di agire in base alle loro esigenze, proprio come vengono trattati dal loro personale preferito nel loro ristorante di riferimento.

È difficile offrire questo tipo di personalizzazione a livello aziendale. È qui che l'intelligenza artificiale può aiutare le aziende a fornire queste esperienze a milioni di clienti alla volta.

Il 56% degli esperti di marketing ritiene che l'intelligenza artificiale possa aiutare a ottenere un migliore coinvolgimento con clienti potenziali e potenziali. Aziende come Omniconvert stanno già utilizzando l'intelligenza artificiale per implementare più di 500 nuovi esperimenti automatizzati ogni 4 ore.

Deloitte afferma: "L'intelligenza artificiale e l'apprendimento automatico possono prendere decisioni sul momento sulla base di centinaia o migliaia di punti dati molto più di quanto noi umani possiamo considerare e farlo su scala aziendale".

Questo non significa affidarsi interamente all'AI per il marketing della tua azienda. Si tratta di utilizzare i superpoteri dell'intelligenza artificiale per prendere decisioni fulminee e coltivare milioni di singoli clienti contemporaneamente.

Per utilizzare l'intelligenza artificiale in modo efficace nel marketing, è necessario disporre di un livello appropriato di trasparenza e interpretabilità. Senza interpretabilità, sarebbe difficile determinare in che modo l'intelligenza artificiale sta contribuendo alla tua attività.

Trovando in modo proattivo e strategico modi per integrare l'intelligenza artificiale e ampliando la collaborazione uomo-macchina all'interno della tua organizzazione, puoi creare legami più umani con milioni di tuoi clienti.

McKinsey and Company: "Implementare le pratiche fondamentali per aumentare i risultati dell'intelligenza artificiale"

Il sondaggio di Mckinsey ha rilevato che il 44% delle aziende ha ridotto i costi operativi e aumentato i ricavi aziendali utilizzando l'intelligenza artificiale nel marketing.

Si prevede che l'intelligenza artificiale avrà circa $ 2,6 trilioni di impatto aziendale sulle vendite e sul marketing all'anno.

Alcune delle aziende, di vari settori, stanno ottenendo risultati di business fuori misura dall'IA. Queste aziende ad alte prestazioni hanno registrato sia un aumento dei ricavi più elevati sia una riduzione dei costi più significativa rispetto ad altre aziende che utilizzano l'intelligenza artificiale.

È stato riscontrato che il 20% delle organizzazioni ha implementato l'IA nella propria azienda nel 2019. Il numero dovrebbe crescere nel 2020.

Secondo Mckinsey, è più probabile che queste aziende applichino le pratiche fondamentali dell'intelligenza artificiale per generare valore e mitigare i rischi associati alla tecnologia.

Le pratiche principali applicate dagli high performer dell'intelligenza artificiale includono:

• Investire nel talento e nella formazione dell'IA.
• Garantire che il personale aziendale e il personale tecnico dispongano delle competenze necessarie.
• Allineare i leader aziendali, di analisi e IT per lavorare insieme su problemi specifici.
• Adattare le tattiche di intelligenza artificiale con la loro strategia aziendale.
• Avere una strategia di intelligenza artificiale con una chiara road map di casi d'uso a livello aziendale.
• Creazione di processi di governance ben definiti per decisioni critiche relative ai dati.
• Aggiornare frequentemente i modelli di intelligenza artificiale.
• Utilizzo delle informazioni sull'intelligenza artificiale in tempo reale per consentire il processo decisionale quotidiano.
• Tracciamento di un set completo di indicatori di prestazioni dell'IA distinti.

L'implementazione di queste pratiche fondamentali può aumentare le tue possibilità di migliorare i risultati generati tramite l'intelligenza artificiale nel tuo marketing.

Bain and Company: "Sfrutta la potenza dell'AI per aumentare il cross-selling"

I rivenditori online che utilizzano algoritmi di apprendimento automatico per generare informazioni sui clienti e profili dettagliati degli acquirenti hanno visto i valori medi degli ordini aumentare dal 5% al ​​10% e un ROI sperimentato di 6x-7x.

Il cross-selling può migliorare il valore medio dell'ordine e il profitto finale. Ma quali prodotti vendere in modo incrociato e quando è una sfida per molti esperti di marketing.

In un interessante caso di studio, l'azienda si è concentrata sul cross-selling utilizzando l'intelligenza artificiale.

L'azienda aveva tutto (dati di buona qualità, la giusta tecnologia e talento interno) per generare risultati migliori. Tuttavia, il team di analisi non era allineato con esperti di business unit e funzionali.

L'azienda ha creato un nuovo team di programmatori ed esperti di analisi. La nuova squadra ha cambiato il vecchio approccio all'analisi per produrre risultati significativi.

Il team ha valutato l'attuale performance di cross-selling ed esplorato gli eventi che hanno innescato la vendita di prodotti aggiuntivi.

Hanno quindi sfruttato algoritmi di intelligenza artificiale per determinare quale prodotto era probabile che un cliente acquisterà successivamente. Il team ha addestrato l'intelligenza artificiale integrando 20 database in un sistema che conteneva una storia di 10 anni del cliente e dati esterni.

