In che modo gli esperti di marketing risparmiano tempo e prendono decisioni basate sui dati utilizzando i report AI [+ Approfondimenti degli esperti]
Devi affrontare la pressione costante di destreggiarti tra più campagne, monitorarne le prestazioni e fornire report ricchi di approfondimenti. Questo processo è macchinoso, dispendioso in termini di tempo e pieno di sfide.
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Dopo anni di difficoltà nella preparazione di report per le mie campagne di marketing, ho scoperto come il reporting basato sull'intelligenza artificiale può davvero trasformare il processo e favorire la creatività attraverso strategie supportate dai dati.
In questo articolo parlerò di:
Le sfide critiche che gli esperti di marketing devono affrontare nel reporting tradizionale
5 vantaggi principali del reporting AI per gli esperti di marketing
4 app di reporting basate sull'intelligenza artificiale per gli esperti di marketing
I miei migliori consigli per iniziare con il reporting AI
Le sfide critiche che gli esperti di marketing devono affrontare nel reporting tradizionale
Nel corso della mia decennale carriera nel marketing, una delle sfide più significative (e ricorrenti) che ho dovuto affrontare è stata segnalare e attribuire la mia attività alle entrate.
Sono sicuro che tutti gli esperti di marketing concorderebbero sul fatto che i metodi di reporting tradizionali sono complessi e richiedono molto tempo. Il reporting sembra una scienza missilistica con molte parti in movimento.
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Di seguito sono riportate alcune delle sfide che ho riscontrato e osservato nella preparazione dei report di marketing.
La raccolta dei dati è laboriosa. Hai trascorso ore (e persino giorni) a consolidare, pulire e organizzare i dati da diversi strumenti per creare un report. Mi sono reso conto che uno dei motivi principali per cui gli esperti di marketing trovano difficile creare report affidabili è dovuto a questo processo di raccolta manuale dei dati inefficiente e soggetto a errori.
Incapacità di misurare il ritorno sull'investimento. La mia più grande preoccupazione con i metodi di reporting tradizionali è la mancanza di risultati misurabili in molte campagne di marketing. È molto difficile attribuire direttamente metriche specifiche di alto livello (ad esempio clic, impressioni, Mi piace) a risultati aziendali significativi (ad esempio acquisizione di clienti, fidelizzazione, ecc.). Pertanto, anche se sai quanto bene ha funzionato la campagna, non disponi di prove sufficienti per collegarla ai risultati ottenuti.
Dati isolati. Avendo lavorato con molte organizzazioni B2B, ho notato che ogni dipartimento spesso lavora in modo isolato. Di conseguenza, i dati dei clienti sono isolati e non sono accessibili a nessun team. Il team di vendita utilizza un sistema CRM, il team di marketing si affida a più strumenti analitici e il team di supporto lavora su una piattaforma di successo del cliente. Ciò ostacola la capacità degli esperti di marketing di ottenere un quadro completo delle loro prestazioni.
Personalizzazione limitata. Gli strumenti di reporting tradizionali non possono essere facilmente personalizzati per soddisfare le tue esigenze di reporting. Ho provato a lavorare a ritroso rispetto ai miei obiettivi per impostare il mio sistema di reporting, ma non sono riuscito a personalizzare completamente i miei strumenti per tenere traccia delle metriche necessarie. Questa mancanza di flessibilità è un altro motivo importante per cui gli esperti di marketing dedicano più tempo e sforzi al reporting basato sui dati.
Interpretazione di dati significativi. Infine, dopo aver provato molti strumenti di reporting, posso dire che la maggior parte degli strumenti si limita a elaborare e visualizzare i dati. Non forniscono indicazioni contestuali su quali azioni intraprendere in base ai dati. Ho passato la maggior parte del mio tempo a interpretare i dati su larga scala e a documentare i punti chiave per aiutare le parti interessate a prendere decisioni basate sui dati.
Il reporting tradizionale è pieno di sfide che i professionisti del marketing devono affrontare. Ciò si aggiunge alla crescente pressione che i professionisti del marketing devono affrontare per distinguersi in mercati affollati con campagne innovative.
