Personalizzazione dell’esperienza di navigazione ed acquisto in contesti omnichannel, chatbot e assistenti virtuali, realtà virtuale ed aumentata: l’intelligenza artificiale sta rivoluzionando la relazione tra brand e consumatori, offrendo ai primi strumenti ed applicazioni sempre più indispensabili per strategie customer-centriche di successo.
Sebbene l’analisi dei dati sia da sempre un aspetto rilevante in ambito marketing, c’è voluto del tempo e cambi di paradigma significativi affinché le aziende si accorgessero del loro valore, tanto da arrivare a considerarli un asset strategico.
Proprio in questo contesto, intelligenza artificiale e machine learning hanno rivelato tutte le loro potenzialità, soprattutto in fase di analisi, permettendo di raggiungere livelli di precisione ed efficienza anche sotto l’aspetto predittivo.
Ma che cosa si intende per analisi predittiva e quale la sua rilevanza nella realizzazione di strategie volte alla personalizzazione della customer experience?
Approfondiamolo insieme!
Analisi predittiva e intelligenza artificiale: il binomio vincente!
Tendenze di mercato, politiche di pricing, analisi della customer base: i reparti marketing e sales si sono sempre indirizzati alla ricerca di modelli e strumenti in grado di offrire qualcosa in più rispetto ad un’analisi puramente descrittiva del contesto.
Intelligenza artificiale e machine learning oggi permettono proprio questo: attività di analisi che non si limitano più a tracciare un quadro ben definito del presente o del passato anche per quanto concerne caratteristiche, abitudini e comportamenti di navigazione ed acquisto di utenti e clienti, ma che permettano di anticiparne bisogni, aspettative, problemi.
È proprio in questa capacità di intercettate ed anticiparne desideri e necessità, anche latenti, che i brand rafforzano la relazione con i propri consumatori.
L’obiettivo rimane quello della fidelizzazione: tanto più si conosce il cliente e l’utente che si ha di fronte, tanto più si è in grado di mettere in campo strategie ed attività volte alla valorizzazione della sua customer experience.
Nello specifico, l’analisi predittiva si basa sull’impiego di algoritmi di intelligenza artificiale e machine learning volti al processamento di grandi quantità di dati. L’obiettivo è quello di individuare dei pattern in grado di prevedere comportamenti futuri.
Come è facilmente comprensibile, questo tipo di approccio passa per una serie di fasi ben definite quali:
- individuazione degli obiettivi ai quali l’analisi deve rispondere;
- raccolta e normalizzazione dei dati;
- analisi dei dati ed individuazione di pattern e tendenze ricorrenti;
- previsione dei risultati ed elaborazione dei modelli in grado di prevedere esigenze di utenti e clienti.
L’impiego dell’analisi predittiva permette così di elaborare profili ideali di utenti /clienti ed individuare, in fase strategica, le attività più premianti per ogni specifico cluster e profilo.
Customer service “intelligente”: evoluzione all’insegna della customer experience
Anticipare i bisogni degli utenti, andando incontro alle loro esigenze, prima che si manifestino: l’utilizzo di un approccio marketing basato sull’analisi dei dati e l’impiego di sofisticati algoritmi di intelligenza artificiale consentono di personalizzare l’esperienza di navigazione ed acquisto degli utenti, fin nel più piccolo dettaglio. Dalla proposta di contenuti e prodotti personalizzati, fino a comunicazioni ed offerte “ritagliate su misura”, ma non solo: uno degli aspetti salienti nei quali l’impiego di analisi predittive può giocare un ruolo importante è quello del servizio di customer care, ancora uno dei touchpoint più significativi nel customer journey dell’utente.
Parlando di customer care e intelligenza artificiale, risulta immediata l’associazione ai chatbot, ma tra gli impieghi dell’intelligenza artificiale non è certo il solo.
L’utilizzo delle analisi predittive può infatti rivelarsi particolarmente utile, non solo per anticipare le domande dei clienti e quindi fornire risposte rapide e precise, ma anche per prevedere il churn rate di un cliente e quindi intervenire prima che questo decida di non acquistare più prodotti e servizi del brand.
Non dimentichiamo, infine, come l’impiego di intelligenza artificiale e machine learning in contesti predittivi sia importante anche per strategie di up-selling e cross-selling.
Customer service con Blendee: più informazioni, servizi più efficaci
Servizi di customer care proattivi? Il segreto si nasconde in una conoscenza approfondita dell’utente con il quale l’operatore si trova ad interfacciarsi. Blendee permette di dotare il reparto customer service dell’azienda di strumenti che permettono di identificare e predire il comportamento dei consumatori, aumentando in modo significativo, oltre alle conversioni, il livello di servizio prestato.
Anagrafiche dettagliate, ma non solo: gli algoritmi di intelligenza artificiale e machine learning permettono di proporre prodotti, codici sconto e promozioni, in base al profilo dell’utente che sta interagendo con il servizio di customer care.
RACCOLTA E NORMALIZZAZIONE DEI DATI
Dati raccolti nei diversi touchpoint del customer journey dell’utente vengono raccolti e normalizzati a livello di single customer view.
UNIFIED CUSTOMER VIEW
Blendee permette di dotare gli operatori del customer care di user-insight aggiornate in tempo reale che permettono una panoramica estremamente dettagliata dei dati relativi ai singoli utenti e clienti provenienti da una molteplicità di canali. Processi di identity resolution permettono di riconoscere in modo univoco l’utente in tempo reale grazie alla convergenza ed alla risoluzione dei diversi ID attribuiti nei diversi touchpoint.
A.I. POWERED PERSONALIZATION
Grazie alle informazioni e ai dati raccolti sui clienti, gli algoritmi di intelligenza artificiale e machine learning di Blendee possono proporre al servizio customer care prodotti, consigli più in linea alle esigenze del singolo cliente.
OMNICHANNEL EXPERIENCE MANAGER
La personalizzazione della customer experience passa anche dal servizio di customer care, il contatto per problema/disservizio riscontrato dal cliente può trasformarsi in un’opportunità per strategie di up-selling e cross-selling personalizzate.
L’analisi dei dati e l’impiego dell’intelligenza artificiale su questo fronte stanno trasformando l’ambito della customer experience: non esistono buone relazioni, senza buone informazioni. Le aziende sono chiamate ad offrire ai propri clienti customer experience sempre più personalizzate e di valore ma per farlo hanno necessità di poter contare su strumenti che permettano loro di avere una visione olistica ed integrata dei propri utenti e clienti.
La soddisfazione e la fidelizzazione dei clienti è sempre più legata a questi fattori.
