Una recente Sondaggio McKinsey ha rilevato che solo dal 10% al 14% delle aziende lo utilizza regolarmente IA generativa nelle loro attività di marketing e vendita. Questo basso tasso di adozione è sorprendente, considerando i benefici che l’intelligenza artificiale generativa può apportare al marketing.
Quindi, perché non sono sempre più le aziende che adottano questa tecnologia e come possono i professionisti del marketing superare l'idea che “AI = cattiva” per sfruttarne tutto il potenziale? Qui dimostreremo la miriade di vantaggi di ciò che l'intelligenza artificiale generativa può fare per gli esperti di marketing, nonché i rischi e le strategie per contribuire a mitigare questi potenziali svantaggi.
Sommario
Cos’è l’intelligenza artificiale generativa e che impatto ha avuto sul marketing
In che modo l'intelligenza artificiale generativa può aiutare le aziende nel marketing
I rischi dell’utilizzo dell’intelligenza artificiale generativa per il marketing con soluzioni
Strategie da utilizzare quando si adotta l'intelligenza artificiale generativa per il marketing dei consumatori
Sommario
Cos’è l’intelligenza artificiale generativa e che impatto ha avuto sul marketing
L’intelligenza artificiale generativa è un tipo di apprendimento automatico, un campo dell’intelligenza artificiale. A differenza dell’intelligenza artificiale precedente, che analizzava principalmente i dati, l’intelligenza artificiale generativa crea vari contenuti, tra cui scritti, visivi, audio e video. Può anche rispondere a domande, interpretare dati, scrivere codice e risolvere problemi complessi.
Sebbene l’intelligenza artificiale generativa non sia una novità, i recenti progressi hanno reso alcuni modelli molto più facili da usare nonostante la loro complessità. Questi modelli utilizzano il “deep learning”, una tecnica ispirata al modo in cui il cervello umano forma associazioni, per imitare il linguaggio, la scrittura, il disegno, la pianificazione e la strategia umana. I principali strumenti di intelligenza artificiale generativa per gli esperti di marketing includono ChatGPT (e DALL-E) di Open AI, Gemini di Google (ex Bard), Stable Diffusion, Progen e GAN.ai.
L’intelligenza artificiale generativa sta già facendo scalpore nel marketing e non andrà da nessuna parte. Ecco alcuni studi che mostrano il suo impatto sul marketing dei consumatori.
- A 2022 Studio del MIT Technology Review ha rivelato che solo il 5% delle organizzazioni di marketing considera l’intelligenza artificiale generativa come “fondamentale” per le proprie operazioni, e solo il 20% la utilizza ampiamente. Tuttavia, entro il 2025, il 20% dei dirigenti marketing prevede di integrare l’intelligenza artificiale generativa nelle proprie attività e un altro 44% intende utilizzarla in varie applicazioni.
- In un Sondaggio Salesforce 2023 su 1,000 professionisti del marketing, più della metà ha riferito di utilizzare attualmente l’intelligenza artificiale generativa e un altro 22% prevede di adottarla entro il prossimo anno.
- Secondo un Indagine Statista del 2023 su 1,000 professionisti del marketing B2B e B2C, il 73% utilizza già una qualche forma di intelligenza artificiale generativa.
- A 2023 Boston Consulting Group Il sondaggio ha rilevato che il 67% dei dirigenti marketing esplora l’intelligenza artificiale generativa per la personalizzazione, il 49% per la creazione di contenuti e il 41% per la segmentazione del mercato.
In che modo l'intelligenza artificiale generativa può aiutare le aziende nel marketing
Esistono quattro aree di marketing in cui l’intelligenza artificiale generativa brilla di più e aiuta a raggiungere risultati maggiori. Ecco cosa devono sapere le aziende per iniziare:
Personalizzazione
I consumatori desiderano esperienze personalizzate e l’intelligenza artificiale generativa può fornirle su larga scala. Prendi Carvana, ad esempio: la piattaforma di auto usate ha utilizzato l'intelligenza artificiale generativa per creare milioni di video unici per i clienti, migliorando il coinvolgimento degli utenti. Altri marchi, come Spotify, utilizzano l’intelligenza artificiale per la traduzione linguistica per raggiungere mercati più ampi.
