Che cosa significa in pratica
L’IA può supportare analisi dei dati, segmentazione, preparazione di varianti dei contenuti e gestione delle campagne, ma richiede dati coerenti e controllo umano.
Quando la soluzione aiuta davvero
Ha più senso nella segmentazione del pubblico, nella preparazione delle varianti e nell’analisi dei risultati, se i dati in ingresso sono affidabili. L’impiego dovrebbe derivare da un problema concreto, non dalla sola disponibilità di una nuova funzionalità.
Come preparare l’implementazione
L’automazione non corregge un’offerta debole né una misurazione incompleta. Occorre uniformare definizione della conversione, fonti dei dati, gruppi di destinatari e regole del linguaggio del marchio prima di aumentare le varianti. In pratica è utile iniziare da una fase della campagna e confrontare il lavoro dell’IA con il processo editoriale approvato e lo stesso gruppo di controllo.
Un limite da non trascurare
Produrre automaticamente molti messaggi simili può ridurre la qualità del marchio e peggiorare la recapitabilità. Prima dell’avvio occorre quindi definire chi decide, le regole di escalation e il modo di fermare la soluzione in sicurezza.
Come verificare il risultato
In questo caso bisogna misurare il tempo di preparazione, il risultato della campagna rispetto al gruppo di controllo, il numero di correzioni e i segnali di stanchezza del pubblico. Il risultato va confrontato con il precedente metodo di lavoro, separatamente per i casi ordinari e le eccezioni difficili.