Hanno utilizzato metodologie di sviluppo Agile per suddividere il progetto in piccole parti che coprissero ogni attività principale, come la preparazione e il caricamento dei dati, il test e l'implementazione e il trasferimento delle conoscenze.

Hanno anche condotto incontri settimanali con il top management per affrontare i blocchi stradali che interessano il cross-selling.

Le informazioni di marketing raccolte attraverso nuove funzionalità di apprendimento automatico hanno contribuito a ottenere prestazioni di marketing 10 volte superiori. La società ha anche registrato un aumento del 25% dei ricavi aggiuntivi attraverso il cross-selling.

L'implementazione strategica dell'intelligenza artificiale per comprendere il comportamento dei clienti e consigliare prodotti aggiuntivi può aumentare significativamente le tue capacità di vendita incrociata.

EY (Ernst and Young) LLP: “Valutare i rischi e superare le barriere dell'implementazione dell'intelligenza artificiale”

Uno studio EY su CEO e leader aziendali rivela che il 62% degli intervistati ritiene che l'intelligenza artificiale avrà un impatto significativo sulla creazione di efficienze nella propria azienda.

Un altro 62% afferma che l'IA avrà un ruolo sostanziale nella competitività della propria azienda. Inoltre, il 60% degli intervistati ritiene che l'intelligenza artificiale li aiuterà a comprendere meglio i clienti.

Tuttavia, il più grande ostacolo all'implementazione dell'intelligenza artificiale è la mancanza di professionisti qualificati. In un sondaggio, EY ha riscontrato alcune restrizioni che interessano l'adozione dell'IA. Queste barriere includono:

• Mancanza di esperti necessari per implementare l'IA.
• Assenza di fiducia nella qualità dei dati.
• Preoccupazioni per la privacy e l'uso dei dati.
• Mancanza dell'infrastruttura richiesta e dell'interoperabilità.

I due fattori per superare queste barriere (come citati da CEO e leader aziendali) sono:

• Avere un business case convincente per l'IA.
• Avere una visione strategica e un impegno per l'IA da parte dei dirigenti di livello dirigenziale.

Per l'implementazione dell'AI, puoi adottare un approccio dall'alto verso il basso o dal basso verso l'alto, entrambi ottimi.

Un approccio top-down inizia con l'identificazione di un problema aziendale e si riduce all'accesso alla fattibilità tecnica. Un approccio bottom-up inizia con l'identificazione di una tecnologia AI e si riduce alla determinazione del valore che può essere fornito.

Il più grande rischio che l'intelligenza artificiale possiede per le aziende è la distorsione dei dati. L'intelligenza artificiale amplificherà il pregiudizio a meno che tu non metta accuratamente in atto dei controlli per evitare che ciò accada. Se non riconosci la preferenza, finirai per spendere centinaia di dollari in campagne di marketing e non vedrai alcun risultato.

Anche la mancanza di comprensione dell'IA da parte delle autorità di regolamentazione potrebbe causare problemi. Pertanto, è essenziale che le organizzazioni investano nell'apprendimento e nello sviluppo dei controlli interni, in modo che possano prendere decisioni informate e basate sui dati.

Boston Consulting Group: “Combinare intelligenza artificiale ed elementi umani del business”

Boston afferma: "Le organizzazioni che combinano le capacità di uomini e macchine svilupperanno esperienze e relazioni con i clienti superiori, operazioni più produttive e tassi di innovazione notevolmente aumentati".

Un'azienda globale di beni di largo consumo ha utilizzato l'intelligenza artificiale per ottimizzare il proprio processo di allocazione delle spese di marketing. La modellazione analitica avanzata ha confrontato il ROI tra marchi, mercati e canali multimediali e ha creato un modello dinamico per analizzare diversi scenari potenziali per l'allocazione di tale spesa.

Di conseguenza, l'azienda ha preso decisioni di spesa migliori e ha visto un aumento del 10% del ROI del marketing durante i primi 12 mesi.

Ma ogni azienda che implementa l'IA sta vincendo?

In un sondaggio condotto da BCG, il 90% degli intervistati ha convenuto che l'intelligenza artificiale rappresenta un'opportunità di business per la propria azienda. Tuttavia, il 70% delle aziende segnala finora un impatto minimo o nullo dell'IA.

Affinché l'intelligenza artificiale fornisca risultati eccezionali, le aziende devono integrarla nei singoli processi che alimentano il core del loro business. Le aziende devono sviluppare i giusti circuiti di feedback in modo che l'intelligenza artificiale possa migliorare nel tempo.

Secondo Boston, le aziende che combinano l'essere umano (organizzazione, talento e modi di lavorare) con la tecnologia (dati e piattaforme digitali) vedono risultati migliori. I risultati includono:

• Esperienze e relazioni personalizzate con i clienti
• Operazioni bioniche
• Nuove offerte, servizi e modelli di business

Conclusione

Le aziende che utilizzano l'intelligenza artificiale nel marketing registrano una crescita maggiore rispetto a quelle che non lo fanno. Lo hanno dimostrato anche le ricerche e gli studi delle migliori società di consulenza. Tuttavia, per ottenere il massimo beneficio dall'intelligenza artificiale, è fondamentale determinare il problema che si desidera risolvere e assumere i migliori talenti per gestire la tecnologia.