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Segmentazione clienti: la Ai rivoluziona il marketing

segmentazione clienti e AI
Intelligenza Artificiale e profilazione clienti

Oggi l'analisi dei Big Data nel marketing rappresenta un passaggio imprescindibile per le aziende. Il customer journey, in ogni settore, è sempre più omnichannel e si snoda attraverso una vasta molteplicità di touchpoint, molti dei quali online: la crescente complessità dei percorsi di acquisto sta portando ad una vera e propria esplosione della quantità di dati generati quotidianamente. Questi dati rappresentano una miniera d’oro di informazioni per le aziende, ma è necessario saperli acquisire, gestire, analizzare e utilizzare al meglio.

La segmentazione della clientela, in particolare, assume un ruolo cruciale nell’ambito del marketing; tuttavia, le tecniche di segmentazione tradizionali spesso si rivelano obsolete e sempre più inefficaci in un contesto in così rapida evoluzione. È qui che entrano in gioco le tecnologie avanzate di Intelligenza Artificiale, con il Machine Learning in prima linea, in grado di aprire nuovi scenari nella comprensione del comportamento dei consumatori e nei processi decisionali.


Le sfide: segmentazione tradizionale vs AI

Oggi occuparsi della segmentazione della clientela significa affrontare diverse sfide, amplificate dalla moltiplicazione dei touchpoint.

La crescente quantità e diversità dei dati provenienti da un grande numero di fonti (dai social media ai dati di geolocalizzazione, dalle transazioni effettuate alle interazioni online), rendono complesso il customer profiling.

La frammentazione e la qualità non sempre ottimale dei dati, insieme alla necessità di integrazione, aggiungono ulteriori difficoltà. Inoltre, i cambiamenti rapidi nei comportamenti dei consumatori richiedono un'analisi dinamica e in tempo reale per mantenere aggiornate la profilazione e le strategie di marketing.

Le tecniche di segmentazione tradizionali sono caratterizzate da analisi lunghe e dispendiose che richiedono molte risorse e molto tempo soprattutto se si ha a che fare con un ampio set di dati. Ciò comporta anche ritardi nell’identificazione e nel targeting con modelli statici che producono segmenti poco rappresentativi e poco capaci di fotografare i rapidi cambiamenti del mercato.

Dall'altro lato, semplificare eccessivamente le analisi porta a categorizzazioni poco precise, frutto più di ipotesi soggettive e congetture, che minano l'efficacia delle campagne di marketing.

L’intelligenza artificiale è in grado di rispondere a tutte queste problematiche e di processare grandi quantità di dati in modo rapido ed efficiente.

Ma come interviene l’Intelligenza Artificiale a supporto della segmentazione?


La AI al servizio del customer profiling


Estrarre nuove tipologie di dati, prima inaccessibili 

Grazie alle tecnologie NLP (Natural Language Processing), tecnologia che consente di comprendere, interpretare e generare il linguaggio umano in modo naturale, l’Intelligenza Artificiale permette di analizzare i commenti dei clienti, le recensioni dei prodotti e le interazioni sui social media al fine di estrarre informazioni sulle opinioni e sulle preferenze dei clienti. Inoltre, gli algoritmi di Machine e Deep Learning sono particolarmente utili per l'analisi di dati non strutturati, come testo e immagini.


Un esempio? un caso d’uso Sapiens Analytics

Ad esempio, per un proprio cliente, Sapiens Analytics ha realizzato una piattaforma in grado di analizzare automaticamente le conversazioni telefoniche e identificare argomenti e approfondimenti chiave, tra cui informazioni come i prodotti o i servizi discussi, l'intento del cliente e gli eventuali ostacoli incontrati nel percorso d’acquisto. La soluzione identifica automaticamente le tendenze su larga scala, in modo da poter comprendere le esigenze dei chiamanti. Da qui, è possibile eseguire il drill-down in ogni argomento per ottenere maggiori dettagli e vedere le istanze specifiche in cui è stato menzionato.

Tra le varie funzioni implementate:

• Intento chiamante: Rileva se il chiamante è un lead di vendita, un cliente attuale, un paziente nuovo o esistente o una persona in cerca di lavoro;

• Interesse del chiamante: Determina il prodotto o il servizio specifico a cui il chiamante è interessato, se sta cercando aiuto con un ordine online o ha bisogno di supporto per un problema del prodotto;

• Esito della conversazione: Rileva se il chiamante ha effettuato un acquisto, prenotato un appuntamento, ricevuto un preventivo o annullato un servizio;

• Eventi di chiamata: Scopre eventi importanti, ad esempio se il chiamante ha chiesto di essere richiamato o di parlare con un supervisore;

• Approfondimenti sulla voce del cliente (VoC): Rileva se il chiamante ha chiesto informazioni sui prezzi o su una caratteristica specifica del prodotto o ha presentato un reclamo;

Inoltre la piattaforma setaccia una immensa quantità di dati sulla voce del cliente per identificare le tendenze. Questo strumento consente al Cliente di visualizzare i temi e gli argomenti correlati discussi in migliaia di chiamate contemporaneamente per far emergere informazioni impreviste.



