Dall’avvento del social media marketing, i brand sono progressivamente passati da una comunicazione di massa a una comunicazione personalizzata, nota anche come marketing one-to-one. Una delle ragioni principali di questa evoluzione è da ricondursi alla natura umana: i contenuti personalizzati risultano naturalmente più coinvolgenti ed efficaci rispetto alle tradizionali pubblicità in formato “broadcast” con le quali siamo cresciuti. E i social media hanno soddisfatto esattamente questa necessità. Ma non basta, l’utente di oggi richiede un’esperienza ancora migliore, sempre più customizzata. Negli ultimi anni, l’intelligenza artificiale e il machine learning sono diventati le nuove parole d’ordine nel marketing. Ed è facile capire perché: i’intelligenza artificiale sta gradualmente trasformando il modo in cui le aziende comunicano con il pubblico. Ma cosa significa tutto questo per l’ambito del social media marketing? Come sarà il futuro di questo settore?
Migliorare l’esperienza dei clienti
La cosa più importante per un’azienda è fornire al cliente un’esperienza cliente eccezionale, o almeno migliore di quella offerta dalla concorrenza. È questo l’elemento chiave di ogni attività e la capacità di distinguersi in questo senso può fare la fortuna di un’azienda. L’intelligenza artificiale aiuta a migliorare l’esperienza dell’utente fornendo contenuti e servizi personalizzati in base alle sue esigenze e preferenze. Grazie ai chatbot, per esempio, i consumatori possono trovare facilmente informazioni sui prodotti e sui servizi desiderati senza dover cercare su più siti web e app e senza aspettare i tempi di un’assistenza clienti gestita da operatori umani – che possono invece concentrarsi sul risolvere problemi complessi per i clienti già acquisiti o sulle consulenze più articolate. Le stesse piattaforme di social media utilizzano ora l’intelligenza artificiale per curare i contenuti per gli utenti in base ai loro interessi. Ad esempio: Facebook utilizza algoritmi di machine learning che suggeriscono automaticamente i post in base ai precedenti like, commenti e condivisioni degli utenti; Instagram per identificare le foto pertinenti in base al comportamento passato degli utenti; YouTube per suggerire video in base alla cronologia delle visualizzazioni passate; Twitter per raccomandare tweet pertinenti in base alle passate interazioni.
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Gestire e ottimizzare i contenuti
Non sorprende che i SMM abbiano bisogno di aiuto per gestire più piattaforme contemporaneamente, specialmente per tenere il passo con i requisiti di ciascuna piattaforma. Con l’intelligenza artificiale a disposizione, diventa molto più facile adattare e condividere tutti i tipi di contenuti come video, articoli e immagini su più piattaforme contemporaneamente, senza compromettere la qualità o la coerenza dei contenuti stessi (ad esempio, perdendo la formattazione). L’intelligenza artificiale aiuta ad automatizzare la programmazione dei contenuti, il monitoraggio e il coinvolgimento sui canali social. I marketer possono utilizzarla per gestire più account da un’unica postazione e assicurarsi che i loro brand siano sempre attivi su tutte le piattaforme.
Grazie all’intelligenza artificiale, è anche possibile eseguire test A/B sui contenuti per capire quali funzionano meglio. Inoltre, l’AI consente di creare versioni ottimizzate di post già pubblicati, in modo da non dover perdere tempo a crearne di nuovi ogni volta che si cambia strategia o si lancia un nuovo prodotto.
Social Listening
Il “social listening” consiste nel monitoraggio delle discussioni e conversazioni online che coinvolgono il marchio, indipendentemente che queste si svolgano sulle pagine social e sui siti del brand o meno. Questa pratica è diventata una parte cruciale di qualsiasi strategia di marketing e i marketer possono sfruttare gli strumenti di intelligenza artificiale per monitorare le conversazioni sul loro brand, sui concorrenti e su altri argomenti relativi al loro settore. Possono quindi entrare in contatto con i fan o rispondere alle questioni sollevate in queste conversazioni su vasta scala, senza doverle monitorare manualmente – il che risulterebbe impossibile per qualsiasi brand anche solo di medie dimensioni.
Misurare le prestazioni in modo più semplice
I social media manager che desiderano conoscere l’andamento delle loro campagne su diverse piattaforme dispongono già di numerosi strumenti di analisi, ma non sempre si rendono conto di come questi dipendano da algoritmi di IA. Per esempio, si può misurare l’efficacia dei propri post senza dover controllare manualmente le prestazioni di ogni post ogni giorno. Con gli strumenti di analisi basati sull’intelligenza artificiale, è possibile monitorare il rendimento dei post nel tempo, in modo da poterli ottimizzare di conseguenza. Questo tipo di tecnologia è ciò che permette ai marketer di valutare tutte le loro campagne con un unico strumento e identificare i punti da migliorare, in modo da ottimizzare i risultati.
Analisi di mercato
Oggi le piattaforme social contano milioni di utenti che pubblicano contenuti e interagiscono tra loro. I dati generati da queste interazioni sono una miniera d’oro per i marketer; tuttavia, questi dati possono essere difficili da analizzare e interpretare se non si dispone degli strumenti giusti. L’IA consente di accedere a dati che non sono disponibili manualmente e di utilizzarli per creare contenuti migliori per un pubblico mirato. Grazie all’IA, i marketer possono analizzare grandi quantità di dati in tempo reale e utilizzare questa analisi per prendere decisioni migliori sulle loro campagne.
Conclusioni
Man mano che un numero sempre maggiore di piattaforme e reti di social media mette a disposizione le funzioni potenziate dall’intelligenza artificiale che sono diventate così in voga negli ultimi anni, non c’è dubbio che i professionisti del marketing debbano familiarizzare con il loro valore e iniziare a integrarle nelle loro strategie. Una volta superata la riluttanza a provare una nuova tecnologia, scoprirete che questa è al tempo stesso tremendamente utile e molto facile da usare di quanto non aveste immaginato.
