Marketing is a constantly evolving field of research, significantly influenced by technological innovations. This thesis aims to explore the integration of artificial intelligence (AI) into marketing, analyzing how this technology can enhance campaign effectiveness and optimize data analysis. The primary objective is to examine the challenges, issues, and benefits associated with the adoption of AI. Particular attention will be given to the role of Large Language Model in statistical analysis, highlighting how they can contribute to greater efficiency and precision in marketing analyses and strategies. Through an in-depth review of scientific literature and available case studies, this research seeks to provide a comprehensive overview of AI's potential in the marketing field, emphasizing its practical applications.

Il marketing è un settore di ricerca in costante evoluzione, influenzato in modo significativo dalle innovazioni tecnologiche. Questa tesi si propone di esplorare l'integrazione dell'intelligenza artificiale (AI) nel marketing, analizzando come questa tecnologia possa migliorare l'efficacia delle campagne e ottimizzare le analisi condotte sui dati. L'obiettivo principale è esaminare le sfide, le problematiche e i benefici legati all'adozione dell'AI. Particolare attenzione sarà rivolta al ruolo dei Large Language Model nelle analisi statistiche, evidenziando come possano contribuire a una maggiore efficienza e precisione nelle analisi e nelle strategie di marketing. Attraverso un'approfondita analisi della letteratura scientifica e dei casi studio disponibili, la ricerca intende fornire un quadro esaustivo delle potenzialità dell'AI nel campo del marketing, evidenziando le sue applicazioni pratiche.

Marketing 4.0: Intelligenza Artificiale, Integrazione ed Evoluzione

AGOSTINI, LUCA
2024/2025

Abstract

Marketing is a constantly evolving field of research, significantly influenced by technological innovations. This thesis aims to explore the integration of artificial intelligence (AI) into marketing, analyzing how this technology can enhance campaign effectiveness and optimize data analysis. The primary objective is to examine the challenges, issues, and benefits associated with the adoption of AI. Particular attention will be given to the role of Large Language Model in statistical analysis, highlighting how they can contribute to greater efficiency and precision in marketing analyses and strategies. Through an in-depth review of scientific literature and available case studies, this research seeks to provide a comprehensive overview of AI's potential in the marketing field, emphasizing its practical applications.
2024
Marketing 4.0: Artificial Intelligence, Integration and Evolution
Il marketing è un settore di ricerca in costante evoluzione, influenzato in modo significativo dalle innovazioni tecnologiche. Questa tesi si propone di esplorare l'integrazione dell'intelligenza artificiale (AI) nel marketing, analizzando come questa tecnologia possa migliorare l'efficacia delle campagne e ottimizzare le analisi condotte sui dati. L'obiettivo principale è esaminare le sfide, le problematiche e i benefici legati all'adozione dell'AI. Particolare attenzione sarà rivolta al ruolo dei Large Language Model nelle analisi statistiche, evidenziando come possano contribuire a una maggiore efficienza e precisione nelle analisi e nelle strategie di marketing. Attraverso un'approfondita analisi della letteratura scientifica e dei casi studio disponibili, la ricerca intende fornire un quadro esaustivo delle potenzialità dell'AI nel campo del marketing, evidenziando le sue applicazioni pratiche.
Marketing
Artificial intellige
Machine learning
Digital Marketing
File in questo prodotto:
File Dimensione Formato  
Agostini_Luca.pdf

accesso riservato

Dimensione 1.55 MB
Formato Adobe PDF
1.55 MB Adobe PDF

The text of this website © Università degli studi di Padova. Full Text are published under a non-exclusive license. Metadata are under a CC0 License

Utilizza questo identificativo per citare o creare un link a questo documento: https://hdl.handle.net/20.500.12608/84110