Acoustic ha introdotto Acoustic AI, un sistema agentico integrato nella propria piattaforma di customer engagement progettato per analizzare continuamente il comportamento dei clienti attraverso dati first-party e individuare opportunità commerciali prima che emergano nei tradizionali strumenti di reporting. Il sistema non si limita a rispondere alle richieste del marketer, ma monitora in modo continuo i segnali comportamentali, identifica variazioni rilevanti nell’interesse verso prodotti e categorie, quantifica le opportunità potenziali e suggerisce le azioni da intraprendere.
L’obiettivo è ridurre la distanza tra analisi del comportamento e attivazione delle campagne. Nelle tradizionali architetture martech, infatti, i dati vengono spesso analizzati in un ambiente e successivamente trasferiti in un altro strumento per costruire segmenti, messaggi e campagne. Acoustic AI viene invece eseguito direttamente all’interno della piattaforma Acoustic e collega nello stesso ambiente segnali comportamentali, catalogo prodotti, dati sulle audience, analytics e orchestrazione multicanale. Il sistema può così passare dall’individuazione di un cambiamento nel comportamento dei clienti alla proposta di un intervento operativo senza richiedere al marketer di spostarsi tra applicazioni separate.
Una delle componenti utilizzate per individuare questi cambiamenti è l’In-Market Index proprietario di Acoustic, che analizza 27 attributi comportamentali per produrre un punteggio di intent in tempo reale. Il sistema utilizza questo indicatore per stabilire quando l’interesse dei clienti verso un prodotto sta aumentando, cambiando oppure diminuendo e collega successivamente questi segnali con il catalogo dell’azienda. In questo modo Acoustic AI può assegnare priorità alle opportunità che presentano una maggiore rilevanza commerciale invece di limitarsi a riportare metriche aggregate sul comportamento degli utenti.
Un esempio riguarda una situazione nella quale aumenta l’interesse verso un determinato prodotto senza un corrispondente incremento delle conversioni. Acoustic AI può rilevare questa divergenza, stimare economicamente l’opportunità, individuare il tipo di campagna considerato più adatto a intercettare quell’interesse e spiegare le motivazioni alla base della raccomandazione. Il marketer può quindi utilizzare il sistema per costruire direttamente la risposta, mantenendo però il controllo sull’effettiva pubblicazione della campagna. L’automazione è quindi utilizzata per identificazione, raccomandazione e preparazione dell’intervento, mentre la decisione finale rimane nelle mani dell’operatore.
Le funzionalità sono organizzate attorno a tre tipi principali di attività. Acoustic AI può individuare autonomamente comportamenti emergenti, come un aumento dell’interesse verso un prodotto, prestazioni inferiori alle attese di un determinato canale per una categoria oppure una diminuzione dell’engagement nei confronti di un articolo importante per il fatturato. Questi cambiamenti possono essere portati all’attenzione del marketer prima che risultino evidenti nei normali report periodici, permettendo di intervenire mentre il segnale di intenzione è ancora attivo.
Il sistema permette inoltre di interrogare i dati attraverso linguaggio naturale. Una funzione denominata Catalog Gap Analysis consente di porre domande sulle prestazioni dei prodotti e restituisce risposte supportate dai dati, identificando le relative opportunità di fatturato fino al livello del singolo SKU. Il marketer può quindi interrogare direttamente il sistema su engagement, conversioni e comportamento dei prodotti senza dover costruire preventivamente analisi o report dedicati.
La componente generativa viene utilizzata anche nella costruzione operativa delle campagne. L’utente può descrivere attraverso linguaggio naturale il segmento di pubblico, il messaggio o la campagna da creare e Acoustic AI provvede ad assemblarne gli elementi all’interno della piattaforma. Prima del salvataggio, il sistema controlla anche gli aspetti relativi alla compliance e la presenza della formulazione necessaria per consentire agli utenti di esercitare l’opt-out. In questo modo la generazione non rimane separata dai processi di gestione delle audience e delle comunicazioni, ma viene inserita direttamente nel flusso di orchestrazione.
Acoustic AI utilizza come base tecnologica Acoustic Connect, la piattaforma cloud-native di customer engagement dell’azienda. Acoustic Connect riunisce dati sulle audience, informazioni provenienti dai cataloghi prodotto, analytics comportamentali e strumenti di orchestrazione multicanale. L’integrazione dell’agente AI su questa infrastruttura permette al sistema di utilizzare direttamente i segnali prodotti dalle interazioni dei clienti e di collegarli agli strumenti necessari per realizzare le azioni suggerite.
Il sistema è stato già mostrato in anteprima a un gruppo selezionato di clienti. Durante questi test è stata evidenziata in particolare la capacità dell’AI di trasformare l’analisi in indicazioni operative. In uno dei casi descritti, una richiesta relativa a engagement e conversioni ha portato il sistema a rilevare l’assenza di una connessione dati necessaria all’analisi. Acoustic AI non si è limitato a segnalare il problema, ma ha indicato quale intervento fosse necessario per procedere, utilizzando quindi l’analisi dei dati anche per guidare il marketer verso il passaggio operativo successivo.
La caratteristica distintiva di Acoustic AI è quindi l’utilizzo del comportamento first-party in tempo reale come elemento di attivazione dell’agente. Il sistema non richiede necessariamente che sia il marketer a individuare in anticipo il problema e a formulare la domanda corretta, ma analizza continuamente i segnali disponibili, seleziona quelli che possono incidere sul fatturato e li trasforma in raccomandazioni e campagne modificabili dall’utente. Acoustic sposta così il funzionamento della propria piattaforma da un modello prevalentemente analitico, nel quale il marketer osserva ciò che è già accaduto, a un modello nel quale l’AI cerca autonomamente variazioni nell’intenzione dei clienti e propone un’azione mentre l’opportunità è ancora attiva.
Questo articolo è stato redatto con il supporto di strumenti di intelligenza artificiale (AI)