![[Visual] marketing performance reporting stock image](http://images.ctfassets.net/gwbpo1m641r7/2EYox1jM4ycSX3VVuHZy0V/0104c7e83e34a8a9bb3263dfe0288842/AdobeStock_553721043.png?w=3840&q=100&fit=fill&fm=avif)
Il team di marketing riceve pressioni da ogni lato.
Il budget è limitato, le conversioni sempre più difficili da ottenere e dimostrare il ritorno sull'investimento (ROI) è un'impresa sempre più ardua. Per di più, la maggior parte degli strumenti di analytics sono ancora bloccati nel passato, concepiti per riepilogare quello che succede, ma non a supportarti quando decidi come reagire.
È l'intelligenza artificiale usata per il marketing a colmare finalmente questo divario. Non può certo sostituire l'intuizione umana, ma elimina quegli attriti che rallentano le attività: tutte le ore passate davanti alle dashboard, alla scoperta dei percorsi frammentari dei clienti, con report dettagliati, ma che non colgono il quadro generale della faccenda.
Questa guida analizza come l'AI marketing analytics offrono chiarezza in tempo reale, aumentano le performance su tutti i canali e individua un valore misurabile per l'impatto di ogni campagna, senza i soliti ritardi o problemi con il reporting.
Insights fondamentali
Le metriche tradizionali non riescono a stare al passo con le esigenze dei marketer. Oggi i team hanno bisogno di più di semplici report in retrospettiva: necessitano d'insights concreti che riescano a stare dietro alla rapidità e alla complessità delle campagne.
L'AI marketing consente di capire in tempo reale il comportamento dei clienti. Interpretando i segnali comportamentali in tempo reale, come la frustrazione, l'esitazione o l'intenzione di lasciare il sito, gli strumenti basati sull'AI segnalano le informazioni man mano che queste si manifestano, aiutando i marketer a reagire in modo più rapido e intelligente.
L'intelligenza artificiale non può sostituire le competenze di marketing di un essere umano, ma le complementa. Le piattaforme come quella di Contentsquare, inseriscono le funzioalità AI negli esistenti workflow di marketing, rendendo più facile per i marketer ottimizzare l'SEO, i social e le e-mail senzadover riconsiderare la maniera in cui lavorano. L'AU aumenta la precisione senza aggiungere complessità.
Cosa l'AI può fare per il marketing: porre domande per fare chiarezza più velocemente
La maggior parte delle strategie di marketing permette di prendere le decisioni più importanti sulle campagne usando ancora KPI che arrivano troppo tardi, come la percentuale di clic (CTR), la frequenza di rimbalzo e il tempo passato sulla pagina. Queste metriche possono solo confermare quanto già accaduto, ma non rivelano l'intento dei clienti, i punti di attrito o le reali opportunità di ottimizzazione.
Le AI analytics danno una svolta alla situazione, facendo emergere in tempo reale i segnali comportamentali come i rage click, l'esitazione durante lo scorrimento della pagina e le azioni ripetute di clienti rimasti bloccati, in modo da agire prima che ci sia una riduzione delle performance.
Invece di passare ore ad analizzare le dashboard, aspettare il team che fornisce i dati o tirare a indovinare, usare gli strumenti AI consente di:
Porre le domande giuste su cosa sta davvero succedendo durante le campagne di marketing.
Ottenere risposte immediate basate sull'effettivo comportamento degli utenti e non su supposizioni.
Agire rapidamente prima che la frustrazione si traduca in una perdita di fatturato
Giustificare il ROI di una campagna, migliorare il targeting degli annunci o ridurre gli abbandoni sulle landing page. Ecco su cosa l'intelligenza artificiale può aiutarti, facendoti passare dalla scoperta degli insights all'azione in pochi secondi, grazie all'assistente Ai e agli algoritmi dell'intelligenza artificiale che fanno emergere insights concreti a partire dai pattern comportamentali dei clienti.
Gli insights forniti dall'intelligenza artificiale ci permettono di usare la piattaforma Contentsquare senza doverci pensare due volte. È così che otteniamo le informazioni che ci servono per capire rapidamente a che punto i nostri clienti incontrano difficoltà o provano frustrazione.
5 modi in cui i marketer usano l'AI per un lavoro più efficiente
Non c'è nessun bisogno di aspettare la revisione della strategia per il prossimo trimestre per iniziare a usare l'AI per il marketing. Qui sotto trovi 5 approcci pratici che i team di marketing possono implementare immediatamente.
