Marketing e PR AI-driven: percorsi, ruoli e strategie

L’intelligenza artificiale (AI) ridefinisce il panorama del marketing, della comunicazione e delle public relations (MarCom e PR), e trasforma i team da esecutori a motori strategici. Per cogliere appieno il potenziale dell’AI, non basta adottare strumenti avanzati: serve un team strutturato, con ruoli ben definiti, competenze specifiche e una roadmap operativa chiara. Ci concentriamo sui membri chiave del team, per descrivere quale potrebbe essere il loro contributo in ogni fase di una roadmap per l’integrazione della’AI nei processi di marketing.

I membri del team marketing: ruoli, competenze e mentalità

Il marketing e le PR devono inserire nuove figure che affiancano quelle già esistenti. Va creato un team AI-driven che combina talenti diversi, ognuno con responsabilità specifiche per massimizzare l’impatto degli investimenti e delle opportunità generate dall’intelligenza artificiale. Ci sono quindi nuovi ruoli che affiancano quelli di un team MarCom/PR, competenze complementari a quelle giù esistenti e profili completamente nuovi:

• Lo stratega AI: È il visionario che allinea l’AI agli obiettivi aziendali, definendo priorità strategiche e use case. Collabora con i vertici per garantire che l’AI supporti la crescita a lungo termine. Affianca il direttore marketing e spesso ha un background tecnico. Appassionato di novità è il primo motore per l’adozione di nuovi tool e di nuove sperimentazioni.
• L’analista Dati: Interpreta gli insight generati dall’AI, trasformando i dati in decisioni strategiche. È esperto in strumenti analitici Kpi. Non è solo un esperto di number cruching, deve avere la capacità di leggere l’andamento del mercato, di comparare i risultati con le informazioni provenienti delle principali banche dati. I siti Istat, Eurostat e Cnel non hanno segreti.
• Il content creator: Usa l’AI per produrre contenuti scalabili e personalizzati, mantenendo la voce del brand. Combina creatività umana con automazione. Sa sfruttare l’AI per generare storyboard, creare concept e prodotti finiti. Compete con lo stratega AI nella ricerca dei tool più innovativi.
• L’esperto tecnico: Gestisce l’implementazione tecnica, integrando strumenti AI con sistemi esistenti come Crm o Cms, e risolve eventuali problemi di compatibilità. È la principale interfaccia con l’IT interno ed i fornitori. È responsabile della solidità delle soluzioni che vengono implementate in produzione e della sicurezza dei sistemi, crea e valida il portafoglio dei tool da utilizzare.
• Il responsabile etico: Supervisiona l’uso responsabile dell’AI, garantendo trasparenza, conformità normativa (es. Gdpr) e prevenzione dei bias negli algoritmi e nei contenuti. È una delle figure che avrà sempre più peso man mano che l’automazione delle soluzioni sarà implementata e risponde direttamente al direttore marketing/pr o al Cda.

Come integrare le  risorse nel team

Come esempio di creazione ed integrazione delle nuove figure nel team marketing, Salesforce ha creato un programma di AI champions per il suo team di marketing globale. Ogni membro, dagli strateghi agli analisti, ha seguito un percorso di formazione su strumenti AI, con sessioni pratiche che non hanno solo costruito la squadra ma come risultato immediato ha portato a un aumento del 25% nelle conversioni delle campagne in soli sei mesi. Il programma ha anche incluso un responsabile etico per audit regolari, garantendo un uso trasparente dell’AI (fonte: Salesforce Case Studies).
Seguiamo il percorso attraverso una roadmap, in cinque fasi, con un’analisi del contributo di ogni componente del team e con l’indicazione di alcuni esempi di strumenti e storie d’uso dei tool.

Fase 1: Valutazione e Obiettivi (1-2 mesi)

Obiettivo: Identificare i bisogni aziendali e definire come l’AI può affrontarli, come migliorare l’engagement, ottimizzare i budget pubblicitari o anticipare crisi PR.