L’intelligenza artificiale generativa sta inoltre migliorando il servizio clienti aiutando gli agenti a fornire interazioni più personalizzate. I recenti progressi nella tecnologia IA multimodale promettono soluzioni ancora più personalizzate, come i chatbot in grado di gestire esigenze e personalità specifiche dei clienti.
Creatività
L’intelligenza artificiale generativa può migliorare significativamente la creatività nel marketing. Studi mostrano che gli strumenti di intelligenza artificiale come ChatGPT4 possono superare la creatività umana nell’ideazione del prodotto e migliorare la qualità e l’originalità della produzione scritta. Secondo un altro studio, l'intelligenza artificiale generativa può anche aiutare le persone a stimolare la propria creatività, migliorando alcuni lavori scritti fino al 26%.
Aziende come Unilever utilizzano apertamente l'intelligenza artificiale per creare contenuti pubblicitari, mentre campagne come "Masterpiece" di Coca-Cola dimostrano come l'intelligenza artificiale possa rivoluzionare le possibilità creative nel marketing. Coca-Cola ha persino creato una raccolta NFT basata sull'arte digitale dell'annuncio e l'ha generata oltre $ 500,000 in 72 ore.
Connettività
L’intelligenza artificiale generativa consente ai marchi di connettersi con i clienti in modi nuovi, favorire le interazioni dei consumatori e consentire ai consumatori di svolgere un ruolo attivo nelle narrazioni del marchio. I casi d'uso includono Virgin Voyages Campagna AI di Jen (che ha portato a un tasso di coinvolgimento maggiore del 150% rispetto alle campagne precedenti) e "Crea vera magia" iniziativa.
Queste campagne mostrano come l’intelligenza artificiale possa democratizzare la partecipazione al marketing riducendo le barriere tecniche e consentendo ai consumatori di diventare designer e narratori. Tali iniziative migliorano l’impegno e rafforzano le relazioni con un mercato più ampio.
Costo della cognizione
L’intelligenza artificiale generativa può ridurre notevolmente i costi e i tempi associati a vari compiti cognitivi nel marketing e nella consulenza. Questa tecnologia ha dimostrato di poter aumentare l'efficienza e la qualità del lavoro, come dimostrato da a esperimento sul campo con i consulenti del Boston Consulting Group, che hanno completato più attività (come il brainstorming di idee di prodotto e la segmentazione dei mercati) il 21.5% più velocemente e con una qualità superiore del 40% quando utilizzano l'intelligenza artificiale.
Le agenzie pubblicitarie come WPP stanno già beneficiando di notevoli risparmi sui costi implementando l’intelligenza artificiale generativa nei loro processi. Hanno riferito che l’intelligenza artificiale nella pubblicità potrebbe far risparmiare da 10 a 20 volte in termini di costi.
I rischi dell’utilizzo dell’intelligenza artificiale generativa per il marketing con soluzioni
L'intelligenza artificiale generativa offre così tante opportunità che è facile da integrare in quasi tutti gli elementi del marketing nella sua forma attuale. Tuttavia, la tecnologia non è perfetta e comporta rischi che potrebbero portare più negatività che positività al marketing. Tre di questi rischi particolarmente urgenti includono la reattanza dei consumatori, la confabulazione e la violazione del copyright. Di seguito, entreremo più in dettaglio su ciascuno:
Reattività del consumatore
L’intelligenza artificiale generativa può provocare una reazione negativa nei consumatori, soprattutto quando viene utilizzata in modo inadeguato in aree che implicano un’interazione diretta, come i chatbot del servizio clienti, contenuti promozionali o prodotti generati dall’intelligenza artificiale. Questo problema è più evidente nei campi che tradizionalmente si basano sulle qualità umane, come la comunicazione e le interazioni sociali, dove la comprensione dell’individuo è importante.