La buona notizia è che esistono risorse come HubSpot for Marketers che dispongono di molti strumenti per semplificare i report di marketing. Dall'attribuzione dei ricavi multi-touch all'analisi del percorso del cliente, puoi facilmente misurare e ottimizzare i tuoi investimenti di marketing.
L'altra buona notizia? Ora abbiamo anche l’intelligenza artificiale.
Ecco perché sono entusiasta di discutere di come i metodi di reporting dell'intelligenza artificiale possano cambiare il gioco e aumentare l'efficienza degli esperti di marketing.
Diamo un'occhiata ai principali vantaggi e casi d'uso del reporting AI.
5 vantaggi principali del reporting AI per gli esperti di marketing
Il rapporto AI Insights for Marketers indica che quasi la metà (45%) dei leader del marketing afferma che gli strumenti di intelligenza artificiale rendono i dipendenti più produttivi.
Anche se ho visto gli esperti di marketing sfruttare l’intelligenza artificiale per casi d’uso come la creazione di contenuti e l’automazione, credo che questa sia solo la punta dell’iceberg. La vera svolta è la capacità di utilizzare strumenti di intelligenza artificiale per un’analisi completa dei dati e il monitoraggio delle prestazioni.
Ecco cinque aree chiave in cui ritengo che il reporting basato sull'intelligenza artificiale semplificherà la vita ai professionisti del marketing.
1. Raccolta ed elaborazione dei dati semplificata
Chiedi a qualsiasi operatore di marketing cosa non gli piace di più del suo ruolo e ti dirà: raccolta dati.
Come ho detto prima, la raccolta manuale dei dati è un processo lento e noioso. Navigare nell'analisi dei social media, nelle dashboard di email marketing, nei CRM e in altri strumenti a volte può farti sentire come se fossi tornato all'età della pietra.
Con i report basati sull'intelligenza artificiale, puoi facilmente eliminare questo lavoro impegnativo e automatizzare il processo di raccolta dei dati. Questi strumenti di marketing basati sull'intelligenza artificiale si integreranno perfettamente con i tuoi canali target e raccoglieranno dati in tempo reale. Inoltre, è possibile configurare questi strumenti per elaborare e analizzare i dati.
Automatizzare il reporting utilizzando l'intelligenza artificiale può ridurre significativamente il carico di lavoro manuale e liberare tempo da dedicare ad attività più strategiche.
2. Migliorare la capacità di misurare il ritorno sull'investimento
Uno dei maggiori punti dolenti per ogni professionista del marketing che conosco è collegare i propri sforzi direttamente ai risultati aziendali.
Poiché i metodi di reporting tradizionali si concentrano su parametri di alto livello (come visualizzazioni, clic e impressioni), non avrai un quadro chiaro di come i tuoi sforzi di marketing stanno determinando la crescita dei ricavi.
Invece, i report AI forniscono informazioni più approfondite attraverso modelli di attribuzione avanzati.
Gli strumenti di intelligenza artificiale possono tracciare l'intero percorso del cliente attraverso diversi canali e punti di contatto. In questo modo, puoi ottenere chiarezza su come i clienti prendono le decisioni di acquisto e su cosa li ha spinti avanti nella canalizzazione del marketing.
Questo vantaggio emerge anche dall’AI Marketing Insights Report: il 39% dei marketer ritiene che gli strumenti di intelligenza artificiale aiutino a prendere decisioni informate in base alle prestazioni.
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3. Abbatti i silos di dati
Possono verificarsi silos di dati in qualsiasi organizzazione quando i dati vengono archiviati separatamente per team e casi d'uso diversi. Di conseguenza, non si ottiene una visione unificata del comportamento dei clienti o delle prestazioni di marketing.
Il reporting basato sull’intelligenza artificiale può abbattere questi silos integrandosi con più piattaforme per estrarre dati in tempo reale e generare report dettagliati.
Infatti, il 44% dei professionisti del marketing ritiene che l’intelligenza artificiale sia molto efficace nell’esecuzione dell’analisi dei dati e il 70% di loro utilizza questi strumenti per migliorare il flusso di lavoro di analisi dei dati.
