Negli ultimi anni, l’adozione dell’Intelligenza Artificiale (AI) nel marketing ha registrato una crescita esponenziale, influenzando ogni aspetto delle strategie aziendali, dall’analisi dei dati alla creazione di contenuti. Secondo il rapporto di McKinsey “The State of AI in early 2024“, il 65% delle aziende intervistate ha dichiarato di utilizzare regolarmente l’AI generativa in almeno un’area della propria attività, quasi il doppio rispetto al risultato emerso nel rapporto dell’anno precedente.
Non solo: le aziende dichiarano di aver già riscontrato benefici concreti, in particolare nei settori del marketing e delle vendite, tra cui una riduzione dei costi e un aumento di fatturato. Un segno tangibile che indica come le organizzazioni stiano iniziando a comprendere qual è il valore reale di una tecnologia innovativa come l’Intelligenza Artificiale.
Dopotutto, la trasparenza, l’etica e l’uso responsabile dell’AI sono fondamentali per il successo delle campagne di marketing e comunicazione. Ma quali sono le sfide da affrontare e le opportunità da cogliere nell’implementazione dell’AI nel Marketing? In che modo le aziende possono ideare, progettare e gestire campagne di Marketing e Influencer Marketing utilizzando questa tecnologia in maniera efficace? Esistono best practice da considerare e casi studio da analizzare? Questo articolo si propone di rispondere a queste e ad altre domande, offrendo una guida pratica alle aziende per navigare il complesso panorama del Marketing e dell’Influencer Marketing, sempre più AI-driven.
Best practices nelle strategie di influencer marketing AI-driven e il caso Coca-Cola
Il primo punto su cui concentrarsi riguarda il ruolo dell’Intelligenza Artificiale nella strategia di marketing complessiva di un brand. L’uso dell’AI deve essere integrato al suo interno in maniera strategica, fungendo da amplificatore della strategia già esistente e con una specifica reason why. Per esempio, utilizzare l’AI per segmentare il proprio pubblico, partendo da un’analisi dei dati di utilizzo dei prodotti e delle interazioni online, permette a un’azienda di creare profili dettagliati degli utenti. Una best practice in questo senso è quella di Coca-Cola, che ha utilizzato l’intelligenza artificiale per comprendere le preferenze e il comportamento dei consumatori. Analizzando i dati provenienti da diversi touchpoint, digitali e no, Coca-Cola è stata in grado di elaborare messaggi personalizzati per la campagna “Share a Coke”, con una conseguente ottimizzazione della stessa. Come? Utilizzando l’intelligenza artificiale per identificare i nomi propri di persona più popolari nelle diverse regioni, consentendo la personalizzazione del prodotto (ogni bottiglia di Coca Cola mostrava più nomi propri di persona) e una pubblicità mirata. In termini di risultati, la campagna ha portato a un incremento delle vendite del 2% negli Stati Uniti.
Questo approccio risulta fondamentale anche nell’ideazione e definizione di una campagna di Influencer Marketing: a partire dai dati raccolti, l’azienda può individuare i creator che più rispecchiano i valori e gli interessi di ciascun segmento, al fine di migliorare l’efficacia della campagna e raggiungere gli obiettivi prefissati.
Prima di avviare una campagna AI-driven, infatti, le aziende devono stabilire metriche specifiche per monitorarne il progresso e l’efficacia. Per esempio, nel caso di una campagna che ha come obiettivo l’incremento della brand awareness, i risultati ottenuti possono essere misurati tramite KPI come la reach o le impression, definendo delle soglie specifiche da raggiungere o superare. Questi obiettivi quantitativi devono guidare la pianificazione della campagna ed essere definiti sulla base di diversi fattori, tra cui anche il budget allocato. Inoltre, è sempre utile monitorare anche metriche qualitative, come il sentiment dei commenti, per comprendere come il pubblico percepisce il brand e la specifica campagna.
In questo contesto, le agenzie di comunicazione ricoprono un ruolo cruciale. Innanzitutto, possono affiancare le aziende nell’implementazione e gestione di campagne AI-driven. Con specifico riferimento all’Influencer Marketing possono consigliare o utilizzare per conto dell’azienda cliente tool basati sull’AI a supporto della gestione e del monitoraggio delle campagne, ma anche guidare in maniera importante la fase iniziale di definizione della strategia e degli obiettivi. È dunque fondamentale che ci sia un forte allineamento tra azienda e agenzia in termini di visione e macro-obiettivi, per far sì che questi possano poi essere declinati in campagne in linea con la strategia globale.
L’approccio ibrido nell’impiego dell’AI per le campagne di marketing e il caso Toys’R’Us
Rispetto all’utilizzo dell’AI nelle campagne di Marketing e Influencer Marketing, è fondamentale sottolineare l’importanza di un approccio ibrido, che bilanci l’automazione offerta dall’AI con la creatività e la supervisione umana. L’AI, infatti, può generare contenuti in modo rapido ed efficiente, ma non è infallibile: può commettere errori di interpretazione, fraintendere le indicazioni fornite o produrre output che, seppur tecnicamente corretti, possono risultare carenti in termini di emotività o di connessione con il pubblico. Questo rende imprescindibile il processo di vigilanza, revisione e supervisione umana, gestito il più delle volte dall’agenzia di riferimento e fondamentale per correggere eventuali errori, affinare i contenuti e garantire che questi mantengano un tono di voce e uno stile coerenti con l’identità del brand e con la campagna. Inoltre, l’intervento umano permette di valutare anche aspetti più sottili, per esempio elementi di contesto o culturali che l’Intelligenza Artificiale potrebbe non riuscire a cogliere.
