AI, Automotive e Digital Marketing: un trinomio vincente
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AI e guida autonoma: Google, Tesla e il concetto di self-driving car
Dopo esserci domandati nei precedenti articoli se l’intelligenza artificiale fosse nostra amica o nemica, aver conosciuto più da vicino gli assistenti virtuali, oggi parliamo dell’applicazione pratica dell’AI nel settore automotive.
Uno degli ambiti in cui l’intelligenza artificiale ha ottenuto maggiori risultati, infatti, è sicuramente quello automobilistico: da sempre imparare a guidare è considerato uno dei riti di passaggio, simbolo di libertà e d’ingresso nell’età adulta; con il tempo però, l’idea di auto così come la conoscevamo, ovvero un semplice mezzo di trasporto, è stata rivoluzionata dallo sviluppo di vetture intelligenti.
Quello che non tutti probabilmente sanno è che, i primi tentativi riguardanti l’auto autonoma, risalgono già agli anni ’20, con la realizzazione di una “vettura fantasma“, guidata tramite un dispositivo di controllo remoto.
Non solo, nel 1986, il “progetto Prometheus“, sponsorizzato da Mercedes, ottenne importanti risultati con la progettazione della loro prima auto robotica per tracciare i segnali di corsia e altri veicoli: sebbene la vettura richiedesse per ragioni di sicurezza ancora l’intervento umano, la capacità di cambiare automaticamente corsia segnò un grande passo avanti.
Vediamo più da vicino quindi cosa significhi self-driving car e quali siano le funzionalità dell’autopilot partendo dai protagonisti di questa rivoluzione: Google e Tesla.
Google Waymo, un viaggio cominciato nel 2009
Quando si parla di auto intelligenti è impossibile non citare Waymo Driver, l’auto con pilota automatico progettata da Google.
Con Waymo Driver, attraverso numerosi test, simulazioni e feedback degli utenti, il Team di Google è stato in grado di realizzare la prima macchina idonea a viaggiare su strada in completa autonomia.
Il software progettato da Waymo, elaborando i dati in tempo reale, determina l’esatta traiettoria, velocità, corsia e manovre di sterzata necessarie per procedere in sicurezza sulla rotta in precedenza impostata, distinguendo inoltre se vi siano nei pressi vetture o pedoni in base a determinati parametri.
Elon Musk, Tesla e l’Autopilot
Uno dei competitor principali del gigante americano in questo ambito è sicuramente Tesla.
A differenze di Waymo però, il pilota automatico di Tesla, chiamato Tesla Autopilot, infatti, funziona in modo molto simile ai sistemi che i piloti di aerei usano quando le condizioni sono chiare: ciò significa che è richiesta comunque la supervisione del guidatore e che quest’ultimo è ancora responsabile.
Ma quali sono le caratteristiche di questo Autopilot?
- Cambio automatico (AutoSteer): mantiene la vettura nella corsia attuale e attiva il controllo automatico della velocità in base al traffico.
Utilizzando una varietà di misure tra cui angolo di sterzata, velocità di sterzo e velocità per determinare il funzionamento appropriato, AutoSteer assiste il conducente sulla strada, semplificando l’esperienza di guida. - Cambio di corsia automatico (AutoLane): consente di cambiare corsia quando è attivato il cambio automatico: inserendo l’indicatore di direzione la vettura si sposterà sulla corsia adiacente quando è sicuro farlo.
- Parcheggio automatico (AutoPark): le vetture Tesla sono in grado di parcheggiare in parallelo, eliminando la necessità per i conducenti di preoccuparsi di manovre di parcheggio particolarmente complesse.
Non solo, quando si guida a bassa velocità , una “P” apparirà sul cruscotto quando l’auto rileva un parcheggio.
La funzione AutoPark apparirà sul touch-screen insieme al display della fotocamera posteriore e, una volta attivata, inizierà a parcheggiarsi controllando lo sterzo e la velocità del veicolo.
Con il nuovo aggiornamento di “Summon“, inoltre, una volta arrivato a casa, l’auto sarà in grado di parcheggiarsi da sola: aprendo la porta del garage, entrando nel garage, parcheggiare per poi spegnersi.
Maching learning: ulteriori vantaggi
Parlando in generale, occorre ricordare inoltre che i sistemi di machine e deep learning hanno ulteriori applicazioni nel settore automobilistico: dai sistemi avanzati di assistenza alla guida con frenata assistita (ADAS) ai processi di sviluppo, produzione, vendita e post-vendita.
