L’intelligenza Artificiale per migliorare la Customer Experience - Vincos

L’impatto che le tecnologie stanno avendo sulle nostre vite è più profondo ed esteso che in passato. Ogni aspetto della nostra esistenza ne è coinvolto: dalla gestione del lavoro, alla relazione interpersonali, fino a toccare il nostro rapporto con le aziende, il nostro essere consumatori.

Come cambia il customer journey

Il customer journey, il percorso che descrive il viaggio del consumatore dalla scoperta di un prodotto all’acquisto, è stato stravolto soprattutto dal web e dalla onnipresenza dei dispositivi mobili. Da un percorso lineare si è passati ad un percorso contorto e difficilmente prevedibile. Nell’era pre-web lo stimolo all’acquisto partiva da una comunicazione ben progettata ed erogata, top down, attraverso i mezzi di comunicazione di massa. Il “primo momento della verità” coincideva con la visione del prodotto in negozio. Dopo l’acquisto il consumatore aveva il “secondo momento della verità” ossia la fase in cui, provando il prodotto, misurava la distanza tra la comunicazione e la realtà.

Con la massificazione del web e dei social media, a questo percorso lineare si è aggiunto il cosiddetto “momento zero della verità” ossia la fase in cui il consumatore, prima di entrare in negozio, consulta la rete alla ricerca delle opinioni di chi ha già fatto l’esperienza di acquisto. Dunque oggi il processo decisionale diventa più lungo e complesso, perché costellato da una miriade di stimoli, provenienti da molteplici touchpoint, che le aziende dovrebbero studiare per capire come governare.

Customer Experience e sfide del CMO

Di conseguenza la Customer Experience, l’esperienza complessiva che le persone associano ad una marca, diventa il cuore del marketing moderno. Un marketing 4.0, per citare Kotler, che dovrebbe sviluppare una strategia tesa alla presenza in tutte le tappe del customer journey: aware, appeal, ask, act, advocate.

Oggi la sfida del Chief Marketing Officer è di riuscire a progettare esperienze personalizzate e tempestive nei diversi touchpoint, ma anche omogenee e coerenti con l’immagine di marca.
Per far ciò è necessario abbattere gli steccati esistenti storicamente tra i diversi dipartimenti aziendali, in primis tra sales e marketing, per sviluppare un’azione coordinata tesa al miglioramento dell’esperienza. Si tratta di una rivoluzione culturale e organizzativa che interessa tutte le aree aziendali, ognuna delle quali ha obiettivi diversi e di breve periodo. Di conseguenza la spinta decisiva può arrivare soltanto dal vertice aziendale.

Data Driven Marketing: l’Intelligenza Artificiale applicata al Marketing

Al di là di queste criticità organizzative, oggi i CMO hanno a disposizione le tecnologie più avanzate per progettare esperienze personalizzate e coinvolgenti. Il trend del momento è quello dell’Intelligenza Artificiale applicata al marketing o meglio a quello che oggi viene chiamato “Data Driven Marketing” per evidenziare il ruolo fondamentale svolto dall’analisi dei Big Data (dati in grande quantità, provenienti in tempo reale da molteplici fonti) nella definizione delle strategie di mercato.
Secondo l’Osservatorio Italiano sull’Artificial Intelligence Marketing il 20% delle aziende intervistate dichiara l’effettiva adozione di soluzioni di Intelligenza Artificiale (IA) e di questi solo il 5% a livello maturo. Il 36% sostiene di aver cominciato da poco la sperimentazione o di averla pianificata nei prossimi 12 mesi, mentre il restante 44% afferma di non prevedere l’adozione di soluzioni di IA o di non sapere se ciò avverrà. Il dato sconfortante è che circa metà dei marketer riduce semplicisticamente il tema dell’IA ai concetti di chatbot, big data e robot.

L’applicazione dell’IA al marketing: Predictive Analytics

Il primo campo di applicazione dell’Intelligenza Artificiale ai processi di marketing è nella fase di comprensione delle esigenze dei consumatori, ma anche dei luoghi e dei momenti ideali nei quali entrare in contatto con essi (customer intelligence). Per farlo i marketer dovrebbero investire in un sistema di analytics in grado di raccogliere, mettere in relazione e visualizzare i Big Data utili all’analisi. Le tecnologie più avanzate non si limitano a fotografare l’esperienza attuale fatta nei vari punti di contatto con l’azienda, ma offrono delle stime predittive sui comportamenti futuri (predictive analytics).

L’applicazione dell’IA al marketing: Marketing Automation

Le informazioni elaborate dai sistemi di analytics dovrebbero aiutare nella profilazione dei clienti ma anche nella gestione dei processi di marketing. Oggi una certa automazione degli stessi è necessaria proprio per riuscire ad entrare in contatto con prospect e clienti nel momento in cui hanno bisogno di una certa informazione. Nella pratica i modi per farlo possono essere diversi: dall’automazione di notifiche via app quando il consumatore si trova fisicamente in un certo luogo, all’attivazione di chat bot in determinati momenti della navigazione, fino all’uso di sensori IoT in negozio per offrire sconti personalizzati.
In definitiva oggi la tecnologia per aiutare i CMO nel miglioramento della customer experience sono sufficientemente mature, ma quello che spesso manca è un approccio strategico (pianificato e ragionato), supportato da un coinvolgimento di tutti i livelli organizzativi.

L’articolo è stato scritto per il magazine cartaceo di SAS dedicato ai trend della Customer Experience. Lo potete scaricare gratuitamente per leggere i contribuiti di altri esperti.