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Machine learning per marketing digitale

Il marketing digitale prevede analisi ed elaborazione di moltissimi dati, creazione di contenuti, siti, offerte... il tutto con una visione predittiva, basata sulla statistica ma anche sulla tua idea delle realtà e sulle connessioni che sei in grado di creare. Nessun tool può sostituirti, ma sicuramente può darti una mano.
4 Luglio 2024

Il machine learning offre agli esperti di marketing digitale strumenti che facilitano la vita. E non solo. Infatti le capacità di elaborazione, ricerca e calcolo degli strumenti che andremo a vedere, ci offre numerose carte da giocare per migliorare il nostro lavoro. Ma attenzione a non vedere i tool e le piattaforme che utilizzano machine learning come sostitutivi. Nel marketing digitale oltre ai dati servono anche interpretazioni, che spesso non si basano su elaborazioni prettamente numeriche. Una possibile chiave di lavoro consiste proprio nell’osservare con occhio umano l’attività che si vuole promuovere, il target, l’ambiente, e fare così collegamenti e associazioni che un’IA non è in grado di fare. In questo senso, quindi, possiamo concepire tali strumenti come integrazioni e, in generale, l’intelligenza artificiale come un assistente e non un sostituto.

Ogni sezione di questo articolo ti fornirà una panoramica di quali strumenti e piattaforme ci sono in giro. Vedrai le migliori 3 per ogni tipo. Scopri come si applicano per lavorare sui vari aspetti delle campagne di marketing digitale, dalla SEO alla personalizzazione del sito web, fino all’analisi predittiva.

Entriamo nel vivo allora.

 

Piattaforme di analisi dei dati basate su machine learning

Le piattaforme di analisi dei dati basate su machine learning ti servono a interpretare grandi quantità di dati e prendere decisioni informate. Queste piattaforme aiutano a identificare trend, comportamenti degli utenti e opportunità di mercato. Vediamo le 3 più diffuse:

  1. Google Analytics 360: utilizza il machine learning per fornire metriche predittive avanzate come la probabilità di acquisto e la probabilità di abbandono. Questi modelli predittivi analizzano il comportamento degli utenti per prevedere le azioni future, consentendo ai marketer di creare audience specifiche e ottimizzare le campagne pubblicitarie.
  2. Adobe Analytics: integra tecnologie di machine learning per fornire analisi in tempo reale del comportamento degli utenti. Offre anche funzionalità avanzate di modellazione predittiva.
  3. IBM Watson Analytics: sfrutta il machine learning per offrire capacità avanzate di analisi predittiva e visualizzazione dei dati.

Software di chatbot per servizio clienti

I chatbot basati su intelligenza artificiale servono, in teoria, a migliorare il servizio clienti offrendo risposte immediate e personalizzate alle richieste degli utenti. Se utilizzati propriamente i chatbot aumentano effettivamente l’efficienza operativa, ma bisogna fare attenzione. Infatti non sempre sono capaci di soddisfare richieste particolari. In più gli utenti non sempre scrivono domande che il chatbot interpreta propriamente. Quindi, se si vogliono integrare chatbot, non si pensi che possano sostituire totalmente un servizio clienti. I 3 software che vi mostriamo sono da provare:

  1. Drift: utilizza l’IA per comprendere il contesto, rispondere in modo dinamico e apprendere dalle interazioni passate. Questo può permettere al bot, salvo casi particolari, di gestire conversazioni complesse e personalizzate, aumentando il coinvolgimento degli utenti del 40% rispetto ai chatbot basati su pulsanti. Integra funzionalità come le risposte suggerite da GPT e la traduzione automatica delle lingue per offrire un servizio 24/7​.
  2. Intercom: alimentato da modelli di linguaggio avanzati come GPT-4, Fin (nome del bot di Intercom) è in grado di risolvere autonomamente fino al 50% delle query dei clienti, migliorando l’efficienza operativa e riducendo il volume di lavoro del team di supporto. Il bot può gestire conversazioni naturali, comprendere il contesto e fornire risposte accurate basate sui contenuti del supporto aziendale​.
  3. ManyChat: specializzato in chatbot per social media. Utilizza l’IA per automatizzare le conversazioni, qualificare i lead e migliorare il servizio clienti. Consente di creare flussi di conversazione personalizzati e rispondere automaticamente alle domande comuni.

