L’intelligenza artificiale è ormai parte integrante del lavoro quotidiano del marketing. I chief marketing officer (Cmo) che intendono costruire una strategia davvero competitiva devono considerare l’adozione dell’AI come uno strumento indispensabile per il loro lavoro. Il vero nodo è passare dall’interesse teorico all’implementazione pratica, strutturando un approccio graduale ma solido e che tenga conto della rapidissima evoluzione degli strumenti di AI. L’intelligenza artificiale può davvero essere la leva più potente per personalizzare esperienze, ottimizzare il ciclo di vita del cliente e automatizzare decisioni operative a basso valore aggiunto. Il punto di partenza di ogni strategia AI deve essere una valutazione delle risorse esistenti: i dati a disposizione, la maturità tecnologica dell’organizzazione e la capacità interna di interpretare e governare modelli predittivi. A partire da questa analisi, il Cmo può impostare una roadmap articolata in cui il marketing possa evolvere partendo da semplici automazioni fino a modelli avanzati di machine learning integrati nei sistemi core. Per semplificare il nostro percorso, possiamo ipotizzare tre passaggi successivi parafrasando l’evoluzione di un bambino che prima si muove gattonando, poi cammina e infine riesce a correre, magari sbucciandosi ogni tanto le ginocchia nel percorso.
L’adozione di strumenti semplici
Un primo livello, che nel nostro percorso possiamo pensare come un bambino che “gattona“, prevede l’adozione di strumenti semplici e stand-alone. Può trattarsi di applicazioni per la classificazione dei lead, la generazione automatica di e-mail transazionali o di chatbot. Il valore in questa fase sta nel familiarizzare con le logiche di progettazione dei flussi AI e nel valutare l’impatto sui processi. Un esempio concreto può essere l’uso di tool come Zapier o Make per automatizzare task ripetitivi che utilizzano più strumenti di marketing (es. invio automatico di una mail personalizzata quando un utente compila un modulo). Queste piattaforme permettono ai team di marketing di creare automazioni complesse senza scrivere codice, riducendo il carico manuale e migliorando la tempestività delle interazioni. Zapier, ad esempio, si integra con migliaia di app (HubSpot, Mailchimp, Google Ads, ecc.) e consente di definire workflow in risposta a eventi specifici. Un altro tool che offre soluzioni in questa direzione è Make, più complicato da implementare ma con una maggiore flessibilità nei flussi complessi, è utile per operazioni che richiedono una maggiore integrazione tra strumenti interdipendenti. Un esempio efficace di utilizzo di Make è quello dell’agenzia di design Milk, che ha automatizzato il flusso di onboarding dei clienti integrando Typeform, Trello e Slack. Ogni volta che un modulo viene compilato da un nuovo cliente, Make crea automaticamente una scheda di progetto e notifica il team, riducendo i tempi di gestione iniziale da ore a minuti. Il beneficio di adottare questi strumenti non si limita alla maggiore efficienza e a tempi di risposta ottimizzati: permette infatti al gruppo marketing di raccogliere informazioni sui flussi generati dall’interazione con i clienti e di ottenere un preziosissimo feedback sulla reazione dei clienti in relazione al linguaggio utilizzato e al workflow definito.
L’introduzione dei modelli predittivi
Il passaggio successivo, lo stadio che possiamo inquadrare come “camminare“, si basa sull’introduzione di modelli predittivi. L’obiettivo qui non è più solo automatizzare processi più o meno complessi, ma anticipare: suggerire prodotti, ottimizzare la frequenza di comunicazione, stimare la propensione all’acquisto o all’abbandono. Questa fase richiede una solida infrastruttura dati e una prima integrazione con sistemi esistenti come Crm e piattaforme di e-commerce. Salesforce Einstein è una soluzione che rappresenta un punto di riferimento: la piattaforma, integrata nel Crm Salesforce, fornisce funzionalità AI per il lead scoring, la previsione delle vendite e l’automazione dei suggerimenti.