Perché? Perché gli strumenti di intelligenza artificiale forniscono dashboard integrate per visualizzare informazioni dettagliate su tutti i canali senza alcuno sforzo manuale. Puoi aggregare e fare riferimenti incrociati automaticamente ai dati provenienti da diversi punti di contatto per fornire un quadro più completo del rendimento della campagna.

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4. Report altamente personalizzabili
Uno dei maggiori vantaggi del reporting basato sull'intelligenza artificiale è la capacità di superare i rigidi formati di reporting dei metodi tradizionali e creare una configurazione flessibile e specifica per target.
Invece di seguire modelli irrilevanti, i report basati sull'intelligenza artificiale ti consentono di personalizzare i tuoi report per tenere traccia delle metriche in linea con campagne o strategie specifiche.
Jessica Apotheker, marketing leader e chief marketing officer presso Boston Consulting Group, spiega perché le organizzazioni devono creare una configurazione di reporting così personalizzata.
Nel suo discorso al TED, ha sottolineato che gli esperti di marketing devono disporre degli strumenti di intelligenza artificiale giusti per monitorare il comportamento dei clienti, prevedere i risultati e analizzare in modo approfondito ogni campagna. Questo ciclo di feedback costante può migliorare notevolmente le tue strategie e prestazioni di marketing.
Apotheker condivide un esempio per visualizzare i risultati:
"Un'azienda di beni di consumo con cui ho lavorato ha utilizzato questi strumenti per ottenere un vantaggio in termini di intelligenza artificiale dell'emisfero sinistro, creando un team di oltre 30 esperti che hanno sviluppato e personalizzato queste soluzioni. Inoltre, hanno migliorato le competenze dell'intera organizzazione.
Di conseguenza, gli esperti di marketing sono in grado di valutare quali audience e combinazioni creative hanno ottenuto buoni risultati sul mercato, identificare i prodotti che incontrano il favore dei consumatori e monitorare l’evoluzione del funnel di marketing. Il risultato è un approccio di marketing altamente adattabile ed efficace”.
5. Migliora la narrazione dei dati
Ho visto più e più volte come gli strumenti di reporting tradizionali facciano fatica a tradurre i dati grezzi in informazioni significative. Sono fermamente convinto che questi resoconti pieni di numeri e grafici spesso non riescano a raccontare una storia avvincente. Non spiega perché determinati parametri siano importanti e come influenzino la strategia.
Ecco perché sto sperimentando strumenti di reporting basati sull'intelligenza artificiale per interpretare i dati, fornire approfondimenti contestuali e supportare il processo decisionale.
Gli strumenti di intelligenza artificiale utilizzano l'elaborazione del linguaggio naturale (NLP) per creare narrazioni attorno ai tuoi dati. Possono spiegare tendenze, identificare lacune e opportunità e arrivare al punto di rispondere a domande specifiche che hai.
In poche parole, puoi utilizzare strumenti di reporting basati sull'intelligenza artificiale per comprendere rapidamente i dati e ottenere informazioni strategiche.
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4 app di reporting basate sull'intelligenza artificiale per gli esperti di marketing
Ho trascorso gli ultimi mesi esplorando il potenziale degli strumenti di reporting basati sull'intelligenza artificiale.
Oltre a testare alcuni strumenti per il mio flusso di lavoro, ho anche parlato con altri esperti di marketing per scoprire come stanno sfruttando l'intelligenza artificiale nei loro report e i vantaggi che hanno visto finora.
Ho curato un elenco di quattro casi d'uso dell'intelligenza artificiale nel marketing digitale per massimizzare l'efficienza del reporting e prendere decisioni basate sui dati.
Caso d'uso n. 1: analisi predittiva per le prestazioni della campagna.
Credo che l’analisi predittiva basata sull’intelligenza artificiale possa rappresentare un punto di svolta nella definizione delle priorità e nell’esecuzione delle campagne di marketing.
Puoi utilizzare i dati storici sulle metriche di rendimento delle campagne e sui modelli stagionali per prevedere i risultati futuri. Puoi anche condividere più dettagli contestuali sulla tua campagna pianificata utilizzando questi dati. Questi strumenti di intelligenza artificiale potranno quindi prevedere se la campagna avrà un rendimento buono o scarso.
