L’intelligenza artificiale è la capacità delle macchine o dei computer di emulare il pensiero umano o il processo decisionale. Un’area chiave all’interno dell’AI è il machine learning, derivante dai processi di automatizzazione del planning digitale, già anticipato da Zenith nel mese di novembre.
Utilizzando algoritmi su misura, una task force di data scientist e specialisti strategici di Zenith ha sviluppato un sofisticato sistema di digital planning, sfruttando la tecnologia machine learning dell’agenzia e consentendo al network di creare un processo di automazione: raccolta dati, attribuzione e pianificazione dei cambiamenti attraverso molteplici touchpoints – il tutto realizzato automaticamente.
I 10 trend presentati sono utili per valutare come il machine learning e altre aree dell’AI miglioreranno l’esperienza del consumatore durante il processo d’acquisto e creeranno nuove opportunità di marketing per i brand.

Trend 1
Predicting our needs: l’AI accrescerà l’importanza del ruolo della search nel processo di acquisto dei consumatori
La Search incrementa le capacità predittive; riesce infatti a fornire informazioni sempre più precise riguardo al consumer journey dei consumatori, guidando così sia le riflessioni che le conversazioni. Durante il 2017, i motori di ricerca inizieranno ad includere nei propri dati  tutte le informazioni sui comportamenti del consumatore, informazioni che la tecnologia dell’intelligenza artificiale utilizzerà per aumentare la capacità predittiva del mezzo. Tutto ciò darà chiare opportunità ai brand di anticipare al meglio le esigenze dei consumatori e di implementare strategie di cross-selling.

Trend 2
Speeds is the New Black: Turbo-charging la consegna dei Trend Content
Negli ultimi anni, la quantità di dati a disposizione del mercato è aumentata notevolmente. I brand hanno quindi potuto individuare rapidamente le tendenze e adeguare le proprie strategie di marketing e di comunicazione. Con la crescita costante di dati a disposizione, la pratica del machine learning contribuirà significativamente a semplificare il processo di analisi, permettendo di elaborare gli stessi dati provenienti da fonti diverse per identificare rapidamente i trend e gli schemi sottostanti. Ciò aiuterà i brand ad analizzare le strategia dei brand concorrenti e a cavalcare i nuovi trend. Da un lato gli specialisti del content nelle agenzie saranno in grado di creare gli asset più idonei per raggiungere il consumatore e soprenderlo, dall’altro i brand potranno sviluppare prodotti in grado di soddisfare le ultime esigenze delle diverse categorie di mercato.

Trend 3
Always-on Insights: la raccolta dei dati non-stop attraverso il Passive User Interface
Il Passive User Interface raccoglie in modo continuativo i dati comportamentali dai dispositivi digitali dei consumatori e attraverso l’approccio del machine learning sarà in grado di fornire ai brand insight rilevanti che potranno essere utilizzati per personalizzare le esperienze di consumo. Alcune aziende stanno già utilizzando i dati forniti dai PUI; la piattaforma di Spotify, ad esempio, utilizza i dati del tracker per personalizzare le playlist degli utenti. Un uso più diffuso dei dati PUI consentirà ai brand di progettare contenuti e servizi personalizzati e di impostare strategie di prezzo appropriate. I dati del PUI potranno anche essere condivisi dai diversi brand e nelle diverse categorie per creare ulteriori punti di contatto/esperienza per i consumatori.

Trend 4
Cross-Device Storytelling: i progressi del Programmatic nelle conversazioni automatiche
La tecnologia del machine learning mette direttamente in contatto i brand con i consumatori e non solo con i loro device. I brand raccolgono molti dati di prima parte, e l’AI permette di comprendere  come coinvolgere i consumatori con diversi messaggi in contesti e tempi differenti. I brand potranno quindi automatizzare le loro conversazioni con il target di riferimento utilizzando il cross-device programmatic advertising creando esperienze senza soluzione di continuità con l’obiettivo di accelerare sia l’acquisto che il ri-acquisto.