Ognuno di questi casi d'uso affronta una delle sfide più comuni e mostra come l'intelligenza artificiale renda più veloce l'analisi, più chiare le attività per un miglioramento e più facilmente misurabili i risultati.
1. Capire chiaramente cosa lede le performance della campagna
Il problema: provi a indirizzare il traffico verso una pagina web, ma le conversioni sono scarse, la frequenza di rimbalzo è alta e il team non riesce a capirne i motivi.
Sei cosciente che c'è qualcosa che non va, ma come capire se si tratta del content, dell'user experience (UX) o del targeting del pubblico?
Come fare l'analisi: la prima cosa da fare è usare Chat with Sense, l'AI CoPilot di Contentsquare. Chiediti: "quali sono le differenze tra gli utenti che rimbalzano e quelli che si convertono?".
Con la funzionalità di Contentsquare Session Replay Summaries puoi poi classificare automaticamente le sessioni degli utenti in base ai diversi comportamenti di navigazione, ad esempio i rage click e l'esitazione durante lo scorrimento. In questo modo, puoi evitare ore e ore di analisi manuale e passare direttamente all'esame di quei pattern che stanno influendo sulla customer experience.
Contentsquare raggruppa le sessioni in base ai comportamenti osservati, così da individuare le criticità senza mettersi a guardare tutte le registrazioni
Puoi usare questi insights per:
Risolvere i punti di attrito prima che conducano a cali vertiginosi.
Dare priorità alle attività di sviluppo a seconda dei pain point degli utenti.
Ridurre gli sprechi nelle spese per la pubblicità identificando il pubblico che non si converte.
Condividere raccomandazioni basate sul comportamento dei clienti con i team di design e di content.
2. Capire in pochi secondi il comportamento del pubblico
Il problema: capire come si comportano i diversi utenti sul sito, ma i report tradizionali richiedono troppo tempo e non colgono importanti sfumature.
Capire come si comportano i segmenti di clienti, soprattutto su più sessioni, è essenziale per un targeting efficace e per la creazione di contenuti personalizzati. Le analytics classiche spesso non prendono in considerazione i dettagli che promuovono l'engagement.
Come fare l'analisi: domanda a Sense come si comportano gli utenti di ritorno rispetto a quelli nuovi.
L'agente AI ti indica automaticamente quali sono i dati dei clienti che aiutano a capire la situazione, grazie a funzionalità come Journey Analysis di Contentsquare, in grado di rilevare pattern che spiegano le lacune delle performance nel comportamento dei clienti.
Potresti, ad esempio, scoprire che i nuovi visitatori abbandonano prematuramente il funnel di conversione, mentre gli utenti di ritorno portano a termine più passaggi, con un tasso di conversione più alto.
![[Visual] AI Sense](http://images.ctfassets.net/gwbpo1m641r7/4cqUd79uqdD7WzmQIb7Q7C/a5726634c1c6959527a98f3096d22c09/combined_ai_marketers_graphic.png?w=1920&q=100&fit=fill&fm=avif)
Sense è stato concepito per i marketer che vogliono farsi rapidamente le idee chiare per web, dispositivi mobili e campagne di marketing
Puoi usare questi insights per:
Personalizzare i contenuti e le offerte della homepage per i visitatori di ritorno.
Adattare il design della landing page per aiutare nuovi segmenti di pubblico.
Creare segmenti di retargeting basati sugli effettivi pattern di abbandono.
Migliorare il marketing con email usando una segmentazione comportamentale.
💡Consiglio dell'esperto: gli strumenti di marketing B2B basati sull'intelligenza artificiale sfruttano algoritmi di apprendimento automatico per creare istantaneamente i segmenti per ogni fase del customer journey. Questo approccio è ideale se si vogliono creare contenuti dinamici e campagne di retargeting degli annunci.
3. Individuare gli utenti ad alto intento e lanciare in tempo reale campagne più intelligenti
Il problema: vorresti personalizzare le campagne, ma tutto quello che hai a disposizione sono indicatori di superficie, come i clic e le visualizzazioni di pagina.
Un'esperienza può essere personalizzata solo se si osserva il comportamento giusto al momento giusto. Tuttavia, la maggior parte delle strategie di marketing mostra solo chi ha cliccato, non non chi esita, chi si scoraggia lungo il percorso e chi mostra un reale intento d'acquisto.