Le sue capacità di analisi dei dati comportamentali permettono ai team commerciali di concentrare gli sforzi sui lead con più alta probabilità di conversione. Un altro tool da guardare con attenzione è Bloomreach, una suite di “customer experience” che sfrutta l’intelligenza artificiale per offrire esperienze digitali altamente personalizzate. Include funzionalità di search intelligence, raccomandazioni di prodotto e gestione di contenuti adattivi. Le aziende del retail e del fashion, ed in generale le aziende commerciali, possono beneficiare di questa piattaforma per migliorare conversioni e valore medio del carrello nei sistemi di interazione diretta con il cliente. I risultati nell’utilizzo di questi sistemi possono essere davvero impattanti: HD Supply, ad esempio, ha migliorato l’esperienza di ricerca sul proprio sito grazie a Bloomreach, ottenendo un incremento del 16% nelle entrate derivanti dalla ricerca grazie al passaggio diretto dalla barra di ricerca al carrello, azione gestita direttamente dall’AI.
In questa fase avviene un passaggio chiave: i sistemi di AI iniziano a spostare il baricentro verso l’ottimizzazione dei processi di vendita e permettono al marketing di rafforzare la relazione con i clienti con una maggiore efficacia nei meccanismi di cross-selling e up-selling. Grazie all’analisi del comportamento degli utenti, i sistemi di AI raccolgono dati su ciò che il cliente guarda, acquista o aggiunge al carrello, per comprenderne le preferenze. Possono poi suggerire criteri di segmentazione predittiva, classificando i clienti secondo la loro propensione ad accettare un’offerta migliorativa. Infine, ma è più vero per la prossima fase, creare una personalizzazione dinamica, grazie alla quale proporre upgrade pertinenti, ad esempio suggerendo una versione premium con uno sconto temporaneo o evidenziando i vantaggi più rilevanti per quel profilo utente.
Automazione della CX
È proprio nella fase più evoluta, quando possiamo finalmente “correre“, che l’intelligenza artificiale si innesta in profondità nei flussi di marketing fino ad automatizzare intere porzioni della customer experience. L’AI decide in tempo reale quale contenuto mostrare, genera creatività dinamiche, orchestra la pubblicità programmatica, propone offerte disegnate sul profilo del cliente. Non si tratta più di supportare il marketing, ma di riscriverne le logiche operative e di guidare una parte significativa dei processi di customer engagement e di vendita.
Un sistema che permette di implementare queste strategie è Persado, una piattaforma che utilizza tecniche di natural language generation per creare contenuti testuali ottimizzati per e-mail, landing page, Sms e social. L’intelligenza semantica di Persado permette di selezionare automaticamente il tono, la call to action e l’argomento in base al pubblico, garantendo performance superiori rispetto ai testi generati manualmente. Un esempio di successo è quello di JPMorgan Chase: la banca statunitense ha collaborato con Persado per sfruttare l’intelligenza artificiale nella creazione di testi pubblicitari, ottenendo un aumento dei tassi di clic fino al 450% rispetto a quelli redatti manualmente.
Un altro tool avanzato è Synthesia, uno strumento che si inserisce nel filone dell’AI generativa per contenuti video. Consente la creazione di video personalizzati a partire da uno script testuale, utilizzando avatar AI multilingua e ambientazioni coerenti con il brand. È particolarmente utile per campagne personalizzate su larga scala, onboarding, formazione o presentazioni di prodotto con un alto grado di engagement visivo.
Sempre collegato alla personalizzazione della relazione con il cliente, Mutiny è pensato per la realizzazione di un’esperienza web customizzata in tempo reale. Analizza il comportamento dell’utente (fonte del traffico, azienda di appartenenza, interazioni precedenti) e adatta dinamicamente headline, call to action e offerte. È uno strumento pensato per potenziare le performance delle landing page in ambito b2b, e si integra con piattaforme come HubSpot, Marketo e Google Optimize.
Un esempio virtuoso di questa trasformazione, di questa personalizzazione nella relazione col cliente si osserva in aziende che hanno implementato AI per creare digital twin dei consumatori, come Delta Airlines, o per generare contenuti video personalizzati, come nel caso di Toys”R”Us con i modelli generativi di OpenAI. In questi casi, la tecnologia non si limita a supportare decisioni, ma le prende in autonomia, riducendo drasticamente tempi e costi di esecuzione.