Inoltre, gli strumenti di intelligenza artificiale possono simulare scenari basati su fattori variabili come segmenti di pubblico, budget e altro.
Ad esempio, cosa succede se assegni un ulteriore 20% del tuo budget agli annunci sui social media all'interno di uno specifico gruppo demografico? L’intelligenza artificiale può prevedere il probabile risultato, consentendo decisioni migliori.
Guarda i report sull'intelligenza artificiale in azione
Andy Christedona, co-fondatore di Orbit Media Solutions, utilizza ChatGPT per analizzare le prestazioni dell'intera campagna a canalizzazione e prevedere le prestazioni future.
Scarica i report più recenti dalla tua piattaforma di email marketing e da Google Analytics. Quindi aggiunge questi dati a ChatGPT per combinare i set di dati ed estrarre approfondimenti.
Di seguito è riportato un esempio di come indirizzare lo strumento per combinare e organizzare il set di dati.

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Utilizza anche ChatGPT per estrarre approfondimenti da questo set di dati e visualizzarli in modi diversi. Ad esempio, allo strumento è stato chiesto di creare un grafico che mostrasse il rendimento dei diversi argomenti nel canale di email marketing.

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Caso d'uso n. 2: approfondimenti in tempo reale per l'ottimizzazione dei contenuti.
In qualità di marketer di contenuti, mi sono concentrato molto sull'utilizzo dell'intelligenza artificiale per creare flussi di lavoro più efficienti.
Tuttavia, di recente ho scoperto la potenza degli strumenti di intelligenza artificiale per misurare le prestazioni e ottimizzare i contenuti per ottenere risultati migliori.
Utilizzo strumenti di intelligenza artificiale per monitorare parametri come coinvolgimento, frequenza di rimbalzo e tasso di conversione.
Questi dati in tempo reale sui contenuti pubblicati su diversi canali mostrano se un argomento è stato un successo o un fallimento. In questo modo posso migliorare i contenuti poco performanti o spostare le risorse da una campagna all'altra.
Mi affido anche al software di marketing SEO di HubSpot per ottimizzare i contenuti. Lo strumento analizza il contenuto di qualsiasi sito Web per fornire consigli in tempo reale per il miglioramento.
Ciascuna raccomandazione indica il numero di pagine interessate dal bug e fornisce una ragione chiara per cui il bug è significativo. Ti dice anche l'impatto di ogni raccomandazione in modo da poter dare priorità alle attività ad alto impatto.
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Caso d'uso n. 3: segmentazione e personalizzazione del pubblico.
L’intelligenza artificiale può analizzare enormi set di dati per trovare modelli che normalmente ti sfuggirebbero.
Gli esperti di marketing possono utilizzare questa funzionalità per migliorare la segmentazione del pubblico e fornire messaggi più mirati. Ecco perché il 34% dei CMO afferma che l'intelligenza artificiale porta a esperienze cliente più personalizzate.
Ad esempio, gli strumenti di intelligenza artificiale possono analizzare tutti i dati disponibili sui clienti e creare segmenti in base al loro comportamento e preferenze. Puoi anche utilizzare questi strumenti per capire come ogni segmento interagisce con il tuo marchio.
Quindi, in base a questa segmentazione del pubblico, puoi personalizzare l'esperienza del cliente e offrire soluzioni e offerte personalizzate in base alla cronologia delle interazioni e al percorso di ciascun cliente.
Sarah Cornett, consulente AI, racconta come ha implementato una soluzione di marketing AI nel settore bancario per offrire un'esperienza cliente personalizzata e comunicazioni mirate. In una conversazione sullo stato del marketing basato sull'intelligenza artificiale, ha condiviso un caso di studio del suo lavoro.
"La soluzione utilizza l'analisi dell'identità per raccogliere dati storici sul cliente, come i prodotti che hai con noi, i tuoi punti di contatto digitali e attività in tempo reale come la navigazione del nostro sito web. Sfruttando questi dati in tempo reale, possiamo identificarlo le comunicazioni più rilevanti in ogni momento.
