La PFCC debutta al Chiostro di Voltorre

(sabato 26 settembre)

Benvenuti al Chiostro di Voltorre

Il magnifico colonnato del Chiostro di Voltorre
L’interno del Chiostro

PFCC – “prove”

In occasione dei festeggiamenti per la festa patronale di San Michele della parrocchia di Voltorre di Gavirate stasera si è esibita nella chiesa adiacente al Chiostro di Voltorre 1 2 la PFCC (Piccola Formazione Con Contrabbasso), un inedito ensemble di sei giovani talentuosi elementi, una fusione di esperienze e studi musicali diversi riuniti per offrire un’esperienza musicale inedita sostenuta dal suono vibrante del contrabbasso: Clarissa Guarneri (flauto e voce), Elena Guarneri (arpa e voce), Gaia Leoni (viola e voce), Matteo Pallavera (contrabbasso), Alessandro Natto (pianoforte), Giuseppe Amoruso (sax, flauto e voce), al loro primo concerto ufficiale. Il sestetto PFCC nasce infatti solamente nel 2019 come proseguimento ed evoluzione del Quintetto Galec .

Palco pronto per l’ensemble PFCC

Accompagnati dalla voce narrante della poetessa Aleksandra Damnjanovic D’Agostino, in tutti i brani eseguiti durante la serata stupisce il suono preciso e puntuale di ognuno degli strumenti che espone la parte tematica così come la puntualità delle parti vocali che richiama all’attenzione gli astanti.

L’amalgama del suono che si sprigiona dagli strumenti poi crea un’atmosfera di armonia e meditazione che trasporta e accompagna il pubblico in un viaggio fatto di autentiche emozioni, passando da componimenti struggenti ed emozionanti (come dimostra l’iniziale ‘Who wants to live forever‘, o il finale ‘Gabriel’s Oboe‘ tratto da ‘Mission’ del maestro Ennio Morricone) che si alternano ad altri in una perfetta sequenza melodica caleidoscopica, un gioco cromatico per intensità sia per chi suona sia per chi ascolta.
Il programma inizia con la toccante ed intensa ‘Who wants to live forever‘ per poi alternare brani, talora sapientemente arrangiati, del patrimonio musicale classico ad altri divenuti dei pezzi celebri perché ripresi come emblematiche colonne sonore di film.
Nelle loro interpretazioni sia strumentali sia vocali i musicisti sfoggiano brani tratti dal repertorio classico e contemporaneo toccando anche alcune celebri composizioni famose scientemente scelte.

Che dire ? Nonostante si sia in un periodo un pò particolare che nello specifico limitano non poco le esibizioni, seppur alla prima uscita l’ensemble PFCC non ha tradito le aspettative di quanti già li seguivano, ed hanno offerto senz’altro una piacevole serata d’ascolto per i partecipanti.

DAL REPERTORIO:

La proclamazione della Parola di Dio

(martedì 22 settembre)

