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Netflix, PayPal, Spotify e gli altri brand che usano l’AI per il marketing


Se non hai ancora implementato l’IA nelle tue attività di marketing, stai operando con gli stessi schemi utilizzati due decenni fa.

Non solo stai giocando secondo le regole di un mondo che non esiste più, ma sei anche in minoranza.

Oltre il 60% dei marketer afferma di aver già utilizzato l’intelligenza artificiale per automatizzare varie aree del lavoro, andando oltre la semplice generazione di immagini o testi.

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In questo articolo scopriremo come alcune delle più grandi aziende del mondo utilizzano l’IA per il marketing, in modo da capire come procedere nella stessa direzione.

LEGGI ANCHE: Lavorare con l’Intelligenza Artificiale: come trasformare i rischi in opportunità

Mastercard

Le conversazioni sui social media possono essere difficili da prevedere e spesso terminano con la stessa rapidità con cui iniziano.

Potrebbe essere già troppo tardi quando il reparto marketing capisce come entrare in una discussione, per non parlare della creazione dei contenuti da utilizzare.

La risposta di Mastercard è il suo Digital Engine proprietario, di cui ha parlato in un’intervista il Chief Marketing Communications Officer e President of Healthcare Raja Rajamannar.

Analizza miliardi di conversazioni su Internet in tempo reale e identifica le microtendenze emergenti. Le incrocia con le aree di interesse di Mastercard, come i viaggi e l’intrattenimento, in modo da indirizzare solo le tendenze rilevanti.

Quando identifica un buon adattamento prima del picco, lo comunica al team di marketing, che decide se impegnarsi o meno.

Se decidono di impegnarsi, possono attingere dalla loro libreria di contenuti in attesa ed entrare nella conversazione in modo strategico con post rilevanti sui social media e annunci mirati.

Under Armour

Il marchio di abbigliamento sportivo Under Armour gestisce diversi negozi “brick-and-mortar” in tutto il mondo e ha trovato un modo unico per utilizzare l’intelligenza artificiale in questi luoghi fisici.

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Grazie a una partnership con FitTech, una società di “retail fit technology”, i clienti dei negozi Under Armour possono scansionare i loro piedi e ricevere consigli personalizzati sulle calzature.

Ma non è tutto: nell’agosto del 2023, l’azienda ha ingaggiato l’attore di Top Boy di Netflix Ashley Walters per uno spot pubblicitario volto a rilanciare l’iconica campagna “Protect This House” di 20 anni prima.

Nell’annuncio “The Ultimate Team Talk”, Walters legge un testo generato da ChatGPT.

LEGGI ANCHE: Imparare a distinguere tra ANI, AGI e ASI: le tre forme di intelligenza artificiale

Spotify

L’uso dell’intelligenza artificiale da parte di Spotify è ben noto, soprattutto grazie alla funzione AI DJ.

Tuttavia, questa non è l’unica area in cui l’azienda utilizza l’apprendimento automatico.

In una recente intervista, Ruchika Singh, director of data science and insights, ha spiegato come l’azienda utilizzi algoritmi predittivi per mappare i percorsi dei clienti.

Dal momento in cui un utente interagisce con Spotify, questi modelli entrano in funzione in background per capire cosa gli piace e quando. Secondo Singh, i data scientist di Spotify affinano costantemente i modelli in risposta alle mutevoli esigenze aziendali per rimanere competitivi.

Concentrarsi sulla creazione e sul mantenimento di un’esperienza positiva per il cliente (CX) dal primo punto di contatto in poi rende più facile per l’azienda convertire gli utenti in clienti paganti.

Questo approccio alla CX è uno dei fattori che ha catapultato l’azienda al vertice del mercato dello streaming, con 226 milioni di utenti che pagano per Spotify Premium.

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easyJet

Il gruppo aereo europeo easyJet serve ogni anno circa 90 milioni di viaggiatori.

L’azienda si è rivolta alle tecnologie di intelligenza artificiale conversazionale per mantenere un’esperienza digitale positiva ed evitare che le richieste cadano nel vuoto.

easyJet ha creato un’interfaccia di conversazione basata sul cloud con cui i clienti possono interagire attraverso il parlato, come fanno i più diffusi assistenti vocali.

La funzione, Speak Now, è integrata nell’app mobile della compagnia, analizza le ricerche vocali e fornisce informazioni agli utenti.

Nel corso del tempo, l’azienda ha perfezionato le capacità di elaborazione del linguaggio naturale (NLP) di queste interfacce per migliorare l’esperienza digitale.

