L'Intelligenza Predittiva potrebbe sembrare uno strumento futuristico uscito da un film di fantascienza. Ma molte aziende stanno già utilizzando questa tecnologia per fornire quello che i loro clienti desiderano ancora prima che ne manifestino la necessità.
Gli strumenti di Intelligenza Predittiva stanno già aiutando molte grandi aziende ad incrementare i profitti ed a raggiungere i clienti in modo più efficace.
Fornire agli utenti un'esperienza personalizzata contribuisce ad un ROI sempre più positivo. Se non hai familiarità con il concetto, ne hai sentito parlare ma non hai mai potuto applicarne i concetti, dovresti sapere cos'è l'intelligenza predittiva e di quali strumenti si può avvalere.
A volte correlata all’analisi predittiva dei dati, l’Intelligenza Predittiva è una tecnologia in grado di creare un’esperienza per l'utente davvero unica perché monitora il suo comportamento, fornisce il profilo delle sue preferenze ed è esclusivo per ogni individuo. Questo profilo verrà poi analizzato per prevedere ciò che lo stesso utente vorrà poter comprare o cercare.
Facciamo un esempio pratico: supponiamo che un utente decida di acquistare online una bella TV 5k 40". Questa nuova tecnologia rileverebbe l'acquisto ed invierebbe in tempo reale un'email all'utente suggerendo un tavolino oppure un supporto per la TV che ha appena acquistato. Immaginate quanto tempo si riesce a risparmiare in una strategia di marketing rendendolo estremamente più efficiente.
Per determinare il valore degli utenti, i marketers listano i leads manualmente assegnandogli un punteggio in base a delle analisi specifiche durante il customer journey.
Faccio un esempio pratico, se un marketer nota in un A/B test degli utenti che guardando una demo di un prodotto convertono con un tasso maggiore, gli assegnerà un voto “A”, a differenza di quelli che non hanno guardato la demo, ai quali assegnerà una “B”.
Al contrario il Predictive Lead Scoring, studia il comportamento dell’utente e gli acquisti pregressi in una piattaforma specifica, per determinare cosa sta cercando e soprattutto se vuole acquistare ancora.
Il predictive lead scoring utilizza i big data per determinare quali utenti hanno una maggiore probabilità di convertire, in questo modo sarà più semplice creare una buyer persona e concentrarsi su quegli utenti che hanno maggiore probabilità di convertire.
I big data continuano ad evolversi, i marketers hanno a che fare con flussi sempre più grandi di dati che possono essere difficili da gestire per gli esseri umani. Il Machine Learning è una soluzione a questo problema.
Non essendo un articolo sul machine learning, cerco di spiegare veramente in poche parole cos'è e come può essere utile al marketing moderno: il Machine Learning è una branca dell'intelligenza artificiale, si occupa di creare sistemi che apprendono o migliorano le performance in base ai dati utilizzati e permette di organizzare e avere una chiara visione dei dati acquisiti.
Uno dei più grandi problemi di chi si occupa di marketing digitale oggi è che non sempre si riescono a reperire dati che diano un quadro completo della situazione.
L'intelligenza artificiale trova dati sul web, come notizie, aggiornamenti sui social media o database. Tutte queste informazioni supplementari aiutano gli specialist del settore a trovare leads di alta qualità e a personalizzare i contenuti per aumentare la soddisfazione degli utenti.
L'intelligenza artificiale è anche un forte strumento di personalizzazione. Faccio un esempio, analizzando il profilo di un utente, può creare delle email specifiche contenenti solo i prodotti preferiti utilizzando informazioni sugli acquisti passati. È uno strumento così potente che un sondaggio di Demandbase ha scoperto che l'80% degli operatori di marketing online credono che l’AI rivoluzionerà questo settore entro i prossimi 5 anni:
Anche se i marketers credono in queste nuove tecnologie, non sanno come implementarle. Solo il 26% dei marketers intervistati da Demandbase ha detto di avere una chiara comprensione di queste tecnologie. Immaginate di possedere una Ferrari e non sapere come guidarla. Se vogliamo sfruttare queste nuove tecnologie dobbiamo necessariamente aggiornarci sui nuovi trend.
Delle ricerche hanno dimostrato che l'intelligenza predittiva produce un maggiore engagement ed aumenta il lifetime value del cliente. Uno studio del 2016 del Gruppo Aberdeen ha indicato che l'analisi predittiva potrebbe aumentare il margine di profitto medio per ogni cliente di quasi il 5% e il lifetime value del 10% rispetto ai non clienti:
Con sempre più aziende che investono nell'intelligenza predittiva, è importante sapere cosa aspettarsi nei prossimi anni.
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I chatbots utilizzano sempre più l'apprendimento automatico per diventare più efficienti e fornire risposte migliori agli utenti nel corso del tempo. Si possono ottenere risposte alle domande su un prodotto o un servizio senza dover setacciare una FAQ o fare una telefonata che richiede tempo.
I chatbots sono diventati uno strumento importante per le aziende che cercano di automatizzare più processi e fornire la migliore users experience possibile. Solo nei primi 6 mesi del 2016, sono stati investiti 58 milioni di dollari in chatbots. Gartner prevede che entro il 2020, i clienti difficilmente interagiranno con un'impresa a livello umano:
La tecnologia senza dubbio si evolverà e le domande poste dai clienti saranno probabilmente aggiunte al loro profilo per formare un quadro più preciso del custumer journey e di quali servizi potrebbero acquistare.
Il Machine Learning non sarà uno strumento esclusivamente riservato a colossi tecnologici come Facebook. Le App intelligenti diventeranno mainstream prima di quanto si pensi.
Molto presto, la maggior parte delle aziende utilizzeranno App che analizzano rapidamente grandi quantità di dati e cambiano programma in base alle nuove informazioni.
Se sei scettico, ed è concesso, leggi qui: Nel 2016, Techcrunch ha riscontrato che il 90% delle startup che incontrate ha previsto di utilizzare il machine learning per migliorare la custumer experience.
Un sondaggio condotto da DNV GL. Business Assurance ha rilevato che il 76% delle aziende sta cercando di aumentare i propri investimenti nei big data. L'indagine ha anche rilevato che la maggior parte delle imprese, a livello globale, vede i big data come un'opportunità.
Le aziende che investono di più nei big data stanno assistendo a miglioramenti nell'efficienza e nel processo decisionale, oltre a sfruttare i big data come un modo per acquisire e archiviare informazioni critiche sui loro clienti:
Con un nuovo focus sul Machine learning e l'intelligenza artificiale, i dati che alimentano questi processi devono venire da qualche parte. I Big Data forniscono a questi strumenti le informazioni di cui hanno bisogno per dipingere un quadro più completo del processo di marketing.
Senza grandi quantità di dati, l'intelligenza predittiva può portare a conclusioni sbagliate e far puntare i marketers nella direzione sbagliata. Proprio per questo i big data devono essere utilizzati insieme agli strumenti predittivi.