La prima parte della celebrazione eucaristica è chiamata Liturgia della Parola. E’ un momento importante della celebrazione e ha le sue origini nel culto festivo del sabato nella sinagoga ebraica. Questo culto prevedeva – e prevede ancora oggi – due letture bibliche. La prima fa parte della “Torah” o Legge (come sono chiamati i primi cinque libri della Bibbia). La seconda fa parte dei Profeti (Isaìa, Geremìa, ..). Tra le due letture si interpone un canto. Concluse le letture, un membro adulto della comunità interviene a spiegare e a commentare i testi. E’ lo “schema” che anche Gesù ha seguito nella sinagoga […].
La venerazione con cui veniva proclamata la parola di Dio è testimoniata dal testo di Neemìa 8, 1-12:alla lettura della parola di Dio si dà tempo e spazio: il suo rotolo (o libro) è collocato in posizione elevata, verso la quale è rivolto tutto il popolo, che sta in piedi, ascolta, si inchina, risponde, prega e fa festa.
E’, questa, la dignità che anche la Chiesa continua a riservare alla parola di Dio. Per la sua retta proclamazione è stato istituito il ministero del Lettorato. Al lettore si richiedono preparazione, attenzione, fede, familiarità con la Parola di Dio e, naturalmente, una buona dizione.
Alla sua esclusiva proclamazione (e non per avvisi, testimonianze, interventi catechistici, …) è destinato l’ambone, un termine che ricorda la “posizione elevata” del testo di Neemìa sopra riportato. Ma soprattutto evoca la pietra del sepolcro spalancato, da cui si leva l’annuncio angelico della risurrezione di Cristo (cfr. Mt 28, 2-7).
L’ascolto della parola di Dio diventa interiorizzazione con l’ascolto dell’omelia. Questa ci introduce nel compito del culto liturgico, che avviene nella Liturgia Eucaristica. Proprio come ha fatto Gesù con i discepoli di Emmaus: lungo la strada ha spiegato loro le Scritture, facendo ardere il loro cuore, re nello “spezzare il pane” ha aperto i loro occhi perchè lo riconoscessero nella Parola e nell’Eucarestia (cfr. Lc 2, 30-32.44-45).

(tratto da ‘La Domenica’ 20 settembre 2020, don Primo Gironi)

Appunti di Lead Generation

Che cos’è un lead? Si tratta di un individuo che ha mostrato interesse verso un prodotto o un servizio … In ambito marketing si genera un lead quando, attraverso un’iniziativa di marketing, un potenziale cliente, che dimostra un interesse nei confronti dell’azienda o dei suoi prodotti, e potrebbe stabilire un contatto commerciale con la medesima. Più precisamente, è quel contatto che precedentemente ha letto una landing page e, motivato da altri strumenti come i lead magnet, ha svolto l’azione suggerita dalla call to action.
La lead generation è una fase del marketing che consente di generare una lista di possibili clienti interessati ai prodotti o servizi offerti da un’azienda.

Oggi sono gli stessi utenti che, spinti dalle loro ricerche sui prodotti, sono pronti a dichiarare un interesse nei confronti dell’azienda (prima azione del funnel). Per esempio, scelgono di compilare un form sul sito web o di iscriversi a una newsletter per ottenere un beneficio in cambio.


La Lead Generation è un insieme di azioni di marketing volte all’acquisizione ed alla generazione di una lista di contatti di potenziali clienti realmente interessati. Successivamente, l’insieme di queste strategie sono finalizzate alla conversione dell’interesse del Lead (un contatto qualificato) in vendita. L’impresa è chiamata ad accompagnare i contatti, far evolvere il loro interesse e ottenere la loro fiducia nei confronti dell’azienda .
Allora finalità della Lead Generation non è l’immediata vendita, piuttosto costruire un rapporto di fiducia con gli utenti e catturare il loro interesse prima di contattarli per la vendita.

Di seguito ecco le fasi fondamentali per la generazione di Lead:

  1. Individuare il target di riferimento e analizzare le sue esigenze;
  2. Raggiungerlo e farsi trovare facilmente generando traffico qualificato al sito web;
  3. Raccogliere l’interesse degli utenti creando una lista di contatti qualificati;
  4. Canalizzare i contatti instaurando con i clienti un rapporto basato sulla fiducia;
  5. Comunicare il valore dell’azienda;
  6. Soddisfare le esigenze del pubblico offrendo una soluzione concreta ai loro problemi;
  7. Monitorare le diverse fasi del processo di acquisto in cui si trova l’utente;
  8. Convertire i potenziali clienti in clienti reali proponendo una vendita.

