Il marketing moderno non è mai stato così preciso. Gli algoritmi possono identificare potenziali clienti, personalizzare la messaggistica e pubblicare campagne su decine di canali con notevole velocità. Ma gli stessi sistemi che rendono il marketing più efficiente potrebbero anche restringerne la portata.
Mentre gli strumenti di intelligenza artificiale ottimizzano le campagne in base a comportamenti comprovati e al pubblico esistente, alcuni leader del marketing temono che i marchi rischino di diventare più bravi nel comunicare con gli stessi clienti, perdendo però quelli che potrebbero guidare la loro prossima fase di crescita.
La dinamica riflette un cambiamento più ampio in corso nel settore del marketing. Gli strumenti basati sull’intelligenza artificiale eccellono nell’identificare modelli nei dati dei consumatori e nel perfezionare le campagne verso risultati misurabili come clic, conversioni e ritorno sulla spesa pubblicitaria.
Ma la crescita del marchio raramente segue la stessa logica dell’ottimizzazione.
In teoria, il marketing basato sull’intelligenza artificiale dovrebbe aiutare le aziende a trovare il pubblico giusto più rapidamente. Ma come notano alcuni esperti di marketing, la tecnologia è intrinsecamente modellata da ciò che è accaduto prima.
“L’intelligenza artificiale guarda indietro per andare avanti”, ha affermato Hannah Swanson, vicepresidente del marketing di Intentsify, una società di tecnologia di marketing B2B. Newsweek. “Gli esseri umani generano il segnale; l’intelligenza artificiale lo amplifica.”
In pratica, più le campagne vengono affinate attorno a comportamenti comprovati, più il pubblico a cui rivolgersi inizia a restringersi. L’efficienza aumenta, ma ciò che accadrà dopo è meno chiaro.
“Più l’intelligenza artificiale riesce a trovare il tuo pubblico esistente, meno ragioni avrà per mostrare il tuo marchio a chiunque nuovo”, ha detto Ross Palmer, CEO di Aloa Agency. Newsweek. “L’ottimizzazione premia ciò che si replica ora, non ciò che crea rilevanza nel tempo”.
Altri esperti di marketing affermano che il problema è più profondo del semplice targeting dell’efficienza.
“Quanto più precisamente si mira, tanto più stretto diventa il circuito, e la rilevanza culturale raramente vive all’interno di un circuito stretto”, ha detto John B. Johnson, co-fondatore, preside e architetto dell’identità presso A Small Studio. Newsweek. “L’intelligenza artificiale può restringere il tuo obiettivo, ma non può dirti su chi vale la pena mirare.”
Quando l’ottimizzazione restringe il pubblico
Durante una recente puntata di Newsweek Serie di webinar “Agenda AI”.ospitato da Suraj Srinivasan, professore alla Harvard Business School, il veterano della pubblicità David Sable ha affermato che questa tensione sta diventando una delle sfide determinanti del marketing basato sull’intelligenza artificiale.
Sable, vicepresidente della società di marketing e comunicazione Stagwell, ha affermato che i marchi rischiano di confondere la portata con la connessione quando fanno troppo affidamento sull’ottimizzazione automatizzata.
“La portata crea rumore”, ha detto. “L’appartenenza crea entrate.”
Dal punto di vista di Sable, il rischio non è l’efficienza in sé, ma cosa succede quando l’ottimizzazione inizia a modellare chi i marchi raggiungono, concentrando l’attenzione su coloro che si comportano già come clienti esistenti perdendo il potenziale pubblico ai margini.
Come ha osservato durante il webinar, l’ottimizzazione restringe il focus per definizione. “L’ottimizzazione non crea solo efficienza”, ha affermato Sable. “Crea un pubblico più piccolo.”
Il risultato è un paradosso. Quanto più il targeting diventa preciso, tanto più difficile può essere espandere l’impronta culturale di un marchio.
