Grazie alle funzionalità di machine learning e intelligenza artificiale è possibile potenziare le interazioni con i clienti e l’analisi dei dati.

Grazie all’apprendimento automatico, la pagina che vedete quando accedete ad Amazon.com è probabilmente molto diversa da quella che vediamo noi. Pubblicità, consigli sui prodotti e offerte speciali sono tutti personalizzati in base ai nostri profili di clienti unici in base alle tendenze passate di navigazione e al comportamento di acquisto.

I rivenditori online come Amazon sono stati tra i primi nella raccolta e analisi dei dati dei clienti per migliorare i servizi e personalizzare l’esperienza di acquisto. Sono diventati così abili che alcuni siti potrebbero persino essere in grado di prevedere ciò che acquisteremo, prima ancora di sapere cosa siamo stiamo cercando.

I progressi delle tecnologie digitali hanno determinato un cambio di paradigma nel modo in cui le aziende interagiscono con i loro clienti, con punti di contatto che si spostano sempre più verso i media digitali. A causa delle limitate opportunità di soddisfare i clienti a livello di personale disponibile, l’apprendimento automatico è ormai ampiamente utilizzato da una varietà di aziende moderne come un modo per:

1. arricchire le esperienze dei clienti
2. creare interazioni più personalizzate e incentrate sul cliente
3. offrire percorsi ominicanale.

L’apprendimento automatico va ben oltre l’analisi dei Big Data, in cui le macchine utilizzano algoritmi avanzati per adattarsi autonomamente e apprendere dalle esperienze precedenti, e quindi emulare il processo di pensiero dietro il processo decisionale umano. Nell’ambito dell’esperienza del cliente, l’apprendimento automatico consente di produrre rapidamente e di migliorare continuamente i nuovi dati, man mano che ne vengono aggiunti ai modelli. 

I risultati vengono successivamente utilizzati dalle aziende per soddisfare i clienti, anticipare esigenze / preferenze e raggiungere vantaggio competitivo.

L’innovazione del Machine Learning

L’intelligenza artificiale (AI) e il Machine Learning sono considerati una delle più grandi innovazioni, dopo l’invenzione del microchip nel 1971. L’intelligenza artificiale era un concetto fantasioso collegato alla pura fantascienza, ma ora è diventato una realtà quotidiana. Le reti neurali (che imitano il processo dei neuroni reali nel cervello) stanno aprendo la strada verso nuove scoperte nel machine learning.

Ne avevamo già parlato in questo articolo, dove vi guidavamo alla scoperta delle piattaforme intelligenti di Machine Learning assolutamente da conoscere.

L’apprendimento automatico può aiutarci a vivere vite più felici, più sane e più produttive… solo se sappiamo come sfruttarne il potere.

Alcuni affermano che l’intelligenza artificiale sta inaugurando un’altra “rivoluzione industriale”. Mentre la precedente rivoluzione industriale sfruttava la forza fisica e meccanica, questa nuova rivoluzione starebbe sfruttando le capacità mentali e cognitive.

Sempre più prodotti incorporano questa tecnologia nei loro processi, mentre le aziende cercano di trovare la chiave di accesso per sfruttare al massimo tutte le opportunità offerte da questa tecnologia. Ciò significa che è per le aziende è sempre più importante comprendere l’impatto dell’AI e del machine learning, nonché come sfruttarlo adeguatamente per migliorare il business aziendale, specialmente quando si tratta di interagire con o servire i propri clienti.

1. Machine learning per semplificare e minimizzare la risoluzione dei problemi

Ci sono due modi in cui un’azienda può sfruttare l’intelligenza artificiale per migliorare le interazioni con l’esterno. Il primo è che, grazie a questa tecnologia, l’azienda può ridurre al minimo la quantità di interazione necessaria per la risoluzione dei problemi dei clienti, dal momento che molte domande comuni possono essere facilmente risolte attraverso un’intelligenza artificiale robusta.

Il secondo è che l’intelligenza artificiale può semplificare il processo in cui si affrontano e risolvono eventuali reclami.

Sfruttando la capacità di elaborazione dei dati dell’ai è infatti possibile realizzare un ambiente in cui le informazioni relative alle interazioni aziendali e dei clienti passano da un dipartimento specifico a un altro su una piattaforma comune, senza bisogno di alcun intervento esterno. In questo modo le aziende si trovano in grado sia di organizzare la gestione delle attività per i propri dipendenti, sia di migliorare la qualità del sistema di gestione delle informazioni end-to-end.

I chatbots basati sul machine learning possono essere implementati per migliorare il processo di reclamo gestito da più dipendenti. Il processo automatico è in grado di

• segnalare il reclamo
• acquisire informazioni sul reclamo stesso (ad esempio rilevando eventuali frodi)
• aggiornare il sistema
• comunicare con il cliente da solo.

Tale processo farà sì che i clienti presentino le loro richieste limitando il rischio di problemi successivi.