Il punto di partenza per ogni processo di vendita è l’acquisizione di nominativi e recapiti telefonici/email, step determinante per la conversione di un contatto in cliente a tutti gli effetti. Ogni fase del processo è strategica per il raggiungimento del risultato finale ed ad ogni fase corrispondono attività specifiche utili a far “scendere” l’utente nell’imbuto fino alla vendita.
Una volta definito il proprio target di riferimento, è importante capire come attirare l’attenzione del pubblico e ottenere una prima manifestazione di interesse, e così via fino all’ottenimento del risultato finale. Mediamente, più dell’80% dei visitatori che atterra per la prima volta su un sito web non è pronto ad acquistare, piuttosto è propenso a raccogliere delle informazioni preliminari sui prodotti o servizi; è pertanto necessario costruire una presenza online visibile ed efficace che presenti l’azienda come una reale soluzione al problema del consumatore.
Per essere pronto ad acquistare l’utente deve essere “educato nel tempo” e deve costruire un rapporto con l’azienda basato sulla fiducia. Ed è perciò che il processo di lead generation si realizza mediante un ‘funnel’.


Il sito web, il blog e i social media sono i principali canali tramite cui un’azienda può creare il primo contatto con il proprio target di pubblico e da qui creare un rapporto.
L’obiettivo è quello di trasmettere credibilità mediante la pubblicazione di contenuti di valore che contengano informazioni utili.

In questo modo l’utente sarà motivato ad approfondire le sue conoscenze e accetterà di lasciare i suoi contatti come iscriversi alla newsletter per ottenere qualcosa in cambio:
o report, ebook, ricerche di mercato;
o video tutorial;
o risorse gratuite
o promozioni;
o punti o gadget in omaggio.

Grazie a questa strategia sarà possibile ottenere una lista variegata di contatti qualificati, utenti che hanno espresso un primo interesse, i quali sono alla base del lead nurturing mediante cui l’azienda ottimizza la comunicazione con i potenziali clienti .

Così il Lead Nurturing è parte integrante di una strategia di marketing di successo; tramite di esso si perfeziona il processo di costruzione delle relazioni con i potenziali clienti tramite i diversi canali comunicativi. Le parole chiave del processo di Lead Nurturing sono: costanza e rilevanza. Non bisogna pensare solo alla vendita, ma seguire e rispettare le fasi del processo di acquisto seguite dal cliente.

Oggigiorno i consumatori si aspettano una comunicazione sempre più personalizzata e diversificata, cioè essere ascoltati; le aziende per contro vogliono creare relazioni cercando di trasmettere fiducia.
Informare il cliente per la sua fidelizzazione, promuovere il Brand mediante l’invio di messaggi costanti e non necessariamente finalizzati ad una promozione, arrivare ad un pubblico profilato di clienti, cioè interessati alle attività svolte dall’azienda, ottenere fiducia nel tempo trasformando i contatti stessi in promotori dell’azienda sono gli obiettivi da perseguire nel processo della lead generation.

E’ in questo scenario che si interpone la figura del blogger aziendale, figura che si occupa di scrivere periodicamente contenuti per il blog. Perché avere un blogger aziendale è indispensabile? Il compito del blog aziendale è quello di condurre un lettore verso la sua trasformazione in lead, offrendogli una serie di contenuti di qualità che rispondano in modo dettagliato. Come intuibile, e come dimostrato in precedenza, il blog aziendale è uno degli strumenti della lead generation perché contribuisce alla profilazione del lead rivolgendosi a un target preciso.

Allora il senso di un blog aziendale resta la conversione, ossia il contributo che questo strumento riesce a dare affinché un lettore diventi un cliente reale. Il blogger non deve però fermarsi alla mera reportistica dei dati ma conoscere le dinamiche di vendita, deve ampliare le sue competenze su diversi versanti, dal copywriting alle basi dello storytelling, e soprattutto alla comprensione delle dinamiche comportamentali della clientela. Ciò esclusivamente per orientare verso la soddisfazione del cliente alla ricerca di un determinato prodotto/servizio.

[fonti: www.webmarketingaziendale.it, www.mysocialweb.it]

Addio strumento di test per i dati strutturati !

