Negli ultimi anni si parla ampiamente di intelligenza artificiale e delle sue molteplici applicazioni: dalla robotica alla domotica, passando per le chatbot per arrivare alla business intelligence; in quest’ultimo caso si entra nell’ambito della trasformazione dei dati in fonti concrete di informazione per la pianificazione strategica delle aziende al fine di ottimizzare gli investimenti. Da alcuni anni sta prendendo piede anche l’intelligenza artificiale semantica, un approccio innovativo per supportare le campagne dei clienti, che si basa sulla comprensione del significato e della connotazione dei testi scritti che vengono fruiti dai consumatori, in maniera tale da costruire l’universo semantico di questi ultimi e confrontarlo con quello all’interno del quale si trovano “immersi” brand, prodotti o qualunque topic si voglia andare ad analizzare. Il tutto per poi trovare maggiori o minori affinità tra i consumatori e questi stessi temi.
La corrente emergenza sanitaria ha dimostrato quanto il mercato possa rivoluzionarsi rapidamente e le aziende hanno ora più che mai la necessità di essere flessibili, lungimiranti e comprendere quali siano stati effettivamente i cambiamenti nel proprio pubblico di riferimento. In questo senso, l’intelligenza artificiale applicata alla data science può essere un alleato estremamente concreto per sviluppare nuove ed efficaci strategie in modo rapido.
AI semantica e marketing
Partendo dal concetto di “semantica”, la scienza basata sullo studio del significato delle parole, ovvero il rapporto tra un preciso segno d’espressione e il suo valore nella realtà, in questo caso quella virtuale del web. Grazie ad algoritmi specifici di machine learning, l’AI semantica è in grado di simulare i meccanismi di comprensione di un testo utilizzati abitualmente dalle persone e determinare non solo il significato delle parole, ma anche la loro specifica connotazione in base al contesto. Semplificando il suo funzionamento, possiamo affermare che si utilizzano algoritmi di machine learning per interpretare i contenuti online a cui sono esposte le persone e successivamente per delineare un profilo comportamentale di ciascun individuo, basato, sull’universo semantico a cui è stato esposto. Nel marketing, ad esempio, i dati raccolti grazie alla semantica servono come base per garantire una migliore qualità della profilazione dei consumatori. Si è ad esempio in grado di costruire i cosiddetti modelli di propensity ovvero predittivi.
Quali vantaggi per le aziende
Questo approccio può essere la chiave di volta per delineare gli interessi dei consumatori e proporre a ognuno i prodotti e le offerte più adatte, così come per anticipare i segnali di acquisto o di cambiamento, come avvenuto specialmente negli ultimi mesi che abbiamo vissuto. Comprendere, infatti, quanti e quali cambiamenti abbia vissuto il pubblico di riferimento è fondamentale per essere certi di rivolgersi ancora a un pubblico effettivamente interessato al prodotto. Tante aziende ritengono di avere bene in mente quale sia il loro cluster di riferimento perché, in base al prodotto, può sembrare scontato ma è anche vero che spesso, grazie a piattaforme come di AI semantica, molte realtà scoprono di suscitare interesse verso un pubblico che non avevano preso in considerazione o comunque diverso da quello che avevano individuato inizialmente. Le analisi condotte mediante strumenti in grado di esplorare, connettere e attivare gli universi semantici legati ai brandi o ai topic stanno alla base di strategie di successo nazionali e internazionali.