Gestione etica e valorizzazione dei dati
Come è stato più volte sottolineato, i dati sono la chiave, il vero elemento discriminante nel successo di un tool di AI. Anche in questo contesto il Cmo non è solo: ci sono strumenti che aiutano nell’ottimizzazione del processo chiave di raccolta e gestione etica ed accurata dei dati. Per citare solo i qualche tool significativo: Segment è uno strumento che possiamo definire chiave per la gestione dei dati. Consente di raccogliere e normalizzare eventi da tutte le fonti digitali (app, sito, e-commerce) e di inviarli a strumenti di analisi, advertising e Crm in tempo reale. È un acceleratore estremamente efficace per costruire profili cliente affidabili e alimentare modelli AI accurati.
Un altro tool, che piacerà particolarmente all’ufficio legale, è Snowflake: un sistema per l’archiviazione e l’analisi dei dati in cloud. Si basa su un’architettura scalabile e ad alte prestazioni che consente di creare data lake, con la possibilità di anonimizzare i dati, pronti per l’analisi predittiva. Soprattutto per realtà con grandi volumi di dati distribuiti, è un tool che garantisce un grado di efficienza elevato nel consolidamento e nella messa a disposizione delle informazioni chiave per i team marketing e di data science. Kraft Heinz ha utilizzato la piattaforma per integrare dati provenienti da diverse fonti – tra cui vendite al dettaglio, campagne media e feedback dei consumatori – in un’unica infrastruttura “unificata”. Questo ha permesso una segmentazione più granulare e insight in tempo reale sulle performance dei prodotti, permettendo all’azienda di personalizzare le campagne e ottimizzare la distribuzione sul mercato.
L’implementazione dei sistemi AI a supporto del marketing non è magia e non è solo tecnologia. Soprattutto nelle fasi più avanzate d’uso della AI, parallelamente alla progressione tecnologica, è essenziale un’integrazione dei processi di marketing ancora più profonda con il resto dell’azienda. Un elemento chiave è una governance attenta all’etica, alla trasparenza e alla protezione dei dati. L’efficacia dell’AI dipende dalla fiducia del cliente. Per questo i Cmo devono lavorare in sinergia con l’ufficio legale e l’IT per garantire che ogni applicazione AI sia allineata a principi di rispetto, inclusione e controllo. È fortemente consigliato strutturare un’“AI ethics board interna”, con figure trasversali del marketing, compliance e ufficio legale: è l’unico modo di prevenire bias algoritmici e gestire la comunicazione sulla raccolta dati in modo trasparente e responsabile. Il percorso verso una strategia di marketing abilitata dall’AI è progressivo, ma già oggi è accessibile anche per aziende di piccole dimensioni. Il ruolo del Cemo è quello di guidare l’organizzazione in questa transizione con visione, competenza e spirito critico. L’AI non è una tecnologia da adottare, ma una disciplina da orchestrare. E il tempo per iniziare è ora.
Tutti gli strumenti… In sintesi
Strumenti di automazione base (fase “gattonare”)
Zapier: piattaforma di automazione che integra migliaia di app (HubSpot, Mailchimp, Google Ads), utile per definire workflow automatici basati su eventi.
Make: piattaforma di automazione che permette integrazioni più complesse tra strumenti differenti (es. Typeform, Trello, Slack).
Strumenti di modelli predittivi e personalizzazione (fase “camminare”):
Salesforce Einstein: integrato nel Crm Salesforce, offre lead scoring, previsione delle vendite, automazione suggerimenti.
Bloomreach: suite per customer experience personalizzate con search intelligence, raccomandazioni prodotto, contenuti adattivi.
Strumenti avanzati di AI generativa e automazione completa (fase “correre”)
Persado: generazione automatizzata di contenuti testuali ottimizzati attraverso Natural Language Generation (email, landing page, Sms, social).
Synthesia: AI generativa per la creazione di video personalizzati partendo da script testuali con avatar multilingua.
Mutiny: personalizzazione dinamica dell’esperienza web b2b basata sul comportamento degli utenti.
Strumenti per gestione e analisi dati
Segment: raccolta, normalizzazione e distribuzione in tempo reale di dati da app, siti web, e-commerce verso Crm, analytics e advertising.
Snowflake: archiviazione e analisi dati cloud con funzionalità avanzate per creare data lake anonimizzati pronti per analisi predittive.
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*Fabrizio Albergati, giornalista e senior advisor in ambito tecnologico
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