Mobile è stata la parola magica per parecchi anni, oggi si parla tanto di intelligenza artificiale (AI). Forse non sai che la utilizziamo da molto più tempo di quanto tu creda.

In questo articolo esploriamo almeno 7 dei casi d’uso quotidiano dell’intelligenza artificiale.

Trovare l’intelligenza artificiale è più facile di quanto pensi

L’intelligenza artificiale deriva da processi computazionali che riescono a rielaborare le informazioni simulando parte dell’intelligenza umana. Il machine learning è quindi la facoltà delle macchine di apprendere informazioni e trarre conclusioni seguendo schemi di ragionamento “intelligenti”. Noi marketers possiamo utilizzare questi modelli oggi stesso, per esempio con i modelli predittivi o i chatbot. Qui di seguito trovi 7 casi pratici in cui l’AI si applica con successo.

1. I tag automatici delle foto e video

Ti è mai capitato di postare una foto su Facebook che ti suggerisce di taggare i volti delle persone? Questo è un processo di riconoscimento facciale basato sull’intelligenza artificiale. Il sistema viene ora utilizzato per scandire anche frame per frame i contenuti video, come fa la start up Valossa. Questa taggatura permette di dare senso al video e abilitare processi di pianificazione pubblicitaria e di verifica di erogazione più accurati.

2. I campi auto-compilati

Cerca su Google una parola: noterai che ancora prima che tu finisca di digitare, hai già dei suggerimenti di ricerca. Questo è dovuto al sistema di RankBrain che attraverso l’analisi dello storico delle ricerche, è in grado di prevedere cosa stai cercando. Molti siti di prodotti o servizi usano l’auto-compilazione dei campi di ricerca e li fanno combaciare con il profilo dell’utente in modo da essere più efficienti nel dare la risposta che sta cercando l’utente (come per esempio siti di travel come Booking.com o attraverso il motore di ricerca Doofinder che puoi installare sul tuo ecommerce).

3. Modelli predittivi di consumo

Le loyalty cards del supermercato in cui vai a fare la spesa ogni settimana, collezionano le informazioni di acquisto e possono tracciare un modello predittivo sui tuoi acquisti futuri e proporti sconti e offerte ad hoc. La logica dei modelli predittivi, sebbene sembri complessa, in realtà è molto semplice da capire: il sistema impara in base a dati di storico e li proietta nel futuro in base ad un punteggio (scoring) di correlazione. Qui le applicazioni di modelli predittivi sono infinite. Ad esempio la deduzione di intenti di acquisto in base a particolari caratteristiche che apparentemente non correlate su Amazon, Zalando i siti per l’ecommerce dei supermercati.

4. Il programmatic advertising

Poteva mancare il mio amato programmatic advertising? Il programmatic è il metodo di comprare e vendere spazi pubblicitari, ma la decisione di acquisto e vendita è totalmente automatizzata da sistemi tecnologici che elaborano dati di audience. Nel programmatic si utilizzano le Data Management Platform, che per applicare i loro modelli statistici per esempio di look-a-like, si servono di algoritmi predittivi incrociando l’affinità di informazioni. Altra applicazione dell’intelligenza delle macchine riguarda l’erogazione mirata ad un determinato audience solo se si verificano determinate condizioni, ad esempio impostando l’ora del giorno, la frequenza di esposizione, se l’utente ha già visto il prodotto, etc. Se vuoi approfondire, ti consiglio il mio libro sul programmatic advertising.

Dal capitolo 5 del libro Programmatic Advertising per Marketing People

5. Intelligenza creativa

Watson di IBM è lo strumento AI più conosciuto e sta trovando svariate applicazioni anche nel marketing. E’ una vera e propria mente, tanto da elaborare messaggi creativi per la promozione della marca di automobili Toyota in base ai segmenti di target con le tassonomie più disparate. Nella campagna, ad esempio, gli appassionati di arti marziali e di grigliata, hanno visualizzato un messaggio nell’annuncio, che mai nessun creativo per una pubblicità di un’automobile avrebbe immaginato “Tai Kwan Tenderizer”, valli a capire.

6. Composizione musicale

E’ tutto vero! L‘artista Taryn Southern ha elaborato un intero album servendosi di suoni composti dall’intelligenza artificiale: lei ha indicato ritmo, gli strumenti che voleva utilizzare e il genere musicale di riferimento. Puoi pensare di utilizzare il software di generazione di musica AI per creare il gingle giusto per la tua prossima campagna radio o TV scegliendo il tone of voice che vuoi comunicare.

7. Deep learning

Il deep learning è un tessuto neuronale virtuale basato su più livelli di ragionamento. Con l’evoluzione dei patterns cognitivi, recentemente, alcuni scienziati durante i loro esperimenti non hanno saputo come spiegare il ragionamento compiuto dalla macchina. Tutte le volte che lo dico, mi tremano le gambe, ma questo è a tutti gli effetti un principio di pensiero non umano. Qui il modello di ragionamento delle reti neurali permette per esempio alla macchina di scrivere un numero “pensando” .

Concludo semplicemente dicendo, WOW.