Intelligenza Artificiale nel Marketing B2B: la gestione del customer journey nell’era digitale

This thesis examines how artificial intelligence is being adopted in business-to-business marketing and how it shapes the management of the customer journey. Based on four semi-structured interviews with professionals from German firms, mainly in IT and one in defence, the study explores drivers of adoption, applications across prepurchase, purchase and postpurchase phases, organizational shifts and customer outcomes. Findings show firms typically start with efficiency goals (automation, faster execution) but evolve toward value creation through personalization, predictive analytics and improved coordination between marketing, sales and service. Adoption triggers upskilling, process formalization and cross-functional collaboration, yet also faces resistance, tool overload and ethical concerns regarding data protection, bias and transparency. For practice, the study argues that AI should augment, not replace, human relationships; selective use cases deliver the greatest impact. The thesis contributes by providing an empirical account of AI-enabled CRM in B2B contexts and by outlining implications for responsible, trust-preserving deployment.

Questa tesi esamina come l’intelligenza artificiale venga adottata nel marketing business-to-business e come influenzi la gestione del customer journey. Basandosi su quattro interviste semi-strutturate con professionisti di aziende tedesche, prevalentemente nel settore IT e una nel settore della difesa, lo studio esplora i fattori che guidano l’adozione, le applicazioni nelle fasi di pre-acquisto, acquisto e post-acquisto, i cambiamenti organizzativi e gli effetti per i clienti. I risultati mostrano che le imprese iniziano generalmente con obiettivi di efficienza (automazione, maggiore rapidità di esecuzione), ma evolvono verso la creazione di valore attraverso la personalizzazione, l’analisi predittiva e un miglior coordinamento tra marketing, vendite e servizio clienti. L’adozione dell’IA innesca processi di sviluppo delle competenze, formalizzazione dei processi e collaborazione tra diverse funzioni aziendali, ma incontra anche resistenze, sovraccarico di strumenti e preoccupazioni etiche relative alla protezione dei dati, ai bias e alla trasparenza. Dal punto di vista pratico, lo studio sostiene che l’IA dovrebbe integrare, e non sostituire, le relazioni umane; i casi d’uso selettivi generano il maggiore impatto. La tesi contribuisce alla letteratura offrendo un’analisi empirica del CRM abilitato dall’IA nei contesti B2B e delineando implicazioni per un’implementazione responsabile e orientata alla preservazione della fiducia.