Per risolvere questo problema, le aziende possono enfatizzare le aree in cui continuano a utilizzare personale umano. Oppure, se utilizzano l'automazione, sii trasparente sul motivo per cui hanno scelto di farlo. È meno probabile che i consumatori reagiscano negativamente se capiscono che lo scopo dell’utilizzo dell’intelligenza artificiale è migliorare la loro esperienza piuttosto che semplicemente risparmiare denaro.
Confabulazione
L’intelligenza artificiale generativa può produrre contenuti imprecisi o distorti, che possono fuorviare le decisioni di marketing o danneggiare la reputazione di un marchio. Questi problemi sono particolarmente preoccupanti quando si tratta di attività di marketing strategico e rivolte al cliente. Tuttavia, ci sono modi in cui le aziende possono ridurre questi rischi.
La messa a punto dell’intelligenza artificiale con dati specifici o l’utilizzo dell’apprendimento contestuale possono migliorare la precisione dei risultati dell’intelligenza artificiale. Inoltre, mantenere la supervisione umana dei contenuti generati dall’intelligenza artificiale è fondamentale per una maggiore precisione, garantendo che le aziende possano individuare gli errori e che i contenuti siano in linea con i valori e gli obiettivi del brand.
Violazione del copyright
L’intelligenza artificiale generativa solleva importanti questioni sulla proprietà creativa e sui rischi legati al diritto d’autore, che potrebbero portare a notevoli problemi legali per i marchi. Tuttavia, gestire questi rischi è facile se vengono messe in atto le precauzioni corrette. Gli esperti di marketing devono rimanere informati sulle sfide legali che i principali sviluppatori di intelligenza artificiale devono affrontare e, sebbene le leggi sul copyright potrebbero non proteggere completamente i contenuti esclusivamente basati sull’intelligenza artificiale, mescolarli con contenuti creati dall’uomo può ridurre significativamente i rischi.
La collaborazione con aziende che si concentrano sulla risoluzione delle questioni legate al diritto d’autore è un’altra ottima soluzione per gestire i rischi legali. Ad esempio, Getty Images dispone di uno strumento di conversione del testo in immagine basato sui suoi contenuti, che offre ai clienti licenze esenti da royalty e ampi diritti di utilizzo. Allo stesso modo, Google e OpenAI hanno introdotto nuove policy per proteggere gli utenti.
Strategie da utilizzare quando si adotta l'intelligenza artificiale generativa per il marketing dei consumatori
I rischi dell’intelligenza artificiale generativa sono reali, ma non significano che i professionisti del marketing debbano evitarla del tutto. Detto questo, non dovrebbero nemmeno correre rischi inutili adottandolo alla cieca. Invece, un approccio equilibrato è il migliore, in cui gli esperti di marketing identificano aree specifiche in cui sperimentare l’intelligenza artificiale e altre aree prima di prendere in considerazione l’implementazione di tali funzionalità o contenuti.
Secondo la Harvard Business Review, il framework DARE – che sta per decomporre, analizzare, realizzare e valutare – è un’utile strategia in quattro fasi che può aiutare gli esperti di marketing a integrare efficacemente l’intelligenza artificiale generativa nella loro attività. Ecco cosa comporta ogni passaggio:
Scomporre (o scomporre) i ruoli
Inizia suddividendo i ruoli di marketing in singole attività. Ad esempio, il lavoro di uno specialista di content marketing include attività come la creazione di contenuti, l'ottimizzazione SEO, la ricerca del pubblico, la gestione del calendario, l'analisi delle prestazioni e la collaborazione con il team aziendale.
