Nel mondo del marketing per brand con molte sedi, la sfida è sempre la stessa: come coordinare presenza, reputazione, interazioni, visibilità locale, contenuti, recensioni, risposte ai clienti… tutto questo su decine, centinaia, migliaia di punti vendita sparsi. Spesso si finisce con tanti strumenti diversi, tante dashboard, tante persone che devono intervenire manualmente, verificare, adattare. Birdeye ha appena annunciato qualcosa che vuole cambiare questo paradigma: una piattaforma che non si limita ad aiutare, ma che agisce in modo “autonomo”, grazie a una serie di agenti AI intelligenti.
Birdeye ha appena lanciato quella che definisce come la “industry-first Agentic Marketing Platform”, presentata durante il suo evento annuale View 2025. Dietro al nome “agentic” c’è l’idea che gli agenti non siano solo strumenti di supporto, ma veri collaboratori digitali, capaci di ragionare, prendere iniziative, completare compiti di marketing “end-to-end”, lasciando che le persone si concentrino su strategia, creatività, fiducia del cliente.
Alla base c’è una struttura chiamata Outcome Framework, che permette di modellare gli agenti su misure più vicine alle esigenze specifiche di ogni brand, mantenendo l’identità del marchio — il “Brand AI” — ma anche integrando competenze di settore, trend, vincoli di compliance, sensibilità verticali, grazie al cosiddetto “Industry AI”. È un tentativo non solo di automatizzare, ma di farlo bene, restando aderenti al contesto.
La piattaforma parte con oltre dieci agenti IA già pronti, ciascuno con compiti ben definiti, che coprono aree come le recensioni, i contenuti social, la gestione delle schede locali (“listings”), la generazione di lead, la reportistica, template, e la personalizzazione tramite agenti custom quando serve un workflow specifico per un brand. Questi agenti possono operare in modalità autonoma oppure con supervisione (quando l’azione lo richiede), usando memoria contestuale, guidati da flussi di lavoro (workflows), prompt precisi, e guardrails di brand.
Quando Birdeye dice che questi agenti “pensano e agiscono autonomamente”, intende che non servono istruzioni passo-per-passo per ogni post, per ogni recensione, per ogni aggiornamento: l’agente può analizzare lo stato attuale del brand – la reputazione online, le recensioni esistenti, la presenza nei motori di ricerca, le interazioni social – e operare proponendo contenuti, aggiornamenti, risposte, ottimizzazioni. Per esempio, un agente “Listings Optimization” suggerirà aggiornamenti alle schede locali (indirizzo, orari, parole chiave), un “Review Response Agent” potrà rispondere alle recensioni – incluse quelle negative – con tono adeguato, o addirittura segnalare casi “sensibili” che richiedono intervento umano.
Un altro punto interessante è che Birdeye afferma che la piattaforma è costruita per essere usata da brand con molte sedi (“multi-location brands”): quando gestisci decine o centinaia di negozi o uffici sparsi su territori diversi, la complessità di mantenere coerenza (brand, messaggio, tono, risposta, presenza locale) è alta. Quest’idea che ogni agente abbia memoria, contesto, e possa operare con regole di brand aiuta a ridurre errori, incoerenze, duplicazioni, perdite di tempo.
Con questa piattaforma, i vantaggi possono essere significativi. Prima di tutto, se l’automazione funziona come promesso, si guadagna molto in tempo: le attività più ripetitive e “operazionali”, come rispondere a recensioni, aggiornare schede locali, monitorare concorrenti, generare report, possono essere delegate agli agenti. Questo permette al team marketing di dedicarsi a quello che richiede creatività, strategia, analisi qualitativa, relazioni con i clienti, con la comunità, con i partner.
Inoltre, c’è un guadagno in coerenza: tono del brand, messaggi, presenza locale – grandi brand con sedi multiple spesso soffrono che ogni location “fa di testa sua”; con agenti intelligenti che hanno memoria di brand e flussi di lavoro centralizzati si può ridurre questa dispersione.
Un altro aspetto chiave è la velocità. In mercati dove trend, opinioni, recensioni, social media cambiano rapidamente, la capacità di reagire subito – rispondere, aggiornare, postare contenuti rilevanti – è qualcosa che può fare la differenza. Non avere tempi morti tra l’individuazione del problema o dell’opportunità e l’azione concreta è ormai un requisito competitivo.
Infine, la piattaforma aiuta probabilmente a migliorare misurabilità: ogni agente dovrebbe avere obiettivi (“outcomes”) chiari, rapporti, metriche, così da capire cosa sta funzionando, dove serve aggiustare. Questo permette non solo di lavorare “di più”, ma di lavorare “meglio”.
Nonostante le promesse, ci sono vari punti che meritano attenzione critica. Per esempio, quando si parla di agenti AI che agiscono autonomamente, c’è sempre il rischio che prendano decisioni non perfette, che interpretino male un commento, che rispondano fuori tono, che non capiscano situazioni sensibili. Serve che il sistema di supervisione umana sia robusto, che siano presenti verifiche, che ci siano modalità di correzione, rollback, revisione.
C’è anche la questione della personalizzazione vs. scala: se un agente è troppo generico, rischia di produrre risposte “piatte” o “standardizzate” che non riflettono le specificità del locale; se è troppo personalizzato, richiede molto input umano, molto lavoro di setup iniziale, di addestramento, di modelli verticali. Trovare il giusto equilibrio sarà probabilmente la sfida.
Un altro nodo è la qualità dei dati. Perché questi agenti funzionino bene, bisogna che abbiano accesso a dati puliti, coerenti, aggiornati: recensioni, informazioni delle sedi, metriche locali, interazioni sociali, feedback dei clienti. Se i dati sono frammentati, incoerenti, datati o sbagliati, gli agenti possono produrre suggerimenti sbagliati o dannosi.
Dal punto di vista tecnologico, serve che i modelli su cui si fonda Birdeye siano robusti, che il loro LLM proprietario sappia gestire rumore, errori, linguaggio naturale variabile, differenze culturali, dialetti, questioni linguistiche locali. Serve anche che funzionino bene in diverse regolamentazioni: leggi sulla privacy, norme su dati personali, normative locali su recensioni, linguaggio commerciale, pratiche di marketing.
Infine, il costo: non solo economico (quanto costa usare la piattaforma, licenze, integrazioni, formazione del personale), ma “umano”: il cambiamento organizzativo, accettare che parti del lavoro vengano delegate all’AI, controllare che il brand sia protetto, rispondere velocemente quando qualcosa va storto.
La piattaforma Agentic Marketing di Birdeye appare come uno di quei prodotti che riflettono non solo un progresso tecnologico, ma un’evoluzione nella mentalità di come il marketing verrà fatto nei prossimi anni, soprattutto per brand che hanno molte location. Invece di accumulare strumenti che fanno ciascuno qualcosa (gestione recensioni, social media, listing, report), l’idea è: avere agenti intelligenti che lavorano insieme, che sanno che sei una marca, dove sei, chi sei, quali sono le tue priorità, e che possono prendere decisioni operazionali con autonomia, ma allineati con principi e identità del brand.