In un mondo ideale, il sogno dei marketer è quello di capire perfettamente i desideri e i bisogni, anche quelli inespressi, dei clienti, in modo da poter proporre loro il prodotto giusto o il servizio ideale.
Nel mondo reale, oggi chi fa marketing digitale ha molti strumenti per avvicinarsi a questo ideale.
La tecnologia è molto avanzata quanto a personalizzazione e analisi dei comportamenti degli utenti.
Marketing: esperienze su misura grazie a deep learning e intelligenza artificiale
Analizzando enormi quantità di dati sui consumatori, l’IA è in grado di generare contenuti su misura che rispondono direttamente ai loro interessi e bisogni.
Dalle raccomandazioni di film su Netflix ai suggerimenti d’acquisto su Amazon, la personalizzazione basata sull’IA è parte integrante di molti servizi digitali che utilizziamo quotidianamente.
Non solo analisi dei dati esistenti ma anche previsioni dei comportamenti futuri per strategie iper-mirate dove ogni messaggio, offerta e interazione è progettata per soddisfare il singolo individuo (Indrawan et al., 2023).
Se prima i brand potevano suddividere il loro target in macro-categorie demografiche, oggi possono creare esperienze su misura. Grazie alle tecniche di deep learning e intelligenza artificiale, questi sistemi sono diventati più sofisticati e capaci di adattarsi alle esigenze degli utenti; il trend sarà di esperienze sempre più “iper-personalizzate” (Chandra et al., 2022). L’attenzione si sta spostando verso l’analisi di dati impliciti, come il comportamento di navigazione e le interazioni online, superando la dipendenza esclusiva da dati espliciti, come valutazioni e preferenze dichiarate, non sempre pienamente attendibili (Ko et al., 2022).
Come funziona la personalizzazione dei contenuti
La personalizzazione adatta messaggi, contenuti e offerte a preferenze e comportamenti specifici di ogni consumatore.
A differenza delle strategie di marketing tradizionali che si basano su segmentazioni generiche e macrocategorie, la personalizzazione sfrutta informazioni molto specifiche (come cronologia di acquisti, interazioni e preferenze di navigazione) per creare esperienze su misura (Babatunde et al., 2024). Esempi di aziende che ne fanno uso sono Spotify, che utilizza algoritmi avanzati per generare playlist personalizzate in base ai gusti musicali dell’utente, o Netflix, che ha fatto della personalizzazione un pilastro della sua strategia, riuscendo a proporre contenuti davvero in linea con le preferenze e la cronologia dell’utente.
I sistemi di raccomandazione e i loro approcci
I sistemi di raccomandazione si basano su tre approcci principali.
Il primo è il Content-Based Filtering che suggerisce elementi simili a quelli già fruiti anche se ha il limite di una limitata varietà nei consigli. Un altro metodo è il Collaborative Filtering che propone suggerimenti basati sulle preferenze di utenti con gusti simili.
Tuttavia, questo approccio presenta delle criticità:
- il cold start, che si verifica quando il sistema dispone di pochi dati, ad esempio se un utente appena iscritto a una piattaforma;
- poi c’è la sparsity, ovvero la scarsità di dati all’interno del sistema dovuta al fatto che gli utenti interagiscono solo con una piccola parte dei contenuti disponibili, lasciando molte voci prive di valutazioni;
- infine la cosiddetta grey sheep, in cui la difficoltà di raccomandazione si ha quando l’insieme di utenti i cui dati di valutazione sono simili a quelli del singolo utente è troppo piccolo. I sistemi più efficaci e avanzati sono quelli ibridi che combinano entrambi i metodi per superarne le limitazioni e offrire suggerimenti più accurati e diversificati (Ko et al., 2022).
L’effetto della personalizzazione sul comportamento degli utenti
Il Modello della Probabilità di Elaborazione (Elaboration Likelihood Model, ELM), sviluppato da Petty e Cacioppo negli anni ’80 e da allora rivisitato più volte, descrive come le persone elaborano le informazioni e formano atteggiamenti. Questo modello sostiene che l’elaborazione dei messaggi avviene attraverso due percorsi cognitivi distinti, la via centrale e la via periferica. La via centrale implica un’elaborazione profonda e razionale, attivata quando il destinatario è motivato e ha le capacità cognitive per valutare il contenuto.
