Personalizzare la customer experience con l’Intelligenza Artificiale
Stai cercando come capire come personalizzare la customer experience?
Bene, immagina questo scenario…
Sei a capo di un’azienda.
Negli anni i tuoi sistemi hanno raccolto dati voluminosi su come i clienti usano i tuoi prodotti, sulle loro transazioni e anche sulla concorrenza.
Adesso guardi quei dati e ti chiedi: «Ok, cosa me ne faccio?»
Beh, le opzioni sono solo due.
La prima è quella di tenerli lì in un database confuso e ignorarli…
Ma se segui il podcast da un po’, saprai benissimo che è uno spreco quanto avere l’aspirapolvere in casa e continuare a spolverare con la scopa.
La seconda opzione è quella di metterli in leva grazie all’Intelligenza Artificiale per personalizzare la customer experience e prenderti un vantaggio contro la concorrenza.
E a dimostrazione di questa affermazione ci vengono incontro Starbucks e Nike, che hanno annunciato pubblicamente che la customer experience personalizzata è al centro della loro strategia aziendale.
Perché oggi essere capaci di acquisire, analizzare e anche utilizzare i dati dei clienti è la base per ottenere un vantaggio competitivo.
Ed è proprio in questo frangente che entra in gioco l’Intelligenza Artificiale.
Quindi, in questo articolo vogliamo parlare di come personalizzare la customer experience con l’Intelligenza Artificiale.
Personalizzare la customer experience: cosa significa?
Oggi le modalità con cui acquistiamo prodotti e servizi è diversa rispetto a qualche anno fa.
Prima acquistavamo per rispondere a dei bisogni, ma oggi si acquista soprattutto per provare delle esperienze.
Infatti, ogni volta che acquistiamo un prodotto qualsiasi, si pone molta attenzione sull’esperienza che viviamo.
Su questo Amazon è, ancora una volta, uno dei pionieri nella customer experience personalizzata.
Quando entriamo nella nostra pagina di Amazon, il sistema si trasforma nel nostro “venditore di fiducia”, soprattutto per i clienti abituali, perché sa:
– Quali sono le nostre abitudini,
– Cosa ci piace comprare,
– Quando noi siamo più propensi all’acquisto.
E di conseguenza ci propone i prodotti più in linea con le nostre passioni e le nostre abitudini d’acquisto.
Per esempio, una persona che acquista prodotti tecnologici, riceverà dei suggerimenti sugli ultimi modelli.
Una persona più attenta alle scontistiche riceverà suggerimenti per prodotti scontati.
La customer experience personalizzata è, in sostanza, costruita sulle abitudini del cliente.
Ma la personalizzazione va ben oltre l’acquisizione dei dati dei clienti, o la personalizzazione di una pagina Web…
Infatti, in questo preciso momento storico ci stiamo avvicinando al personalizzare la customer experience omnicanale.
Starbucks, Nike, Home Depot, JP Morgan Chase…
Tutte le più grandi aziende al mondo stanno mettendo la personalizzazione della customer experience ininterrotta al centro della propria strategia di business, su tutti i canali con i quali si raggiungono i clienti.
Ora, per riuscire a creare un’ottima customer experience, le aziende devono costruire i cosiddetti “Intelligent Experience Engines“, usando l’Intelligenza Artificiale basata sui dati dei clienti.
Starbucks, per esempio, invia annunci ai clienti che si trovano nelle vicinanze dei propri locali, con annunci sulle nuove bevande di stagione o facendo offerte personalizzate sulle app per incoraggiarli a visitare il locale o provare il servizio di prenotazione a pagamento online.
Ovviamente, la creazione di un engine così sofisticato richiede tempo e anche risorse, ma i risultati che le aziende possono ottenere vanno su una scala che anche dieci anni fa avremmo potuto solo immaginare.
Oggi si parla di un aumento dei profitti che va dal 6% al 10%.
Nonostante questo le aziende continuano a scontrarsi con una serie di problemini che impediscono loro di ottenere risultati concreti…
I 3 problemi delle aziende che vogliono personalizzare la customer experience
In primo luogo, la maggior parte delle aziende si concentra sul prodotto senza mantenere la giusta attenzione verso il cliente.
Di conseguenza, mancando l’attenzione verso il cliente, manca anche la collaborazione nei team interdisciplinari che compongono l’azienda.
Sì, è vero che le due cose sembrano separate, ma lo sono meno di quello che si crede.
Per capirci, all’estero è stato già identificato il ruolo di Chief Customer Officer, cioè una figura che punta a raggiungere una collaborazione all’interno dei vari team per la costruzione della customer journey.
In secondo luogo, un problema molto presente sta nella strumentazione.
Infatti, al momento non ci sono piattaforme singole che raggruppino tutte le attività della customer journey.
Ogni singolo pezzo della customer journey ha le sue analytics, ma vivono in comparti e piattaforme singole e separate.
Il terzo problema sta nella modalità di lavoro AGILE.