Un altro passo avanti nel mondo della SEO – verrebbe da dire ! Stavolta, protagonista o meglio finito sotto i riflettori della casa di Mountain View è una delle ultime innovazioni introdotte in tema di multimedialità e strutturazione delle pagine web: i rich snippets.
Se a proposito del loro utilizzo e validazione Google aveva messo a disposizione uno strumento di validazione mediante cui gli operatori SEO potevano controllare la corretta implementazione del codice, tool ‘decantato’ fino al giorno prima, è degli inizi di luglio la notizia secondo cui questo non sarà più disponibile.


Anche se la scelta non avrà effetti immediati, non si tratterà comunque di un ‘addio totale’ dal momento che il tool sarà comunque integrato (e migliorato) nel nuovo strumento di test dei risultati multimediali che lo sostituirà.

Progetto sviluppato nel 2017, il nuovo strumento di test consente di testare sia porzioni di codice che URL di pagine web di rich snippet tradizionali come di altre tipologie di risultati di ricerca che vengono visualizzati in una SERP.
Se all’inizio consentiva di supportare solo i quattro tipi-base di dati strutturati (ricette, annunci di lavoro, film e corsi), ora il tool ex-novo si dimostra compatibile con dati strutturati in JSON-LD, Microdata e RDFa.
Il tool consente in particolare, in fase di analisi del codice di un pagina web, di fornire in risposta sia errori (che impediscono alla pagina di essere visualizzata sul Web) sia avvertimenti (uno o più elementi non verranno mostrati nella SERP.

Qui riporto un articolo su alcune valide alternative al tool di Google.

Blu Volley ai blocchi di partenza per (si spera!) una nuova stagione

(domenica 6 settembre)

Archiviata l’atipica stagione 2019/20, conclusasi anzitempo ‘senza vincitori né vinti’ a fine febbraio per i noti problemi legati all’emergenza da Coronavirus, con la preparazione atletica iniziata a fine agosto la società nostrana di pallavolo femminile ASD PGS Blu Volley scalda braccia e gambe per una nuova stagione sottorete.
Dunque, nonostante le difficoltà “sul campo” per Blu Volley ecco una nuova avventura ‘si profila all’orizzonte’. Mai espressione poteva essere più azzeccata dal momento che, giunti al mese che segna la ripresa degli allenamenti per tutte le squadre nonché la vigilia dell’inizio canonico dei vari campionati, a parte per le serie maggiori già calendarizzate, nulla di certo ancora si sa dalle provinciali in giù a riguardo, gravate anche da noti problemi logistici (una grande grana per tutto il movimento pallavolistico giovanile), fortunatamente per quel che ci riguarda risolte !
Si aggiunga poi che, tranne per pochissimi sport sinora ‘graziati’ (basket e formula 1) – decisione degli ultimissimi giorni – almeno per i primi mesi anche sulla pallavolo graverà l’assenza dei propri sostenitori, quindi la prospettiva – anche per giovani e giovanissime – è di dover giocare a porte chiuse ! ….

La squadra sta tuttora conoscendo una vigilia atipica sospesa fra il rispetto dei protocolli e l’incertezza per l’avvio ufficiale della nuova avventura.

Pressocché immutato lo staff che porta avanti questa realtà sportiva giovanile, confermata la partecipazione con rappresentative sia ai campionati FIPAV sia a quelli PGS (“Legge dei grandi numeri”), la società sarà impegnata in diverse categorie, con u12, u13 e/o u14, u17 e u19 in federazione; u14 e/o u15 e u17 in PGS. Ad esse si va ad aggiungere la confermata Prima Squadra che milita in serie D, che può contare su importanti rinforzi.
Non rimane allora che augurare buon lavoro ad allenatori e tecnici insieme ai dirigenti di squadra, chiamati a condurre le squadre in una avventura per ora ancora non ben delineata.