Come fare l'analisi: ti presentiamo le notifiche AI di Contentsquare, un sistema di monitoraggio in tempo reale che analizza in maniera costante il sito alla ricerca di segnali di attrito o di opportunità per le conversioni. Quando rileva pattern come lo scorrimento rapido o le uscite ripetute, invia immediatamente notifiche in modo da reagire quando si ha ancora l'attenzione dell'utente.
I team che usano le notifiche AI per far emergere rage click e problemi nell'user journey riescono a ottimizzare le esperienze sul momento
Se abbinate ai sondaggi con AI di Contentsquare, ti consentono di lanciare sondaggi contestuali basando su specifici comportamenti degli utenti, da te definiti. Ad esempio, se un utente torna alla pagina dei prezzi ma non si converte, puoi chiedergli quali sono gli ostacoli incontrati mentre succede e non giorni dopo, con sondaggi generici.
Puoi usare questi insights per:
Attivare risposte in tempo reale, come l'overlay delle uscite o le offerte personalizzate.
Pensare a qual è il pubblico per le campagne basandosi sul comportamento effettivo sul sito.
Dare priorità al retargeting per gli utenti che mostrano un autentico intento.
Risolvere i problemi prima che i clienti contattino il servizio clienti.
La risposta di Wolverine Worldwide alle notifiche AI in tempo reale
Quando l'AI di Contentsquare ha rilevato un aumento repentino degli utenti che finivano su una pagina di errore, il team di Wolverine non ha aspettato di ricevere un report. Hanno invece creato un segmento dei visitatori interessati e progettato un modo per recuperarli e di riportarli sulla strada giusta, preservando il numero di sessioni e il potenziale di conversione.
"Tutto d'un tratto, abbiamo capito come ottenere insights, apportare modifiche basate su quanto appreso e misurarne l'impatto , afferma Louise Zanier , ex ecommerce manager presso Wolverine Worldwide.
Intervenendo al momento giusto, il team è riuscito a diminuire il tasso d'uscita del 32% e a ridurre la frequenza di rimbalzo del 22%, con un risparmio di oltre 10.000 £ di perdite di fatturato previste all'anno.
4. Dimostrare l'impatto della campagna al di là dei clic
Il problema: stai eseguendo campagne di brand awareness, ad esempio con contenuti nei blog, annunci sui social o post di influencer, ma non riesci a dimostrare qual è l'impatto sulle conversioni o sull'engagement.
Hai bisogno di prove sul contributo effettivo dei contenuti in fase iniziale del funnel sui risultati finali.
L'analisi: gli strumenti di AI marketing come Sense usano l'analisi predittiva per trovare qual è il rapporto tra l'engagement nelle prime fasi del percorso, ad esempio leggere un blog o guardare un video, e i risultati, come l'aumento del customer lifetime value (LTV), delle visite ripetute o delle conversioni.
Inserendo inoltre l'User Lifecycle Extension puoi osservare come gli utenti navigano il sito e confrontare tra loro più sessioni, dispositivi e canali. L'estensione ti permette di esaminare il modo in cui i primi touchpoint (ad esempio un post del blog di una campagna) hanno un impatto sulle azioni successive, come il ritorno tramite ricerca organica e una conversione che avviene giorni o settimane dopo.
Combinando Sense all'User Lifecycle Extension, si ottiene una visione dell'intero funnel appoggiandosi sui modelli AI e le metriche di lifetime, dal lancio della campagna alla conversione, così da attribuire valore a quelle campagne che non generano solo clic, ma creano delle vere relazioni con gli utenti.
Ad esempio, è possibile analizzare l'user journey dei visitatori provenienti dalle email di una campagna di marketing. Esaminando il loro comportamento di navigazione durante le diverse sessioni, l'AI osserva allora che il 21,5% degli utenti lascia il sito dopo aver visualizzato una pagina di prodotto, ma ritorna in una nuova sessione, con l'1,85% dei visitatori che porta a buon fine una transazione. Grazie a questi insights, è possibile identificare quei contenuti che promuovono la fedeltà al brand, così da usarli come modello per il resto.