• Stratega AI: Guida sessioni di brainstorming interfunzionali per mappare i processi correnti e identificare colli di bottiglia. Collabora con il management per allineare gli obiettivi AI alla strategia aziendale, definendo Kpi chiari. Propone use case prioritari, come l’automazione delle e-mail o il monitoraggio delle crisi. È responsabile di disegnare e manutenere la roadmap, pubblicandola usando strumenti come Trello, Zoho o Wrike.
• Analista dati: Analizza le performance usando strumenti come Google Analytics o report interni, identificando aree di miglioramento (es. bassi tassi di conversione su landing page). Fornisce dati di base per supportare le decisioni dello stratega, ad esempio evidenziando quali canali social generano più interazioni.
• Content creator: Valuta i flussi di lavoro creativi, individuando compiti ripetitivi (es. redazione di post social o newsletter) che l’AI può automatizzare. Propone idee per testare contenuti generati dall’AI.
• Esperto tecnico: Mappa l’infrastruttura tecnologica aziendale (es. Crm o Cms) per valutare la compatibilità con strumenti AI. Identifica eventuali necessità di aggiornamento.
• Responsabile etico: Conduce una revisione per garantire che gli obiettivi AI rispettino normative come il Gdpr e standard etici. Verifica che i dati dei clienti siano protetti durante l’analisi e che non ci siano bias cognitivi o stereotipizzazioni.

Tool: Sprout Social – E’ una piattaforma di gestione social con avanzate funzionalità di AI che analizza il sentiment dei follower/lettori, suggerisce i momenti ottimali per pubblicare post ed articoli e genera report predittivi. La dashboard permette di monitorare più canali (es. X, Instagram, Linkedin) e offre funzionalità di social listening evolute per identificare trend o crisi in tempo reale.

Caso: T-Mobile – L’azienda ha usato Sprout Social per valutare la percezione del brand durante una campagna 5G. Il social media strategist ha guidato il team nella mappatura delle conversazioni su X, analizzando 15.000 menzioni in una settimana. L’analista dati ha identificato un calo di sentiment legato a problemi di copertura, mentre il content creator ha proposto un piano di risposta rapida. Il team ha reindirizzato la campagna con, aumentando l’engagement del 22% e rafforzando la fiducia dei clienti nel brand. (Fonte: Sprout Social Case Studies).

Fase 2: formazione e competenze (2-4 mesi)

Obiettivo: Preparare il team con competenze tecniche e pratiche attraverso corsi, workshop e sessioni hands-on con strumenti AI.

• Stratega AI: Ha il compito di progettare un piano di formazione, selezionando corsi mirati. È responsabile dell’organizzazione di workshop interni con esperti esterni per discutere casi pratici. Definisce obiettivi di apprendimento per ogni membro del team, monitorando i progressi.
• Analista dati: Segue corsi su analisi predittiva e strumenti come Tableau o Power BI, imparando a interpretare insight AI come modelli di comportamento del pubblico. Partecipa a sessioni pratiche per configurare dashboard analitiche, testando strumenti come Sprout Social.
• Content creator: Si forma su strumenti di scrittura AI, come Grammarly o Copy.ai, attraverso esercitazioni pratiche. Crea bozze di post social o newsletter, imparando a bilanciare automazione e creatività umana per mantenere coerente la voce del brand e le sfumature di comunicazione rispetto al brand book.
• Esperto tecnico: Studia l’integrazione di strumenti AI con sistemi aziendali, usando risorse come la documentazione di Zapier o guide Api. Partecipa a corsi su piattaforme come Udemy per imparare a gestire configurazioni complesse, come l’integrazione di un Crm con un tool di automazione marketing.
• Responsabile etico: Segue corsi su etica dell’AI e normative come l’AI Act. Conduce sessioni di formazione per il team su temi come trasparenza, protezione dei dati e prevenzione dei bias, usando casi studio reali.

