L’intelligenza artificiale semantica capisce davvero gli utenti

Si fa presto a dire intelligenza artificiale, ma quante diverse tecnologie e quanti diversi significati sono racchiusi in queste due parole? Uno degli ambiti di applicazione più fruttuosi, concreti e già sperimentati dalle aziende è quello del Crm (inteso in senso lato, dallo studio delle strategie di marketing e di vendita, al miglioramento del rapporto con il cliente): qui da qualche anno si stanno facendo strada tecnologie di intelligenza artificiale semantica, cioè orientata alla comprensione del significato del linguaggio. Un’opera non facile sul Web, dove le modalità di comunicazione assumono molteplici forme (commenti, condivisioni, “like” sui social media) e dove soprattutto possono colorarsi di molte connotazioni, che trascendono il significato letterale. Alla luce dei cambiamenti seguiti alla pandemia di covid-19, oggi più che mai l’intelligenza semantica è una risorsa preziosa, come ci spiega Roberto Carnazza, country manager di Weborama Italia, società che offre servizi di analisi, misurazione e segmentazione del target.

Roberto Carnazza, country manager di Weborama Italia

Con il covid-19 le abitudini degli italiani sono cambiate e la corrente emergenza sanitaria ha dimostrato quanto il mercato possa rivoluzionarsi rapidamente. I brand hanno ora più che mai la necessità di essere flessibili, lungimiranti e quindi, data la situazione, di comprendere quali siano stati effettivamente i cambiamenti nel proprio pubblico di riferimento. La domanda sorge spontanea: siamo quindi sicuri di rivolgerci ancora all’audience corretta nel modo corretto? L’intelligenza artificiale semantica può essere applicata alle campagne di marketing per individuare l’universo di significati legato al brand, al prodotto e persino alla reputazione o alla percezione online dell’oggetto dell’analisi.

Negli ultimi anni si parla molto di intelligenza artificiale e delle sue molteplici applicazioni: dalla robotica alla domotica, passando per i chatbot per arrivare alla Business Intelligence ed è proprio in quest’ultimo caso che, grazie all’intelligenza artificiale semantica, i brand possono attuare nuove strategie di marketing. Si entra così nell’ambito della trasformazione dei dati in fonti concrete di informazione per la pianificazione strategica delle aziende al fine di ottimizzare gli investimenti. In questo senso, l’intelligenza artificiale applicata alla data science può essere un alleato estremamente concreto per sviluppare nuove ed efficaci strategie in modo rapido. Weborama, ad esempio, utilizza da anni l’intelligenza artificiale semantica mediante un approccio innovativo con lo scopo di supportare le campagne dei clienti. Questo approccio si basa sulla comprensione del significato e della connotazione dei testi scritti che vengono fruiti dai consumatori, in maniera tale da costruire l’universo semantico di questi ultimi e confrontarlo con quello all’interno del quale si trovano “immersi” brand, prodotti o qualunque topic si voglia analizzare. Il tutto per poi trovare maggiori o minori affinità tra i consumatori e questi stessi temi.

La semantica è lo studio del significato delle parole, il rapporto tra un preciso segno d’espressione e il suo valore nella realtà, in questo caso quella virtuale del Web. Grazie ad algoritmi specifici di machine learning, l’AI semantica è in grado di simulare i meccanismi di comprensione di un testo utilizzati abitualmente dalle persone e determinare non solo il significato delle parole, ma anche la loro specifica connotazione in base al contesto. Semplificando il suo funzionamento, possiamo affermare che si utilizzano algoritmi di machine learning per interpretare i contenuti online a cui sono esposte le persone e successivamente per delineare un profilo comportamentale di ciascun individuo, basato, per l’appunto, sull’universo semantico a cui è stato esposto. Nel marketing, ad esempio, i dati raccolti grazie alla semantica servono come base per garantire una migliore qualità della profilazione dei consumatori. Si è, ad esempio, in grado di costruire i cosiddetti modelli di propensity, cioè modelli predittivi.

Per le aziende questo approccio può essere la chiave di volta per delineare gli interessi dei consumatori e proporre ad ognuno i prodotti e le offerte più adatte, così come per anticipare i segnali di acquisto o di cambiamento, come avvenuto specialmente negli ultimi mesi che abbiamo vissuto. Comprendere, infatti, quanti e quali cambiamenti abbia vissuto il nostro pubblico di riferimento è fondamentale per essere certi di rivolgersi ancora a un pubblico effettivamente interessato al prodotto. Tante aziende ritengono di avere bene in mente quale sia il loro cluster di riferimento perché, in base al prodotto, esso può sembrare scontato ma è anche vero che spesso (grazie all’utilizzo della nostra piattaforma Big Fis, lo strumento principe con cui Weborama è in grado di esplorare, connettere e attivare gli universi semantici legati ai brand o ai topic presi in considerazione) molte realtà scoprono di suscitare interesse verso un pubblico che non avevano preso in considerazione o comunque diverso da quello che avevano individuato inizialmente. Tutti questi dettagli sono frutto dell’analisi che attuiamo in Weborama e che sta alla base di strategie di successo nazionali ed internazionali.