Personalizzazione, automazione e real-time: il Marketing ai tempi dell’intelligenza artificiale

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Il real-time Marketing è già di per sé una sfida, se poi le attività proposte non sono le stesse per tutti i clienti, ma personalizzate sul momento, potrebbe sembrare una missione impossibile. In realtà, è tutto già disponibile e ampiamente utilizzato, ci racconta Mohanbir Sawhney, docente alla Kellogg e autore di 6 libri, che interverrà a Milano al World Business Forum di novembre. Sawhney cita esempi di applicazioni che già hanno milioni di utenti, come Sephora, Levi’s, AirBnb e Netflix. E spiega che siamo nel pieno di una trasformazione che è complessa, ma al contempo entusiasmante, e che cambia anche il ruolo del Marketing manager. Un executive a cui è chiesto di usare il suo cervello in modo equilibrato e completo, combinando cioè le competenze dell’emisfero destro, quelle creative ed emotive, con quelle dell’emisfero sinistro, più razionali e analitiche. Il real-time marketing personalizzato è dunque un mix sapiente di fantasia e ingegneria.

Mohanbir Sawhney

Mohanbir Sawhney è universalmente stimato come ricercatore, insegnante e consulente di marketing strategico, innovazione e new media. Professore e direttore del Centro di Ricerca in Tecnologia e Innovazione della Kellogg School of Management, è autore di sei libri, tra cui il più recente Fewer, Bigger, Bolder: From Mindless Expansion to Focused Growth

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Professor Sawhney, la grande sfida del real-time Marketing Multichannel è la personalizzazione, grazie all’AI. Se ne parla ormai da tempo: a che punto siamo veramente? E quali sono i migliori esempi oggi?

La personalizzazione supportata dall’intelligenza artificiale è davvero una realtà ormai. Molte aziende la impiegano su larga scala. Ad esempio Netflix, che fornisce raccomandazioni personalizzate sui film, in base ai like e ai trailer visti dai clienti. O Levi’s, che ha creato un “Virtual Stylist” per aiutare i clienti a scegliere il migliore paio di jeans, o AirBnb, che ha un servizio per suggerire agli host il prezzo a cui affittare le stanze.

Un ottimo esempio è quello della società di cosmetici Sephora, che ha utilizzato tecnologie intelligenti come il riconoscimento del parlato (Natural Language Processing), il Machine Learning e la Computer Vision per migliorare l’esperienza dei clienti sia in negozio che online. Nei suoi punti vendita Sephora personalizza la Customer experience attraverso partnership con società tecnologiche come Dynamic Yield, che ha sviluppato l’algoritmo di Machine Learning per fornire consigli personalizzati sui prodotti ai clienti.

Autore: Redazione