Tool: Grammarly Business – E’ un assistente IA per la scrittura che ottimizza tono, chiarezza e grammatica in tempo reale, con funzionalità di personalizzazione per allineare i contenuti al brand. Supporta 20 lingue ed è ideale per comunicazioni multilingue, con suggerimenti basati sul contesto e report di performance per il team.

Caso: Sap – L’azienda ha formato il suo team di comunicazione globale su Grammarly Business per migliorare la qualità dei contenuti corporate. La content lead ha guidato un programma di formazione di sei settimane, con esercitazioni pratiche per redigere e-mail, report e post social in 12 lingue. Il team ha ridotto i tempi di revisione del 55%, migliorando la chiarezza dei messaggi e aumentando l’engagement interno del 30% (fonte: Grammarly Case Studies).

Fase 3: progetti pilota (4-6 mesi)

Obiettivo: Testare strumenti IA su progetti specifici, misurando i risultati per valutarne l’efficacia.

• Stratega AI: Seleziona un progetto pilota con obiettivi chiari. Definisce Kpi specifici e coordina il team per implementare il progetto, garantendo allineamento con la strategia aziendale.
• Analista dati: Configura strumenti analitici per monitorare le performance in tempo reale, confrontando i risultati con campagne precedenti. Ad esempio, usa Sprout Social per tracciare l’engagement o Tableau per visualizzare i dati di conversione, fornendo report settimanali al team.
• Content creator: Usa strumenti AI per generare contenuti, come bozze di post social o script video, personalizzandoli per il pubblico target. Collabora con l’analista dati per testare varianti (es. A/B testing di titoli) e ottimizzare i risultati. Realizza contenuti differenziati da proporre a segmenti specifici di utenti.
• Esperto tecnico: Configura i tool AI, garantendo l’integrazione con piattaforme esistenti (es. Hootsuite per la programmazione social). Risolve eventuali problemi tecnici e documenta il processo per future iterazioni. Si occupa della scalabilità della soluzione e si interfaccia con l’IT per evitare problemi di sicurezza.
• Responsabile etico: Verifica che i contenuti generati dall’AI siano dichiarati (es. “Creato con supporto AI”). Monitora l’output per evitare stereotipi, ad esempio nella segmentazione del pubblico, e garantisce che i dati siano trattati in conformità al Gdpr.

Tool: Copy.ai – E’ un generatore di contenuti AI che produce bozze per post social, e-mail, blog e script video, con opzioni per personalizzare tono e pubblico. Si integra con Crm e offre analisi di performance per ottimizzare i contenuti.

Caso: HubSpot – Questa realtà ha testato Copy.ai per una campagna e-mail b2b per le piccole imprese. Il marketing manager ha coordinato un progetto pilota, il content creator ha generato 40 bozze di e-mail in 24 ore. L’analista dati ha monitorato i tassi di apertura, mentre l’esperto tecnico ha integrato Copy.ai con HubSpot Crm. Il progetto ha incrementato il tasso di apertura del 28% e ridotto i tempi di produzione del 60% (fonte: Copy.ai Case Studies).

Fase 4: integrazione nei flussi di lavoro (6-12 mesi)

Obiettivo: Incorporare l’IA nei processi quotidiani, automatizzando compiti ripetitivi e collegando gli strumenti a sistemi esistenti.

• Stratega AI: Supervisiona l’integrazione, definendo flussi di lavoro che combinano AI e input umano. Stabilisce un processo in cui l’AI genera bozze di contenuti che il team creativo affina. Collabora con i vertici per valutare l’impatto.
• Analista dati: Crea dashboard centralizzate con strumenti come Tableau o Power BI per monitorare i risultati in tempo reale, integrando dati da più fonti. Fornisce report mensili per identificare trend e ottimizzare le campagne.
• Content creator: Integra l’AI nella produzione, ad esempio usando Copy.ai per generare newsletter settimanali o post social. Collabora con l’analista dati per testare varianti di contenuto e migliorare l’engagement.
• Esperto tecnico: Implementa Api per collegare strumenti AI a sistemi legacy, garantendo flussi di lavoro fluidi. Risolve problemi di scalabilità, legati all’aumento del volume di dati.
• Responsabile etico: Monitora l’uso dell’AI, garantendo che i processi automatizzati rispettino normative e standard etici. Conduce audit regolari per verificare la trasparenza e la protezione dei dati.