robot machine learning afferra cornetta telefono giallo

Strumenti SEO basati su intelligenza artificiale

Con questi strumenti e piattaforme riuscirai a ottimizzare i contenuti e le strategie di posizionamento sui motori di ricerca. Questi tool analizzano le tendenze delle parole chiave, i comportamenti degli utenti e offrono suggerimenti per migliorare il ranking SEO.

  1. Ahrefs: utilizza l’IA per analisi delle parole chiave, la creazione di cluster di parole chiave e la generazione di contenuti ottimizzati. Il loro AI Content Grader valuta i contenuti basandosi sulle pagine meglio classificate per una data parola chiave e fornisce suggerimenti per migliorarli. Inoltre, Ahrefs include strumenti per la scoperta di nuove parole chiave e per la gestione dei backlink, tutti alimentati da AI​.
  2. SEMrush: offre diversi strumenti SEO basati su AI. Il Copilot, per esempio, identifica problemi tecnici, scopre opportunità di parole chiave, monitora i concorrenti e suggerisce miglioramenti per la strategia SEO complessiva. Ancora, il Keyword Strategy Builder automatizza la creazione di strategie di contenuto SEO, aiutando a organizzare le parole chiave in pilastri e sotto-pagine per una struttura del sito efficace.
  3. Moz Pro: sfrutta l’intelligenza artificiale per fornire dati accurati e approfondimenti sulle parole chiave e SEO on-page. Il loro strumento utilizza l’AI per analizzare le SERP e offrire suggerimenti su come migliorare la visibilità e il posizionamento del sito web. Moz Pro include anche funzionalità di analisi dei backlink, tracciamento delle posizioni e audit del sito.

Tool di creazione contenuti che integrano machine learning

Gli strumenti di creazione contenuti con intelligenza artificiale ottimizzano la produzione di testi, immagini e video. Questi tool generano contenuti che possono essere adattati alle nostre necessità e sono elaborati anche per rivolgersi a un determinato pubblico.

  1. Jasper AI: ti aiuta a generare articoli, post sui social media, email e altro ancora. Jasper integra l’AI con Surfer SEO per ottimizzare i contenuti per i motori di ricerca. Offre oltre 50 modelli di scrittura, inclusi i framework AIDA e PAS, e può creare contenuti coerenti con la voce del brand. Inoltre, Jasper è in grado di generare immagini e contenuti creativi per campagne pubblicitarie.
  2. Copy.ai: testi per blog, annunci, descrizioni di prodotti e post sui social media. Utilizza modelli di linguaggio avanzati per produrre testi coinvolgenti e persuasivi. Copy.ai è noto per la sua capacità di generare contenuti rapidamente, rendendolo ideale per le esigenze di marketing quotidiane. Offre una serie di template che aiutano a risolvere specifiche esigenze di scrittura.
  3. Writesonic: con funzioni simili agli altri due strumenti appena visti, è particolarmente apprezzato per la sua facilità d’uso.

Quando parliamo di strumenti che generano contenuti scritti, raccomandiamo sempre un’attenta supervisione, una verifica approfondita ed eventualmente la consulenza di un copywriter professionista. Se utilizzati impropriamente, infatti, questi strumenti invece di facilitarti il lavoro te lo complicano, rischiando di rovinare ranking sulla SERP e la tua reputazione.

Machine learning per personalizzare siti web

L’IA per la personalizzazione del sito web consente di offrire esperienze utente su misura, aumentando l’engagement e le conversioni. Questi strumenti analizzano il comportamento degli utenti e adattano i contenuti del sito in tempo reale.

