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Aumentare le vendite con il marketing predittivo e la AI

Intelligenza artificiale rende il marketing predittivo
marketing predittivo e AI

Chi si occupa di marketing lo sa bene: una solida pianificazione della strategia e delle singole azioni e campagne per orientare nuovi investimenti, fare acquisizioni e diversificare prodotti o servizi si fonda sull'analisi approfondita della base clienti, sia potenziali che acquisiti. Inoltre, un piano di marketing efficace non deve essere orientato solo al breve termine, ma deve essere testato nel tempo e adattato in itinere. Oggi, finalmente, il marketing può contare su un'analisi predittiva avanzata grazie al potere dell'Intelligenza artificiale, con risultati davvero soprendenti. Scopriamoli insieme.


Per creare un piano di marketing efficiente, è importante seguire alcuni passaggi chiave:

  • Identificare i dati demografici e di comportamento dei propri clienti.

  • Utilizzare strumenti di analisi per sviluppare gruppi omogenei di clienti.

  • Identificare le esigenze e i desideri della propria target audience.

  • Sviluppare offerte personalizzate per ogni segmento di clientela.

  • Testare costantemente la propria strategia per assicurarsi che sia efficace.

Tradizionalmente, la segmentazione dei clienti si basava su criteri come geografia, demografia, reddito e (in alcuni casi) stili di vita ed elementi psicologici come atteggiamenti e personalità. Le informazioni provenivano da database statici e la loro raccolta era un processo lungo e costoso, accessibile solo alle aziende molto grandi. Negli anni '90, con l'avvento degli strumenti di data analytics, colossi come eBay e Amazon iniziarono a sfruttare i dati per analizzare i comportamenti dei clienti, come frequenza e motivazioni d’acquisto, dando vita a primitive forme di marketing comportamentale. La segmentazione si è poi evoluta da una semplice visione demografica a una più sofisticata profilazione basata sul ciclo di vita del cliente (alla base del lifecycle marketing), e gli esperti di marketing hanno cominciato a prevedere bisogni e desideri dei clienti prima che i clienti stessi ne fossero consapevoli.

Con l'arrivo dei big data e l'evoluzione delle tecnologie di intelligenza artificiale, il panorama del marketing è cambiato radicalmente. Provider di soluzioni di intelligenza artificiale, come Sapiens Analytics, offrono analisi predittive che sono diventate un elemento chiave, sganciandosi dalla semplice segmentazione del pubblico e applicandosi a quasi tutte le aree del marketing. Attualmente, il marketing predittivo si basa su complessi processi di data analytics che utilizzano dati storici per formulare ipotesi accurate sul comportamento futuro dei clienti, creando pattern predittivi.

Oggi, finalmente, il marketing può contare su un'analisi predittiva avanzata, capace di identificare pattern comportamentali ricorrenti nei gruppi target. Il valore del marketing predittivo risiede proprio nella sua capacità di scavare nel passato per anticipare il futuro, consentendo alle aziende di sviluppare strategie dinamiche che rispondono efficacemente alle esigenze e ai desideri dei clienti.

 

 

L'AI al servizio del marketing: problematiche e ambiti di azione

L'introduzione dell'AI nel marketing, se correttamente impostata, permette di intervenire su diverse tematiche in senso migliorativo. Ecco qualche esempio di come Sapiens Analytics sfrutta le tecnologie di intelligenza artificiale per risolvere problemi concreti dei propri Clienti:

  • Previsioni di acquisto – All’interno di un e-commerce, raccogliere i dati sugli interessi regolari dei clienti e monitorare le loro preferenze significa poter prevedere cosa acquisteranno e quando, permettendo così di personalizzare le offerte e i meccanismi di recommendation di prodotti e servizi (suggerimenti come “ti può interessare anche”, “gli utenti interessati a questo articolo hanno acquistato anche” e simili). I risultati delle soluzioni Sapiens Analytics in questo ambito sono evidenti: le aziende clienti registrano tassi di aumento delle vendite intorno al 30% annuo, con un incremento iniziale dell’8% subito dopo l’implementazione. 

  • Scoring dei clienti – I clienti non sono tutti uguali: alcuni sono più redditizi di altri. Utilizzando l'AI, Sapiens Analytics può prevedere la redditività futura dei clienti, sia già acquisiti che potenziali, e suggerire strategie per dedicare maggiori sforzi ai clienti dai quali ci si possono aspettare i risultati migliori.

  • Churn prediction - L'analisi predittiva del tasso di abbandono è un’attività relativamente poco costosa ma altamente efficace svolta dall’intelligenza artificiale. È possibile indagare l’elasticità del comportamento rispetto a diversi parametri, primo tra tutti il prezzo dei prodotti o servizi: molte volte per evitare che i clienti se ne vadano è sufficiente intervenire sul piano tariffario. I risultati delle soluzioni Sapiens Analytics in ambito churn prediction sono una riduzione in media del 12-13% nel tasso di abbandono.

  • Ottimizzazione dei social media - L'AI permette di individuare i momenti migliori per interagire con il pubblico di riferimento sui social media. In questo contesto, le campagne di A/B testing sono infinitamente più precise e personalizzate rispetto all'uso di software tradizionali.