Tool: Agorapulse – E’ una piattaforma di gestione social con AI che programma contenuti, analizza performance e monitora conversazioni in tempo reale. La sua funzione di social listening identifica trend e crisi, mentre l’integrazione con Crm e strumenti analitici ne amplia le capacità.

Caso: Red Bull – L’azienda ha integrato Agorapulse nei suoi flussi di lavoro per gestire le campagne social durante un evento globale. Il social media lead ha guidato il team nella configurazione di dashboard per monitorare le interazioni su X e Instagram. L’analista dati ha usato l’AI per identificare un picco di commenti negativi, mentre il content creator ha risposto con contenuti mirati. L’integrazione con il Crm ha permesso di tracciare le conversioni, aumentando l’engagement del 18% (fonte: Agorapulse Case Studies).

Fase 5: scalabilità e ottimizzazione (12+ mesi)

Obiettivo: Espandere l’IA a nuove aree, come la personalizzazione avanzata o la gestione predittiva delle crisi, creando una struttura per l’innovazione continua.

• Stratega AI: Crea un “AI action office” per coordinare le iniziative AI a lungo termine. Identifica nuove opportunità e pianifica investimenti futuri. Definisce come Bot o strumenti di risposta automatizzata debbano affiancare i canali
• Analista dati: Usa modelli predittivi per anticipare trend. Integra strumenti avanzati come Salesforce Einstein per analisi su larga scala. Cruciale l’analisi dell’impatto in termini di customer satisfaction nell’utilizzo di tool automatizzati.
• Content creator: Sperimenta con AI generative per formati innovativi, come video interattivi o esperienze AR/VR. Collabora con l’esperto tecnico per testare nuovi strumenti, come Midjourney per contenuti visivi. Implementa Bot umanoidi e verifica nuove modalità di interazione con il pubblico.
• Esperto tecnico: Aggiorna alle nuove tecnologie, testando integrazioni avanzate (es. AI conversazionale con Crm). Conduce revisioni periodiche per ottimizzare le performance. Controlla la sicurezza dei dati e la protezione della privacy delle informazioni raccolte.
• Responsabile etico: Conduce audit regolari sull’AI, verificando che le nuove applicazioni rispettino standard etici e normativi. Promuove l’inclusività e comunica i risultati agli stakeholder.

Tool: Salesforce Marketing Cloud – E’ una piattaforma di automazione marketing con AI (Einstein) che offre segmentazione predittiva, personalizzazione delle campagne e analisi in tempo reale. Si integra con Crm, social e strumenti analitici, supportando campagne omnicanale.

Caso: L’Oréal – L’azienda ha usato Salesforce Marketing Cloud per personalizzare le campagne skincare in 30 mercati. Il digital marketing director ha guidato un team che ha usato Einstein per segmentare i clienti in base a preferenze e comportamenti d’acquisto. L’analista dati ha monitorato le conversioni in tempo reale, mentre il content creator ha creato e-mail personalizzate rivolte a clienti e canale. In 18 mesi, le conversioni sono aumentate del 30%, con un Roi quadruplicato (fonte: Salesforce Case Studies).

Lo stratega AI deve superare le resistenze interne, condividendo successi concreti, come il tempo risparmiato con Copy.ai o gli insight di Sprout Social, mentre l’esperto tecnico affronta sfide tecniche, come l’integrazione di sistemi complessi e le eventuali rigidità infrastrutturali dell’azienda. Un team AI-driven è però la chiave per trasformare MarCom e PR in un motore di innovazione.

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Fabrizio Albergati, giornalista e senior advisor in ambito tecnologico

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