Il modello AGILE viene utilizzato molto nei team IT, ma molto meno nei team disciplinari diversi.
Pertanto, anche rapportarsi e allinearsi sulla modalità di lavoro è uno scoglio da superare.
Senza gli strumenti giusti e le modalità di lavoro giuste, lo stesso apprendimento da parte dei team risulta molto difficile.
La comunicazione attraverso i vari canali per raggiungere i clienti risulta alla fin fine piuttosto banale senza un’evoluzione innovativa.
Risolvendo questi tre problemi, sarebbe possibile ottimizzare la customer experience omnicanale e personalizzarla al punto di costruire un percorso più affascinante per il cliente.
Come personalizzare la customer experience
Collegare i segnali dei dati con gli insights per delineare un buyer personas più preciso
Il primo requisito per la creazione di un’Intelligent Experience Engine è costruire un quadro completo a 360 gradi di ciascun cliente, utilizzando tutti gli strumenti possibili per acquisire nuovi dati da ciascun cliente.
Per esempio, quando un cliente effettua un acquisto in un punto vendita per la prima volta, spesso gli viene chiesto di fornire il proprio indirizzo email per ricevere una ricevuta.
Lo stesso flusso di click che un cliente compie quando fa un acquisto, è uno strumento che aiuta a comprendere anche il processo decisionale d’acquisto.
– Quanto tempo i clienti trascorrono attivamente ad osservare un prodotto?
– Quanto tempo impiegano a comprarlo?
– Quanto tempo impiegano prima di rimbalzarlo?
Grazie all’Intelligenza Artificiale, da tutte le azioni che un utente compie riusciamo a ricavare dei pattern ricorsivi e delineare così un profilo più preciso del cliente e del suo processo d’acquisto, in modo da ottimizzare anche il target delle campagne di marketing.
Reimmaginare la customer experience come un flusso continuo
Qantas, una compagnia aerea australiana, ha reimmaginato la customer experience costruendo un flusso continuo e ottimizzandola in ogni dettaglio.
Questo è stato possibile perché, a fronte dell’utilizzo dei propri servizi, i clienti hanno lasciato i propri dati.
La sua app, per esempio, fornisce in tempo reale informazioni e consigli per l’utente su come effettuare il check-in, sulle vie più veloci per raggiungere l’aeroporto, e facilitare così l’esperienza di viaggio.
Ha anche costruito un sistema di gamification per far guadagnare dei punti agli utenti che compiono attività salutari, da riscattare con il servizio di assicurazioni della compagnia aerea.
Ed essendo comunque una compagnia aerea, Qantas usa i dati per proporre altri prodotti e viaggi attraverso delle attività di cross-selling.
Infine, per gestire tutte queste comunicazioni, Qantas ha creato una propria piattaforma di messaggistica che sfrutta algoritmi di Intelligenza Artificiale per trasmettere il messaggio voluto nel modo giusto, attraverso il canale giusto.
Rendere più attiva la customer experience in ogni canale
L’app di Starbucks fa offerte gamificate in base alle preferenze e ai comportamenti del cliente.
I suoi annunci sui media digitali a pagamento sono altamente targettizzati.
Le sue esperienze in negozio includono anche menù digitali nel drive through che cambiano in base al tempo, in base alle preferenze dei clienti e anche in base all’inventario.
Coinvolgere di più i clienti in base al contesto
Nella volontà di avvicinare questi clienti ad un negozio fisico, si può utilizzare la gamification per spingere i clienti a visitare il negozio fisico in cerca di sconti.
Test continui
Le aziende con un’ottima customer experience incentivano i propri team a portare avanti centinaia di test ogni mese, aspettandosi anche di fallirne una parte.
Per fare un esempio, StitchFix, un’azienda che vende prodotti di abbigliamento personalizzati, i clienti fanno swipe a destra sull’app per gli articoli che gli piacciono e a sinistra per quelli che non gli piacciono, stesso modo di Tinder.
Questo meccanismo offre a Stitch Fix una chiara visione del loro gusto e stile personale.
In tutto ciò l’azienda tiene ben conto dei movimenti che fa il cliente, estrapolando poi quei dati che da pochi articoli permettono di creare la selezione mensile consigliata per il cliente.
Ora, detto tutto questo, è il caso di farci due domande
Cosa possiamo rivoluzionare e come possiamo costruire un motore intelligente per raggiungere i tuoi obiettivi?
Una volta trovata la risposta, la cosa da fare è di cercare i record dei clienti nelle tue piattaforme (acquisti e comportamenti), per determinare se hai acquisito tutti i dati necessari per alimentare esperienze più preziose possibili.
Se il tuo obiettivo è di affidarti ad un team di esperti di Intelligenza Artificiale per cominciare a ragionare su come creare una customer experience personalizzata e basata sull’Intelligenza Artificiale, puoi compilare il modulo cliccando QUI e metterti direttamente in contatto con noi.
Un nostro operatore ti richiamerà il prima possibile.
Ad maiora!