Analizzare i compiti
Valutare ogni attività valutando le potenziali opportunità rispetto ai rischi intrinseci. Valuta ciascuno su una scala da 1 a 10 sia per i benefici che per i pericoli. Ad esempio, l’utilizzo dell’intelligenza artificiale generativa per la creazione di contenuti sui social media potrebbe stimolare la creatività e ridurre il carico di lavoro, ma comporta anche rischi come la produzione di informazioni imprecise o la reazione negativa dei consumatori.
Realizzare le priorità di trasformazione
Traccia queste attività su una matrice 2×2, confrontando opportunità con rischi. Questa matrice aiuterà a guidare la strategia di trasformazione di un'azienda. Di solito, questa matrice avrà quattro categorie che indicano se le aziende dovrebbero innovare con l’intelligenza artificiale o meno.
- Compiti ad alta priorità (alta opportunità, basso rischio): Questi compiti sono ideali per l’intelligenza artificiale generativa, poiché offrono grandi ricompense con un rischio minimo. Puoi iniziare a sperimentarli oggi.
- Compiti con priorità moderata (alta opportunità, rischio moderato): Questi compiti offrono un elevato potenziale ma comportano anche rischi significativi. Tuttavia, necessitano di un’attenta gestione e di una mitigazione del rischio prima dell’implementazione.
- Compiti a bassa priorità (basse opportunità, basso rischio): Questi compiti dovrebbero essere considerati in seguito, poiché offrono benefici limitati con un basso rischio. Interagisci con loro solo se sono disponibili risorse extra.
- Compiti non prioritari (basse opportunità, alto rischio): Continuare con l'approccio attuale per queste attività. I vantaggi derivanti dall’utilizzo dell’intelligenza artificiale per loro non superano i rischi.
Vedere la tabella seguente per un esempio di come utilizzare questa matrice:
| Task | Opportunità (potenziale di miglioramento dell'IA) | Rischio (potenziali conseguenze negative dell'IA) | Categoria prioritaria |
| Personalizzazione del contenuto | Alto (contenuti adattati alle preferenze individuali) | Basso (piccole imprecisioni, facilmente correggibili) | Priorità alta |
| Analisi dei dati e approfondimenti | Alto (scoprire modelli, previsioni) | Moderato (interpretazione errata, distorsione negli algoritmi) | Priorità moderata |
| Automazione dei social media | Moderato (programmazione, interazioni di base) | Alto (mancanza di autenticità, disastri di pubbliche relazioni) | Non prioritario |
| Generazione di contenuti creativi (arte) | Basso (sfumature artistiche limitate, originalità) | Alto (violazione del copyright, plagio) | Bassa priorità |
Nota: la matrice è solo un punto di partenza. Le priorità delle attività varieranno probabilmente a seconda del settore, del pubblico target e delle risorse disponibili.
Valutare continuamente
Rivedi e adatta regolarmente i tuoi piani e obiettivi di trasformazione dell'IA. Il panorama dell’intelligenza artificiale è in continua evoluzione in termini di innovazioni e soluzioni disponibili. Per stare al passo con i tempi sono necessari una valutazione continua e aggiornamenti alle strategie esistenti.
Sommario
I team di marketing hanno bisogno di competenze come la risoluzione dei problemi, l'esplorazione, la sperimentazione e la valutazione critica per sfruttare in modo efficace l'intelligenza artificiale generativa. Questi sono essenziali per impostare compiti appropriati per l'intelligenza artificiale e garantire che il risultato soddisfi la visione del marchio. Sebbene l’intelligenza artificiale generativa abbia un grande potenziale, la sua implementazione comporta diverse preoccupazioni.
Molti manager preferiscono osservare piuttosto che agire, come dimostrato dal sondaggio BCG in cui la maggior parte dei dirigenti scoraggia l’uso dell’intelligenza artificiale nelle proprie organizzazioni. Tuttavia, evitare l’intelligenza artificiale può essere rischioso quanto adottarla senza cautela. È necessario un approccio strategico ed equilibrato, evitando gli estremi per la piena adozione o il completo rifiuto.
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