Fare nurturing, una volta, era semplice: invii un’email dopo la registrazione, una dopo 3 giorni, una settimana dopo un reminder e via così. Oggi non basta più. L’utente si aspetta contenuti rilevanti, al momento giusto, sul canale giusto. E non perdona le comunicazioni generiche o ripetitive. In questo scenario, l’integrazione tra marketing automation e intelligenza artificiale è diventata la chiave per costruire relazioni profonde, scalabili e soprattutto personalizzate. Ma cosa significa, in concreto, impostare dei flussi “intelligenti”? E quali competenze servono per farlo davvero bene?
Partiamo dal concetto base.
Un flusso di nurturing non è altro che una sequenza di contenuti che accompagna un potenziale cliente lungo il suo percorso di decisione. Ma mentre prima si lavorava su logiche statiche (se clicca questo, invia quello), oggi i sistemi più avanzati possono adattarsi in tempo reale al comportamento dell’utente.
Grazie all’AI, è possibile:
prevedere il momento migliore per inviare un messaggio (predictive sending),
personalizzare dinamicamente il contenuto in base agli interessi reali (dynamic content),
segmentare il pubblico in cluster comportamentali evolutivi,
far evolvere il lead scoring sulla base di segnali deboli e interazioni cross-channel,
attivare trigger basati su modelli predittivi (es. rischio di abbandono o probabilità di conversione).
In pratica, i flussi non si limitano più a eseguire istruzioni predefinite. Prendono decisioni in autonomia, ottimizzano le performance nel tempo, imparano dal comportamento degli utenti e costruiscono esperienze sempre più efficaci.
Uno degli errori più frequenti è pensare che basti avere un tool di marketing automation per ottenere risultati. In realtà, i software – da HubSpot a Salesforce, da ActiveCampaign a Klaviyo – sono strumenti potentissimi, ma la vera differenza la fa chi li usa.
Per costruire flussi avanzati servono competenze trasversali:
bisogna conoscere i modelli di funnel e journey, sapere progettare touchpoint coerenti con la brand experience, scrivere copy personalizzati e soprattutto leggere i dati in modo strategico.
Qui entra in gioco l’intelligenza artificiale: se sai usarla, può diventare un alleato operativo e creativo. Puoi velocizzare l’A/B testing, generare varianti di contenuto personalizzate, prevedere l’intento degli utenti e creare audience lookalike evolute. Ma per farlo servono competenze specifiche, che vanno oltre il semplice “prompt”.
I flussi classici si basano su regole fisse: se X allora Y.
I flussi intelligenti, invece, seguono logiche predittive e adattive: se l’utente ha fatto A, e il sistema prevede che possa fare B entro X giorni, allora attivo un contenuto specifico che anticipa quel bisogno.
Esempio pratico: un utente scarica un whitepaper. In un flusso classico, riceve una mail di follow-up predefinita.
In un flusso intelligente, il sistema analizza il comportamento di utenti simili e prevede quale sia il contenuto successivo più efficace per lui. Non è solo “reazione” al comportamento, ma anticipazione dell’intento.
Questo approccio richiede un cambio di paradigma: dal flusso lineare a quello adattivo, disegnato per evolversi nel tempo. E qui, ancora una volta, AI e automation diventano la combinazione vincente.
Uno dei vantaggi più evidenti dell’unione tra AI e automation è la scalabilità personalizzata. Cioè riuscire a gestire migliaia di contatti offrendo a ciascuno un’esperienza su misura.
Un caso studio interessante è quello di HubSpot e Jasper, che hanno integrato modelli generativi per creare email su larga scala partendo da dati CRM e comportamento utente.
Oppure Salesforce Einstein, che permette di costruire journey completamente automatizzati, in grado di adattarsi in real time al comportamento cross-channel dei clienti.
Non stiamo parlando di futuro: è già realtà per chi ha le skill giuste.
Il marketing di oggi non si accontenta di chi sa usare Mailchimp o creare landing page. Cerca profili che uniscono pensiero strategico, padronanza tecnica e capacità di collaborazione con l’AI.
Professionisti che sappiano disegnare flussi evoluti, leggere i dati in profondità e usare strumenti intelligenti in modo consapevole.
Questo tipo di competenza non si improvvisa, ma si costruisce. E oggi esistono percorsi formativi pensati proprio per chi vuole fare questo salto.
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