  1. Optimizely: questa piattaforma utilizza il machine learning per creare esperienze personalizzate in tempo reale, basandosi sui dati dei clienti e sui comportamenti omnicanale. Permette di definire segmenti di pubblico personalizzati e di aggiornare dinamicamente i profili dei clienti.
  2. Dynamic Yield: fornisce soluzioni di personalizzazione avanzate per contenuti del sito, raccomandazioni di prodotti e offerte promozionali basate sul comportamento degli utenti. La piattaforma supporta test A/B e multivariati.
  3. Monetate: oltre agli strumenti di personalizzazione visti sopra, Monetate offre strumenti di analisi per misurare l’efficacia delle campagne di personalizzazione e migliorare continuamente le strategie di marketing​.

robot machine learning scrive al pc

Strumenti di ottimizzazione delle campagne PPC con machine learning

Questi strumenti sono dedicati all’analisi dati delle campagne di marketing e suggeriscono miglioramenti per massimizzare il ROI. Il machine learning qui automatizza anche la gestione delle offerte e la distribuzione del budget.

  1. Google Ads Smart Bidding: oltre a fornire le funzione appena descritte, questa piattaforma offre strategie come Target CPA (Costo per Azione) e Target ROAS (Ritorno sulla Spesa Pubblicitaria), che permettono di massimizzare le conversioni e il loro valore adattando continuamente le offerte in base ai dati di performance. L’IA qui analizza ed elabora miliardi di segnali.
  2. WordStream: piattaforma di gestione PPC che utilizza il machine learning per ottimizzare le campagne pubblicitarie. Il software suggerisce automaticamente parole chiave, annunci, segmenti di pubblico e le offerte migliori per raggiungere gli obiettivi prefissati, migliorando la gestione del budget e l’efficacia delle campagne.
  3. Acquisio: automatizza soprattutto le offerte prendendo in considerazione fattori come il budget, il target CPA e il target ROAS. Prevede anche la creazione di rapporti e l’analisi delle performance, permettendo agli inserzionisti di monitorare e migliorare continuamente le loro campagne.

Soluzioni di automazione del marketing

Questi tool semplificano e ottimizzano i processi di marketing ad ampio spettro. Parlando di tool meno specifici perciò troverai funzioni che hai già visto in altri tool, col vantaggio che sono tutte in uno.

  1. HubSpot: con questo tool puoi creare contenuti tramite assistenti IA, automatizzare le email, il lead scoring e la personalizzazione delle campagne. Hubspot analizza anche i dati per offrire insights predittivi e migliorare le performance delle campagne. Inoltre, strumenti come ChatSpot.ai facilitano la gestione delle interazioni con i clienti tramite una piattaforma di chatbot.
  2. Marketo: questo invece offre soluzioni avanzate di automazione del marketing che utilizzano il machine learning per segmentare il pubblico, gestire il lead scoring e personalizzare le comunicazioni. La piattaforma consente di creare campagne multi-canale automatizzate che migliorano l’engagement e aumentano le conversioni, analizzando in tempo reale il comportamento degli utenti.
  3. Pardot: sfrutta l’intelligenza artificiale soprattutto per migliorare la lead generation e l’engagement dei clienti. Offre anche funzionalità di automazione del marketing B2B, come l’email marketing, il lead scoring predittivo e la segmentazione avanzata. Con questo crei ottimi funnel.

Strumenti di A/B Testing con intelligenza artificiale

Gli strumenti di A/B Testing con intelligenza artificiale permettono di testare diverse varianti di campagne e contenuti, analizzando i risultati per identificare le versioni più efficaci. Questi tool ottimizzano le performance in modo rapido ed efficiente.