Connubio fra AI e marketing

Con il termine di Artificial Intelligence Marketing (“marketing con uso di intelligenza artificiale”) si fa riferimento al marketing diretto che si basa su tecniche, concetti e modelli elaborati dall’intelligenza artificiale tramite l’apprendimento automatico (la parte di ragionamento che suggerisce le azioni da intraprendere è qui svolta da un computer e da algoritmi anziché dall’uomo).

Del significato dell’Intelligenza Artificiale non si ha ancora una piena cognizione: in sostanza, indica l’abilità di un sistema tecnologico nel risolvere problemi o svolgere compiti e attività tipici della mente e delle abilità umane. In ambito informatico allora potremmo identificare l’AI – Artificial Intelligence – come la disciplina che si occupa di progettare macchine – sia hardware che software – e soluzioni attraverso cui poter risolvere autonomamente problemi, compiere azioni, ecc..

In quest’ottica si sente spesso parlare di Machine Learning e Deep Learning, due distinti modelli di apprendimento e applicazione dell’intelligenza artificiale. ‘Machine Learning‘ si distingue per essere un insieme di tecniche di applicazione mediante cui consentire al software di intelligenza artificiale (modello di apprendimento) di ‘allenare’ le macchine di AI ad apprendere e svolgere autonomamente un compito o un’attività, senza bisogno che siano programmate (senza dover cioè dipendere da sistemi programmati che regolano come deve comportarsi e reagire un sistema di AI); sistemi che servono ad “abituare” l’AI in modo che imparando, correggendo gli errori, allenando sé stessa possa poi essere autonoma nello svolgimento delle azioni impartite.
Deep Learning‘: in questo caso parliamo di modelli di apprendimento basati sulla struttura e capacità cognitive del cervello umano. A differenza del precedente metodo allora, il Deep Learning rappresenta la “messa su strada” dell’intelligenza artificiale così concepita andando ad emulare direttamente la mente dell’uomo. Non dunque un modello matematico: il Deep Learning si basa su una rete neurale artificiale che verosimilmente riceve e smista infinite operazioni di calcolo e analisi (simulando in questo modo le connessioni del cervello). Anche se non ce ne accorgiamo, questo modello lo ritroviamo già nel riconoscimento vocale, delle immagini e nei sistemi di NLP – Natural Language Processing.

Secondo l’Osservatorio Artificial intelligence del Politecnico di Milano, è possibile distinguere otto distinte classi di applicazione dell’Intelligenza Artificiale: Autonomous Vehicle: si riferisce a qualunque mezzo a guida autonoma; Autonomous Robot: robot in grado di muoversi ed eseguire azioni senza intervento umano, traendo informazioni dall’ambiente circostante; Intelligent Object: tutti quelli oggetti in grado di eseguire azioni e prendere decisioni autonomamente; Virtual Assistant e Chatbot: sistemi evoluti capaci di comprendere tono e contesto di un dialogo, memorizzare e riutilizzare le informazioni raccolte e sostenere con intraprendenza la conversazione; Recommendation: soluzioni orientate a indirizzare le preferenze, gli interessi, le decisioni dell’utente, basandosi su informazioni fornite; Image Processing: sistemi in grado di effettuare analisi di immagini o video per il riconoscimento di persone, animali e cose presenti nell’immagine stessa; Language Processing: capacità di elaborazione del linguaggio per la comprensione del contenuto, la traduzione, fino alla produzione di testi in modo autonomo; Intelligent Data Processing: soluzioni che utilizzano algoritmi di intelligenza artificiale su dati strutturati ma non per estrarre informazioni, quindi ad es. per sistemi di controllo e analisi complesse.