Un esempio concreto è rappresentato dallo spot realizzato dal marchio di giocattoli Toys ‘R’ Us interamente con l’AI generativa, in particolare con Sora di OpenAI. Si è trattato di uno dei primi tentativi di un grande brand di utilizzare l’AI generativa per creare una campagna pubblicitaria. Questa è stata fortemente criticata per via della mancanza di quel tocco umano a parere di molti necessario: la campagna contiene numerose imperfezioni a livello creativo e visivo, per esempio il bambino protagonista dello spot sembra non essere sempre lo stesso, i vetri delle finestre sono storti o ancora, gli sguardi di alcuni personaggi appaiono “spenti”. L’output finale, se analizzato con attenzione, risulta quindi poco efficace nel costruire una connessione profonda con i consumatori, con conseguenti ripercussioni anche sulla percezione del brand. Le opinioni in merito sono comunque controverse.
La realizzazione di uno spot di questo genere ha sicuramente richiesto meno tempo, budget e “manodopera umana”, ma ci sono degli aspetti su cui il controllo umano è necessario e non può esserci una sostituzione totale da parte della tecnologia. Vero è che l’agenzia Native Foreign, che ha collaborato con il brand per la realizzazione dello spot, ha messo in campo un team di circa venti persone per lavorare al progetto. La supervisione di professionisti del settore è infatti necessaria per far funzionare correttamente l’AI, che deve ricevere le indicazioni in maniera precisa e puntuale per poter restituire un output soddisfacente e in linea con le richieste. Nel caso di Toys ‘R’ Us pare che l’AI abbia spesso frainteso le indicazioni fornite e che siano state necessarie diverse revisioni. Un aspetto fondamentale ha riguardato l’esigenza di esplicitare all’AI le motivazioni che spingevano i personaggi a comportarsi in un determinato modo per poter ottenere le giuste espressioni facciali e i giusti movimenti. Sora di OpenAI ha completato circa l’80% del lavoro prima che il team dell’agenzia Native Foreign intervenisse in post-produzione, ma nonostante questo sono stati comunque riscontrati degli elementi di criticità, per esempio dal punto di vista di espressione delle intenzioni e dell’emotività trasmessa.
Una nuova visione e strategia di pricing
Il crescente utilizzo dell’AI nelle campagne pubblicitarie fa riflettere su un cambio di paradigma significativo per le agenzie di comunicazione. In un contesto in cui l’AI può essere di supporto a svariate fasi del processo creativo, le agenzie non possono più basare i loro modelli di business esclusivamente sul calcolo delle ore uomo. Un approccio prettamente tradizionale che sta lasciando spazio a una nuova visione e strategia di pricing, in cui il valore del lavoro svolto deve essere sempre più misurato in base all’entità e al valore complessivo del progetto. Tale approccio sembra essere stato adottato anche da Native Foreign per lo spot di Toys ‘R’ Us, nonostante la quotazione effettiva non sia stata dichiarata pubblicamente.
Aspetti legali ed etici: dal tavolo di lavoro alla Tavola Rotonda
Per affrontare gli aspetti legali ed etici nell’impiego di queste strategie occorre tenere conto non solo della normativa cogente ma anche della sua prevedibile applicazione ed evoluzione. Questo comporta la necessità di integrare dei processi dedicati a rilevare le novità normative e ad applicarle all’interno della gestione dei rischi tanto in fase di progettazione quanto nel corso di svolgimento della campagna. Tali rischi possono essere di tipo strategico, con l’incertezza di raggiungere determinati obiettivi prefissati, di tipo operativo, insistendo sugli asset critici coinvolti, nonché economico-finanziari con particolare riguardo all’aspetto di sanzioni e azioni risarcitorie.
La complessa evoluzione normativa del mondo digitale, mossa a trazione principalmente europea e statunitense, comporta la necessità di essere continuamente aggiornati su regole e orientamenti applicativi al fine di integrare nelle strategie tutti gli elementi necessari a garantire a una puntuale rendicontazione della conformità delle azioni intraprese a tutte le prescrizioni vigenti. Non si deve né può tenere conto soltanto del GDPR, infatti, ma anche dell’AI Act e delle norme in materia di comunicazioni e antitrust. A cui si aggiungono eventuali prescrizioni specifiche di settore o nazionali; pertanto, si richiede un approccio alla compliance dinamico ed integrato.
Considerato questo contesto, è necessario da parte degli operatori ragionare secondo norme, principi e soft law e costruire continue occasioni di confronto interno così da evolvere le decisioni secondo un approccio legale ed etico condividendo strategie ed obiettivi con diverse funzioni e professionalità. Insomma: i tavoli di lavoro dovranno farsi sempre più simili ad una Tavola Rotonda, così da promuovere sinergie e contaminazioni reciproche nel perseguimento di un percorso comune.
Per un impiego consapevole di tecnologie come l’AI, queste non possono né devono essere intese come stand-alone ma richiedono sempre un intervento umano, sia esso di supervisione o correzione. In molti casi è la stessa norma a prevedere un obbligo in tal senso, ma bisogna ricordare che una mera automazione del processo con un operatore umano che si limita ad un’adesione a quanto già determinato dall’AI non espone solamente a rischi sanzionatori ma può anche compromettere l’efficacia della campagna.
Le prospettive del mercato
Il cambio di paradigma del marketing AI-driven è in corso e per affrontarlo gli operatori devono o mantenere – o ricordare – che un approccio umanocentrico all’evoluzione tecnologica è l’unico che possa garantire uno sviluppo sostenibile dei mercati della data economy, inclusi quelli della creator economy, che sappia tenere conto di diritti e libertà e degli ecosistemi digitali. Questo richiede pertanto che etica, trasparenza e correttezza siano percepiti come valori e non come costi, tanto dagli operatori economici che dai consumatori.