Trend 5
Shoppable Content: acquistare direttamente dai contenuti per migliorare l’esperienza del consumatore
Il 2017 sarà l’anno del “Shoppable Content”: la  possibilità di acquistare direttamente da contenuti editoriali e di brand. In pratica “gli algoritmi evolutivi”, tecniche dell’AI ispirate al principio della selezione naturale, potranno scegliere e ottimizzare le informazioni in risposta alla navigazione del consumatore, creando contenuti personalizzati in diretta, con la possibilità di insererirli in carrelli della spesa virtuali. Questi ultimi ricreeranno quindi la funzionalità dei siti e-commerce senza che i consumatori debbano attivare nuovi account o fornire i dati della carta di credito per ogni nuovo sito che visiteranno. Lo “shoppable content” permetterà sia ai brand che agli editori di fidelizzare i consumatori sui loro siti, evitando il passaggio su altri siti per l’acquisto. I brand dovranno pensare e sviluppare i contenuti come una combinazione di testo, immagini e attività interattive in grado di creare un’esperienza di shopping ingaggiante.

Trend 6
Smart VR: Virtual Reality la nuova opportunità per i brand attraverso gli Smartphone
La realtà virtuale si sta spostando dal solitario mondo dei giocatori anche a quello più mainstream dei consumatori che infatti la sperimentano attraverso i loro smartphone, considerati i nuovi driver di questo fenomeno. Facebook e Twitter hanno già un sistema di live-streaming al quale è possibile accedere utilizzando le cuffie collegate ai propri smartphone. L’utilizzo della VR mainstream presenterà per i brand molte opportunità di marketing: ad esempio, i rivenditori avranno la possibilità di modificare le modalità di acquisto presentando ai consumatori i prodotti senza la visita ai punti vendita.

Trend 7
The rise of the chatbots: la comunicazione automatica e diretta tra brand e consumatori
Spinte dal machine learning, le chatbots permettono l’interazione automatica tra consumatori e brand tramite un’interfaccia di messaggistica. Le chatbots possono aiutare i consumatori con alcune funzioni tra le quali i pagamenti e la ricezione delle notifiche di consegna/spedizione. Le chatbots aiutano i brand a ridurre i costi del servizio di assistenza per i clienti e ad aprire un dialogo con i consumatori. Un’altra grande opportunità per i brand sarà quella di creare un contatto diretto e personalizzato con i consumatori sulla base degli insights emersi nelle chat.

Trend 8
Emotion Recognition Technology: aiuta i brand a recepire le emozioni dei consumatori
La diffusione degli smartphone e la condivisione continua dei propri stati d’animo fa sì che il consumatore abbia sempre con sé un rilevatore di emozioni. Questo permetterà ai brand di collegare gli stati d’animo e i comportamenti dei consumatori a comunicazioni mirate, pertinenti e al momento giusto. Ad esempio, i brand legati ad uno sport o ad una squadra potranno utilizzare questa tecnologia per offrire esperienze personalizzate e ingaggianti nel corso di un evento sportivo.

Trend 9
Dynamic Pricing: gli algoritmi consentono l’automatizzazione dell’adeguamento del prezzo in base alla domanda
Grazie all’elaborazione e all’analisi dei dati di vendita, l’algoritmo Dynamic Pricing consentirà alle brand di adeguare il prezzo dei prodotti online considerando il potere di acquisto del consumatore. I prezzi presenti online sui siti e sulle app potranno quindi modificarsi costantemente. Un esempio è quello di Uber che ha introdotto l’algoritmo di Surge Pricing per adeguare automaticamente i prezzi per eccesso negli orari di picco della domanda.

Trend 10
Automated assistance: il servizio robot arriva nei negozi
Nel mondo dell’industria i robot sono una realtà ormai da molti anni. Oggi, la tecnologia ha sviluppato una combinazione di sistemi di automazione fisici e digitali per creare robot che lavorino fianco a fianco con gli esseri umani. Le opportunità più evidenti e immediate saranno nella vendita al dettaglio. I robot forniranno informazioni sui prezzi, sulle disponibilità di magazzino e, utilizzando particolari algoritmi, saranno in grado di offrire suggerimenti sui prodotti e sulle promozioni in corso. Oltre alla vendita al dettaglio le opportunità di sviluppo riguarderanno anche l’ospitalità alberghiera,  le cure sanitarie e l’aiuto domestico.

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