AI Marketing & MarTech
Valutare e Scegliere i Tool di AI per il Marketing
Il mercato dei tool di AI per il marketing cambia ogni poche settimane, e ho imparato a diffidare delle demo. Uno strumento che sembra potente in isolamento si rivela spesso un collo di bottiglia una volta inserito in un processo reale. Per non farmi guidare dall'hype uso sempre gli stessi quattro criteri prima di introdurre un tool in un cliente, gli stessi che applico quando porto l'AI nei processi di marketing enterprise. In questo articolo li spiego uno per uno.
Primo criterio: si integra con lo stack esistente
La prima domanda non è cosa sa fare lo strumento, ma se parla con quello che il cliente già usa: CRM, CMS, piattaforma di analytics. Un tool che richiede un secondo sistema parallelo, con dati che nessuno riconcilia, aggiunge lavoro invece di toglierlo. Questo criterio nasce dall'esperienza diretta con lo stack martech, dalla certificazione Salesforce Marketing Cloud Administrator al ruolo di Optimizely Experimentation Certified Core Strategist che uso ogni giorno: un tool isolato dal resto del sistema si rivela quasi sempre un collo di bottiglia.
Secondo criterio: il costo scala in modo prevedibile
Molti strumenti sembrano economici nel piano dimostrativo e diventano costosi al volume reale. Prima di adottare un tool verifico come scala il costo con l'uso effettivo, non con quello della demo: numero di elaborazioni, utenti, integrazioni. Un costo che esplode appena il progetto funziona è un problema rimandato, non evitato.
Terzo criterio: prevede un passaggio umano dove serve
Un tool di AI marketing utile non è quello che elimina le persone, ma quello che le mette nella condizione di lavorare meglio. Nei progetti che ho costruito, dal doppiaggio Enel al podcast per Toyota e Intesa Sanpaolo, il valore è arrivato automatizzando la parte ripetitiva e lasciando alle persone la decisione su cosa esce davvero. Uno strumento che non permette di inserire quel checkpoint è adatto solo a contenuti dove un errore non costa nulla, e nel marketing enterprise quei contenuti sono pochi. Ne parlo più a fondo nei due casi enterprise di video e podcast con AI.
Quarto criterio: permette di misurare l'impatto
L'ultimo criterio è forse il più trascurato: lo strumento permette di misurare l'effetto di ciò che produce, o solo di produrlo? Un tool che genera contenuti a valanga ma non consente di collegare quell'output a una metrica di business lascia senza risposta l'unica domanda che conta, cioè se sta funzionando. Il caso limite è la localizzazione multilingua, dove la posta in gioco sui costi è alta: come valuto un progetto del genere lo racconto nell'articolo su come ridurre i costi di localizzazione con l'AI. Come tengo insieme strumenti, casi e workflow è invece nella guida all'AI per il marketing.
Parliamo del tuo progetto
Ti è utile questo articolo? Vediamo come applicarlo al tuo contesto.
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