Negli ultimi trent’anni, il panorama del marketing e della tecnologia ha subito un’evoluzione radicale. Le piattaforme Martech, la nascita e l’espansione rapida dei social media, i Big Data e altri progressi hanno trasformato il modo in cui i brand si posizionano sul mercato e come i buyer B2B effettuano acquisti.

C’è, tuttavia, un’innovazione fondamentale che manca in questo elenco: l’intelligenza artificiale.

Per decenni, l’IA è stata considerata una tecnologia emergente, ma il rilascio di ChatGPT nel novembre 2022 ha cambiato tutto. Improvvisamente, chiunque poteva accedere a decenni di progressi nei modelli di linguaggio, machine learning e modelli AI direttamente dal proprio browser, tramite una semplice finestra di chat.

Il potenziale era apparentemente illimitato.

Avanti veloce a oggi: uno degli usi più comuni dell’IA nel marketing è la generazione di contenuti. Un uso indubbiamente utile, ma che esplora solo la superficie del potenziale dell’IA.

Vediamo allora cinque casi d’uso aggiuntivi che vanno oltre la semplice creazione di contenuti, aiutando il marketing a generare lead di alta qualità, conversazioni qualificate e, in ultima analisi, entrate.

1. Tagging dei Contenuti

Grazie ai moderni sistemi e software, creare e pubblicare contenuti è più semplice che mai—e questa è una gran cosa. Ciò che però non è ideale è la velocità con cui possono essere creati nuovi contenuti.

In poco tempo, si accumula una quantità di contenuti difficili da gestire, creando un mucchio di dati non strutturati.

L’intelligenza dei contenuti aiuta a comprendere l’ecosistema dei contenuti, iniziando dal tagging e dalla categorizzazione accurati. Tuttavia, questo processo richiede un enorme sforzo. Più contenuti hai, più tempo serve, e spesso le aziende trascurano o addirittura saltano questa fase, causando perdita di tempo e compromettendo le capacità di personalizzazione.

Fortunatamente, l’IA è eccezionalmente abile nel leggere e processare enormi quantità di informazioni, svolgendo un lavoro di tagging rapido e con un livello di coerenza e profondità ineguagliabile manualmente.

Analizzando contesto, tono e tematiche, l’IA può categorizzare i contenuti in base a vari aspetti—settore, persona del buyer, fase del funnel e altro.

Il tagging di alta qualità avviene quando il processo è guidato dai marketer, combinando la conoscenza specifica dell’organizzazione con la scala e la precisione dell’IA. Questo permette raccomandazioni di contenuti di alta qualità.

Il tagging assistito dall’IA apre molte possibilità: immagina se i tuoi team potessero trovare istantaneamente i contenuti più rilevanti per un settore o una fase specifica del buyer. Con tagging accurato, i contenuti diventano una risorsa dinamica e ricercabile per tutto il marketing e le vendite.

Secondo il Report 2024 di PathFactory, dare priorità al tagging dei contenuti migliora la comprensione dei cambiamenti delle preferenze di contenuto dei buyer, migliorando anche la tracciabilità e le capacità di reportistica.

2. Personalizzazione Dinamica

Il 71% dei consumatori si aspetta interazioni personalizzate e il 76% si irrita quando ciò non accade, secondo McKinsey. L’epoca del marketing “taglia unica” è finita, e i brand devono evolversi.

Come per il tagging, creare esperienze digitali personalizzate e scalabili è quasi impossibile manualmente. Grazie all’IA, le pagine web dinamiche si adattano in tempo reale al visitatore, oltre i semplici dati demografici. L’IA sintetizza dati demografici e comportamentali, preferenze di contenuto e storia di interazioni per offrire un’esperienza davvero su misura.

Per esempio, in una campagna ABM, un cliente potenziale visita il tuo sito e in base al settore, ruolo e interazioni precedenti, l’esperienza si adatta. I messaggi, i case study e le funzionalità di prodotto visualizzati sono allineati ai loro interessi. Questa personalizzazione aumenta i tassi di conversione e velocizza il ciclo di vendita.

3. Amplificazione dei Segnali di Intenzione

La tempistica è tutto. Se il cliente non è pronto ad acquistare, non lo farà, nonostante il miglior contenuto e la più accurata preparazione del team commerciale.

Solo il 5-10% del tuo mercato totale è in fase d’acquisto in un dato momento. L’intent data riduce l’ampiezza di quel margine, aiutando a individuare chi potrebbe essere interessato e pronto a comprare.

Grazie all’IA, è possibile combinare dati di prima parte (interazioni sul sito, coinvolgimento con i contenuti) e dati di terza parte (comportamenti online e tecnografici) per rilevare segnali che indicano un ciclo d’acquisto attivo.

Questi segnali permettono di guidare gli sforzi di outbound marketing e suggeriscono azioni personalizzate per ogni prospect ad alta intenzione: ricevere contenuti su misura, un invito a un webinar esclusivo, o un contatto diretto.

4. Assistenti di Acquisto

Il processo d’acquisto B2B non diventa più semplice. I buyer preferiscono controllare la ricerca per il più lungo tempo possibile, come riportato da Gartner.

L’IA offre una soluzione sotto forma di assistenti di acquisto: bot che agiscono come assistenti virtuali 24/7, in grado di rispondere a domande complesse e guidare i prospect nelle prime fasi del processo di vendita. Allenati con tutta la tua libreria di contenuti, possono condurre conversazioni naturali e raccomandare risorse rilevanti basate su domande e necessità del prospect.

Questo approccio migliora l’esperienza del cliente e consente al team di vendita di concentrarsi su interazioni di valore più elevate.

5. Intelligenza dei Ricavi

La capacità di analizzare e riportare accuratamente il ROI dei contenuti sul percorso d’acquisto è sempre stata una sfida per i marketer.

Le soluzioni IA semplificano questo processo, offrendo insight sul modo in cui i contenuti influenzano le decisioni di acquisto. L’IA analizza modelli di consumo dei contenuti, correlando questi con la progressione nella pipeline e le vendite chiuse. Questo non si limita a metriche superficiali ma rivela quali contenuti fanno davvero la differenza.

Questi insight aiutano a regolare la strategia di marketing e contenuti in tempo reale e a automatizzare gran parte del processo, assicurando che i contenuti giusti arrivino al buyer giusto nel momento giusto.

Conclusioni

Più ci si allontana dal rilascio di ChatGPT, più si chiarisce la varietà di applicazioni dell’IA per le aziende. Non ci sono più processi manuali e dispendiosi in termini di tempo o analisi interminabili di risultati. I team dotati di strumenti IA possono offrire contenuti mirati su scala senza precedenti.

Se stai usando l’IA solo per generare articoli, stai perdendo molte altre opportunità.