Al contrario, la via periferica si basa su un’elaborazione superficiale ed emotiva, in cui le persone si affidano a elementi esterni, come testimonial o influencer, quando hanno poca motivazione o capacità di approfondire. La prima porta a prese di decisione salde e durature, la seconda a cambiamenti meno stabili e più temporanei. Quando un utente riceve contenuti personalizzati in linea con i suoi interessi è più incline a elaborare il messaggio in modo approfondito e razionale. Ad esempio, negli e-commerce raccomandazioni basate su ricerche e acquisti precedenti spingono il consumatore a valutare le caratteristiche del prodotto proposto con maggiore attenzione.
La personalizzazione, quindi, rende il messaggio più rilevante e muove verso comportamenti più solidi e decisi. Ma la personalizzazione può sollecitare anche l’altra via: quando l’attenzione è bassa, può potenziare l’impatto del messaggio attraverso elementi visivi o emozionali (El Hedhli & Zourrig, 2023).
Benefici e limiti della personalizzazione dei contenuti
La personalizzazione può sfruttare meccanismi psicologici come la riprova sociale, secondo cui le persone tendono a conformarsi alle scelte degli altri, considerandole corrette o desiderabili. Mostrando gli acquisti e le preferenze di clienti con interessi simili può influenzare le decisioni d’acquisto, rafforzando la percezione di affidabilità e valore di un prodotto o servizio e il senso di fiducia e appartenenza (Babatunde et al., 2024).
Personalizzazione sì, ma senza esagerare. Quando i consumatori vengono costantemente bombardati da contenuti su misura, il rischio è che si sentano infastiditi, oppressi; questa saturazione genera un’eccessiva pressione, con un conseguente frustrazione e minore fidelizzazione.
L’iper-personalizzazione, se non bilanciata, finisce per stancare: se percepita come troppo invasiva, viene vista come un’interferenza, non come qualcosa di utile. Se non gestito correttamente, questo sovraccarico cognitivo può compromettere l’esperienza complessiva, riducendo l’engagement e indebolendo la relazione tra utente e brand (Chandra et al., 2022). Va ricordato, poi, che accanto ai vantaggi ci sono anche questioni spinose da affrontare, come per esempio il discorso su privacy e sicurezza dei dati (Indrawan et al., 2023; Babatunde et al., 2024).
il futuro del marketing: equilibrio tra personalizzazione e privacy
L’intelligenza artificiale ha reso la personalizzazione uno strumento potente; la chiave sta nell’equilibrio: offrire contenuti su misura senza soffocare l’utente, garantire trasparenza nell’uso dei dati e lasciare alle persone il controllo sulle proprie interazioni digitali. La personalizzazione funziona davvero solo quando rispetta le esigenze dell’utente, senza forzature né intrusioni.
Bibliografia
Babatunde, S. O., Odejide, O. A., Edunjobi, T. E., & Ogundipe, D. O. (2024). The role of AI in marketing personalization: A theoretical exploration of consumer engagement strategies. International Journal of Management & Entrepreneurship Research, 6(3), 936-949.
Cacioppo, J. T., & Petty, R. E. (1984). The elaboration likelihood model of persuasion. ACR North American Advances.
Chandra, S., Verma, S., Lim, W. M., Kumar, S., & Donthu, N. (2022). Personalization in personalized marketing: Trends and ways forward. Psychology & Marketing, 39(8), 1529-1562.
El Hedhli, K., & Zourrig, H. (2023). Dual routes or a one-way to persuasion? The elaboration likelihood model versus the unimodel. Journal of Marketing Communications, 29(5), 433-454.
Indrawan, D., Yorman, Y., Stiadi, M., Hendayani, N., & Al-Amin, A. A. (2023). Revolutionizing social media marketing through AI and automation: an in-depth analysis of strategies, ethics, and future trends. International Journal of Humanities, Social Sciences and Business (INJOSS), 3(1), 22-45.
Ko, H., Lee, S., Park, Y., & Choi, A. (2022). A survey of recommendation systems: recommendation models, techniques, and application fields. Electronics, 11(1), 141.