Step da perseguire dal punto di vista delle abilità intellettuali, il funzionamento di una AI si sostanzia principalmente attraverso su quattro differenti livelli funzionali:

comprensione: mediante la simulazione di capacità cognitive di correlazione dati ed eventi l’AI (Artificial Intelligence) è in grado di riconoscere testi, immagini, tabelle, video, voce e ricavarne informazioni;

ragionamento: mediante la logica i sistemi riescono a collegare le molteplici informazioni raccolte (attraverso precisi algoritmi matematici e in modo automatizzato);

apprendimento: sistemi con funzionalità predefinite per l’analisi degli input di dati e per la loro “corretta” restituzione in output (è il classico esempio dei sistemi che con modelli di apprendimento automatico portano le AI ad imparare e a svolgere varie funzioni);

interazione (Human Machine Interaction): in questo caso ci si riferisce alle modalità di funzionamento dell’AI in relazione alla sua interazione con l’uomo. È qui che stanno fortemente avanzando i sistemi di Nlp – Natural Language Processing, tecnologie che consentono all’uomo di interagire con le macchine (e viceversa) sfruttando il linguaggio naturale.

L’AI nasce negli anni 50, ma è solo oggi che i progressi tecnologici registrati nel campo della potenza di calcolo, della disponibilità dei dati e nella capacità di analisi per la risoluzione di problemi complessi hanno permesso alle applicazioni di nascere e diffondersi.
Il 2020 sarà l’anno in cui tali soluzioni esploderanno.
Le tecnologie di base sono mature e, mediante quelle più avanzate, vengono rese fruibili a costi accessibili.

Attualmente i principali settori nell’adozione di progetti di intelligenza artificiale sono banche, finanza e assicurazioni, automotive, energia, logistica e telecomunicazioni.


Come allora l’intelligenza artificiale può tornare utile per le imprese e il commercio ? Un esempio lampante e sotto gli occhi di tutti sono gli assistenti vocali (Siri di Apple, Cortana di Microsoft o Alexa di Google), ma verosimilmente possiamo contarne infinite applicazioni di cui magari neppure ci accorgiamo: ad esempio gli algoritmi intelligenti, in grado cioè di auto-apprendere; quelli che ci suggeriscono i prodotti da acquistare, i generi di film o brani musicali che rispondono ai nostri gusti, rispondono a domande dei clienti via chat; sono in grado di riconoscere il volto di una persona per consentire un accesso, di smistare i documenti in base al contenuto,filtrare i curriculum per selezionare il candidato ideale; forniscono un valido supporto nel settore medico, aiutando i medici nella lettura delle immagini radiografiche e nelle diagnosi.Esistono già svariati esempi di come l’introduzione dell’Intelligenza artificiale nei processi aziendali abbia avuto un impatto positivo, automatizzando parti altrimenti ripetitive, in precedenza svolti dall’uomo.

Di seguito un estratto da una recente indagine condotta in particolare sul mercato italiano.

In Italia, secondo i risultati dell’Osservatorio Intelligenza Artificiale del Politecnico di Milano, si fa strada l’Artificial Intelligence e, grazie ad essa il mercato, tra software, hardware e servizi, ha raggiunto, nel 2019, il valore di 200 milioni di euro.

Tra i diversi settori, l’AI si è diffusa in particolare nelle banche e finanza (25% del mercato), nella manifattura (13%), nelle utility (13%) e nelle assicurazioni (12%).

La quota principale della spesa (il 33%) è dedicata a progetti di Intelligent Data Processing, algoritmi per analizzare ed estrarre informazioni dai dati, seguiti da quelli di Natural Language Processing e di Chatbot/Virtual Assistant (28%) in grado di comprendere il linguaggio naturale ed eventualmente fornire risposte ad un interlocutore.

Le imprese italiane si dimostrano consapevoli della portata di questa tecnologia: il 90% ha compreso che l’AI può replicare specifiche capacità dell’intelligenza umana, mentre è superata l’idea secondo cui il nostro intelletto possa essere replicato completamente.