  • SEO e Ranking – L’AI può ottimizzare le strategie SEO e migliorare il ranking sui motori di ricerca, contribuendo a una maggiore visibilità online.

 

Per informazioni più dettagliate e su come implementare questo e altri strumenti di Intelligenza Artificiale che aumentano la competitività, l'efficienza e la produttività della tua azienda, visita il sito web Sapiens Analytics e contattaci a welcome@sapiensanalytics.it


Sapiens Analytics: metodologie avanzate per il marketing predittivo

Tuttavia, l'implementazione di soluzioni di AI nel marketing pone numerose sfide, ed è qui che la scelta del provider fa la differenza.

Uno dei principali problemi nell'adozione di soluzioni di intelligenza artificiale è la gestione dell'eterogeneità dei dati. Le fonti di dati sono molteplici e spesso non omogenee – dai dati di prodotto o servizio all’anagrafica, transazioni, comportamenti, social eccetera - e richiedono un'integrazione e una normalizzazione avanzate. È poi fondamentale che il data-lake includa dati di contesto, altrimenti le previsioni rischiano di essere falsate. La qualità dei dati è cruciale per sviluppare modelli predittivi accurati e affidabili, un buon provider normalizza e arricchisce la base-dati disponibile.

La modellazione, processo di creazione di data model per abilitare l’analisi dei dati e la generazione delle previsioni, è cruciale per sviluppare strategie di marketing efficaci.


Le soluzioni Sapiens Analytics sono in grado di sfruttare tutti i benefici dei metodi di modellazione più innovativi: i modelli di serie temporali, che analizzano vari input di dati con una frequenza temporale specifica (giornaliera, settimanale, mensile, ecc.). tracciando la variabile dipendente nel tempo per valutare dati relativi alla stagionalità, alle tendenze e al comportamento ciclico che potrebbero indicare la necessità di trasformazioni e tipi di modelli specifici. Oltre a questo, le tecniche di modellazione più interessanti sono quelle che valutano le probabilità che uno specifico cliente completi un'azione o stimi la probabilità di abbandono, come i modelli di propensione. O ancora i modelli di raccomandazione, specializzazione di eccellenza di Sapiens Analytics, tecniche in grado di analizzare la storia degli acquisti di un cliente per stimare le probabilità future e formulare proposte e offerte personalizzate. Questi modelli sono di complessa implementazione, ma offrono un alto grado di efficacia poiché permettono di creare esperienze altamente personalizzate per i clienti, migliorando notevolmente le performance di marketing.

 

I Vantaggi Strategici del Marketing Predittivo Basato su AI

 

Perché scegliere di implementare soluzioni avanzate di AI per il marketing? Riassumiamo i benefici principali a livello strategico:

  • Efficienza operativa - Processi di lavoro più snelli e ottimizzati contribuiscono a migliorare i margini di profitto. Ad esempio, l'automazione di processi ripetitivi libera risorse per attività a maggior valore aggiunto, migliorando l'efficienza operativa complessiva.

  • Decision making strategico informato - Ogni attività di marketing richiede decisioni ponderate e ben calcolate. Che si tratti di lanciare una nuova linea di prodotti, decidere il pricing di un articolo o intraprendere altre forme di business development, è necessario valutare attentamente i rischi e i potenziali benefici. L'analisi predittiva fornisce dati preziosi che supportano queste decisioni strategiche, offrendo un vantaggio competitivo significativo.

  • Sicurezza e Privacy – La sicurezza dei dati deve essere oggi in cima alle priorità di qualsiasi azienda. L'automazione e l'analisi predittiva combinate migliorano la sicurezza, per esempio attivando procedure specifiche in caso di comportamenti sospetti. Per Sapiens Analytics l’attenzione alla privacy va ben oltre la conformità normativa al GDPR, me punta a fornire ai clienti standard estremamente elevati e un controllo reale sui propri dati, rispetto ai rischi di sottrazione ma anche di manipolazione degli stessi.

  • Mitigazione del rischio - Sapiens Analytics non solo protegge i dati aziendali, ma aiuta anche a minimizzare i profili di rischio. Per esempio, le aziende che concedono credito possono sfruttare l'analisi dei dati per valutare con maggiore precisione il rischio di insolvenza dei clienti. Allo stesso modo, altre aziende possono utilizzare l'analisi predittiva per valutare e ottimizzare la propria copertura assicurativa, garantendo che sia adeguata alle loro esigenze specifiche.

In definitiva, l'adozione di soluzioni di intelligenza artificiale per il marketing predittivo offre numerosi vantaggi, dalla personalizzazione delle offerte alla riduzione del churn e al miglioramento dell'efficienza operativa. Sapiens Analytics, con le sue tecniche avanzate e grazie al costante dialogo con centri universitari all’avanguardia sulle tecnologie di AI, è in grado di superare le sfide tradizionali della modellazione a cluster, offrendo soluzioni più accurate e personalizzate. Le aziende che adottano queste soluzioni vedono un miglioramento significativo nelle loro strategie di marketing, che si traducono in una maggiore redditività e competitività sul mercato insieme a tutti i vantaggi appena elencati.


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