2. Vendite online: creare un’esperienza più personalizzata

Mentre l’e-commerce continua a crescere, le aziende sono alla ricerca di modi per differenziarsi dalla concorrenza.

Uno di questi modi è tramite l’intelligenza artificiale, migliorando l’esperienza di acquisto online attraverso la personalizzazione. Con un assistente commerciale basato sul machine learning, le aziende possono automatizzare i processi di vendita identificando i lead e guidandoli lungo il percorso di acquisto.

Questi commessi, o chatbot, agiscono come simpatici rappresentanti del servizio clienti che lavorano 24 ore su 24, 7 giorni su 7, per identificare le opportunità e sfruttarle al meglio. Questi assistenti mantengono alto anche il coinvolgimento dei lead ed effettuano attività di cross-selling dopo aver effettuato un acquisto.

Clicca qui e prova a costruire il tuo chatbot seguendo la nostra guida: vedrai che può essere un modo molto semplice e utile per trovare nuovi clienti.

Se avete mai utilizzato Netflix o Amazon, avrete familiarità con le raccomandazioni personalizzate rese possibili dall’apprendimento automatico e dall’intelligenza artificiale. Ad esempio, Netflix consiglia film o serie TV basate su quelle che avete già visto e valutato, e Amazon fa lo stesso con i loro prodotti.

Oltre a Netflix e Amazon, 1-800-Flowers.com è un altro marchio che fa uso di consigli personalizzati per migliorare l’esperienza utente (UX). Hanno lanciato Gifts When You Need (GWYN) con un chatbot AI in grado di personalizzare i consigli regalo per ciascun utente. Lo fa confrontando le specifiche dei regali acquistati per destinatari simili in passato e, entro due mesi dal lancio, gli ordini online tramite GWYN sono aumentati del 70%.

3. Machine Learning per prevenire le frodi

L’intelligenza artificiale e l’apprendimento automatico aiutano a prevenire le frodi con modalità senza precedenti. Entrambi hanno il potenziale per aiutare le aziende a rilevare e prevenire le frodi e altre attività come, ad esempio, il riciclaggio di denaro. Lo fanno sfruttando i big data, disponibili in tempo reale e raccolti da una vasta gamma di fonti diverse.

Per ottenere questi risultati il Machine Learning richiede una grande quantità di dati che le aziende presenti online possono fornire, generando molti dati in base alla natura delle loro operazioni.

Grazie ai dati acquisiti l’algoritmo facilita le macchine a rispondere a situazioni diverse per le quali non sono state programmate esplicitamente. Già oggi il machine learning viene utilizzato nel rilevamento di spam, riconoscimento di immagini, analisi predittiva ecc. Una significativa riduzione dello sforzo umano è l’obiettivo principale dei data scientist nell’implementazione del Machine Learning.

Se realizzato correttamente, l’apprendimento automatico può quindi distinguere comportamenti legittimi e fraudolenti adattandosi nel tempo a nuove tattiche di frodi inedite. L’operazione è particolarmente complessa in quanto vi è la necessità di interpretare i modelli dei dati e applicare la scienza per migliorare continuamente la capacità di distinguere il comportamento normale dal comportamento anormale. Ciò richiede che migliaia di calcoli vengano eseguiti con precisione in millisecondi.

Senza una corretta comprensione del dominio, così come le tecniche di scienza dei dati specifiche per le frodi, si rischia di utilizzare algoritmi di apprendimento automatico che apprendono la cosa sbagliata. Proprio come le persone possono apprendere le cattive abitudini, così anche un modello di apprendimento automatico scarsamente architettato.

4. Aggiornamento costante delle informazioni

Grazie al machine learning è possibile ottenere più informazioni aggiornate e dettagli su già clienti e prospect. Questo consente di capire meglio come personalizzare le comunicazioni e le campagne promozionali.

Come abbiamo riportato in un nostro precedente articolo, Namu sta sviluppando un software CDM™  (Customer Deal Management) che sfrutta il Machine Learning per fare Lead Scoring, ovvero proporre all’utilizzatore una lista di clienti assolutamente in linea con il proprio target (ovviamente stiamo parlando di B2B).

Per provare gratuitamente in anteprima il CDM™ di Namu, puoi contattarci scrivendo a scrivi@namu.io.

5. Scoprire le tendenze dei dati

Con la quantità di dati a nostra disposizione nel mondo del marketing digitale, l’apprendimento automatico è una chiave per aiutare a identificare le tendenze dei dati più velocemente, in modo da avere un maggiore impatto nelle campagne promozionali.

Il marketing digitale è interamente basato sui dati e richiede continue correzioni di rotta in base a ciò che i dati suggeriscono. L’apprendimento automatico aiuta a riconoscere e adattarci alle nuove tendenze più rapidamente, il che serve alle aziende per essere più efficienti.

Lavorando sull’automazione intelligente dei flussi di lavoro esistenti, le aziende possono oggi ridurre il tempo speso per la gestione o il monitoraggio delle richieste dei clienti, aumentando l’efficienza dei processi e migliorando così l’intera esperienza del cliente.