Osservatorio CRM Settembre 4, 2025

L’AI applicata al marketing: use case e percorso strategico

Il marketing è una delle funzioni aziendali più esposte all’evoluzione tecnologica. La crescente disponibilità di dati, l’aumento delle aspettative dei clienti e la necessità di personalizzare contenuti e relazioni in tempo reale rendono il marketing una delle aree in cui l’AI può esprimere al meglio il suo potenziale.

Dall’analisi dei comportamenti dei clienti alla creazione di contenuti personalizzati, fino all’ottimizzazione delle campagne, l’intelligenza artificiale permette di agire con maggiore precisione, velocità e coerenza lungo tutto il customer journey, rendendo le attività di marketing predittive, adattive e automatizzate. Questo è tanto più importante ora che il 71% dei consumatori si aspetta contenuti su misura e il 76% si dichiara insoddisfatto in assenza di personalizzazione (McKinsey).

Ma le aziende sono pronte per ripensare strumenti e processi marketing e integrare l’AI su larga scala?

L'adozione dell'AI: (sempre più) una priorità

I risultati del 9° Osservatorio CRM sono chiari: il 38% delle aziende considera l’AI una priorità di investimento per migliorare la relazione con i clienti con una netta crescita rispetto agli anni passati (+25% rispetto al 2023).

Le grandi imprese guidano il cambiamento: il 69% ha già avviato progetti di intelligenza artificiale e l’11% ha raggiunto una maturità avanzata. Nelle PMI l’adozione è più lenta, anche se in aumento (8,2% nel 2024 contro 5,1% nel 2023).

Il dato chiave è che l’interesse verso l’AI è concreto, ma l’adozione rimane disomogenea. Le aziende si trovano a un punto di svolta: per evolvere servono visione strategica, competenze e una base dati solida e organizzata.

L'applicazione dell'AI nel marketing: le aree chiave

L’AI viene già utilizzata in modo concreto in molte attività marketing. Le applicazioni più rilevanti oggi sono:

Segmentazione dinamica: i segmenti di clienti vengono creati in tempo reale sulla base dei comportamenti, interessi e potenziale valore, non solo su dati statici. Questo permette campagne più mirate e flessibili.
Personalizzazione dei contenuti: testi, immagini e offerte si adattano automaticamente al profilo di ciascun cliente. L’AI generativa permette di creare decine di varianti di email o adv in pochi minuti.
Analisi del sentiment: l’AI rileva il tono e l’emozione nei messaggi dei clienti (email, social, recensioni) e aiuta le aziende (soprattutto il Customer Care) a rispondere in modo più efficace e coerente.
Campagne predittive: algoritmi AI anticipano il comportamento di lead e clienti e stimano il momento, il canale e il contenuto più efficace per raggiungere gli obiettivi aziendali
Dynamic pricing: l’AI regola i prezzi in tempo reale in base alla domanda, alla concorrenza e al comportamento dell’utente. Amazon modifica milioni di prezzi ogni giorno secondo questa logica.
Content generation e creatività aumentata: l’AI generativa viene utilizzata per sviluppare contenuti originali, combinando la capacità dei modelli di generare testi, immagini e video con il supporto umano. Questo consente di amplificare la creatività, velocizzare la produzione di materiali e personalizzare su larga scala.

Use case: come alcuni top brand utilizzano l'AI nel marketing

Molte aziende stanno già utilizzando l’intelligenza artificiale per rendere le loro strategie di marketing più efficaci, personalizzate e scalabili. Ecco alcuni esempi di grandi aziende che stanno utilizzando l’AI per migliorare la Customer Experience e la soddisfazione dei propri Clienti.

Netflix
Impiega modelli predittivi per suggerire contenuti agli utenti in base ai loro gusti e abitudini. Oltre l’80% delle visualizzazioni derivano da raccomandazioni personalizzate generate daIl’AI di piattaforma.

Starbucks
Usa algoritmi predittivi per inviare offerte iper-personalizzate via app, basate sullo storico degli acquisti e persino sul meteo locale, aumentando la redemption delle campagne e il traffico nei punti vendita.

CocaCola
Ha lanciato campagne supportate da AI generativa come “Create Real Magic” in cui ha invitato i consumatori a creare contenuti visivi ispirati al brand utilizzando strumenti di generazione immagini come DALL·E

Sephora
Impiega l’AI per alimentare chatbot esperienziali e sistemi di consulenza personalizzata, offrendo raccomandazioni di prodotto su misura e suggerimenti beauty basati su preferenze e caratteristiche individuali.

Amazon
Ricava circa il 35% del proprio fatturato dai suoi sistemi di raccomandazione. L’AI analizza in tempo reale gli acquisti, le ricerche e il comportamento di navigazione per suggerire prodotti rilevanti in modo proattivo. Inoltre, come anticipato, Amazon regola i prezzi in tempo reale in base alla domanda di mercato, ai prezzi dei concorrenti e ai livelli di inventario, assicurandosi di rimanere costantemente competitiva.

L’ultimo strumento AI integrato da Amazon è Rufus, lo shopping assistant AI-based che supporta gli utenti negli acquisti, rispondendo a domande sui prodotti, effettuando confronti e raccomandazioni (da cui Amazon prevede un ROI di 700 milioni).