Recentemente, ha lanciato un chatbot con un tasso di precisione del 99,8% su 5 milioni di interrogazioni.

LEGGI ANCHE: AI in azienda: come preparare il tuo team alla rivoluzione

Netflix

Quando Netflix ha iniziato a occuparsi di programmazione originale, l’amministratore delegato Ted Sarandos è stato molto trasparente sul fatto che l’azienda costruisce modelli a partire dai dati degli utenti per guidare le decisioni sulla produzione dei contenuti.

È passato quasi un decennio da mega successi come House of Cards e Orange is the New Black, e Netflix utilizza ancora lo stesso approccio alla produzione di contenuti.

Poiché Netflix ricava quasi il 100% delle sue entrate dagli abbonamenti, la produzione di titoli esclusivi che spingono più persone ad abbonarsi potrebbe essere la migliore tattica di marketing dell’azienda.

Quattro membri del team dati dell’azienda hanno illustrato il funzionamento dei modelli in un approfondito post sul blog.

Funzionano con l’apprendimento per trasferimento, analizzando le proprietà dei progetti passati (chiamati “compiti di partenza”) per definire un progetto futuro simile (chiamato “compito di arrivo”).

Gli attributi delle attività di partenza che vengono analizzati includono la lunghezza, il genere e i riassunti della trama. I modelli assegnano un punteggio per determinare se l’attività target viene approvata e quanta promozione riceverà.

Zara

Il rivenditore spagnolo di fast-fashion Zara collabora con aziende tecnologiche per portare l’intelligenza artificiale in molte delle sue operazioni, dalla catena di approvvigionamento all’esperienza del cliente.

Uno dei suoi partner, Jetlore, fornisce servizi di vendita al dettaglio predittivi che potrebbero personalizzare l’esperienza dei clienti. Analizza i dati relativi alle preferenze di abbigliamento per indirizzare gli utenti in modo più efficace, tra cui stile, colore, taglia e vestibilità.

Nel periodo in cui l’azienda ha stretto una partnership con Jetlore, ha iniziato a collaborare anche con l’azienda spagnola di big data El Arte de Medir. L’analisi dei big data ha reso più facile prevedere il comportamento dei clienti e prendere decisioni commerciali.

La startup tedesca Fit Analytics ha fornito al retailer un “motore di raccomandazione delle taglie” che suggeriva ai clienti capi di abbigliamento più aderenti durante gli acquisti online. L’utilizzo di questo servizio ha portato a un minor numero di resi e a un’esperienza più positiva per i clienti.

PayPal

PayPal era solita eseguire controlli a intervalli regolari per verificare quali utenti fossero attivi in un determinato periodo e gli account inattivi venivano contrassegnati come “churned”.

Il problema di questo approccio è che i clienti che diventavano attivi subito dopo l’esecuzione dei controlli avevano meno probabilità di essere riconquistati nel momento in cui venivano identificati dal controllo successivo.

Per risolvere questo problema, l’azienda ha sviluppato un modello predittivo che esegue un’analisi esplorativa dei dati (EDA) continua, invece di condurre le analisi a date fisse.

Il modello analizzava i dati storici di abbandono insieme ai dati chiave per determinare la probabilità di abbandono degli utenti fin dalle prime fasi. Grazie a queste informazioni, i team di marketing hanno potuto agire molto più rapidamente e con contenuti più mirati e personalizzati.

Di conseguenza, PayPal è riuscita a ridurre il churn e a ridurre il tempo necessario per analizzare un sottoinsieme di utenti da circa 6 ore a soli 30 minuti.

ClickUp

Nel 2021, il team di content marketing della società di software per la gestione dei progetti ClickUp aveva bisogno di ottimizzare oltre 500 articoli per la SEO e di produrre più contenuti per il suo blog.

Per rendere più gestibile questa enorme impresa, il team si è rivolto all’editor di contenuti di SurferSEO per le sue funzioni di “content intelligence“.

L’intelligenza dei contenuti offre vantaggi diversi a persone diverse. Per gli scrittori, trova gli argomenti più rilevanti per il loro pubblico di riferimento e può sviluppare un solido calendario di contenuti. Per i SEO, analizza le prime SERP, in modo da sapere su cosa puntare per ottenere un posizionamento favorevole. Per i chief marketing officer e altri dirigenti aziendali, è una forma di automazione del marketing che migliora i flussi di lavoro e rende il successo più raggiungibile.

L’articolo Netflix, PayPal, Spotify e gli altri brand che usano l’AI per il marketing proviene da Ninja Business School.



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