Il 96% delle imprese che hanno già implementato soluzioni di AI non rileva effetti di sostituzione del lavoro umano da parte delle macchine. Più che sostituire le capacità degli esseri umani, l’AI le sta aumentando: il 48% delle imprese evidenzia che le soluzioni di intelligenza artificiale adottate non hanno direttamente coinvolto attività svolte dalle persone, il 28% che le attività sostituite hanno permesso ai lavoratori di dedicarsi con maggiore dedizione a quelle rimanenti, il 24% che sono stati necessari ricollocamenti, anche parziali, dei lavoratori coinvolti.

Le soluzioni di automazione di processo RPA (Robotic Process Automation) sono da diversi anni utilizzate per snellire processi onerosi, automatizzando operazioni ripetitive, in particolare sui sistemi informativi (ad esempio, per estrarre dati da un sistema ERP e inserirli in un altro software). Il loro utilizzo è mirato all’efficienza: fanno risparmiare molto tempo e permettono di dedicare le risorse ad attività di maggior rilievo.

L’integrazione dell’AI con la RPA, di fatto complementari, ha reso possibile automatizzare le parti più complesse del processo precedentemente demandate all’uomo.

Nel Marketing si vedono ormai da tempo sistemi di AI impiegati in differenti attività e con svariati obiettivi; il più importante riguarda indubbiamente la gestione della relazione con gli utenti, da sempre “cartina tornasole” dell’azienda, come pure del mondo BtoB.

Le tecnologie di IA impiegate vanno dagli assistenti vocali/virtuali che sfruttano algoritmi di intelligenza artificiale sia per il riconoscimento del linguaggio naturale sia per l’apprendimento e l’analisi delle abitudini e dei comportamenti degli utenti, fino ai processi per l’acquisizione e analisi di grandi moli di dati per la comprensione del “sentiment” e delle esigenze delle persone con attività che si spingono fino alla previsione dei comportamenti di acquisto da cui derivare strategie di comunicazione e/o proposta di servizi.

Chatbot ed altri sistemi basati sul NLP sono ormai diffusamente impiegati anche all’interno dei reparti che si occupano di assistenza, servizio e supporto alla clientela (contact center, customer service, manutenzione e supporto, ecc.).

La rivoluzione digitale sta interessando sempre più le aziende in modo organico impattando sui modelli operativi e organizzativi in maniera esponenziale e alquanto inesplicabile quanto ad “ambiti di applicazione”.

La chiamano “disruption”:oramai sta divenendo un canone irrinunciabile per la sopravvivenza delle aziende.

Fondamentale per organizzare le decisioni d’impresa è tener presente che “Data is the new oil”: l’adozione dell’intelligenza artificiale permetterà di capire e prevedere con lungimiranza il contesto operativo dell’azienda.

Qual è il processo di funzionamento delle nuove tecnologie AI applicate al Marketing? Questi gli step:

Ascolto: la macchina è capace di percepire quello che le sta intorno attraverso l’acquisizione di input;
Comprensione: è capace di analizzare e capire i dati che acquisisce;
Apprendimento: è in grado di svolgere una funzione, un computo;
Interazione: è in grado di prendere una decisione e interagire con l’essere umano.
Applicare queste tecnologie porterà ad automatizzare diverse attività e conseguentemente, sgravati da processi ripetitivi e a basso valore aggiunto, l’uomo potrà concentrarsi sulle sue doti creative. Da ciò deriva la massima “Work smarter, non harder!”

Sono diversi i settori del Marketing su cui l’AI sta impattando, vediamone alcuni insieme:

Chatbot che si basano su Natural Language Processing (NLP): alcuni studi hanno dimostrato che hanno tassi di apertura e percentuali di click superiori rispetto alle e-mail. Messenger applicato in questo contesto ha un Avg open rate (tasso di apertura medio) del 90% con un CTR (numero dei click generati dalla visualizzazione di un annuncio) del 30%, mentre le mail si fermano al 23% e al 3,3%.
Rappresentano inoltre un ottimo mezzo per ottenere informazioni sui visitatori del sito web, sono utilizzati per:

  1. segmentare il pubblico e vendere prodotti e servizi;
  2. rendere i contenuti più interattivi e personalizzati;
  3. sviluppare un rapporto più personale con gli utenti, aumentandone la fedeltà e la fiducia.