Questi esempi mostrano che l’AI non è solo un’opportunità teorica, ma una tecnologia al centro di strategie marketing di aziende leader. La sua adozione consente di costruire esperienze rilevanti, migliorare i risultati delle campagne e aumentare il valore del cliente nel tempo, con importanti benefici sui processi di Customer Relationship Management – ne abbiamo parlato in questo articolo.

Sfide: dati, competenze, governance

L’AI è una tecnologia ad altissimo potenziale, ma non è non strumento plug & play che, collegato a qualsiasi sistema aziendale, genera risultati immediati. L’errore strategico sta proprio nel pensarla come uno strumento da acquistare, collegare e accendere. Integrare l’AI nei processi aziendali richiede visione, change management, competenze e un percorso strutturato per superare le principali sfide che vediamo nelle aziende.

Qualità e gestione dei dati – i dati sono il “carburante” dell’AI, ma troppo spesso risultano dispersi in silos aziendali, duplicati o incompleti. Senza una base informativa unificata e affidabile, gli algoritmi non possono fornire insight accurati.
Integrazione con i sistemi esistenti – introdurre soluzioni di AI in un ecosistema già complesso (CRM, piattaforme di marketing automation, ERP) richiede tempo, competenze tecniche e investimenti in infrastrutture.
Competenze interne insufficienti – non basta avere i dati: servono data scientist, marketer con competenze analitiche e figure capaci di tradurre la tecnologia in valore di business. La carenza di talenti specializzati è una delle principali barriere.
Costi di adozione e mantenimento – i progetti AI richiedono investimenti iniziali significativi e risorse continue per manutenzione, aggiornamento e training dei modelli.
Governance e rischi etici – senza regole chiare, l’uso dell’AI può generare bias, discriminazioni o comunicazioni non coerenti con i valori aziendali. È quindi fondamentale definire policy di controllo e responsabilità.
Gestione del cambiamento culturale – l’introduzione dell’AI modifica ruoli, processi e priorità. Non tutti i team sono pronti ad accogliere il cambiamento e a fidarsi delle decisioni suggerite dagli algoritmi.

Secondo Gartner, entro la fine del 2025 circa il 30% dei progetti di AI generativa sarà abbandonato proprio a causa di questi ostacoli: costi in crescita, governance non strutturata e mancanza di una visione di business chiara.

I 5 step verso un marketing più intelligente

L’introduzione dell’AI richiede un percorso graduale, fatto di test, apprendimento e consolidamento. Ogni fase ha obiettivi precisi ed è un passo verso l’AI-native: il momento in cui l’intelligenza artificiale diventa parte integrante della strategia e delle operazioni quotidiane.

1. Exploration (Esplorazione)

In questa fase l’azienda analizza bisogni e opportunità, individuando i primi use case a valore aggiunto. Si tratta di un momento strategico in cui si valutano scenari come: personalizzazione dei contenuti, segmentazione automatica del database clienti, chatbot per la customer care o analisi predittiva delle campagne. L’obiettivo è comprendere dove l’AI può fare davvero la differenza e impostare le priorità.

2. Pilot (Progetto pilota)

Una volta definiti i casi d’uso, si avvia la sperimentazione su piccola scala. Esempi tipici sono: una campagna email personalizzata, una landing page generata da AI, un chatbot per un segmento ristretto di clienti.
Il pilot serve a testare la tecnologia, valutare metriche di performance (CTR, conversioni, engagement) e raccogliere feedback interni, senza esporsi a rischi elevati.

Modelli header email + Osservatorio24 (18)

3. Scale-up (Estensione)

Dopo aver verificato l’efficacia dei progetti pilota, l’uso dell’AI viene esteso ad altri canali, touchpoint e funzioni di marketing. Si passa quindi da progetti isolati a un ecosistema integrato che coinvolge, ad esempio, advertising, social media, CRM e Customer Service.

In questa fase è fondamentale iniziare a coordinare le iniziative e ad allinearle con la strategia aziendale complessiva.

4. Industrializzazione

L’intelligenza artificiale diventa una componente stabile dei processi aziendali. L’azienda introduce policy, standard di qualità e strumenti di governance per monitorare prestazioni, rischi e costi.
Qui entrano in gioco la compliance normativa, la gestione della privacy e la supervisione etica, per assicurarsi che l’AI venga utilizzata in modo responsabile e sostenibile.

5. AI-native

È lo stadio di piena maturità: l’AI è integrata in modo organico in tutte le attività di marketing e supporta ogni fase del customer journey.
I team lavorano in sinergia con gli algoritmi, sfruttando le capacità predittive e generative per prendere decisioni più rapide e informate, personalizzare su larga scala e innovare continuamente. L’AI è un elemento strutturale della strategia di business.

Per concludere
L’intelligenza artificiale ci offre l’opportunità di ripensare il modo in cui, come brand e marketer, comunichiamo e costruiamo relazioni con i Clienti. L’obiettivo non è sostituire i team di marketing e le loro, umane, competenze, ma valorizzare le persone, automatizzando i compiti ripetitivi e liberando tempo per la creatività, la strategia e l’analisi.
Come abbiamo citato anche durante il nostro ultimo webinar su AI e CRM: l’Intelligenza Artificiale avrà quindi svolto il suo compito quando ti avrà dato più tempo per pensare, decidere con ponderazione, agire e interagire.

AUTORE

Carlo Pittatore

Business Administration and Management
IE Business School

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2. Pilot (Progetto pilota)

3. Scale-up (Estensione)

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