  1. VWO (Visual Website Optimizer): facilita e ottimizza i test A/B. Genera suggerimenti di testo e variazioni, consentendo di testare rapidamente diverse versioni dei contenuti. Offre anche funzionalità avanzate come la segmentazione dettagliata dei visitatori, l’integrazione di heatmap e clickmap per analizzare il comportamento degli utenti.
  2. Optimizely: anche questa piattaforma permette di condurre test A/B e multivariati, offrendo analisi predittive e suggerimenti automatici per migliorare le conversioni.
  3. Google Optimize: con questa puoi testare diverse varianti di contenuti e layout del sito web in maniera rapida. La piattaforma è integrata con Google Analytics, consentendo di sfruttare i dati degli utenti per creare test personalizzati e analizzare l’efficacia delle varianti.

Piattaforme di CRM

Migliorano la gestione delle relazioni con i clienti, automatizzando processi e offrendo insights preziosi.

  1. Salesforce Einstein: integra l’intelligenza artificiale in tutte le sue applicazioni CRM. Le funzionalità includono l’analisi predittiva, l’automazione delle attività di vendita, la personalizzazione delle campagne di marketing e la gestione dei servizi clienti.
  2. HubSpot CRM: migliora la gestione dei contatti e la comunicazione con i clienti. Include funzionalità come l’email marketing automatizzato, il lead scoring basato su AI e l’analisi predittiva. Puoi anche creare contenuti personalizzati, automatizzare i flussi di lavoro e ottimizzare le campagne di marketing.
  3. Zoho CRM: offre analisi avanzate delle vendite, automazione delle email e gestione dei clienti. Integra il machine learning specialmente per il lead scoring, la previsione delle vendite e la personalizzazione delle comunicazioni.

Tool di analisi predittiva per il digital marketing

Questi sono focalizzati sulla previsione dei comportamenti futuri dei clienti. Altri tool che hai già visto offrono funzioni simili, quindi questi sono indicati per chi vuole strumenti più specifici.

  1. H2O.ai: piattaforma di machine learning open-source che offre funzionalità avanzate di AutoML (Automated Machine Learning), facilitando la creazione di modelli predittivi. H2O.ai supporta numerosi algoritmi di machine learning come il deep learning, il gradient boosting e le reti neurali, permettendo di analizzare grandi volumi di dati e migliorare la precisione delle previsioni.
  2. RapidMiner: piattaforma di data science che integra l’intelligenza artificiale per offrire strumenti di analisi predittiva potenti e facili da usare. Supporta l’intero ciclo di vita della data science, dalla preparazione dei dati alla modellazione e alla distribuzione.
  3. IBM SPSS: una suite di software per l’analisi statistica che include strumenti di machine learning avanzati per l’analisi predittiva. Utilizzato principalmente in ambiti accademici e aziendali, SPSS permette di costruire modelli predittivi complessi, eseguire analisi dei dati dettagliate e generare report. Le sue funzionalità includono la regressione, l’analisi delle serie temporali e il clustering.

Strumenti di visualizzazione dati con machine learning

Chiudiamo con gli strumenti di visualizzazione dei dati basati sul machine learning. Questi ti permettono di interpretare facilmente grandi quantità di informazioni, trasformando i dati complessi in visualizzazioni intuitive e utili.

  1. Tableau: ti aiuta con funzionalità che offrono anche spiegazioni basate su modelli statistici avanzati, utilissime per comprendere bene i dati. Quindi è utile anche per studiare. In più fornisce insights personalizzati e contestuali. Consente anche di creare visualizzazioni e dashboard.​
  2. Power BI: anche questo fornisce insights predittivi, automatizzazione, scoperta di pattern, creazione di report dettagliati e la possibilità di porre domande in linguaggio naturale e ottenere risposte visive immediate.
  3. Qlik Sense: con questo puoi esplorare dati da diverse prospettive e ottenere ancora suggerimenti automatici grafici, visualizzazioni e analisi basate sui dati disponibili. Ti aiuta a scoprire insights nascosti.​

robot machine learning e umano scrivono insieme al pc

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