Content Marketing: l’AI può venire in supporto alla creazione di contenuti in ambiti quali la ricerca di keyword, la pianificazione degli argomenti, l’ottimizzazione e la personalizzazione dei contenuti, etc…
SEO optimization: l’AI può aiutare a identificare le keyword, a raggrupparle per individuare gli argomenti principali di interesse, sviluppare la struttura del sito in sottogruppi pertinenti e creare contenuti ottimizzati.
Search Marketing: sta cambiando il modo di cercare online, basta pensare che la ricerca vocale è un’applicazione AI. Entro il 2020 il 50% delle ricerche saranno vocali e gli algoritmi di Machine Learning, per poter essere sempre più puntuali, hanno bisogno di essere istruiti in maniera elementare: si parte dall’analisi stessa delle parole usate, che indicano l’intento dell’utente (es. cosa/chi, come, quando e dove).
Autonomos Media buying: l’acquisto di spazi pubblicitari può avvalersi dell’AI per trovare il posto giusto al momento giusto in cui veicolare l’informazione.
Marketing Attribution: soluzioni AI possono aiutare le aziende a raccogliere dati sul gradimento del mercato del brand come il posizionamento nei confronti dei competitors.

Un limite all’usabilità e dunque applicazione di sistemi di intelligenza artificiale sta nella paura che l’AI possa diventare “cattiva”: in realtà la tecnologia non ha sentimenti, sta a noi darle un indirizzo con i nostri intenti.

Con l’avvento dell’Intelligenza Artificiale e del Machine Learning si sta assistendo a a un importante cambiando del panorama tecnologico: ad esempio se prima ipotizzare macchine in grado di guidare da sole era fantascienza, oggi ciò è realtà; e molti altri ancora sono gli ambiti di applicazione di queste tecnologie.

Nel contesto aziendale il settore che si occupa di Marketing e Pubblicità tutto questo si identifica nel concetto di Artificial Intelligence Marketing, l’insieme delle tecnologie che fanno capo all’AI (Machine Learning, Natural Language Processing e Deep Learning) e alle tecniche utilizzate nel Marketing Comportamentale con la finalità di individuare il proprio target e quali le sue caratteristiche.
Come impatta allora l’AI sul Marketing ? Detto della specializzazione delle macchine che consente all’uomo di dedicarsi ad altro processi produttivi, l’AI permette “di liberare a” nuove esperienze possibili che sono la chiave per dare vita ad un Marketing che sia sempre più personalizzato e focalizzato nel soddisfare le esigenze del consumatore.

Questa tecnologia permette inoltre di dare impulso alle cosiddette personalizzazioni su larga scala, desiderate da un numero crescente di consumatori, andando in questo modo a catalizzare un pubblico ancora maggiore, intercettando i bisogni attuali del consumatore.

Una applicazione di intelligenza artificiale che va diffondendosi progressivamente sulle piattaforme di acquisto di beni/servizi è quella che va sotto il nome di “cashback” (‘soldi indietro’): nel settore del marketing indica un sistema di riaccredito di soldi sugli acquisti effettuati presso negozi convenzionati, che viene restituito in un portafoglio virtuale, ossia un processo nel quale una parte di quello che noi abbiamo pagato per un acquisto ci viene restituita.

(Rif: https://www.ai4business.it/intelligenza-artificiale/ https://www.digital4.biz/executive/ai-cos-e-l-intelligenza-artificiale-e-come-puo-aiutare-le-imprese/ https://www.contentintelligence.net/it/ci/marketing-e-intelligenza-artificiale-come-innovare-il-business https://www.vidiemme.it/artificial-intelligence-marketing/ https://italiacashback.com/cashback-come-funziona/ https://ai.marketing/it)

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