Questo modello si riflette sempre più nel modo in cui le campagne vengono progettate e valutate. Negli ultimi dieci anni, parametri di performance come percentuali di clic, conversioni e ritorno sulla spesa pubblicitaria hanno finito per definire il modo in cui vengono valutate le campagne. I sistemi di intelligenza artificiale sono progettati per ottimizzare esattamente questi segnali. Ma questi segnali tendono a riflettere la domanda esistente, non le condizioni che creano la nuova domanda.
Perché appartenere è ancora importante
Ma l’appartenenza – la connessione emotiva che incoraggia le persone a identificarsi con un marchio – opera su una linea temporale diversa. Cresce attraverso lo storytelling, l’identità condivisa e la comunità. È difficile da quantificare e ancora più difficile da automatizzare.
Gli strateghi di marketing spesso citano esempi che vanno dai franchising sportivi ai marchi di consumo con seguito devoto, dove la fedeltà si estende oltre le caratteristiche del prodotto o il prezzo. In questi casi, i clienti non stanno semplicemente comprando qualcosa. Si sentono parte di un gruppo.
L’intelligenza artificiale può aiutare a identificare tali comunità in modo più efficiente che mai. Può analizzare segnali comportamentali, modelli di acquisto e interazioni sociali per rivelare gruppi di consumatori con interessi condivisi. Tuttavia, creare il legame emotivo che sostiene quelle comunità rimane un compito fondamentalmente umano.
“I marchi che costruiscono una vera comunità trattano l’intelligenza artificiale come un nuovo strumento, non come un compositore”, ha detto Palmer, di Aloa Agency. Newsweek.
In alcuni casi, gli esperti di marketing temono che l’ottimizzazione possa involontariamente compromettere l’obiettivo di costruire una vera fedeltà. Quando gli algoritmi perfezionano continuamente le campagne verso gruppi più piccoli di utenti altamente reattivi, il processo può iniziare ad assomigliare a un ciclo chiuso, rafforzando la domanda esistente anziché coltivare nuovo pubblico.
Questo è uno dei motivi per cui alcune piattaforme digitali hanno tranquillamente incoraggiato gli inserzionisti a evitare un’ottimizzazione eccessiva. L’espansione del targeting, la sperimentazione con un pubblico più ampio e il test delle variazioni creative possono talvolta produrre risultati più forti a lungo termine, anche se i parametri di efficienza a breve termine fluttuano.
Bilanciare efficienza e crescita del marchio
La tensione riflette una realtà più profonda riguardo al ruolo dell’intelligenza artificiale nel marketing. Per quanto utile possa essere, i marchi hanno ancora bisogno di un giudizio strategico per decidere dove vogliono crescere in seguito.
Alcuni leader dell’IA inquadrano la sfida in modo diverso.
“Questo non è un problema di intelligenza artificiale; è una discrepanza tra gli obiettivi aziendali e il modo in cui viene applicata la tecnologia”, ha affermato Mike Rousselle, vicepresidente senior dell’intelligenza artificiale presso OptimizeRx, nei commenti a Newsweek. “L’intelligenza artificiale amplificherà qualunque obiettivo le assegnerai”.
Altri avvertono che, anche quando gli obiettivi sono allineati, il modo in cui viene utilizzata l’intelligenza artificiale può comunque erodere ciò che rende distintivi i marchi.
“L’errore più grande che le aziende rischiano di fare è confondere la velocità con il valore”, ha affermato Palmer. “L’intelligenza artificiale ti consente di produrre più contenuti e di indirizzare più segmenti, ma un’ondata di marketing intercambiabile abitua semplicemente il pubblico a ignorarti”.
La sfida per gli esperti di marketing non è più semplicemente imparare a utilizzare l’intelligenza artificiale. È decidere quando l’ottimizzazione non dovrebbe guidare la decisione.
L’efficienza può aiutare i marchi a raggiungere i clienti giusti. L’appartenenza è ciò che li tiene lì.