.Con migliaia di potenziali argomenti di discussione, il sistema di intelligenza artificiale analizzerà gli stimoli per fornire messaggi personalizzati, che si tratti della prossima migliore azione, up-sell o cross-sell, tutti progettati per catturare l'attenzione e fornire l'esperienza più contestualmente rilevante.
Caso d'uso n. 4: modellazione dell'attribuzione e monitoraggio del ROI.
Una sfida comune che incontro è identificare i canali di marketing più efficaci. E con i modelli di attribuzione basati sull’intelligenza artificiale, tutto ciò diventa molto più semplice. Con il reporting AI, puoi identificare e analizzare ogni punto di contatto nel percorso del cliente invece di utilizzare i tradizionali modelli di attribuzione.
Utilizzando un approccio di attribuzione multi-touch, puoi distribuire il contributo a ciascun touchpoint e fornire un quadro più realistico dell'impatto di ciascun canale. Questo livello di dettaglio consente agli esperti di marketing di concentrarsi sui punti di contatto più redditizi.
Inoltre, puoi utilizzare i dati di attribuzione multi-touch per prevedere il ROI per le campagne future. Ciò migliorerà l’analisi predittiva e semplificherà i tuoi investimenti di marketing.
I miei migliori consigli per iniziare con il reporting AI
Bene, sei pronto per provare il reporting AI? Ecco i miei migliori consigli per aiutarti a iniziare.
Automatizza la raccolta dei dati. Uno dei modi più semplici per incorporare l'intelligenza artificiale nei report è automatizzare la raccolta e l'elaborazione dei dati. Integra gli strumenti di intelligenza artificiale nel tuo stack tecnologico esistente per combinare informazioni provenienti da più piattaforme ed elaborare i dati in un'unica dashboard.
Segmentazione del pubblico. Utilizza l'intelligenza artificiale per analizzare i dati dei clienti e segmentare il tuo pubblico in micro segmenti. Ciò ti aiuterà a comprendere veramente i tuoi clienti in base a comportamenti, preferenze, punti deboli e altri parametri.
Analisi predittiva. Lascia che gli strumenti di intelligenza artificiale analizzino la probabilità di successo per ogni nuova idea di campagna e diano priorità alle idee in base a queste previsioni. Puoi anche utilizzare queste informazioni predittive per impostare i budget delle campagne e risultati realistici per massimizzare il ROI.
Racconto di dati. Consenti all'intelligenza artificiale di interpretare e decodificare dati complessi per estrarre informazioni utili. Crea una narrazione con i tuoi dati allineati agli obiettivi aziendali e rendila accessibile alle parti interessate.
Modello di attribuzione. Quando sei pronto, sostituisci il tuo attuale modello di attribuzione con un modello multi-touch basato sull'intelligenza artificiale. Ottieni il polso dei tuoi clienti in ogni touchpoint e monitora le interazioni su diversi canali con il reporting unificato.
Ricorda, l'integrazione dell'intelligenza artificiale nel flusso di lavoro di reporting dovrebbe essere un processo graduale. Ti consiglio di sperimentare ed esplorare le possibilità per vedere dove gli strumenti di intelligenza artificiale funzionano bene per la tua organizzazione.
Utilizza i report AI per migliorare la tua strategia di marketing.
Capitelo: riferire è un lavoro ingrato. Sono stanco di esportare dati da sei piattaforme e di consolidarli in un unico posto solo per passare ore a distillarli con approfondimenti. Dopo aver provato la stessa frustrazione, ho iniziato a sfruttare gli strumenti di reporting dell'intelligenza artificiale per ridurre il lavoro intenso e rendere il processo più efficiente.
Il risultato più importante che ho ricavato dalla ricerca di questo articolo è che il reporting basato sull'intelligenza artificiale sta cambiando il modo in cui gli esperti di marketing gestiscono i dati. Rende più semplice l'utilizzo dei dati per il processo decisionale e la definizione delle strategie, in modo da poter pianificare campagne basate sui fatti anziché fidarsi semplicemente del proprio istinto.
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