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Analogamente, è possibile utilizzare tecnologie di Computer Vision (tecnologia che consente ai computer di analizzare e comprendere le immagini), la serietà del provider saprà attentamente valutarne l'impiego per garantire il rispetto della privacy e dell’etica, principi peraltro sempre più salvaguardati dalle normative, come il recente AI Act approvato di recente dalla Commissione dell'Unione Europea.


Analisi di grandi volumi di dati

Gli strumenti basati sull'intelligenza artificiale possono analizzare grandi volumi di dati provenienti da varie fonti, tra cui i social media, il comportamento online e la cronologia delle transazioni, per identificare modelli e tendenze. Ciò consente alle aziende di ottenere informazioni più approfondite sulla propria base clienti e di creare profili più accurati e completi.

"Nella pratica - illustra R. Zigliani Strategic Development Manager di Sapiens Analytics - accade spesso che i dati delle aziende non sono pronti per essere elaborati. Per questo, è importante che il provider della soluzione effettui una corposa analisi preliminare e di data management."

Se il set di dati che viene fatto digerire alla AI è stato sviluppato in modo coerente, uno dei principali vantaggi dell'utilizzo dell'IA nello sviluppo della profilazione è la sua capacità di scoprire segmenti di clienti nascosti. 

Ovviamente, la costruzione del modello è il nodo centrale che differenzia i diversi provider: Sapiens Analytics per esempio utilizza tecniche innovative per identificare strutture nascoste nei dati e suddividerli in gruppi omogenei, superando il diffuso K-Means, un algoritmo semplice e intuitivo da implementare, che risulta accettabile per la rapida analisi esplorativa dei dati ma molto lento con set di dati ampi, e non funziona bene con cluster di forma irregolare o di dimensioni diverse.

Analizzando grandi quantità di dati, gli algoritmi di intelligenza artificiale elaborati da Sapiens Analytics possono identificare caratteristiche e preferenze uniche che potrebbero essere state trascurate dagli analisti umani. Questo non solo aiuta le aziende ad ampliare la loro comprensione del loro pubblico di destinazione, ma consente loro anche di adattare le loro strategie di marketing a specifici segmenti di clienti.


Profilazione dinamica e previsione

Inoltre, l'intelligenza artificiale può apprendere e adattarsi continuamente sulla base di dati in tempo reale, garantendo che i segmenti di clienti rimangano aggiornati e pertinenti man mano che il comportamento e le preferenze dei clienti cambiano.

Questo approccio dinamico alla segmentazione consente alle aziende di rimanere agili e reattive in un mercato in rapida evoluzione.

Un altro modo in cui l'intelligenza artificiale sta trasformando lo sviluppo della profilazione è attraverso l'analisi predittiva. Sfruttando gli algoritmi di apprendimento automatico, le aziende possono prevedere il comportamento dei clienti, come i modelli di acquisto o le preferenze sui prodotti. Queste preziose informazioni consentono alle aziende di personalizzare in modo proattivo le proprie offerte e di offrire un'esperienza personalizzata ai propri clienti, fidelizzandoli e aumentando le vendite.


Per informazioni più dettagliate e su come implementare i nostri 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


Vantaggi tangibili: Precision Marketing e capacità predittive

 

L'intelligenza artificiale rivoluziona il marketing, permettendo una segmentazione e un targeting di precisione senza precedenti. L'AI può automatizzare il processo di identificazione e segmentazione dei clienti in base a criteri specifici (fattori demografici, abitudini di acquisto o livelli di coinvolgimento) e così permettere alle aziende di creare campagne di marketing mirate che generano un maggiore coinvolgimento e migliori tassi di conversione.

Uno dei principali vantaggi nell'adottare l'IA nel customer profiling è la capacità di creare esperienze personalizzate per ciascun cliente: gli algoritmi di IA possono analizzare i dati e i pattern dei clienti per identificare preferenze uniche e adattare raccomandazioni di prodotti o messaggi di marketing di conseguenza. Questo livello di personalizzazione non solo migliora la soddisfazione del cliente, ma aumenta anche conversioni e fedeltà. Il Precision Marketing diventa realtà.

Un altro vantaggio significativo dell'incorporare l'IA nel customer profiling è la capacità di prevedere il comportamento futuro dei clienti. Gli algoritmi di IA possono analizzare dati storici e pattern per prevedere preferenze, abitudini di acquisto e persino rischi di churn. Questa capacità predittiva consente alle aziende di affrontare proattivamente le esigenze della clientela, anticipare la domanda e prendere decisioni basate sui dati.

Inoltre, l’AI ottimizza l'utilizzo delle risorse, riducendo gli sprechi e massimizzando il ritorno sugli investimenti (ROI) delle campagne di marketing.

In conclusione, l’applicazione delle nuove tecnologie AI nel contesto della segmentazione clienti offre un potenziale significativo per le aziende che cercano di massimizzare l'efficienza del loro marketing. Abbandonando approcci statici e abbracciando l'agilità e la precisione del Machine Learning, le aziende possono adattarsi rapidamente ai cambiamenti del mercato e offrire esperienze personalizzate che fidelizzano i clienti e stimolano la crescita aziendale. Il customer profiling diventa così non solo uno strumento fondamentale, ma anche una fonte di vantaggio competitivo nel panorama aziendale odierno.


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