Il machine learning diviene un alleato essenziale anche quando si parla infotainment personalizzato e servizi basati sulla posizione, oltre all’automazione dei processi aziendali e l’ottimizzazione dei prezzi.
Infotainment e AI: un nuovo modo di vivere l’auto
L’infotainment è sicuramente uno degli aspetti più interessanti in merito al rapporto AI e comunicazione in quanto, questa tipologia di sistema, consente di svolgere una molteplicità di operazioni senza distrarsi dalla guida.
Il termine, infatti, deriva dall’unione di due parole inglesi information (informazione) e entertainment (intrattenimento).
Con l’introduzione di questi sistemi, è sicuramente cambiato il modo in cui “viviamo” il tempo trascorso in auto poichè, utilizzando come interfaccia il display di bordo, è possibile usufruire di diverse funzioni rimanendo concentrati mentre si guida:
- navigazione con GPS satellitare
- sensori di parcheggi
- i comandi vocali
- telefonate in modalità vivavoce
- ascolto di musica in streaming
- connettività bluetooth
Il modo in cui viviamo gli spostamenti è, dunque, inevitabilmente cambiato e la stessa auto è diventata una piacevole compagnia anche durante lunghi tragitti.
Le potenzialità dell’infotainment però, non finiscono qui: pensando alla possibilità di trasferire parte di una comunicazione nell’auto si potrebbe arrivare a soluzioni di marketing real time in cui ci viene mandata un’offerta, a seconda della zona in cui siamo, grazie a sensori distribuiti per la città in grado di comunicare con i sistemi di intrattenimento del nostro veicolo.
Digital Marketing e AI: risvolti ed applicazioni
Chiunque si occupi di marketing sa che, una strategia di business efficace, è quella che consente di costruire un’esperienza personalizzata in grado di intercettare i bisogni dell’utente al momento giusto e, come immaginerete, il mondo automotive, non fa eccezione.
Come fare quindi per realizzare strategie vincenti?
I programmi di artificial intelligence marketing (AI marketing) sfruttando i dati raccolti sugli utenti, possono anticipare le esigenze dei clienti, aiutare a creare campagne altamente personalizzate, identificare i modelli di acquisto dei consumatori aiutando così le aziende a fornire un servizio clienti migliore.
Marketing automotive e AI: un potenziale tutto da sfruttare
In un articolo del 2016 “Brand Automotive: come cambia la strategia di digital marketing”, Google spiegava come in passato prima di acquistare un veicolo, un consumatore poteva leggere recensioni sulle riviste, andare per concessionari o chiedere un parare ad amici e parenti.
Ad oggi, ci si è resi conto che lo scenario è cambiato: attraverso YouTube e i motori di ricerca, le persone possono interagire con di una vastissima gamma di contenuti digitali prima ancora di effettuare gli acquisti.
Parliamo di un nuovo tipo di consumatore, più informato e maggiormente sensibile ad un trattamento personalizzato, di conseguenza anche le opportunità che i professionisti del marketing possono cogliere si sono moltiplicate.
Fare marketing automotive significherà perciò adottare una strategia di marketing integrata e multicanale che consenta di instaurare una customer relationship sia ante che post acquisto con i propri clienti.
In che modo?
- Sviluppando una strategia digitale multichannel, coerente i valori del brand ed integrata con iniziative online (eventi, partnership, ecc..), ai fini di garantire una brand experience completa ed in linea al customer journey;
- Segmentando il proprio cluster di utenti e realizzando per ciascuno un tipo di comunicazione personalizzata;
- Sfruttando i canali social media attraverso la creazione di contenuti ingaggianti come video o partnership con influencers;
- Realizzando contenuti per la sezione news del proprio sito volti all’indicizzazione e campagne ads grazie ad un corretto utilizzo della SEM;
- Misurando i risultati degli investimenti attraverso i KPI precedentemente indicati in modo da ottimizzare poi la strategia.
In conclusione, il mondo del digital offre infinite opportunità per ogni tipo di azienda e l’intelligenza artificiale risulta essere un’alleata imprescindibile per realizzare strategie di business vincenti.
Se questo articolo ti è piaciuto e il mondo del digital ti appassiona, scopri di più nella sezione dedicata del nostro blog!