![[Visual] Journey Analysis - healthy access](http://images.ctfassets.net/gwbpo1m641r7/5TW5Epjm0PKyQL9dBMGMG/bc73bed6b18ffe680c150f166e591b86/image1__2_.png?w=3840&q=100&fit=fill&fm=avif)
Journey Analysis di Contentsquare sfrutta i segnali comportamentali per capire come il consumo di contenuti oggi influenza il fatturato domani
Puoi usare questi insights per:
Identificare i contenuti che non solo generano traffico, ma fidelizzano il pubblico.
Trovare il nesso tra il fatturato e i primi touchpoint del percorso del cliente.
Ottimizzare le campagne di nurturing con l'aiuto di content supportato dall'AI.
Migliorare la strategia SEO individuando il content che favoriscono l'engagement.
5. Dare priorità agli esperimenti con reali segnali comportamentali
Il problema: vuoi migliorare il tasso di conversione ma non sai da dove cominciare. Gli insights finora ottenuti indicano che c'è un calo, ma non riescono a spiegarne i motivi. Ti ritrovi quindi a testare le opzioni più comode per l'azienda, ma non quelle più efficaci.
Nell'affrontare l'A/B testing e l'ottimizzazione del tasso di conversione (CRO), sono tanti i team che eseguono esperimenti basandosi su ipotesi o CTR, senza capire cosa frustri davvero gli utenti o sia d'ostacolo alla conversione.
Come fare l'analisi: fai a Sense domande mirate del tipo: "quali sono i punti in cui gli utenti mostrano maggiori segnali di frustrazione?".
Con l'analisi AI per l'user experience è possibile esaminare il comportamento dei vari segmenti nelle diverse sessioni, identificando le pagine e i flussi in cui si registra un picco dei segnali di frustrazione, ad esempio i rage click, l'esitazione o l'abbandono dell'user journey.
L'intelligenza artificiale di Contentsquare fa quindi emergere i gruppi di sessioni che condividono gli stessi segnali di attrito, in modo da identificare rapidamente cos'è che non sta funzionando come dovrebbe.
Grazie a questo approccio puoi eseguire i test A/B sugli aspetti prioritari, ad esempio la semplificazione di quei campi dei moduli che creano confusione o cambiando il design di pulsanti che generano rage click.
Puoi usare questi insights per:
Dare priorità alle idee per i test, considerando i reali punti di attrito.
Concentrarsi su quei percorsi in cui i segnali comportamentali predicono churn o abbandono.
Eseguire esperimenti di maggiore impatto riducendo simultaneamente il tempo dedicato alle varianti a basso valore.
Facilitare la collaborazione tra i team di analisi e ottimizzazione.
💡Consiglio dell'esperto: integra i dati comportamentali con quelli del tuo martech stack già esistente per prendere decisioni più consapevoli.
Gli insights di marketing ottenuti con l'AI servono a poco se restano isolati. La funzionalità Data Connect di Contentsquare esporta automaticamente i dati dei clienti direttamente nel data warehouse che preferisci.
Puoi usarlo per rendere i dati complessi provenienti da più fonti in analytics autonome da mettere a disposizione del team di marketing.
Quando tutto è pronto per cominciare il test, puoi usare Data Connect per:
Esportare direttamente negli strumenti di test quei segmenti che dimostrano segnali di frustrazione (ad esempio "rimbalzo dopo il carrello" o "esitazione sulla pagina dei prezzi").
Sincronizzare i segmenti ad alto intento con le piattaforme per la pubblicità e i sistemi di email marketing.
Modelli di apprendimento automatico per previsioni e targeting comportamentali
Trovare la relazione tra le metriche comportamentali e quelle dei sistemi di vendita, servizio clienti e fidelizzazione.
Il marketing moderno usa gli insights dell'AI
Sfruttare l'AI per il marketing sta trasformando il modo di lavorare. Usando l'intelligenza artificiale:
I team di marketing ottengono risposte rapide, una segmentazione più efficace e insights dettagliati sull'esperienza del cliente.
I chief marketing officer (CMO) possono finalmente trovare la relazione tra le attività di marketing e i risultati aziendali misurabili.
I team di ecommerce, marketing digitale e di content lavorano usando la stessa "source of truth".
Con l'AI di Contentsquare, non c'è niente di complesso da imparare e non hai bisogno di complicate configurazioni da parte degli sviluppatori: solo migliori strumenti, informazioni più rapide e un chiaro vantaggio in termini di crescita.