L’intelligenza artificiale ha trasformato radicalmente il panorama del marketing, introducendo strumenti innovativi e approcci che, fino a poco tempo fa, sembravano impensabili. Grazie all’AI, oggi è possibile comprendere in modo più profondo i comportamenti dei consumatori, raccogliere dati in tempo reale e ottimizzare le strategie con una precisione mai vista prima. Conoscere e sfruttare queste potenzialità rappresenta un vantaggio competitivo fondamentale. In questo Bite, esploreremo come l’AI stia rivoluzionando le ricerche di marketing, analizzando alcune piattaforme che stanno ridefinendo le regole del gioco.
Creazione di stimoli sperimentali
Uno degli usi più interessanti dell’AI nella ricerca di marketing è la creazione di stimoli sperimentali come testi, immagini e video, utili per testare l’efficacia delle campagne pubblicitarie. Simulatori avanzati, basati su tecnologie come l’eye-tracking, permettono di prevedere quali elementi attirano maggiormente l’attenzione del pubblico. Soluzioni come VisualEyes consentono di analizzare layout e annunci pubblicitari con precisione, ottimizzando le risorse anche in caso di budget limitati. Tuttavia, l’uso di questi strumenti richiede spesso l’integrazione con altre metodologie per garantire risultati più affidabili.
Simulazioni in realtà virtuale (VR)
Grazie alla realtà virtuale, è possibile creare ambienti immersivi dove osservare i comportamenti dei consumatori in situazioni realistiche. L’introduzione di Non-Playable Characters (NPC) controllati dall’AI consente di ridurre l’influenza del ricercatore, offrendo un’osservazione più neutrale. Piattaforme come Unity e Unreal Engine, combinate con tecnologie di intelligenza artificiale, rendono questa tecnica sempre più sofisticata. D’altro canto, realizzare simili progetti richiede competenze tecniche avanzate e una diffusione più ampia di dispositivi VR per essere davvero inclusiva.
Questionari strutturati e campioni sintetici
Un altro settore in cui l’intelligenza artificiale si dimostra rivoluzionaria è la progettazione di questionari. Strumenti AI possono tradurre e adattare scale di misurazione, personalizzare domande e agevolare i pre-test. L’uso di campioni sintetici – ovvero gruppi di dati artificialmente creati – consente di accelerare i test preliminari, riducendo i rischi nella fase di validazione. Piattaforme come SurveyMonkey e Qualtrics, integrate con modelli AI, rappresentano un valido supporto per una progettazione più efficiente e mirata.
Web scraping e analisi qualitativa
L’analisi qualitativa, tradizionalmente complessa e dispendiosa, è stata semplificata grazie al web scraping. Con questa tecnica, è possibile raccogliere grandi volumi di dati da fonti online – come social media e forum – e analizzarli automaticamente per individuare trend, sentimenti e temi rilevanti. Strumenti come BeautifulSoup e IBM Watson facilitano questa attività, abbattendo i tempi e i costi tradizionalmente associati. Tuttavia, occorre fare attenzione alla qualità dei dati raccolti e alle normative sulla privacy, che rappresentano sfide cruciali in questo contesto.
Chatbot per interviste qualitative
I chatbot alimentati dall’intelligenza artificiale rappresentano una novità interessante per le interviste qualitative. Questi strumenti possono condurre conversazioni in tempo reale, adattandosi dinamicamente alle risposte degli intervistati. Chatbot come Tidio e Dialogflow permettono di affrontare tematiche sensibili con maggiore discrezione, riducendo i costi e ampliando la portata delle ricerche. Tuttavia, un’interazione sintetica rischia di perdere la profondità delle sfumature che solo un’intervista tradizionale può catturare.
Per concludere, l’intelligenza artificiale non è solo uno strumento: è un cambio di paradigma nella ricerca di marketing. Attraverso tecnologie che spaziano dalle simulazioni in realtà virtuale al web scraping, dai questionari intelligenti ai chatbot interattivi, l’AI consente di esplorare possibilità impensabili fino a pochi anni fa. Nonostante le sfide tecniche ed etiche, il suo impatto è già evidente: l’AI non sta solo aiutando i marketer a leggere il presente, ma sta anche scrivendo il futuro.
Articolo scritto da Francesca Tagliente
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Fonti:
https://daily.dev/blog/unity-vs-unreal-engine-for-vrar-development
https://www.neuronsinc.com/visualeyes-predict
https://claspo.io/it/blog/7-best-ai-chatbots-in-2024/
https://cognitiveclass.ai/courses/web-scraping-for-python-using-beautiful-soup
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