Customer Experience e Intelligenza Artificiale al servizio della fidelizzazione del cliente: come evolve la relazione tra brand e consumatori? Approfondiamo insieme.
Più dati ed informazioni a patto che vengano utilizzati in modo rispettoso e trasparente dai brand per creare esperienze di acquisto ancora più coinvolgenti e rilevanti: quasi il 73% dei consumatori, l’83% se si guarda il contesto italiano, è disposto a condividere più informazioni personali al fine di vivere esperienze di acquisto di valore. Questo è il quadro che emerge dalla ricerca “Consumer Pulse Survey 2019: See People, Not Patterns” condotta da Accenture su 8.000 consumatori di tutto il mondo che offre a marketer e strategist indicazioni preziose sulle strategie da adottare per l’utilizzo di una grande ricchezza, dati ed informazioni sui consumatori.Se, infatti, da una parte, questi ultimi si dichiarano pronti a condividere dati su abitudini ed interessi, dall’altra, si aspettano dai brand che tali informazioni vengano raccolte e trattate nel pieno rispetto della privacy.I consumatori, in definitiva, desiderano essere riconosciuti e capiti dai brand, ma così come avviene, in un contesto sociale, solo da quelli con i quali hanno scelto di “relazionarsi”.
Una pubblicità eccessivamente invasiva, generalista, non è più ciò che stimola i consumatori ad avvicinarsi ad un brand: iperpersonalizzazione e customer experience sono le nuove sfide per efficaci strategie di fidelizzazione del cliente.
Intelligenza artificiale e personalizzazione: come migliora l’interazione tra brand e consumatore
Dall’eCommerce al punto vendita, senza dimenticare altri touch point rilevanti come campagne ADS, social, newsletter e molto altro ancora: la customer journey del consumatore si dipana sempre più tra canali on-line e realtà off-line ed ogni interazione tra brand e consumatore diventa rilevante per migliorare la customer experience.In un contesto così complesso, la personalizzazione, supportata dall’intelligenza artificiale diventa fondamentale: si accentrano informazioni su comportamenti di navigazione, acquisto on-line e off-line, dati anagrafici, interessi e preferenze; gli algoritmi di AI e Machine Learning elaborano dati, analizzano le informazioni di utenti con interessi simili.Il risultato? Si offre al potenziale cliente, tanto on-line che off-line, il prodotto giusto al momento giusto, nel pieno rispetto della privacy.Personalizzazione in real-time di messaggi, contenuti, prodotti raccomandati one-to-one, ma non solo: conoscere i comportamenti degli utenti è anche il primo passo per l’elaborazione di strategie di marketing predittivo.
Customer service e retail: la customer experience è omnichannel
Ricerca, approfondimento, comparazione con prodotti simili: ciò che nella customer journey di un consumatore inizia on-line si conclude, molto spesso, off-line.
Il punto vendita, insieme al servizio di customer care, diventano così due touch-point rilevanti, per i quali, il contributo di intelligenza artificiale e big data diventano fondamentali.
Se per gli acquisti on-line dati ed informazioni sui clienti e potenziali consumatori diventano fondamentali per personalizzare la loro esperienza di acquisto, off-line diventano uno strumento prezioso per gli addetti alle vendite, grazie a piattaforme di marketing automation per retail come Blendee, per conoscere l’utente: sapere se, magari on-line, ha già visto dei prodotti o se ne ha aggiunti alcuni al carrello, se ha fatto acquisti in altri punti vendita del brand o quali potrebbero essere i prodotti più interessanti da mostrargli sulla base del comportamento di acquisto di utenti simili.Tutto ciò si conferma anche per quanto riguarda l’ambito del customer service: qui l’intelligenza artificiale (intelligence per call center) , oltre ad efficientizzare alcuni aspetti operativi, può offrire molto di più agli operatori: la possibilità di proporre promozioni ed offerte personalizzate, oltre che quella di promuovere iniziative che mettano al centro il cliente e offrano un servizio più reattivo e di livello.Uno studio condotto dall’Harvard Business Review mostra come i consumatori omnicanale spendono il 4% in più ogni volta che visitano uno store e il 10% in più online rispetto a chi fa shopping utilizzando una sola piattaforma: omnicanalità e customer experience sono le sfide alle quali aziende B2C e B2B non possono più sottrarsi.
