Mentre c’è molta eccitazione sull’intelligenza artificiale (AI) e sull’apprendimento automatico (ML) , sembra esserci una comprensione significativamente inferiore delle loro capacità e di come gli operatori di marketing possano utilizzarle per modificare potenzialmente l’esperienza del cliente. Nondimeno, molte marche stanno abbracciando rapidamente entrambi. In qualità di CEO e fondatore di un’azienda che utilizza AI e ML per aiutare i brand a ottenere informazioni dai dati dei clienti e aiutare i marketer ad applicare queste informazioni lungo il percorso di acquisto , ho visto in prima persona i progressi man mano che i brand passano dalla codifica manuale dei modelli predittivi migliorare le ampie risposte dei segmenti all’utilizzo di AI e ML per adattare automaticamente messaggi, contenuti e offerte all’individuo.
L’anno scorso, International Data Corporation ha stimato che “la spesa per i sistemi cognitivi e di intelligenza artificiale raggiungerà $ 77,6 miliardi nel 2022, più di tre volte i $ 24 miliardi previsti per il 2018”. Poiché le aziende investono in queste tecnologie, è importante comprenderne l’applicabilità all’esperienza del cliente.
Quindi qual è la differenza tra AI e ML applicata all’esperienza del cliente? L’intelligenza artificiale è essenzialmente quando una macchina è programmata per svolgere compiti che imitano il comportamento di una persona. Evolutionary ML è un tipo di applicazione AI basata sull’idea che se vengono offerti abbastanza dati e regole, le macchine possono iterare e apprendere da sé. ML può quindi essere utilizzato per testare molti tipi di modelli e algoritmi di marketing per trovare quello che si adatta meglio per ogni singolo contesto.
L’intelligenza artificiale è in grado di fornire la velocità e le dimensioni necessarie per facilitare migliaia di interazioni con i clienti e ML può consentire ai professionisti del marketing di garantire che i prodotti, i servizi e le comunicazioni rimangano rilevanti per ciascun cliente durante tali interazioni. Combinate, queste due tecnologie possono consentire ai professionisti del marketing di offrire un’esperienza cliente senza attriti a livello aziendale, in tempo reale e su una scala inimmaginabile.
I clienti vivono in un mondo omnichannel in cui spesso si aspettano immediatezza e un’esperienza personalizzata con i marchi, indipendentemente dal canale da cui si connettono. Tuttavia, molte aziende continuano a forzare i clienti attraverso percorsi di impegno lineari che sono spesso irrilevanti per i desideri dei loro clienti e indifferenti a dove si trova il cliente nel loro viaggio.
I marchi non possono più aspettarsi che tutti i clienti acquistino lo stesso percorso. L’esperienza dovrebbe essere basata sulle intenzioni, esigenze, desideri e preferenze di ogni singolo cliente.
Mentre gli umani possono essere in grado di raggiungere questo livello di personalizzazione con un cliente in un determinato momento, tale personalizzazione granulare potrebbe essere umanamente impossibile scalare su un’intera base di clienti. Utilizzando l’intelligenza artificiale, i professionisti del marketing possono implementare funzionalità sofisticate come i sistemi di dialogo e i chatbot con l’elaborazione del linguaggio naturale che funzionano insieme a più grandi fonti di dati e possono ospitare domande insolite.
Migliaia di clienti possono contemporaneamente effettuare chiamate, inviare messaggi di testo o e-mail e un sistema di comunicazione AI può fornire un’interazione personalizzata per ciascun cliente in base alle proprie preferenze e allo svolgimento del viaggio. È qui che l’intelligenza artificiale può diventare una tecnologia inestimabile per i professionisti del marketing.
Con Gartner che prevede che l’85% delle interazioni con i clienti di un’impresa sarà gestito senza un essere umano entro il 2020, i marchi sarebbero saggi di considerare di adottare l’IA ora.
Modelli di apprendimento automatico
Credo che i sistemi ML siano oggi una delle tecnologie più utili sul mercato per i marchi che desiderano ottimizzare la loro strategia di trasformazione digitale per l’esperienza del cliente. ML può aiutare i marchi a scalare la personalizzazione nel mondo one-to-one.
Le macchine che utilizzano più modelli e algoritmi per trovare quello che si adatta meglio per ogni singolo contesto possono consentire ai professionisti del marketing di adattare i test in modo adattivo, di evolvere continuamente i modelli e di fornire flessibilità operativa negli ambienti aziendali. Possono anche utilizzare tecniche di regressione in cui ML consente loro di prevedere i valori delle funzionalità esistenti e testarli, identificare le caratteristiche che risuonano con i loro clienti e, infine, ottimizzare quegli aspetti del percorso del cliente. Gli operatori di marketing possono applicare le stesse tecniche di ricerca evolutiva per migliorare l’impegno dei clienti e processi aziendali più ampi.
Implementazione per il futuro
Mentre ritengo che AI e ML siano entrambi strumenti importanti per il futuro dell’esperienza dei clienti, il modo in cui le aziende li implementano e li integrano può essere una parte fondamentale di come i marchi possono differenziarsi e offrire un’esperienza cliente senza attriti.
La più grande domanda da porsi prima di adottare questa tecnologia è: abbiamo i dati necessari per implementare con successo una strategia di AI e ML? Dati accurati, completi, tempestivi e robusti possono essere fondamentali per addestrare con successo gli strumenti di intelligenza artificiale per eseguire attività e sfruttare la ML.
Con l’evolversi delle capacità di AI e ML, ci sono alcuni elementi fondamentali su cui considerare di agire su:
• Ottenere i dati dei clienti più freschi, completi e accurati
• Integrazione di AI e ML nei processi di viaggio del cliente anziché trattarli come una funzione separata
• Addestrare le persone non solo a schierare, ma a capire come utilizzare al meglio AI e ML
• Incoraggiare i reparti IT e marketing a collaborare per implementare il cambiamento e ottenere supporto dai vertici dell’organizzazione
Credo che i marchi che abbracciano le tecnologie AI e ML saranno i più capaci di raggiungere una personalizzazione su larga scala nel mercato dei consumatori sempre attivo, sempre connesso e sempre impegnativo. Agire sugli elementi sopra menzionati in armonia può fornire le basi per offrire esperienze dei clienti superiori come parte della strategia di trasformazione digitale di un’azienda.
